Красноярский краевой фонд науки подвел итоги конкурса проектов прикладных исследований и экспериментальных разработок, направленных на создание продукции и технологий для обеспечения конкурентных преимуществ Красноярского края. Одним из победителей конкурса стал проект «Разработка и внедрение метода раннего прогнозирования урожайности зерновых культур в Сибирском регионе по данным дистанционного зондирования Земли». О целях и перспективах исследования рассказал его руководитель, доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией экологической информатики Института биофизики КНЦ СО РАН Анатолий Шевырногов. 

На чем основан метод раннего прогнозирования урожайности зерновых культур?

 
Любые данные дистанционного зондирования – это, по сути, набор цифр. В случае наблюдений за растительностью эти цифры в первую очередь характеризуют количество и качество фотосинтезирующих пигментов. Чтобы использовать такие данные на практике, необходимо найти соответствие между реальным состоянием растения и результатами дистанционного измерения. 

 
На этом пути много сложностей, так как даже одно и то же растение на разных типах почвы, в разных погодных или климатических условиях может иметь различный оптический спектр отражения. Задача любой методики цифрового земледелия – сопоставить данные одномоментных наземных и удаленных наблюдений и разработать надежные алгоритмы дешифровки космических сигналов. Грубо говоря, мы должны сделать десятки обследований растения в разных условиях на земле и найти какие-то закономерности между их состоянием и спектральным сигналом. В будущем, есть уверенность, что дешифровка сигнала происходит с высокой точностью, то есть, мы знаем в каком состоянии находится растение лишь по его спектральному портрету. И тогда можно использовать дистанционные данные. 

 
Конечно, в реальности все еще сложнее. Так, кроме оптических спектральных сигналов от растений, дистанционно можно получать данные о температуре и влажности почвы, высоты измеряемых поверхностей. В конечном итоге, для прогноза урожайности, нужно увязать результаты различных наблюдений. Важно понимать, что алгоритмы, разработанные для одной местности, могут плохо работать в другом регионе. В нашем случае, необходимо учитывать особенности Сибири. 

 
Конкретно в этом проекте мы планируем использовать комплексный подход, привлечь все источники спектральной информации – данные полученные со спутников, беспилотных летательных аппаратов и наземной спектрометрии. Нам важно, чтобы метод работал на больших территориях, при этом давал точную информацию и для небольших участков. Наземные эксперименты будут выполняться совместно с нашими коллегами из Красноярского государственного аграрного университет на тестовом участке типичном для земледельческой части Красноярского края. Будут описаны типы сельскохозяйственных культур на этой территории, специфика их развития в течение летнего сезона. 

 
Для картирования урожайности будет использована трехуровневая система оптического мониторинга сельскохозяйственных земель. Причины этого крайне просты. У спутников аппаратура позволяет измерять большие территории, но имеет относительно низкое пространственное разрешение. Поэтому, для контроля малых участков опытного поля таких измерений недостаточно. 

 
Ситуация с наземными измерениями прямо противоположная. Измерения характеризуются высокой точностью и привязкой к местности, но не могут использоваться для больших территорий. Напрашивается очевидный вывод — нужно использовать беспилотные летательные аппараты, летающие на малой высоте, с размещением на них спектральной аппаратуры. Такая технология дистанционного зондирования практически компенсирует недостатки и спутникового и наземного мониторинга. 

 
В идеале технологии точного земледелия должны применять все три вида оптических дистанционных измерений. Для больших сельскохозяйственных территорий рационально использование спутниковой аппаратуры. Наземная спектральная аппаратура нужна для совершенствования технологий и проверки проводимых измерений. Для сельскохозяйственных объектов небольшого размера и детального мониторинга идеально подойдут маловысотные беспилотники. 

В чем преимущества использования такой методики в сельском хозяйстве?

 
Предсказывать урожайность зерновых культур важно для обеспечения продовольственной безопасности и принятия управленческих решений в аграрном секторе. Так, в годы неблагоприятных погодных условий, прогноз урожайности позволяет уменьшить ущерб, а в благоприятные годы определить возможные объемы экспорта зерна и рынки сбыта. 

 
Более того, если мы научимся строить прогнозные карты урожайности, то можно будет целенаправленно находить зоны с невысокой урожайностью, изучать причины её снижения на данном участке поля и принимать соответствующие меры для решения проблемы. Например, такие карты могут быть основой для дифференцированного внесения удобрений при точном земледелии. 

Подавая заявку, вы наверняка ориентировались на созданный задел для реализации проекта. Какие наиболее яркие и/или интересные результаты уже получены в этой области исследований?

 
Программа развития ФИЦ «Красноярский научный центр СО РАН» позволила нам закупить современное оборудование, с помощью которого можно прицельно калибровать спутниковые данные. Это современные беспилотные летательные аппараты (дроны), оборудованные приборами для измерения спектральных характеристик растительности. За последние несколько лет мы получили ряд интересных результатов, которые и позволяют говорить о технологиях, близких к внедрению в сельское хозяйство. 

 
Как было сказано выше, разработка алгоритма прогноза урожайности разбивается на много мелких подзадач. Например, в прошлые годы для тестовых участков, где будут проводиться исследования, мы выявили неоднородности почвенного покрова территории и показали возможности её диагностики по данным дистанционного зондирования. Разработали и верифицировали методику дистанционного определения границ вегетации растительности по спутниковым данным. Нашли взаимосвязь между общим количеством фотосинтетических пигментов у пшеницы, ячменя, овcа и уpожайноcтью при различных уcловияx выpащивания. Разработали метод оценки урожайности ярового ячменя, реализованный на основе использования оптических наземных и спутниковых спектральных данных. 

Чего конкретного вы планируете добиться в результате реализации проекта? Какие новые знания будут получены или методы разработаны?

 
В принципе, основная цель проекта сформулирована в его названии. Мы планируем разработать комплексную систему раннего прогнозирования урожайности зерновых культур на основе данных дистанционного зондирования Земли с применением наземной, беспилотной и спутниковой спектрометрии с учетом полевой наземной информации о состоянии сельскохозяйственных культур. Полученные результаты являются неотъемлемой частью развития подхода "точного земледелия". Если говорить о конкретных задачах, то будут разработаны методы и построены карты урожайности посевов зерновых культур по спутниковым, беспилотным и наземным данным с пространственным разрешением не менее 3-х метров. Кроме того, будет разработан метод дифференцированного внесения удобрений по картам состояния посевов. 

 
fc6d8.JPG
 

Когда можно ожидать внедрения подобной методики в практику?

 
Разработанная технология раннего прогнозирования урожайности зерновых культур будет опробована на полях учебно-опытного хозяйства «Миндерлинское» уже во время реализации проекта. На этих же тестовых полях мы собираемся провести дифференцированное внесение удобрений. Далее, по плану, постепенное увеличение площади контролируемых земель для проверки и улучшения качества прогнозов. В перспективе — новыми технологиями должен быть охвачен весь край. 

 
Кроме урожайности, цифровые технологии могут применяться на всех этапах выращивания растений на полях — от слежения за состоянием посевов до совершенствования технологий внесения удобрений, подавления сорняков и вредителей. Все это является практической реализацией современного цифрового земледелия. 

 

Источники

Спутниковые данные помогут предсказать урожайность зерновых культур в Красноярском крае
Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук (ksc.krasn.ru), 16/04/2020
Спутниковые данные помогут предсказать урожайность зерновых культур в Красноярском крае
Сибирское отделение Российской академии наук (sbras.ru), 19/04/2020

Похожие новости

  • 25/01/2021

    Разведение боганидского гольца начали в Красноярском крае

    ​Личинки боганидского гольца, которого часто называют "самой полезной рыбой в мире", впервые вывели на рыбозаводе в Норильске (Красноярский край). Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе Проектного офиса развития Арктики (ПОРА).
    710
  • 30/06/2020

    Красноярские ученые рассказали о почвах основных земледельческих зон края

    В Красноярском научном центре СО РАН прошел открытый полевой семинар, где специалисты Красноярского научно-исследовательского института сельского хозяйства ФИЦ КНЦ СО РАН рассказали гостям из Красноярского государственного аграрного университета, Красноярского аграрного колледжа, а также научным сотрудникам институтов физики и биофизики о почвах, распространённых в основных сельскохозяйственных зонах края, необходимости их изучения, связи почвоведения с другими направлениями аграрной науки и о том, насколько важны знания о качественных показателях земельных ресурсов для получения высокого и качественного урожая.
    1567
  • 08/06/2021

    Исследования красноярских учёных помогут накормить самой полезной в мире рыбой всех желающих

    Три тысячи мальков уникальной породы рыбы, боганидского гольца, перевезли из Норильска на ООО «Малтат» в Красноярском крае и в Федеральный селекционно-генетический центр рыбоводства в Ленинградской области для выращивания маточного стада ценного вида северной рыбы.
    657
  • 13/10/2020

    И быстрых разумом Ньютонов…

    ​Первую в мире вакцину от коронавируса под названием «Спутник V» создали наши, российские ученые. И сколько бы там ни говорили скептики по поводу того, что наука, мол, у нас в загоне, что лучшие отечественные умы утекают за рубеж, – факт остается фактом.
    997
  • 01/07/2021

    Ферменты бактерий помогут обнаружить токсичные соединения в пище

    ​​Красноярские ученые создали биосенсор из ферментов бактерий для анализа безопасности почвы и продуктов питания. Он прост в использовании, чувствителен к различным токсичным химическим соединениям и быстро определит небезопасные загрязнители во фруктах и овощах.
    534
  • 06/09/2021

    Расти, рыбка, большая: на Таймыре восстанавливают биоресурсы

    ​Норильский рыбзавод выпустил в Енисей в районе дудинского порта 65 тысяч мальков осётра. Обошлось это в 6,5 млн рублей. Средства выделил «Норникель» в рамках программы по восстановлению биоресурсов.​ Важным и нужным для экологии Таймыра делом норильский рыбзавод занимается с момента своего создания.
    307
  • 26/08/2020

    Красноярский край выделил средства на развитие опытных хозяйств СО РАН

    Красноярский научный центр (КНЦ) Сибирского отделения Российской академии наук (СО РАН) получит 50 миллионов рублей от краевого Минсельхоза на развитие элитного семеноводства, растениеводства и животноводства в своих опытно-производственных хозяйствах, сообщает пресс-служба правительства региона.
    708
  • 29/10/2020

    Урожай на миллионы: ученые Красноярского научного центра СО РАН подводят итоги сельскохозяйственного сезона

    ​Голод является одной из серьезнейших мировых проблем. На сегодняшний день, по данным ООН, с недоеданием сталкивается около одного миллиарда человек в мире. В связи с этим, увеличение урожайности сельскохозяйственных культур и повышение их качества относятся к глобальным приоритетам.
    481
  • 13/05/2021

    «Макроскоп» для Земли: как ученые исследуют поверхность планеты из космоса

    ​​​Количество спутников на орбитах увеличивается с каждым месяцем. Благодаря сигналам, поступающим с космических аппаратов, можно легко связаться с человеком в любой точке земного шара, узнать свое местоположение или уточнить прогноз погоды.
    387
  • 31/08/2020

    Гербицид, загруженный в матрицу полимера, обеспечит охрану здоровья растений

    Красноярские учёные предлагают более экологичный способ доставки гербицидов, при помощи которого они вносятся непосредственно в почву при посевах сельскохозяйственных культур. Материалы-носители полностью разлагаются без выделения токсичных веществ, поэтому могут сохранить природные ресурсы и позволят достичь высоких урожаев.
    969