Основные гис продукты для работы
Для создания и ведения карт и баз пространственных данных сх назначения, как правило, используется семейство продуктов ArcGIS. Я хочу отметить несколько продуктов, обладающих специфическими функциями, важными для технологий точного замледелия. Это три дополнительных модуля – модуль пространственного анализа Spatial Analyst, модуль геостатистического анализа Geostatistical Analyst и модуль обработки снимков Image Analysis для ArcGIS (от компании Leica Geosystems GIS & Mapping, LLC). Первые два позволяют восстанавливать картину пространственного распределения показателей (например, агрохимических) по точечным измерениям, а также исследовать зависимости между различными показателями, влияющими на продуктивность сельхозугодий. Отличие геостатистики от традиционных статистических методик в том, что здесь учитывается пространственный аспект исследуемых явлений. Можно выявлять не только временные, но и пространственные тренды, учитывать влияние и взаимосвязи различных факторов не только во временном, но и в пространственном контексте. Модуль Image Analysis дополняет базовые продукты ArcGIS функциями обработки изображений. В сущности, это элементы другого продукта – ERDAS IMAGINE, - встроенные в среду ArcGIS. Достоинство этого модуля в том, что пользователю ArcGIS при работы со снимками не нужно осваивать интерфейс другого программного продукта, - все функции доступны в знакомой среде, и интерфейс работы с ними сделан максимально простым. А ERDAS IMAGINE в этом случае будет востребован профессионалами обработки снимков. Немаловажным фактором информатизации сельского хозяйства, в том числе и внедрения ГИС, является удаленность пользователей (специалистов хозяйств) от крупных городов, имеющих развитую информационную инфраструктуру. В этом случае оказываются весьма кстати возможности продуктов ESRI по созданию распределенных геоинформационных систем и обеспечению доступа к геоданным через Интернет. Продукты семейства ArcGIS могут работать и с локальными данными, находящимися на том же компьютере, и с любыми наборами данных в интернете. Для полевых специалистов полезно приложение ArcPad для карманных компьютеров.
Мировой опыт
Более чем 15-летний мировой опыт убедительно подтверждает, что съемки из космоса не только дают возможность улучшить сбор сельскохозяйственной статистики, повысить точность, однородность, объективность и частоту наблюдений, но и позволяют существенно усовершенствовать методы оперативного контроля состояния посевов и прогноза урожая. Во многих странах мира (Канада, США, страны ЕС, Индия, Япония, Китай и др.) государственные, в том числе информационно-маркетинговые службы в своей деятельности широко используют ДДЗ сельскохозяйственных угодий. Например, система MARS, обслуживающая страны Европейского сообщества, позволяет определять площади посевов и урожайность культур, начиная с уровня страны и вплоть до отдельных фермерских хозяйств. Результаты анализа используются для оптимизации управления сельскохозяйственным производством, в том числе для контроля за объемами производства в рамках государственных программ поддержки сельскохозяйственных производителей.
Многолетний опыт разнопланового практического применения ДДЗ накоплен в США. Здесь во всех штатах исследовательские и прикладные работы проводятся Сельскохозяйственной Службой, Службой охраны природы и стабилизации в сельском хозяйстве, Бюро по мелиорации, Бюро по управлению земельными площадями и др. Так, на полигонах в штатах Южная Дакота и Аризона материалы наземных исследований и аэрофотосъемки и, все, в большей степени, спутниковые данные широко используются для нужд сельскохозяйственного производства: в оценке урожайности и продуктивности пастбищ, установлении связи между плодородием и влажностью, топографией местности, картографировании почвенного и растительного покровов. При Департаменте сельского хозяйства США имеется специальный отдел Foreign Agricultural Service (FAS USDA), занимающийся мониторингом стран - сельскохозяйственных производителей и активно использующий спутниковую информацию. Результаты проводимого анализа публикуются каждые две недели в специальном коммерческом бюллетене World Agricultural Statistical Production Estimation. Значительный опыт использования космического мониторинга для оценки состояния сельскохозяйственных угодий к настоящему времени имеется также и у ближайшего соседа России Казахстана (проект «Национальная система космического мониторинга сельского хозяйства»). Практическое использование ДДЗ для определения размеров посевных площадей яровых зерновых культур в Северном Казахстане было инициировано заказом Правительства Республики Казахстан в 1997 г. Первоначально использовалась спутниковая информация низкого пространственного разрешения (распознается объект, линейные размеры которого превышают 1100 м). В 1998 г. анализировались многозональные снимки среднего разрешения российского спутника РЕСУРС, сканер МСУ-СК. В 2000-2001 гг. при помощи специальной программы технической помощи Европейского сообщества (TACIS, проект ISEAM) была внедрена европейская технология анализа сельскохозяйственного производства. Соответствие между наземными обследованиями одной из областей республики и данными дешифрирования космической информации среднего разрешения (РЕСУРСМСУ-СК и TERRA/MODIS) составило более 95%.
Обобщая мировой опыт применения ДДЗ в сельском хозяйстве, можно заметить, что для оперативного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения чаще всего применяется два основных метода:
- использование данных низкого и среднего разрешения для покрытия больших территорий, что, конечно, очень важно для российских просторов. Эти данные могут быть получены практически на любой регион, имеют низкую стоимость и высокую периодичность (до нескольких снимком в день). Все это позволяет проводить анализ последовательных серий изображений, создавать на их основе различные синтезированные карты и композиты по многим параметрам.
- использование данных высокого разрешения для отдельных территорий. При высокой стоимости этих данных, неполном покрытии нужных регионов и недостаточной периодичности, применение их для оперативного мониторинга (который требуется проводить 3-4 раза за сезон) не всегда возможно. Зато они хорошо подходят для задач картирования земель сельскохозяйственного назначения, распознавания культур для решения различных прикладных задач регионального и районного уровней. Космические изображения, необходимые для проведения мониторинга основных зерносеющих регионов РФ, представлены в следующей таблице.
Таблица 1 - Период съёмки основных зерносеющих регионов РФ
|
Спутник |
Разрешение |
Период съемки |
|
NOAA |
1 км |
Январь октябрь |
|
MODIS |
250 м |
Март сентябрь |
|
Landsat |
30 м |
Май июль |
|
МЕТЕОР |
45 м |
Май июль |