Volume № 39 (2021)
УДК
551.501.8
DOI
10.53988 /24136573-2021-01-03
To cite the content of the article, please use the following description
To cite the content of the article, please use the following description
Денисов П.В., Иванов А.Б., Мишуров Н.П., Петухов Д.А., Подъяблонский П.А., Трошко К.А. Прогнозирование урожайности озимой пшеницы с использованием технологий дистанционного зондирования земли // Управление рисками в АПК. 2021. Вып. 39 С. 37-45. DOI: 10.53988/24136573-2021-01-03
Denisov P.V., Ivanov A.B., Mishurov N.P., Petukhov D.A., Podyablonskiy P.A., Troshko K.A. Forecasting the yield of winter wheat using remote sensing technologies // Agricultural Risk Management, 2021, Vol. 39, pp. 37-45. DOI: 10.53988 /24136573-2021-01-03
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
ДЕНИСОВ П.В., ИВАНОВ А.Б., МИШУРОВ Н.П., ПЕТУХОВ Д.А., ПОДЪЯБЛОНСКИЙ П.А., ТРОШКО К.А.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
Денисов Павел Валерьевич – руководитель направления по внедрению технологий и сервисов дистанционного мониторинга сельского хозяйства, ООО «Институт космических исследований Земли», Москва, Россия.
E-mail: denisov_pv@inbox.ru
Иванов Артем Борисович – кандидат технических наук, научный сотрудник Новокубанского филиала ФГБНУ "Росинформагротех", г. Новокубанск, Краснодарский край, Россия.
E-mail: artem_b_ivanov@mail.ru
SPIN-код: 9117-1181
Мишуров Николай Петрович – кандидат технических наук, первый заместитель директора ФГБНУ "Росинформагротех", п. Правдинский, Россия.
E-mail: mishurov@rosinformagrotech.ru
SPIN-код: 4341-2829
Петухов Дмитрий Анатольевич – кандидат технических наук, заместитель директора Новокубанского филиала ФГБНУ "Росинформагротех", г. Новокубанск, Краснодарский край, Россия.
E-mail: dmitripet@mail.ru
SPIN-код: 2838-7458
Подъяблонский Павел Александрович – кандидат юридических наук, врио директора ФГБНУ "Росинформагротех", п. Правдинский, Россия.
E-mail: fgnu@rosinformagrotech.ru
SPIN-код: 3184-1469
Трошко Ксения Анатольевна – кандидат географических наук, ведущий специалист, отдел технологий спутникового мониторинга, Институт космических исследований Российской академии наук,Москва, Россия.
E-mail: k.a.troshko@igras.ru
SPIN-код: 6839-0094
annotation
Наиболее эффективным и востребованным средством для решения данных задач является использование цифровых технологий спутникового мониторинга сельскохозяйственных угодий для оценки площадей посевов сельскохозяйственных культур, их состояния и прогнозирования их урожайности. Сельхозтоваропроизводителям, без получения объективной и оперативной информации, характеризующей текущую ситуацию на полях и прогнозы по урожайности сельскохозяйственных культур, сложно планировать и увеличивать производство сельскохозяйственной продукции, снижать затраты и повышать эффективность производства продукции растениеводства в целом. Современные технологии дистанционного зондирования Земли обеспечивают получение информации, отображающей действительную картину состояния сельскохозяйственных земель и растительности, что позволяет достичь максимального экономического эффекта при возделывании сельскохозяйственных культур. В информации приведены результаты исследований по прогнозированию урожайности озимой пшеницы на опытных полях валидационного полигона КубНИИТиМ.
Keywords
Дистанционное зондирование, спутниковые системы наблюдения Земли, информационные сервисы, сельское хозяйство, мониторинг, Росинформагротех, КубНИИТиМ, прогнозирование, урожайность, озимая пшеница.
P.V. DENISOV, A.B. IVANOV, N.P.MISHUROV, D.A. PETUKHOV, P.A. PODYABLONSKIY AND K.A. TROSHKO
FORECASTING THE YIELD OF WINTER WHEAT USING REMOTE EARTH SENSING TECHNOLOGIES
Pavel Valerievich. Denisov – Head of Department of Technologies and Services Implementation for Remote Agricultural Monitoring, Space Research Institute for the Earth (IKIZ), Moscow, Russia.
E-mail: denisov_pv@inbox.ru
Ivanov Artem Borisovich - candidate of technical sciences, researcher of the Novokuban branch of the Federal State Budgetary Scientific Institution "Rosinformagrotech", Novokubansk, Krasnodar Territory, Russia.
E-mail: artem_b_ivanov@mail.ru
Mishurov Nikolai Petrovich - Candidate of Technical Sciences, First Deputy Director of the Federal State Budgetary Scientific Institution "Rosinformagrotech", Pravdinsky settlement, Russia.
E-mail: mishurov@rosinformagrotech.ru
Petukhov Dmitry Anatolyevich - candidate of technical sciences, deputy director of the Novokuban branch of the Federal State Budgetary Scientific Institution "Rosinformagrotech", Novokubansk, Krasnodar Territory, Russia.
E-mail: dmitripet@mail.ru
Podyablonskiy Pavel Aleksandrovich - Candidate of Legal Sciences, Acting Director of the Federal State Budgetary Scientific Institution "Rosinformagrotech", Pravdinskiy settlement, Russia.
E-mail: fgnu@rosinformagrotech.ru
Ksenia Anatolievna Troshko – Ph.D., Leading Specialist, Department of Satellite Monitoring Technologies, Space Research Institute of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia.
E-mail: k.a.troshko@igras.ru
Annotation
The most effective and demanded means for solving these problems is the use of digital technologies for satellite monitoring of agricultural land to assess the areas under crops of agricultural crops, their condition and predict their yield. Agricultural producers, without obtaining objective and timely information characterizing the current situation in the fields and forecasts for crop yields, it is difficult to plan and increase agricultural production, reduce costs and improve the efficiency of crop production in general. Modern technologies of remote sensing of the Earth provide information that reflects the actual picture of the state of agricultural land and vegetation, which allows you to achieve the maximum economic effect in the cultivation of crops. The information contains the results of studies on forecasting the yield of winter wheat in the experimental fields of the validation test site of the KubNIITiM.
Keywords
Remote sensing, Earth observation satellite systems, information services, agriculture, monitoring, Rosinformagrotech, KubNIITiM, forecasting, yield, winter wheat.
Article text
Постановка проблемы. Важная и перспективная область применения технологии ДЗЗ в аграрной сфере – мониторинг сельскохозяйственных культур. Изменение спектральной яркости растительности в течение вегетационного периода с учетом сельскохозяйственного календаря для разных культур, позволяет по тону изображения полей судить об их агротехническом состоянии и составе культур, что делает снимки объективным источником сельскохозяйственной статистики. Выявление площадей, занятых основными продовольственными культурами, и оценка динамики их развития с учетом метеорологических условий определяют возможность использования космической информации для прогноза урожайности.
Точная и своевременная информация о состоянии посевов и почвы, оценка качества и количества будущего урожая, прогноз цен на аграрную продукцию позволят оказывать существенное влияние, как на экономику отдельного хозяйства, региона, так и на мировую торговлю в целом [5].
Цель исследования - изучение возможностей прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на уровне отдельных полей.
Материалы и методы. Исследования выполнялись на основе данных, собранных с пахотных угодий Новокубанского филиала ФГБНУ "Росинформагротех". Для сравнительных оценок использовались презентационные материалы опероторов ДЗЗ. В практическом плане применялись технологии дистанционного зондирования земли (определение вегетационного индекса NDVI); использование БПЛА (составление электронной карты с контурами полей валидационного полигона); сервис ВЕГА-Science (сервис ВЕГА создан, поддерживается и развивается в ИКИ РАН как универсальный инструмент, ориентированный на работу со спутниковыми данными и результатами их обработки при решении задач исследования и мониторинга растительного покрова.
Результаты исследования и обсуждения. Прогнозирование урожайности озимой пшеницы проводилось на полях валидационного полигона КубНИИТиМ, который имеет площадь пашни
2088 га с набором типичных сельскохозяйственных культур и расположен в центральной зоне Краснодарского края. Прогнозирование проводили при помощи сервиса ВЕГА-Science, разработанного специалистами ИКИ РАН [1; 2].
Земельная территория валидационного полигона расположена в Новокубанском районе Краснодарского края. По схеме агроклиматического районирования Краснодарского края территория валидационного полигона входит во второй агроклиматический район, который характеризуется умеренно-континентальным климатом. По количеству осадков (580 мм), выпадающих в течение года неравномерно, территория полигона относится к району с недостаточным увлажнением (коэффициент увлажнения КУ=0,25-0,30), по теплообеспеченности – к жаркому (сумма температур за период активной вегетации составляет 3400°С).
Безморозный период продолжается 174-191 день. Периоды с температурой выше 5°С и 10°С длятся соответственно 220-234 и 175-192 дня. Осадки кратковременные, преимущественно ливневые. За период активной вегетации их выпадает 345 мм. Лето жаркое, с преобладанием ясной и сухой погоды. Высокие летние температуры вызывают сильное испарение, которое превышает количество выпавших осадков на 204-424 мм, что свидетельствует о низкой влагообеспеченности сельскохозяйственных культур. Озимая пшеница обеспечена влагой на 70 %, кукуруза – на 46 %. Зима умеренно-мягкая, с частыми оттепелями, высота снежного покрова 5-7 см. Крайняя неустойчивость снежного покрова обуславливает изреженность и даже гибель посевов.
Общее число дней с сильным ветром (более 15 м/с) составляет 66. Господствуют ветры восточных и северо-восточных направлений, вызывающие зимой вымерзание посевов, а при большой скорости – пыльные бури. Весной и летом эти ветры носят характер суховеев, которые снижают урожай полевых культур. Отрицательное влияние суховеев сказывается во время цветения и формирования початков кукурузы, а также подготовки почвы под озимые культуры.
По геоморфологическому районированию Краснодарского края территория валидационного полигона входит в область Предкавказья, зону Предгорной равнины центральной и восточной частей Большого Кавказа, и по общему строению местности отражает основные черты этой равнины: характеризуется спокойным выровненным рельефом. Равнинность территории (особенно в южной части) нарушают балки, различные по величине и конфигурации.
Установлено, что расхождение информации о площади полей между данными, полученными с помощью беспилотной авиации и традиционными способами (объезд поля по контуру или обрисовка по спутниковым снимкам) может достигать 15 %, а это значит, что такая же ошибка будет присутствовать при расчете затрат на закупку семян и удобрений.
В состав валидационного полигона входит 28 полей с суммарной заявленной площадью 2088 га и тремя севооборотами, расположенными в пределах 44,9°-45,0° северной широты и 40,8°-40,9° восточной долготы. Средние площади полей каждого из трех севооборотов имеют значимые различия и составляют соответственно – 71,2, 89,8 и 55,8 га. Для проверки соответствия заявленной площади земель и определения реальных контуров полей (припашка, состояние лесополос, неудобья, балки, опоры ЛЭП, полевые дороги и др.), составления электронной карты с контурами полей была проведена аэрофотосъемка валидационного полигона при помощи беспилотного летательного аппарата (БПЛА).
Данные, полученные с БПЛА, показали, что заявленная в 2088 га посевная площадь полигона для возделывания сельскохозяйственных культур по факту составляет 2056,48 га, т.е. на 31,52 га меньше заявленной. Все поля, за исключением поля 9(2) имеют форму правильных выпуклых четырехугольников. 23 поля характеризуются площадью в пределах от 70 до 100 га, а 5 полей имеют площадь в диапазоне 30-50 га. Размеры полей валидационного полигона и их общая площадь позволяют оптимально загрузить имеющийся парк машин и механизаторов и получать продукцию, достаточную для окупаемости машинных и других затрат, в том числе поддерживать оплату труда механизаторов на конкурентном (с другими хозяйствами) уровне.
Урожайность сельскохозяйственных культур, возделываемых на опытных полях валидационного полигона за период 2014-2020 гг. имеет устойчивый положительный тренд:
- озимая пшеница – увеличение на 0,48 ц/га в год;
- кукуруза на зерно – увеличение на 1,14 ц/га в год;
- подсолнечник – увеличение на 0,36 ц/га в год;
- соя – увеличение на 1,36 ц/га в год.
Для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на 2021 г. с помощью спутникового сервиса ВЕГА-Science была сформирована исходная информация за 7 лет по каждому полю валидационного полигона (таблица 1). В таблице представлены севооборот и урожайность сельскохозяйственных культур, возделываемых на опытных полях валидационного полигона КубНИИТиМ за период 2014-2020 гг.
Таким образом, применяемые на валидационном полигоне севообороты позволяют использовать для исследований весь ареал типичных для Центральной почвенно-климатической зоны Краснодарского края почвенных фонов как по возделываемым культурам, так и по срокам вегетации растений.
Для заблаговременного прогноза урожайности озимой пшеницы на 2021 г. были проведены расчеты в сервисе Вега-Science с применением технологий дистанционного зондирования Земли. В основу подхода легло сопоставление информации об урожайности озимой пшеницы в пределах конкретного поля с максимальным значением NDV [3]I, которое наблюдалось на поле для озимой пшеницы в конкретном сезоне, и построение с использованием полученных данных уравнения линейной регрессии, которое впоследствии использовалось для оценки урожайности озимой пшеницы на 2021 г.
Анализ полученных результатов показал, что наблюдается довольно устойчивая корреляционная зависимость между максимальными значениями NDVI и урожайностью озимой пшеницы (R2 = 0,5457), следовательно полученное в ходе исследований уравнение линейной регрессии y = 274,85x – 175,99 может быть использовано для прогноза урожайности озимой пшеницы [3], возделываемой на опытных полях валидационного полигона КубНИИТиМ (таблица 2).
Спрогнозированная средняя урожайность озимой пшеницы по факту может быть ниже, т.к. она является биологической урожайностью. При проведении уборочных работ прямым комбайнированием уровень фактической урожайности может быть ниже биологической на 8-12 ц/га, т.к. происходят естественные потери от самоосыпания культуры и потери за жаткой и молотилкой зерноуборочных комбайнов.
Показатели доходности производства сельскохозяйственных культур зависят от следующих факторов: объемов валового сбора зерна, цены реализации и издержек (затрат) на производство. В связи с тем, что сельхозтоваропроизводители не имеют рычагов воздействия на механизм ценообразования, то для экономически эффективного производства сельскохозяйственных культур остается только повышать урожайность и снижать затраты.
Средняя урожайность озимой пшеницы, возделываемой на опытных полях валидационного полигона КубНИИТиМ за период 2014-2021 гг. (2021 г. – прогноз биологической урожайности) приведена в табл. 3.
Из данных, представленных в таблице 3 видно, что средняя урожайность озимой пшеницы с 2014 г. по 2019 г. выросла в 1,2 раза с 59,5 ц/га до 73,3 ц/га, прибавка в урожайности составила – 13,8 ц/га. В 2020 г. в связи с экстремальными погодными условиями (засуха) она снизилась на 31,8 %. По прогнозным расчетам в 2021 г. урожайность должна возрасти до 69,7 ц/га. Экономические показатели эффективности производства озимой пшеницы на опытных полях валидационного полигона приведены в таблице 4.
Из представленных в таблице 4 данных видно, что несмотря на варьирование общего валового сбора зерна озимой пшеницы по годам от 5267 т до 7687 т, наблюдалась устойчивая тенденция увеличения выручки от реализации с 38,0 млн руб. в 2014 г. до 74,0 млн руб. в 2019 г. Лишь из-за погодных условий в 2020 г. она снизилась на 25,6 млн руб. и составила
48,4 млн руб. На 2021 г. оценочный расчет выручки при цене реализации – 10 руб./кг и спрогнозированного валового сбора зерна озимой пшеницы – 6969 т составит порядка 69,7 млн руб.
Выводы. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур с использованием технологий дистанционного зондирования Земли и сервиса ВЕГА-Science на примере опытных полей валидационного полигона Новокубанского филиала ФГБНУ «Росинформагротех» (КубНИИТиМ) позволило рассчитать оценочные показатели урожайности озимой пшеницы по каждому полю, т.к. по этой культуре отмечена наибольшая положительная корреляция между максимальными значениями NDVI и урожайностью.Установлено, что при спрогнозированном валовом сборе зерна озимой пшеницы – 6969 т и цене реализации – 10 руб./кг, оценочный расчет выручки на 2021 г. составит порядка 69,7 млн. руб. Использование результатов прогнозирования урожайности на основе спутниковых данных наряду с результатами, полученными другими методами [4], позволяет повысить точность прогнозов, в том числе заблаговременно, своевременно принять оперативные управленческие решения по устранению негативных явлений, влияющих на урожай.
Sources:
1. Лупян Е.А., Савин И.Ю., Барталев С.А., Толпин В.А., Балашов И.В., Плотников Д.Е. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности («Вега») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 190-198.
2. Denisov P.V., Kashnitskiy A.V., Loupian E.A., Sereda I.I., Tolpin V.A., Troshko K.A. Possibilities of “Vega” satellite monitoring services for arable land use assessment on the example of Smolensk region, Russia // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2021, 723(3), 032072.
3. Хвостиков С.А., Барталёв С.А. Построение эталонов сезонной динамики NDVI для основных сельскохозяйственных культур // Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли - RORSE 2018. C. 55-59.
4. Козубенко И.С., Савин И.Ю. Спутниковые данные в управлении агропромышленным комплексом региона // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2017. № 5.
С. 9-11
5. Козубенко И.С., Моторин О.А., Свищева М.И. Современные системы мониторинга урожая и планирования урожайности масличных и зернобобовых культур в сельском хозяйстве Российской Федерации // Управление рисками в АПК. 2019. № 5. С. 73-80.
References:
1. Lupyan Ye.A., Savin I.YU., Bartalev S.A., Tolpin V.A., Balashov I.V., Plotnikov D.Ye. Sputnikovyy servis monitoringa sostoyaniya rastitel'nosti («Vega») // Sovremennyye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2011. T. 8. № 1. Pp. 190-198.
2. Denisov P.V., Kashnitskiy A.V., Loupian E.A., Sereda I.I., Tolpin V.A., Troshko K.A. Possibilities of “Vega” satellite monitoring services for arable land use assessment on the example of Smolensk region, Russia // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2021, 723(3), 032072.
3. Khvostikov S.A., Bartalov S.A. Postroyeniye etalonov sezonnoy dinamiki NDVI dlya osnovnykh sel'skokhozyaystvennykh kul'tur // Informatsionnyye tekhnologii v distantsionnom zondirovanii Zemli - RORSE 2018. Pp. 55-59.
4. Kozubenko I.S., Savin I.YU. Sputnikovyye dannyye v upravlenii agropromyshlennym kompleksom regiona // Vestnik rossiyskoy sel'skokhozyaystvennoy nauki. 2017. № 5.
Pp. 9-11
5. Kozubenko I.S., Motorin O.A., Svishcheva M.I. Sovremennyye sistemy monitoringa urozhaya i planirovaniya urozhaynosti maslichnykh i zernobobovykh kul'tur v sel'skom khozyaystve Rossiyskoy Federatsii // Upravleniye riskami v APK. 2019. № 5. Pp. 73-80.
All illustrations of the article: