Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Агрометеорологическая диагностика состояния посевов сельскохозяйственных культур с применением дистанционных методов

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Агрометеорологическая диагностика состояния посевов сельскохозяйственных культур с применением дистанционных методов"

•¿-л,'*

Г'

„.. Комитет гидрометеорологии и мониторинга природной среды Министерства экологии и природных ресурсов Российской Федерации

ГЛАВНАЯ ГЕОИШЧВСКАЯ ОБСЕРВАТОРИЯ ИМЕНИ А. И. ВОЙ! КОВ А

/ ¡Л

На правах рукописи

КлИДЕННО Алексавдр Дмитриевич

УДК 633:551.501 (043.2)

АГР0МЕ1'Е0РСи;0П1ЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА СОСТОЯ!Ш ПОСЕВОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР С ШЖЕНШ1ЕМ ДИСТАНШОННЫХ • МЕТОДОВ

Специальность 11.00.09. Метеорология, климатологии.^ агрометеорология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени

доктора географических наук

Санкт-Петербург-109?

а

Работа выполнена во Всесоюзном научно-исследовательском институте сельскохозяйственной метеорологии

Официальные оппоненты

заслуженный деятель науки,

доктор географически* наук, профессор Е.С.Уланова;

заслуженный деятель науки,

доктор физико-математических наук, профессор Л.Т.Матвеев;

доктор физико-математических наук, профессор Е.Е.Жуковский

Ведущая организация - Одесский Гидрометеорологический институт

Защита состоится ЛА&^Ф— 1992 г. в £0 часов на засе- . дании специализированного"совэта Д.024.06.01 при Главной Геофизической обсерватории им.А.И.Воейкова.

Огаыьы в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 194018, Санкт-Петербург, ул.Карбшева, д.7, Главная Геофизическая обсерватория» Ученому секретарю.

Автореферат разослан . 1992 г.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Главной Геофизической обсерватории им.А.И.Воейкова.

Ученый секретарь

специализированного Совета Д.024.06.01

доктор, географических наук, профессор

Н.В.Кобьсвчва

• - 3 -

_ " ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ '

^тдел' * ¡Актуальность теки. Повшение продуктивности сельскохозяйст-производства предполагает обеспечение специалистов сельского хозяйства, а танке планирующих органов более оперативной и полной информацией о состоянии посевов сельскохозяйственных культур.

Повышение качества оперативного агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства делает весьма актуальной проблему глубокого и всестороннего изучения закономерностей изменения состояния сельскохозяйственных культур во времени и пространстве под влиянием погодных и климатических условий, научного обоснования и разработки методов количественной оценки состояния сельско хозяйственных культур с применением дистанционных методов,созда-1гия комплексной оперативной системы оценки состояния и продуктивности посевов сельскохозяйственных культур на основе наземных,самолетних и спутниковых средств наблюдений.

Цель работа. Основными задачами работы является:

1) изучение закономерностей формирования агрометеорологических и фитометрических характеристик растительного покрова как индикаторов состояния посевов сельскохозяйственных культур и разработка методов количественной оценки состояния посевов в различные периоды вегетации;

2) изучение и оценка закономерностей пространственно-временной изменчивости агрометеорологических и фитометрических параметров, определяющих состояние посевов сельскохозяйственных культур, с целью получения оценки их состояния с необходимой точностью на отдельном поле и на площадях крупных регионов;

3) разработка новых методоч количественной оценки состояния и прогнозов урожайности посевов сельскохозяйственных культур по данным самолетных и спутниковых измерений на основе изучения за-

кономерчостей изменения характеристик отраженной радиации посевов в различных участках спектра в различные" периода вегетации;

4} раэрабоп» теоретических и методических основ комплексной оперативной системы сценки состояния посевов сельскохозяйственных культур на основе наземных,самолетных испутниковых измерений.

Методика исследований и исходная информация.'Й качестве аппарата исследований использованы математическое моделирование процессов роста параметров посевов, аппарат корреляционной теории случайных функций и методы математической статистики.

В работе обобщены результаты исследований автора (19701990 гг.). при выполнении которых использованы следующие материг лы: данные агрометеорологических наблюдений сети arpo- и гидрометеорологических станций Госгидроиета; данные специальных тематических наблюдений (197I-1990 гг.), поставленных автором в различных почвекно-клиы&тических зонах страны; результаты экспериментальных исследований с помощью наземных полевых и самолетных определений биометрических и спектральных отражательных характеристик посевов сельскохозяйственных культур в различных райойах Европейской части страны (ЕЧС), проведенных под руководством- и при участии автора (1972-1990 гг.). Кроме того, в работг использовались результаты космических съемок за период 19781990 гг. многоспектральными системами среднего и высокого разрешения, полученными из НПО "Планета" (ранее ГосНИЦ ИПР) и ГВЦ Госгздромета.

Научная новизна. Результаты исследований представляют собо! теоретическое обобщение и решение важной проблемы в области агр<

4

метеорологии - создания научно-методических основ и комплекса методов агрометеорологической диагностики состояния-посевов сельскохозяйственных культур с использованием наземных, самолет-

них и спутниковых измерений, которые позволяют решить ряд крупных паучных и практических вопросов, направленных на улучаение агрометеорологического обеспечения сельскохозяйственного производства. При этом впервые:

разработан комплекс методов оценки состояния и прогноза урожайности посевов зерновых культур на территории ЕЧС по данным дистанционных спектрометрических измерений;

разработан метод оценки состояния посевов озимых культур в ранние фазы развития для южных районов ЕЧС на основе цифровой обработки спутниковых съемок (ЫОАА, Метеор);

разработаны теоретические и методические основы оперативной системы оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур с использованием наземных, авиационных и спутниковых измерений;

разработана оперативная система получэния карт оценки состояния посевов озимых культур с испэльзоватгсм наземной и спутниковой информации; — .

разработан метод использования динамических моделей продукционного процесса растений для интерпретации аэрокосмической • информации; разработаны методы адаптации и корректировки моделей по результатам дистанционных измерений;

разработан способ дистанционного определения влажности надземной биомассы посевов сельскохозяйственных культур по измерениям спектральных отражательных характеристик, посевов в среднем ИК-диапазоне (от I до 2 мкм);

разработан способ дистанционного определения состояния посевов сельскохозяйственных культур в ранние фазы развития по • измерения?/! спектральных отражательных характеристик посевов в естественном и поляризованном свете.

Практическая цршюсть. Выполненные исследования были вызза-

паны запросами сельскохозяйственного производства к агрометоо-рсюгическсму обеспечению и направлены на непосредственное практическое применение. О^ормулиронгшные тео5хзтичиские положения количественной оценки состояния и продуктивности посевов сельскохозяйственных культур позволяют вести разработку методик оценки состояния и продуктивности посевов сельскохозяйственных культур с помоцыо аэрокосмической информации применительно к конкрет-нш почвенно-клнматическим условиям.

Созданный кгншпекс методов оценки состояния и продуктивности поз'пдяет более оперативно иолучать качественно новую и»£ор-мац—т о состоянии и продуетиш'.ости посевов сельскохозяйственных культур на любой необходимой территории, что существенно повышает качество агрометеорологического обеспечения сельского хо- . зпйства.

Разработанные методы количественной оценки состояния посевов, наряду с поьыаением объективности, достоверности и оперативности информации, будут способствовать реиению многих вопросов программирования и прогнозирования урожаев и,в конечном счете,повышении продуктивности сельскохозяйственного производства.

Р^плизация работы. Предложенный комплекс методов оценки состояния и продуктивности посевов внедрен в практику агрометеорологического обеспечения сельскохозяйственного производства оперативными подразделениями Госгедромета.

Методы оценки состояния посевов озимой пленнцы» озимой ржи, я{ювой пшенищ, ярового ячменя и ярового овса прошли производственные испытания, утверждены Центральной методическ Я комиссией по гидрометеорологическим прогнозам (1X411) Госгэдромета 'реае-нме ШКП от 17.0 .62 г.) и внедрены в практику оперативного обеспечения сельс^го хозяйства Ворхне-Волжского, Приволжского и центральных черкоэе-.пгых областей Гидромстов, они также исполь-

эуются на территории Северо-Западного и Северо-Кавказского Гидрометоп.

Меюды прогноза урокаЛности посевов озимой пшеницу, озимой ржи, яровой пиеницы, ярового ячменя и ярового овса по данным аэрофотометрических обследовачий протли производственные испытания ч решением Ц.1КП от б.Об.Ьб г. виедренц н.. территории перечислен, шх пше Гидрометов.

Метод оценки состояния посевов озимых культур в ранние фазы развития для южных районов ЕЧС на осг.озо цифровой обработки спутниковых данных прозел производственные испытания, утвержден ЦЦКП от 30.C3.C8 г. и внедрен а практику оперативного обеспечения сельского хозяйства Гидрометеорологического центра (ГМЦ) и СевКавгидромета.

Разработанные автором методики оценки состояния по данным аарокосмических измерений успешно прошли испытания в Болгарии и Венгрии и были внедрены в подразделениях Метеослужбы этих стран (акт от 12.04.15КЗ г. У.С Венгрии и акт от 14.07.1903 г. МС Болгарии).

Результаты исследований по оценке пространственно-зремпнной изменчивости агрометеорологических элементов обобщены в книге "0 составе точности и пространственно-временном разрешении инфор- . нации, необходимой для гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства и службы гидрометеорологических прогнозов", которая по решению Центральной ыетодической комиссии по прибором и методам наблюдений внедрена в практику деятельности Госгидромета, как регламентирующий документ.

Апробация работ». Основные результаты работы обсуждались на Всесоюзных научно-технических совещаниях и конференциях, по агрометеорологическому обеспечению сельского хозяйства (Москва,1972; Горький, 1975; Москва, 1976,1978); сессии ШСХШ "0 мррах го

борьбе с засухой и обеспечению дальнейшего роста сельскохозяйственного производства" (Москва, 1973); на IX и XI Всесоюзных межведомственных совещаниях по актинометрии и атмосферной оптике (Киеь, 1972; Таллин, 1980); седьмой, восьмой и девятой сессиях комиссии по сельскохозяйственной метеорологии ВЬЮ (София, 1979; Женева, 1932; Мадрид, 1986);_, Всесоюзной школе-семинарэ "Дистанционные метода исследований геосистем" (Звенигород,' 1980); Всесоюзном совещании "Програши и метода геосистемного мониторинга" (Пуцино, 1981); Всесоюзных совещаниях "Технические средства для государственной системы контроля природной среда" (Обнинск,1981, 1983); Первой всесоюзной конференции "Биосфера и климат по данным космических исследований" (Баку, 1983; ХХХ1У конгрессе Международной астронавтической федерации (Будапешт,.1983); Всесоюзном совецанни-семинаре "Аэрокосмические методы исследования сельхозугодий" (Обнинск, 1983); заседаниях межведомственного научного совета по проблеме "Агрометеорология" (Обнинск, 1984; Лдхабад, 1991); Всесоюзной конференции "Методы и средства тематической обработки аэрокосмической информации" (Звенигород, 1986); Всесоюзном совещании "Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве" (Москва, 1987); Всесоюзной конференции "Метода и средства дистанционного зондирования Земли и обработки космической ив^орм^ции б интересах народного хо-. зяйства" (Рязань, 1989) и др. |

СОДЕШАНИЕ РАБОТЫ

(V

Диссертация состоит из введения, двух частей, включающих шесть глав, заключения и списка литературы.

Часть I. Количественные методы диагностики состояния посевоЬ сельхозкультур в различнее периоды вегетации

В первой главе исследуются закономерности формирования

агрометеорологических и фотометрически/: характеристик растительного покрова и их использование для диагностики состояния посевов. Проводится акали? современного уровня развития методов оцэн-ки состояния noc'jnoi) сельскохозяйственна* культур в различные периоды 1зегетяц1'.ч. Отнечаятсл, что мэ^одов оценок состояния с учетом коли'тс.венних признаков крайнр недостаточно, Нромз того, ¡¡'.«еюзиеся метода разработали для отдельмя культур ¿t фаз развития <; использованием точечных наблюдений еэп зтекций, что не позволяет проводить объективную оценку состояния для территорий больших регионов.

В исслодогл:1иях Е.С.Улановой (1975), Ю.И.Чиркова (1969), В.А.Моиссйчик (1975), П.Федосеева (1979) и др. авторов выявлены и обоснованы факторы, которые, определяя настоящее состояние посевов, сохраняй своо бользое влияние и на будуяое состояние. К таким факторам и параметрам относятся густота стояния, площадь листовой поверхности, биомасса, высота, влажность почвы и др.

Выявленные параметры, определяя процессы формирования и конеч -

посевов

пую продуктивность сельскохозяйственных культур, ,в то же время являются характеристиками, определяющими процесс взаимодействия потока излучения электромагнитного спашра с растительным покровом , что позволяет разрабатывать-новне дистанционные метода оцеики состояния noceвол.

Биомасса. Исследование динамики накопления биомассы озимой пшеницы, кукурузы и люпина, проведэнное на основе собственных экспериментальных и некоторых литературных данных, показало,что для описания роста мокет быть использовано логистическое уравнение вида

М

М = та*

У , (i)

где М - биомасса посева на момент времени ¿ \ М

t так

- то -

биомасса посева при завершении роста; ос и ч константы. Значение /V в уравнении (I) меняется от наименьшего при ¿-¿о ( ¿а - время начала роста) до ыаксиуальяого при Ь = Ьгпак ( ¿т - время окончания роста); £ - время п днях или в сумме температур от начала роста.

Следовательно, зная время начала и завершения роста растений, можно по уравнению (I) проводить оценку биомассы в течение периода вегетации. Календарные сроки наступления фаз развития могут быть получены по данным фенологических наблюдений к выражена в удобной для расчетов шкале Бременя (число дне1 от начала вегетации, суша аффективных или активных температур).

Для исключении неоднородности материалов при расчете уравнений роста ч удобства их использования па практике значения био-, массы ь отдель.ше периоды вегетации ( М ) относились к ел мак-сималъным Значениям ( ), а период времени от начале, роста

до определения биомассы ( л £ ) относился 1; длительности всего периода ростаСд^^ ). Уравнение (I) после преобразования будет иметь вид '

/__

Л" / + t (2)

где _/и. - биомасса в относительных единицах; - время в относительных единицах периода вегетации.

Для привязки временной шкалы к основным фазам развития были рассчитаны среднемноголетние значения относительного времени, соответствукцие времени прохождения фаз развития.

По результатам экспериментальных измерений растительной массы озимой пгениш, полученных нами в центральной нечерноземной зоне ЕЧС (Кироновская-ВСО) и центральной черноземной зоне (Без-остал-1) в 1972-1938 гг. (всего 78 измерений), была построена хриная динамики накопления растительной массы, которая хорошс аппроксимируется следующим уравнением

- II -_/

/+ е4,?-в,*е . (3)

Среднеквадратическое отклонение между фактическими и рассчитанными значениями уц составило 5,1 %.

Подобные кривые динамики накопления растительной массы к ссотвститвуг/цие им уравнения били получены ими по экспериментальном к литературным данном для кукурузы и люпина.

Уравнения кривых роста биомассы могут быть использованы для оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур. Для этого измеренное значение биомассы (.а качой-то период времени сравнивается со среднемноголетним значением биомассы (рассчитывается по уравнениям через для рассматриваемого периода времени и ^'ггшх для оптимальных условий).

Проведенная нами проверка предлагаемого метода оценки состояния посевов по растительной массе показала хоролнэ результаты. Среднеквэдоатическое отклонение проверяемо!! оценки состояния от фактической составило су 0 % (для 120 случаев). В качестве ф£.,.ти-ческсй оценки бралось отношение урожайности в данном году к среднемноголетнему значение.

Наличие довольно теской звягн нежду .'«качением растительной массы и урожаем зерна выражается соответствующими уравнения!«. Для их получения использовались результаты наших полевых экспериментальных измерений растительной массы озимей и яровой пшеницы в фазу колошения и значения урожайности в центральных районах нечерноземной и черноземной зон ЕЧС.

Для рассматриваемых районов коэффициенты корреляции колеблются г> пределах 0,7-0,9. Это позволяет использовать полученные закономерности для оценки состояния и продуктивности посевов по растительной массе в фазу колоаения по данный дистанциог.ных измерений.

Площчпь листовой поверхности. Взхт;м показателе),:, определяющим фотосишетцческ/й потенциал посевов и их продуктивность, лв-ляетсл плоаадь листьев, динамика ее формирования и интенсивность фотосинтеза единицы листовой поверхности. В агрометеорологи'.! этот показатель оп.ерше применил Ю.И.Чирков (I9C91.

Систематическое определение плоиади листовой поверхности в печевах сельскохозяйственных культур даст представление. с соответствии роста нлодади листьев при наблюдавшихся условиях я тому же показателю при оптимальных условиях, что позволяет оценить формирование yposar; за фиксированные временные интервалы. На ocho te графиков оптимального хода, полученных А.А.Ничнпоровичсм (1963), и на основании собственных эксперккенталыс.'х данных нами разработана ежедневная шкала сценки состояния посевов сельскохозяйственных культур по плог,ади листозоИ поверхности (IrJG3). По этой а кале благоприятные условия для роста и развития озимой nas-

hiiií! в весенний период складываются при илопадн листьев болае

о .о

4-6 Tuc.iiVra. При значениях площади листьев :.;енее 2 Tuc.uVra-

усювкя могут быть оценены ка;с очень плохие.

Максимальная плопт-дь листовой поверхности в текущем году является хорошим показателей оценки ожидаемой урожайности. !ьми рассчитано уравнение зависимости урояал посевов озимой пгаеннш з фазу колошения в Подмосковье и на юге Украины от максимальной плодади листовой поверхности i> текущем году, представляющее собой параболу. Теснота связи характеризуется корреляционным отношением равным 0,83; сшибка уравнения составляет С,27 т/га.

Густота стояния посевов. Проведанные нами исследования динамики густоты стояния посевов озимой пленнцц (сорт Ыироно&ская-СОЗ) в нечерноземной зоне ЕЧС показали, что при оптимальных условиях наблюдается уменьшение числа растений в начале вегетации приблизительно до появления 3-го листа, после чего скорость выпадения

растения п осенний период уменьшается, становясь eise беле» ^ла-оой о весенний период. Учитывая ход кривых, полагаем, что скорость 1'нпадения растений в течу.нй момент времени при оятималь-них условиях среды прямо пропорнионалг-на числу рчетений, в силу чего будем ии»'!ъ

c/'V/a'é = - Х-л/, ,4:

где N - чисго растений; к - коэффициент пропорциональности (,к>0). Знак ;',инус означает, что при увеличении времени "исго растений убывает, и потому

После реазки.ч уравнение (4) приобретает следующий вид:

A/ = Noe~kt , (5)

где N0 - число растений после возобновления вегетации весной.

Полученные для нечерноземной зоны и ю"а Украины уравнения позволяют проводить оценку агрометеорологических условий произрастания посевов по OTHOUCHMO к оптимальным условиям.

Высота растений. Высота растений вместе с густотой в значительной мере определяет количество растительной массы и площадь листовой поь.рхности, что позволяет использовать высоту растений для оценки услоьчй формирования продуктивности посевов и.для прогноза их урожайности. Проведенные нами исследования показали, что объективная оценка условий формирования урожайно'сти посевов сельскохозяйственных культур может быть получена путем сопоставления измеренного значения высоты растений в любой период времени с ходом роста выссты растений для среднемноголетмих или оптимальных условий. Кривая роста растений хорошо аппроксимируется логистической кривой, подобной кривой, внрзлаюией накопление растительной массы (2). Для построения кривых использовались результаты сетевых наблюдений за высотой озимой паеницы в период 1972-1966 гг. Рассчитанное уравнение для нечерноземных районов

ЗЧС (сорт "иронопская-НОВ) имеет счедуваий вид: /__/___

Т 1 + 7 (6)

где Ар, - высота в от:юсителывлх единицах (отношение высоты на момент измерения к максимальной высоте за период вегетации);

"с - время в относительных единицах (отношение: числа дней от возобновления вогетацни до времени измерения к числу дней периода вегетации). Срсднеквадратическое отклонение мевду фактическими значениями высоты и рассчитанными по уравнению составило 6,7

Подобные уравнения были также получены для южных районов ЕЧС для озимой пшанииы и кукурузы.

Для приведения временной шкалы к основным фазам развития были рассчитаны среднемноголетние значения относительного времени, соответствующие времени проховдения фаз Развития. Как и для рветительной массы, уравнения кривых роста растений позволяют проводить оценку состояния посезов путем сравнения измеренных значений высоты растений в какой-то период вегетации со средне-многолетним значением высоты (рассчитывается по уравнениям для того же периода времени). '

Начичие тесной связи между урожайностью озимой ишениш и высотой з фазу колошения позволило нам рассчитать соответствующие уравнения зависимости для центральной нечерноземной зоны ЕЧС и юга Украины, коэффициенты корреляции соответственно равны 0,66 и 0,71; средние озибки уравнений - 0,21 и 0,27 т/га. Это позволяет оценивать состояние посевов озимой пшеницы в фазу колошения путем сравнения рассчитанных значений урожайности по высоте со среднемноголетними значениями.

Важным показателем оценки состояния посевов в осенне-зимне-еосгнний период вегетации является изреженность или проективное

покрытие. Пропеденные нами исследования динамики проективного покрытия поверхности почвы посевами сельскохозяйственных культур позволили разработать шкалу оценки состояния посевов озимых культур в осенне-весеиний период вегетации по величине проективного покрытия. Это позволяет получать колнчественнув оценку состояния посевов по проективному покрытию, которое может быть измерено с помощь» дистанционных методов. Е частности, посевы с проективным покрытием меньае 10 % рассматривается как погибшие, а при 10-20 % - как сильно попрезденные, тре-бупете подсева или перепалки.

По птпсоЯ главе рассматриваются методы кногофакторнэй диагностик". состоянии посевов сельскохознЯстпенных культур. Для оценки состояния и продуктивности посевов сельскохозяйственных: культур по отделмт агрометеорологическим и фитометраческим параметрам растительного покрова иахлое значение имеет эна' • их взаимосвязи: какие из выбранных характеристик являются независима"!, какие имеют корреляциопнуя связь, с другжи характеристиками и какой характер этсй связи.? Изучение мзшиссвязей проводилось с помокьп корреляционно-регрессионного анализа для следующих параметров: проективное покрытие, густота посева (число растений и число колосоносшх стеблей?, высота растений, масса растительного покрова (сырая и сухая), урожайность на поле. В отдельные периоды об;зая масса растительного покрова подразделялась на массу зеленых и лелтих листьеч, массу стеблей, массу колосьев. Кроме того, з фазу колояения в отдельные годы проводилось измерение хлорофилла. Исследования проводились в различных регионах ЕЧС в период 1979-1969 гг.

Анализ материала позволяет сделать следующие выводы.

Наблюдается довольно тесная корреляция мекду рассматриваемыми параметрами. Менее тесная корреляция наблюдается межд^ мае-

сой стеблей и желтых листьев и другими компонентами обией массы. В течение вегетационного периода корреляции между параметрами остается на довольно высоком уровне, немного поЕыпаясь к концу вегетация.

Проведенные исследования позволили разработать количественную оценку взаимосвязи фитоцетрических параметров посевов озимей г.лешц^; <> различные периоды сегетации <з разных районах ЕЧС. Зто, с едной стороны, позволяет испольэогать полученные зависимости для расчета значений одних параметров ио измеренным значениям других параметров, что имеет важное значение, учитывая болыиу«) трудоемкость суцествувщих надежны методов определения Параметров. С .яругой стороны, ото иозеолг.ло установить ряд зависимостей между оценкой состояния посевов и некоторыми фитометрически-ми пирометрами. В качества показателя оценки, состоянии иснользо-чилось отно.чение урожайности на поле в текущий год к максимальной урожайности.

Для учета многофакторности при'оценке состояния посевов предлагается способ', заключающийся г> "ом, что оценка в каждый ыоиэнт времени диетсл по параметру, который находится в минимуме по отношении к оптимальности условий. Для получения средней оценки состояния за какой-го период оценки состояния за отдельные части периода суммируется и делятся на число слагаемых.

При исследовании динамики роста фитоыетрических параметров ид;.',и было выяснено, что в любой период времени имеется какоГ.-то оптимальный ход, оптимальное значение параметра, при которой наблюдается максимальная продуктивность посева для данных условий. Значения параметров вше и ниже оптимальных соответствуют ухудшении условий формирования урожайности. Подобный подход использовался В.В.Шабановым (1981) и В.П.Дмитренко (1973) при инализе влияния отдельных факторов внешней среди, в частности, осадков,

темпсратурн воздух* и влажности почли на продуктивность посовов. ¡естественно, что в течение вегетации оптимальные значения параметров будут меняться, одкако схема чоадейстякя их на конечную продуктивность в общем виде будет оставаться одной и той же.

Анализ закономерностей жизнедеятельности растений показывает, что изменение продуктивности посева при изменений параметра пропорционально отклонению значения параметра от оптимального значения (yo ^ -(/>). Данное предположение справедливо для реально наблюдаемых отклонений. При утем уравнение связи У с У для ¿-того мс.-юнты вегетации можно записать в слсдуют.е.\! виде

¿У L /

Так как

У = 6? У ' ,

тех*. '

то получим

где к- - коэффициент пропорциональности, характеризующий возможность саморегулирования растения в неоптимельных условиях; О - оценка состояния посевов.

Интегрируя, находя константы и освобождаясь, от . , а конечном итоге можем получить

или, обозначая f / tp t t

в= ■ ' (10) Поскольку будет меняться в течение вегетации, константа

^ также будет меняться.

-ХаНами рассчитаны зависимости оценки состояния от отдельных параметров по декадам, используя аналитическое выражение этой зависимости (10),

В табл.1 приведены значения константы % уравнения (10), которое позволяет оценивать состояние посевов озимой паеницц по площади листовой поверхности в течение периода вегетации.

Таблица I

Значения константы ^ уравнения (10) для плоаадн листовой поверхности (в тыс.м^/га)

Декады, начиная с (Первая 'Третья I Пятая ! Седьмая! Девятая возобновления ! и !и чет- ! и ! и ! я вегетации ¡вторая !вертая ! шестая ! восьмая! десятая

0,10 0,05 0,033 0,025 0,02

Для ревения практических задач необходимы сведения о состоянии посевов сельскохозяйственных культуг не в отдельных точках поля, а в среднем по поле или по большой территории. При

этом возникает ряд вопросов, связанных с интерпретацией данных <

агрометеорологических наблюдений. Прежде всего необходимо знать, на какую территорию и на какой временной интервал можно распространять наблюдения, с какой точностью по данным многих наблюдений можно восстановить'пространственное распределение агрометеорологических факторов. Важное значение также имеет задача определения минимального числа измерений для получения средних значений по поле агрометеорологических и фитомотрических характеристик посевов сельскохозяйственных культур, а также нахождения ыинкмаль ного числа полей для получения средних значений по какой-либо территории с наперед заданной точностью.

Рассмотрение перечисленных ввз£ ¿опросов посвяцена третья глаг-а.

Для оценки пространственно-временной к.-менчиьости агроме-

теорологических к фнтсметричесюис параметров использовались результаты стандартных агрометеорологических наблюдений па ЕЧС за 1956-1980 гг., материалы специальных наблюдений на Обнинском агрометеорологическом полигоне за 1965-1972 гг., и специальных тематических наблюдений в различных районах ЕЧС за 1977-1990 гг., а такяе результаты экспедиции ВШИСХМ за 1972-1968 гг. по алро-фотометрическому определении растительной массы сельскохозяйственных культур.

При исследовании использовался аппарат теории случайных Функций и метода математической'статистики. При формировании достаточно репрезентативных выборочных совокупностей данных потребовалось рекпть ряд методических вопросов, связанных со спецификой агрометеорологической информации. Для пополнения данных использовался известный метод Р.'5иаера. Оценка однородности проводилась с помощи параметрического критерия Стьюдента. По автокорреляционным функциям были рассчитаны расстояния,.на которых наблюдения можно считать независимыми, на основе чего ^ исследованиях использовались результаты измерений, расположенных вдоль диагонали-поли случайны!.! образом, но с расстоянием не менее 50 м между двумя измерениями. Число измерений на поле составляло не менее 20. При этом гипотеза о нормальности распределения для большинства параметров не отвергается с 5-10 %-ти уровнем значимости.

Согласно полученным оценкам для отдельных полей наибольшей изменчивость» обладает растительная масса, несколько мепьпие значения коэффициентов вариации, но близкие между собой, имеют проективное покрытие, густота посеьа и плоаадь листовой поверхности. Наименьшая изменчивость отмечается у высоты растений. Анализ изменчивости фитометрических параметров позволил выделить ряд характерных закономерностей: изменчивость увеличивается с ухудае-

нием состояния посеьов, наблюдается уменьшение изменчивости параметров на поле к концу вегетации, наименьшая изменчьЕОсть наблюдается в период восковой-полной спелости и наибольшая - в начале вегетации.

Полученный материал бил объединен по ряд1' признаков: состояние посевов, фазы развитии, почвенко-доиматическио условия. Для каждого из ьлх проводился ¡«счет необходимого числа измерений, обеспечивающих ошибку определения из 'олее 5,10 и 20 % для уровней значимости 0,95; 0,9С и 0,80. Число измерений (как и изменчивость) существенно зависит от тзрритории, фаз развития, задаваемой овибки и состояния посевов.

Если задаться уровнем вероятности 0,90 и охибкой определения 10 %, то необходимое число исмерений в начальные периоды развития для наиболее изыенчиЕих параметров (растительная масса, густота, проективное покрытие) будет составлять 30-40, уменьшаясь к концу вегетации до 20 и меньше. А для малоизменчивых параметров (высота) число измерений будет составлять 10-15 в начальные фазы развития'и иеньас 10 -- в конеч!ше.

Нами были проведены исследования по оценке точности наблюдений зй фазами развития зерновых культур. В начале в при полном охвате растений фазой развития средняя погрешность определения, процента охвата растений фазой составляет + 5 %, а при охвате фазой развития 50 % - %. Погрешность регистрации даты вступления фаз развития растений (для фаз, имеющих четкие морфологические признаки) по правилам наблюдений, принятым в Госгидромете, - составляет ±2 дня, предельная - +3 дня.

При расчете пространственных корреляционных функций размеры исследуемых территорий, как правило, составляли около 1000х1000км^. Объем матрицы исходных данных составлял обычно 60 х 60, т.е. не менее 60 станций и не менее 60 периодов наблюдений. Для исключе-

ния неоднородности поля дисперсии глждого из параметров все . расчеты проведет с нормированными отклонениями. Период, па который рассчитывались корреляционные функции, приурочивался не к календарным датам, а к фазам развития, поскольку календарные фазы развития из года в год не совпадал?.

При использовании автокорреляционных функций учитывались результата исследований по оценке однородности и изотропности полей некоторых агрометеорологических параметров (В.А.Жуков,1573; 13.И,Контораинов, 197;? и др.), в работах которых доказана допустимость гипотезы об однородности и изотропности применительно к агрсм теорологичсским параметрам.

' Были рассчитаны пространственные корреляционные функции высоты, густоты, растительной массы, влажности почвы посевов озимой и яровой пшеницы, ярового ячмени, кукурузы, картофеля для территории нечерноземной и черноземной зоны ЕЧС. Для примера на рис.1 приведены корреляционные функции для некоторых параметров. Почти все представленные функции хорошо описываются формулой

Особенностью корреляционных функций для всех параметров является устойчивый характер их убывания. Обращают на себя внимание более высокие значения корреляционных функций для влажности ' почвы по сравнению с фитометрическими параметрами посеЬов. Это можно, по всей видимости, объяснить тем, что в формирование влажности почвы существенный вклад вносит^ такой фактор, как осадки, который в'йвоп-очередь определяется'переносом.ьоэдушных масс;на обширные'пространства. Для фитометрическиг параметров (высота, биомасса, густота) корреляция прослеживается до расстояний 200-

В<о.1. Нормированные автокорреляционна функции некоторых парал<етров посевов сельскохозяйственных культур:

1-эдажность почвы в.слое О-50 см, озимая пденица;

2-густота стеблестоя, озимая пшеница; 3-внсота растений, ячмень; 4 - высота растений, озимая пшеница

•100 км. Наблюдается более высокая корреляция в конечные фазы развития по сравнению с начальными. В пределах одной зоны более впсокая пространственная корреляция наблюдается для пропашных культур по сравнению с зерновыми. В то же время среди зерновых существенного различия по видам культур не наблюдается. Среди параметров,, такле как и на отдельных полях, наименьшей изменчивостью обладает высота растений.

Большой интерес при исследовании статистической структуры агрометеорологических параметров представляет оценка изменчивости параметров для малых расстояний, поскольку минимальное расстояние между гидрометеорологическими станциями на территории ЕЧС составляет на менее 40-50 км. Нами проводились расчеты пространственных корреляционных функций для малых расстояний по результатам специальных наблсдений Обнинского агрометеорологического полигона.

I

- 23 -

Характер хода корреляционных функций для территории полигона довольно хорошо согласуете с таковыми для малых расстояний территории нечерноземной зоны ЕЧС. Отмеченные визе закономерности, характерные для больших территорий, в целом сохраняются и для малых территорий.

Полученные нами корреляционные функции использовались для расчета минимального числа полей, необходимого для получения среднего значения с любой заранее заданной погрешностью. Методика расчета основывается на связи ме.тду корреляционной функцией пй1я элемента " средней квадратической погрешностью определения среднего по площади (Л.С.Гандич, Р.Л.Каган, 1976). Таким образом были рассчитаны ошибки (абсолютные и относителыз^'е) определения средник значений исследуемых параметров по .площади. Общей закономерностью для всех параметров являетзя тот факт, что ошибка осреднения, начиная с некоторого порогового значения плокади, почти полностью определяется числом измерений и значительно меньше зависит от площади осреднения. Помимо оценки точности среднего по площади, разработанные нами таблицы позволяют определить необходимое число измерений для заданной точности.получения средних значений параметров для разной площади и для различных уровней вероятности. В частности, для получения* средних значений высоты растений по области с ошибкой менее 10 % для уровня вероятности 0,90 необходимо провести измерения на 40-50 полях.

Для получения средних значений растительной массы озимой пае-наци по области с той же ошибкой и для того же уровня вероятности необходимо провести измерения на 90-110 полях. Число измерений других параметров занимает промежуточное значение мезду приведенными цифрами.

Нами проводились также исследования статистической структуры

плотности снежного покрова, которая играет важную роль для перезимовки озимых культур. Били рассчитаны корреляционные функции плотности снежного покрова для центральной части ЕЧУ и таблица сзибок (абсолютных н относительных) получения средних значений для разной площади. Полученные результаты позволяют интерпретировать данные самолетной гамма-съемки снежного покрова при оценке условий перезимовки озимых культур.

Часть П. Оценка состояния и продуктивности посевов сельхозкультур по данным атрокосмическпх измерений

Четвертая глачч содержит анэлиз современного состояния вопроса об особенностях оптических свойств растительных покровов п методов их использования для оценки состояния и продуктивности, посевов сельскохозяйственных культур. Рассмотрены закономерности формирования отракательних свойств отдельных зеленых листьев г. посевов в целом в различных участках спектра ь зависимости от комплекса параметров растительного покрова и агрометеорологических условий. Отмечается, что среди имекетхея н настоящее время методов определения параметров посевов сельскохозяйственных культур по дистанционным измерениям, только небольшая часть имеет практическое применение в агрометеорологии (Рачкулик В.П., Сит-никова U.B., 1901; Кондратьев К.Я., Седченко П.П., 1982; Виноградов Б.В., 1У82; i.Cceiiii и др., 1У83; Кондратьев .'1.Я. и др. ,1990 и др.). Поэтому необходимы дальнейшие теоретические и методические исследования в этом направления с целью создания оперативной системы оценки состояния и продуктивности посевов сельскохозяйственных культур с привлечением наземнж, самолетных и спутниковых измерений.

Результаты наших исследований в данном направлении представлены в пятой главе.

В настоящее время нет достаточно полной теории взанмодеист-

- И5 -

пил потока излучения с растительным покровом, которая бы удовлетворительно описывала все аспекты данной проблемы. Поэтому при реаепии практических задач часто используются модели, которые позволяют проводить интерпретацию дистанционных измерений Cea привлечения обширных наземных наолвдений. В качестве такой модели некоторыми исследователями используется модель, в которой спектральный коэффициент яркости (С!Ш) посева представляется п виде С1(Я отдельных его компонентов

где <? - коэффициент яркости системы почвн-растителыюсть;

"О п

«а, п of - площадь, занятая растегельиостьа .и тенью и tf Á'_r; л^ - коэффициенты яркости плотного растительного покров?., ТОНИ И почвы.

Модель ыохет быть применима, в первуи очередь, для посевов с широкими ые.удуря^дьямн (прояа:шше культуры), где аюгддь теней занимает довольно значительную часть обаей плодади.' Нриуенитель-но к зерновым культурам, особенно начиная с середины периода вегетации, площадь теней будет занимать нееольлуи часть сбсей площади. В ото!.! случае выражение (12) после простого преобразования мекат быть запихано в виде

Таким образом, и:,-ел измерения /?/г> и в дву:-: участках спектра, с помощью уравнения (13) можно определить 3 (проективное покрытие) практически без контрольных измерений, что является большим преимуществом рассматриваемой модели.

II недостаткам згой модели относятся отсутствие зависимости от параметров растительного покрова. Этот недостаток можно убрать, заменив /?р выражением, полученным Б.Алленом к А.Ричардсоном (19£tí) для =д^ при Общий вид "акой модели

V

аг6г-6г-Рпа(6г-6-1) \

(14)

В.Аллеи и Л.Ричардсон использовали подобную модель применительно к пропашным культурам, используя уравнение С12). Для нахождения параметров Сс и Ь надо иметь на тестовых полях измаранные значения /? , с ^ ( £ - площадь дкстовой поверхносги). Тогда, задавая последовательный ряд значений йп , с помощью метода наименьших квадратов можно определить констангы а и Ь для 8 с наименьшей сук.гой квадратов ошибки между фактическими и рассчитанным». Учитывая, что измерения проуодятся в нескольких участках спектра, значения и и о рассчитывается для двух-трех участков спектра. Далее по системе из двух уравне-Hi.fi могут бить определены неизвестные ¿' и .

Рассматриваемая модель проверялась по результатам самолетных и спутниковых измерений (аппаратура "Фрагмент") и показала удовлетворительно сходимость рассчитанных и фактических значений 'I и Зр . Коэффициент корреляции соответственно равнялся 0,82 и 0,76 для самолетных н 0,73 и 0,71 .для спутниковых измерений (1903). Спутниковая информация предварительно бича откорректировано по программе, любезно предоставленной сотрудниками ШЮ "Планета" '.ГссНИЦ МНР).

Анализ хода коэффициента отргления растений в инфракрасной области спектра (780-1100 нм) во времени показывает, что он .увеличивается до. пш;а, а затем уменьшается в связи со старением клеток растений. Такое распределение монет быть хорошо описано следующей функцией (Г.Бедвор, 1980)

/?(£) = Ыб'ехр . (15)'

где $(6)- коэффициент яркости в период времени Г ; V/ _

постоянная, которая равна отражению от почвы при t =* tB , времени появления всходов; р , и Z - константы, определяющие особенности сельскохозяйственной культуры.

Если предположить, что появление всходов задерживается (или происходит раньше), скажем от до 6о -t a Î > то уравнение (Ib) приобретает следующий вид

Л>Г£ + д*)- W(i+Aéfe'*"**",

¿'+AÎ>0, (16)

где aÎ - относительный сдвиг в дате появления всходов от ¿0 и может быть положительным или отрицательным.

Таким образом, определив параметры р , Q п Z в дальнейшем по измерениям /? ( t +&t) можно определить сдвиг д é , который будет определять число дней, на которое сдвигается дата появления всходов.

Проверка модели на 30 полях по наземным измерениям показала, что среднеквадратпческая ошибка между расчетным 'сдвигом и фактическим составила +3,Ь дня (1983). Для условий Херсонской области параметры уравнений (15) имеют следующие значения р »=0,501, ^ =1,493, Z =2,01. Описанная методика позволяет более корректно распространять данные тестового участка на окружающую территория.

Одной иэ важнейших задач обработки и анализа материалов дис-тьннионного зондирования подстилающей поверхности в :штересах сельского хозяйства является содержательная интерпретация спектральных отражательных характеристик посевов. Наиболее широко Для этих целей в настоящее время применяются, так называемые, вегетационные индексы (СИ). Под El обычно понимается некоторая обобщенная дробно линейная функция спектральных отражательных характеристик посева, значение которой хорошо коррелирует с каким-либо биометрическим параметром. Существует множество ЕЙ, описание и

проверка которых рассматривается в многочисленных исследованиях. И настоящей работе в основном рассматривались следующие Ш

, ИК~ К

,/р-1ТкТк- ' <17>

где ПР - вегетационный индекс под названием нормализованная разность; И К и К - значения сигналов СКЯ в инфракрасном и красном участках спектт и простое отношение К='.1:С/К. Преимуществом Ш по сравнению с простыми коэффициентами яркости является то, что их использование в значительной степени уменьшает влияние таких факторов, как условия освещения, увлажнение почвы, степеш ее обработки и даяе в какой-то степени влияние атмосферных уело!

На материалах многолетних специальных экспериментальных исследований в Кг-р.ской и Херсонской областях и п Краснодарском крае (197И-1990 гг.) проводилась проверка различных Ш по наземным и самолетным спектрометрическим измерения!-! и по спутниковым измерениям с помощью аппаратуры "Ландсат", "фрагмент" и "Космос-1939". Для этого проводились наземные фитометрические и спектрометрические измерения на посевах озимой пшеницы, ярового ячменя и кукурузы и спектрометрические измерения с самолета на этих же полях в участках спектра 670, 7й0 и 970 нм в различные периоды вегетации (1966,1988).

Анализ экспериментальных материалов позволил выявить наибо лее информативные отражательные характеристики, определить набо параметров растите: ьного покрова, формирующих отражательные характеристики посевов, оценить п'юстрг.':ст взнную и сезонную измен чивость фитометрических и отрежателыоас характеристик, разработ методы определения параметр эп и оценить устойчивость полученных связей в- пространстве и .времен!: и ,

Это тем более важно, так как существование связи между спектра- и фитометрическичи параметрами, породило ложное предст

ленте о лзгкодоступности определения фитоматричееких параметров г.о результата;.! дистанционного зондирования.

Рассчитанные коэффициенты корреляции между фитометрическими параметрами (биомасса, плоавдь листовой поверхности, высота) и ВЛ колебались в пределах 0,0-^,9, что свидетельствует о тесной зависимости между указанными характеристиками. Зависимости между К! и фитометрическими параметрами получены с учетом вида культуры и биологического времени ее развития,условий освещения, типа почв и др. В зтом случае наблюдается достаточная устойчивость их во времени и пространстве. Подорнай характер зависимости наблюдался п при обработке спутниковых измерений. При сналкзе использовались измерения в участках спектра ЬОО-ПОО, 700-800 к СС0-700 им

цуав).

Для примера в таол.2 приведены значения коэффициентов корреляции связи ме.жду уроглйностью и различными параметрами посевов и отнесением и нормализованной разностью для посевов озимой пшеницы п различные периоды вегетации (Краснодарский край, 1966).

Из таблицы следует, что наблюдается довольна высокая связь между влагосодержанкем в посеве и урожайностью в различные периоды вегетации. Кяк показали исследования, влагосодер-/кание в посеве является хороши.: индикатором стрессового состояния растений. Поэтому представляется весьма важным уметь определять влагосодерлание по дистанционным измерениям. Проведенные нами исследования (1969) показали, что достаточно надежно можно определять влагосодержание по измерениям СКИ в среднем ИК-диалазоне. На этой основе был разработан новый способ, защищенный авторским свидетельством (1987). Суть метода заключается в измерении СКН в двух полосах максимального водного поглощения, например, 1,4 и 1,9 мкм и в полосе минимального водного поглощения, расположенной меязду 1,4 и 1,9 мкм-1,6 мкм, вычисляя отношение СКЯ, измерен-

Таблица 2

Значения коэффициентов корреляции связи между урожайностью и различными параметрами посевов и отношением ПК/К и нормализованной разностью ИН-К/ИК+К (Краснодарский край, 1285 г.)

1

!_Сроки_

Параметры ¡ю.04 126.04! 13.05 »16.05 110.06 121.06 129.06

Пасса сырая 0,74х 0,75" 0,52 0,72 0,66 . 0,76 0,89

Масса сухая 0,74 0,74 0,59 0,74 0,68 0,76 0,90

Масса воды 0,74 0,75 0,52 0,72 0,69 0,83 0,84

Площадь зеленых листьев 0,74 0,75 0,51 0,79 0,66 _ _

ПК/К 0,73 0,75 0,52 0,74 0,66 0,74 0,32

ПК-К/ИК+К О.Бб 0,80 0,57 0,74 0,65 0,75 0,31

х^.для уровней значимости 0,05 п 0,01 коэффициент кор]>еляции равен 0,58 и 0,71 соответственно.

ного в в полосе 1,6 мим, к сумме СКЯ, измененному в полосах 1,4 и 1,9 мкм, по специально построенной прадуировочной зависимости определяют содержащее влаги в растительной массе. Проверка показала хорошую сходимость фактических и рассчитанных по данному способу результатов. Среднеквадратическое отклонение не превышает 5 %.

Важное значение для оценки условий формирования продуктивности посевов является умение оценивать площадь с погибшими посевами, особенно важно проводить такую оценку весной после перезимовки. Существующие метода не всегда дают надежные результаты, поскольку они большей частью визуальные. Нами совместно с П.П.Фед-ченко был разработан инструментальный способ оценки состояния посевов, защищенный авторскам свидетел'. ством (1987). Способ зак-' • лючается в том, что одновременно с измерением СЮ1 посевов в

естественном и поляризованном свете облучают контролируемые посевы лазером в определенно!.! диапазоне спектра и при зтом измеряют их люминесценцию на одной и той яе длине волни н вычисляют их отношение, по которому определяют величину частей площади поля с раоличнш состоянием посевов.

Одним из факторов, существенно усложняющих распознавание и оценку состояния сельскохозяйственных угодий при обработке космических изображений, является пространственная неоднородность отражательных свойств почвенного покрова. Для ее учета предлагается следующий подход.

"ространственное распределение отражательных свойств почвы можно выразить линией (в двухмерном изображении) или плоскостью 1в трехмерном изображении), что впервые отметили Р.Каут и Г.Томас (1976). Плоскость или линия, характеризующая изменение состояния растительности в процессе развития, представляет собой перпендикуляр, выходящий из плоскости или линии, отображающей отражательные свойства различных т;тов почв.

Проведенная проверка этого положения на материалах многочисленных наземных и самолетных измерений свидетельствует, что СКЯ почв (совераенно различных по т''пу -• от черноземных до песка) для двух участков спектра (780, 670 нм' образуют прямую линия (коэффициент корреляции 0,95 (1936)). Точки, отображающие отношение СКЯ.в двух диапазонах для посевов сельскохозяйственных культур, располагаются в поле графика и тем дальше от линии почв, чем больше параметры растительного покрова. Таким образом, расстояние на графике от точки изо'-эажения СКЯ растительного покрова до фоновой линии почвы может служить показателем состояния травостоя на конкретном поле.

Для распознавания посевов сельскохозяйственных культур нами разработан .алгоритм,; состоящий из двух этапов (Г9ЬЙ). На пер-

по;.: г,тме осухествляется выделение связных кволиоднородшк областей, а затем проводится процедура распознавания, использующая обоб-ценный алгоритм группировки Мак-Куинли (Хаит, 1979), реализующий один из вариантов алгоритма "ближайшего среднего". При этом весьма ценной информацией являетсл полученная нами оценка распределения хода фитомстричзскмх параметров отдельных культур во времени для различных почвешю-климатических условий, позволявшая выявлять периоды, наиболее благоприятные для распознавания. Учет сезонного хода развития культур повышает процент правильной классификации, проведенный по наземным к самолетные измерениям СКЯ (1Э83) в среднем на 16 % для посевов зерновых культур (озимая рожь, озимая паеницо, яровой ячмень). Проверка алгоритма по данным спутниковых измерений за 1981 и 1982 гг. проводилась, в первую очередл, для распознавания посевов озимой пшеницы и показала хо-ро:яув оправдываемое-»*. Из ПО анализируемых полей неверно классифицировалось 17 полей, что составляет 94 % правильной ■ классификации .

Взсьма перспективным подходом при интерпретации дистанционных измерений является применение динамических моделей продукционного процесса растений, которые могут более голно использовать качественно новую информацию для оценки состояния и продуктивности посево* сельскохозяйственных культур.. Сочетание моделей формирования урожая сельскохозяйственных культур и информации, получаемой с помощью дистанционных средств измерений, позволяет, с одной сторож, более физиологически корректно учитывать процессы жизнедеятельности растений, а с другой - оперативно приводить оценку степени оптимальности прохождения зтих процессов на необходимой территории.

Для решения этих задач нами использовалась модель "погода-у;окаЯ А.Н.Полевого (19о 1). Параметры ¡.'одели бьгли определены нами

- Ü3 -

применительно к условиям Херсонской области по материалам "международного эксперимента по сбору данных для разработки моделей "урожай-погода", н котором принимал участие авюр (I9U0).

Пс материалам дистанционных измерений параметров посевов (биомасса и площадь листовой поверхности) и наземным агрометеорологи iccKKM и метеорологическим наблюдениям с-ти станций были разработаны приемы адаптации и корректировки моделей, что повышает точность сценки состояния и прогноза урожайности сельскохозяйственных культур по площади (I9BS).

В таол.З представлены материалы расчета урожайности и оценки состояния посевов озимой гтаеппш для отдельных полей Взлико-.Ье-петихского района Херсонской области при коррекции динамической нагели "погода-урожай" по полученным с помочь» дистанционных метопов значениям растительно.! массы в фазу ¡'сложения. Поскольку метеорологические дгнние были одним:! и теки жо для всех полей, расчетный уромай без коррекции брался для ьсех полей один и "от :'.(;. Сравнение величин урогайности баз коррекции и с коррекцией показывает, что в последнем случае урожайность совпадает лучше с фактический. Особенно большая разница наблюдается для экстремальных случаев, поскольку без коррекции урожайность рассчитывается для одних и тех не условийа коррекция позволяет учесть фактическое состояние посевов на период измерения.

В шестой главе дано обоснование практических методов оценки состояния и продуктивности посевов сельскохозяйственных культур по дистанционным измерениям и разработаны методические осиовь* оперативной системы оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур на основе наземных, авиационных и космических средств наблюдений.

На основании исследований зависимости продуктивности nocer-oj от биомассы разработана методика количественной оценкл состояния

Расчет урожайности озимой пиеницы на отдельных полях р фазу колошения с использованием дистанционных измерений

Номер!11знерен-! Рассчитанный по !Факти- ! Разность мевд- рас-поля !ная мае-! модели урожай !ческий ! четным и фактические

!са

!хая), ! г/м*" ¡рекции, г УФ, (рекцией ! "Уф, ! т/га !беа коррек-! пии !с коррек-! пией

! ! ! т/га ! т/га ! ч- ! ! !т/га ! % !т/га! %

I 530,2 2,6 2,31 2,46 0,14 6 -0,15 -6

г 751,4 2,6 3,12 3,00 -0,4 13 0,12 4

з 1073,2 2,6 3,62 4,01 -1,41 -35 -0,39 -10

4 835,0 2,6 3,25 2,10 0,5 24 1,15 55

Ь35,3 2,6 3,21 2,32 - 0,22 -а 0,39 И

о ЗЙ5.0 2,6 1,45 1,03 0,92 -0,23 -К

•7 277,2 2,6 1,33 1,30 1,30 .'.СО О.ОЗ 6

посевов зерновых культур от их биомассы. Биомасса определялась с помощью азрофотоыетричаокого метода СВ.П.Рачкулик, М.С.Ситни-, кова, 1У81).

Зависимость средивобластной урожайности зерна С У > от среднеобластных значений растительной мае с и (А/ ) в фазу колошения аппроксимировалась либо нелинейным уравнением типа У = к + Ьт + с/пг, либо линеЕнш - У= к + Ьт . Уравнения такого вида были получены отдельно для посевов озимых (пшеница, рокь) и яровых (пшеница, ячмень, овес) для центральных нечерноземных областей, центральных черноземных областей, областей Поволжья и областей Волго-Вятского района, а таюг.е в целом .для озимых и яровых культур. В последнем случае среднеобластные значения урожайности рассчитывались с учетом доли занимаемой плоцади каядой культурой в текущем году. Всего было получено 28 уравнений, коэффициенты корреляции или корреляционные отношения

- зь -

( /* )• составляли 0,7-0,9, являясь статистически значимыми для уровня доверительной вероятности 0,0]; средние сшибки уравнений ( ¿у ) колебались в пределах 0,2-0,4 т/га. Характеристики некоторых полученных уравнений приведены в табл.4.

Таблица 4

Характеристики уравнений зависимости средней областной урожайности пшеницы I т/га) от средней областной растительной массы (т/га)

Район ! Число ! „ ! о ' А ' /

ЕЧС ! наблюдений г ! ! ° ! *

Озимая пленица

Центральный 65 0,7Ь 0,24 0,;Ь 0,23 нечерноземный

Центральный 62 0,94 0,25 0,14 0,60 черноземный.

Яровая пшеница

Центральный 57 0,73 0,30 0,1В 0,22 нечерноземный

Центральный 6Г 0,Ы 0,40 0,21 0,23

черноземный .

Была разработана шкала сценки состояния посевов, выраженная в величинах урожайности, которая затем представлялась в виде значений растительной массы. Имея ряд полученных по результатам аэрофотометрических обследований значений растительной массы по обчасти, можно определить число полей со значениями массы, входящими в определенную градацию сценки состояния, выразив их в процентах от общего члсла, а через растительную массу можно определить процент площадей с различной градацией ожидаемой урожайности.

Для' учета агроклиматических особенностей и агротехники возделывания нами разработаны шкалы оценки состояния посевов по растительной ?/яссе и урожайности, которые позволяют учесть особен-

- -

носш возделывания культуры на данной тчрритопии (области, республики! .

Предложенная методика оценки состояния г.-севов озимых и яровых культур по данным аорофотометрических обследований проила производственные испытания на территории ряди гидромчтои (Верхне-Волжского, Приволжского, центрально-черноземных облаете i; решением Центральной методической комиссии по прогнозам Госги ренета от 17.03.02 г. рекомендована к внедрению на территории зтих гидрометов. Кроме Turo, она используется при проведении аярофотзмстрических обследований на территории Северо-Западного и Северо-Кавказских гидрометов.

На основе полученных уравнений были разработаны методы прс ноза урожайности посевов озимых и яровых культур. Методы пригне прошли производственный испытания и решением ЦМШ1 от 6.UO.U6 г. рекоме;едованы к внедрении для указанных нь.:ю территорий.

Проведенные нами исследования показали, что значения р^ст^ тельной массы зерновых культур в фазу колошения могут служить г казателем оценки качества зерна. Были рассчитаны уравнения заз! симости среднеобластных значений характеристик качества зерна (белок, клейковина) от среднеобластных значений биомассы на фаг колояения посевов озимой пшеницы, ржи/яровой пиеницы и ячменя для центральных черноземных районов и Поволжья (коэффициенты кс реляции 0,ü-0,'?). Введение в уравнения показателей, ха^ктери-зувщих метеорологические условия периода выходи в трубку-колошс ния (средние значения температуры н дефицита влажности воздуха) повьпает связь до 0,7-0,6.

Рчзработкаметодов распознавания посевов сельскохозяйственных культур, методов определения параметров растительного покре и методов адаптации и корректировки моделей "погоца-урожай" пс данным листан шгсньых измерений поз юлили разработать методичес»

основы и алгоритмическую базу обработки спутниковой ¡(¡¡формации высокого раз{«шешщ для оценки состояния посевов зерновых культур для южных районов ЕЧС.

Особенностям;! разработанной системы являются следующие положения.

Во-первьх, использование существующих и работавших систем получения информации о характеристике посевов в качестгэ подсистем разрабатываемой схемы. Гак, наблюдения на сети гидрометстаа-ций входят составной частью в разрабатываемую систему. Ото обеспечивает, с одной стороны, необходимую преемственность старой и новой системы, а с другой - существенное увеличение опорной информации.

Ьо-вторцх, использование !1 качестве основной операционной единицы сельскохозяйственного поля, а на отдельного пиксела (единичный элемент изображения ~ 80 х 80 м). Такал замена по крайней мере па порядок повышает скорость обработки, что увеличивает оперативность получения информации.

В-третьих, вклпчение динамических моделей формирован..^ урожая для расчета оценки состояния посева и е.^о продуктивности позволяет более полно н более физиологически обоснованно учесть погодные условия вегетационного периода, предаоствугаего моменту расчета, и предусмотреть несколько вариантов будущего развития.

Приводится блок-схема системы обработки и списание работы отдельных блоков. Принятые алгоритмы апробировались нами на материалах назс./ных, самолетных и спутниковых измерений. Проверка данной схемы, проведенная по результата'.! комплексного подспутникового. эксперимента в Херсонской области з 1981 г. и по результатам спутниковых измерений (аппаратура "Фрагмент") в 1982 г. показала удовлетворительные результаты.

Использование спутниковой информации высокого раореае шл

~100 м позволяет проводить детальную оценку состояния посевов вплоть до отдельных полей, однако не позволяет получать информацию на больших территориях б один и тот же срок. В агрометеорологической практике часто возникают задачи оперативного глобального обзора состояния растительности с рвделением районов с аномальными условиями развития. Для этих целей используется к:ф)рмацк>. среднего (сотни метров) и малого (I км ¡1 ботее) разрешения, получаемая с метеорологических спутников типа КОМ и. Метеор. Американский спутник серии МОЛА производит съемку с помощью радиометра ЛУНИ? в пяти участках спектра (0,50-0,6U; 0,72t>-I,I; 3,Ь5-3,93; 10,3-11,3 и П,Ь-12,5 мкы) с разрешение!.: 1,1 км в надире с шириной захвата 2700 км, а сахват аппаратурой КСУ-С отечественного спутник«. "Метеор" соггавляет 1400 км, разрешение в надире - 400-500 и, съемки проводятся в двух участках спектра (0,58-0,70 и 0,7-1,1 мкм).

Нами разработана методика оценки состояния посевов озимых культур в осенний и весенний периоды вегетации для шных районов ЕЧС. Программное обеспечение и разработка алгоритмов географической привязки и радиационной коррекции выполнены В.В.Федоровы;.!. Разработанная методика предусматривает следуииие этапы: отбор изображений с привязкой и коррекцией и составление массива данных в виде Ell;

кластеризация, т.е. разеизка всего массива, по крайней мере, на три класса: зеленая растительность, почва и все остальное; построения калибровочной кривой;

разбивка кластера "озимые культуры" па три категории по состоянию;

задача результатов.

Не вдаваясь в подробное описание этапов, отметим только,что географическая привязка по орбитальным данным в автоматическом

режиме проводится с точностью 3-5 элементов разрешения, Г'ос.<.е автоматической привязки проводится идентификация спорных течек на изображении с последующим вычислением поправок, что позволяет довести точность географической привязки до I элемента разрешения. Кластеризация проводится с помощью алгоритма кластеризации методом К-средних. Из полученных кластеров выбирается кластер, соответствующий растительности (обычно это мастер, центр которого имеет максимальный ВИ), которая в осенний и весенний периоды для юга ЕЧС представля'ет в основном яосегы озимых культур, главным образом озимой пиеницы. Карта вегетационных индексов (рис.2) имеет самостоятельное значение для качсствен-ной оценки условий произрастания растительности. Основное свойство Ш заключается в том, что его значение увеличивается для более плотного растительного покропа с большим значением проективного покрытия, растительной массы,- площади лкстовсй поверхности, густоты стояния и др. Таким об1*азом. имея такую картину вегетационных индексов в определенный момент зремени, можно оценить условия произрастание растительности в различных регионах по отношению друг к другу. Получив такие карги в различные периоды времени, можно оценивать изменение условий произрастания растительности для одного и того же региона во времена С помощью таких карт можно ввдел ль регион с аномальными условиями произрастания. Нами для выв.еления нескольких градаций (три) состояния посевов был разработан способ калибровки снимков по густоте стояния растений, который позволяет через набор эмпирических пороговых значений густоты стеблестоя, соответствующих плохому, удовлетворительному и хорошему состоянию посевов, рассчитать соответствующие юроговыё значения для ЕЛ. Сравнивая значения Ш пикселов, отне-;ениых к кластеру "растительность", с рассчитанными пороговыми шачениями, проводится кластеризация их относительно состояния

v; <">1

РС^НСКЯЯ ОБЛАСТЬ ЯПРЕПЯ 1998 Г,.

Значения Ш

Рис. 2. Карта распределения вегетационных индексов по Херсонской области

посевов. Взяв всю зеленую растительность за 100 %, можно рассчитать процент плозидей с различной оценкой состояния посевов.

Система реализована на 32-разрядной ПЭВМ с процессором типа INTEL 3b6/3tf7. В качестве устройства визуализации используется системный VGA монитор с разрешением 640 на 460 пикселов, rm-го.-.пюзий представлять до 63 градаций одного цвета.

Разработашыя методика прошла производственные испытания и решением Центральной методической комиссии по прогнозам от й.03.1988 г. одобрена и рекомендована к внедрению в оперативные подразделения Госгидромета.

Разработка самолетных и спутниковых методов получения агрометеорологической информации ставит ряд вопросов о согласовании новых видов информации с существующей информацией, получаемой сетью станций и постов. Речь вдет о создании комплексной системы оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур.

о Нами разработаны методические основы такой системы, которая обеспечивает сбор и передачу агрометеорологической информации народнохозяйственным организациям и оперативным органам Госгидромета с учэтом требований, в первую очередь, к оперативной информации. Существующая сеть станций более или менее (в зависимости от районов страны) удовлетворяет требованиям к'режимной информации, но она не всегда удовлетворяет требованиям к оперативной информации. Для того, чтобы получать агрометеорологическую информацию с достаточной для оперативной практики точностью, сугч тг-вующая сеть станций' должна быть значительно увеличена, что практически не представляется возможным.

Кроме того, не всегда'экономически целесообразно содержать постоянно большую наземную сеть станций, так как необходимость в подробной оперативной информации возникает эпизодически (зависит от сезона, погодных условий,- условий произрастания посевов) и, исходя из агрометеорологических условий, не по всей территории. Поэтому система наблюдений должна быть комплексной по способам наблюдений и включать в себя: а) дистанционные инструментальные

С.

наблюдения с помощью летательных аппаратов (спутников, самолетов, вертолетов) летными подразделения!® при крупных гидрометах или региональных центрах; б) автомаршрутные инструментальные наблю-

дения автоотрпдсли при областных центрах по гидрометеорологии; в) наземную ?еть станций, отвечающей требованиям режимной информации н обеспечивающую тестовые измерения для привязки и интерпретации дистанционных и автомаршруткых измерений; г) сеть постов для обслуживания отдельных хозяйств.

На рис.Э приведена функциональная схема комплексной оперативной системы оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур, отображающая связь между отдельными блоками системы. Б работе приводится описание задач и основных функций блоков системы.

Важным вопросом успешной работы комплексной системы является согласованно информации с различными пространственными и временными масштабами. Такое согласование, на над взгляд, наиболее полно может быть произведено в рамках существующих (или специально разработанных) динамических пли динамико-статнстнческих моделей "погода-урожай" с привлечением метода четырехмерного анализа, который используется в настоящее время в метеорологии при реыенки подобных задач.

Нами разработан первый вариант оперативной системы оценки . состояния посевов озимых культур, включающий описанный выле метод цифровой обработки съемок с метеорологических спутников и систему анализа наземных данных (осадки, температура, влажность поч-■ вы, фенология и др.) для территории съемок. Такая система позволяет не только констатировать, какое состояние наблюдается в анализируемом регионе, но и провьсти анализ, за счет чего происходит изменение состояния. Такой анализ, в принципе, позволяет дать Л рекомендации для изменения состояния в лучшую сторону. Такая система задействовена в настоящее время в Росгидромете (ГЫЦ, ГВЦ и ВНИИСХМ). •

АГРОЫЕТПОСТ

Рис.3. Функциональная схема комплексной оперативной

системы оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур

На осно; шии проведенных исследований, анализа'и обобяекия их материалов, получены следующие основные приоритетные результаты.

1. Исследованы и количественно описаны закономерности формирования агрометеорологических и фитометркческих характеристик растительного покрова в процессе вегетации и оценено их влияние на конечную продуктивность посевов; дано объяснение некоторых особенностей хода роста и развития параметров растительного покрова со времени, как индикаторов состояния посевов; прёдложены новые количественные методы оценки состояния посевов, учитывающие зти особенности.

2. Разработан комплекс методов определения характеристик растительного покрова, сменки состояния и прогноза урожайности по-

севов зерновых культур в нечерноземных и черноземных районах ЕЧС по данным дистанционных спектрометрических измерений. Ряд методов защищен авторскими свидетельствами.

3. Впервые исследована возможность использования динамико- . статистических моделей "погода-урожай" для интерпретации аэрокосмической информации, разработаны метода адаптации и корректировки моделей с учетом результатов дистанционных измерений.

4. Разработаны методы распознавания посевов сельскохозяйственных культур по данным дистанционных измерений с учетом временного хода спектральных отражательных характеристик посевов и особенностей развития растений в течение вегетационного периода.

5. Разработан метод оценки состояния посевов озимых культур в осенний и весенний периоды вегетации для южных районов ЕЧС на . основе цифровой обработки спутниковых данных (НОЛА, Метеор).

6. Создана оперативная система получения карт оценки состояния посевов озимых культур с использованием наземной и спутниковой информации.

7. Исследованы закономерности формирования статистической структуры агрометеорологических ц фитометраческих полей и предложены методы расчета их характеристик; количественно описаны

за -эномерности пространственной и временной изменчи.-ости агрометеорологических и фи.ометраческих параметров на отдельном поле •л по площади крупных регионов.

8. Разработаны методические основы оперативной системы оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур на основе наземных, авиационных и космических средств наблюдений.

Выполненные исследования были вызваны запросами сельскохозяйственного производства к агрометеорологическому обеспечению и направлены на непосредственное практическое применение.

Предложенные к*етздн внедрены и внедряется в практику агрс-

метеорологического обеспечения сельского хозяйства России. Развитие этих исследований, разработка на их основе новых методов оценки состояния и продуктивности сельскохозяйственных культур проводится в рамках важнейших целевых программ ГКНТ. г

По теме диссертации опубликовано более 50.работ, основные из них:

1. Зависимость суммарного испарения с посевов пропашных культур от агрометеорологических условий // Метеорология и гидрология. - 1969. -»7. - С.81-67.

2. Оценка пространственной изменчивости агрометеорологических элементов // Труда ЮМ. - 1973. - Вш.1(50). - С.78-84 (совместно о Никитиным В.Ф.).

3. К вопросу о пространственной изменчивости объемного веса почв// Труды ИЭМ. - 1976. - Вып.7(66). - С.32-37. .

4. О связи надземной растительной массы зерновых культур с урожаем зерна // Труды'ИЭМ. - 1976. - Вип.7(6б).- С.3-6.

5. Некоторые итоги развития дистанционных методов измерений в агрометеорологии // Метеорология и гидрология. - 1978. - К 6.-С.77-83.

6. Определение параметров растительного покрова аэрофотометрическим методом и использование результатов в оперативной практике // Проблемы метеорологии. - М.: Гидрометеоиэдат, 1979.-С.165-^72 (совместно о Вирченко О.В., Коваленко В.А.).

7. Оценка состояния посевов зерновых культур по данным еэрофото-метрических обследований // Труды ИЭМ. - 1979. - Вып.13(91).-С.90-95 (совместно с Емельяновой Л.Н.). •

8. Вьрху възможностите за определяне с-ьстоянисто и продуктивнос-тта на селскостананскитв кул™ури по данник на аерофотометрич-ни измервания / Славов Н.С., Клещенко А.Д., Спиридонов Х.Б. й др. // Хидрология и метеорология. - Год XXX. - Кн.2.-С.76-84.

9. Уценка состояния посевов сельскохозяйственных культур по . аэрокосмическим измерениям // Метеорология и гидрология.-1963. - № I. - С.86-89.

10. К распознаванию и оценке состояния природных образований по космическим изображениям в двух спектральных диапазонах // Метеорология и гидрология. - 1904. -MI.- С.92-97 (совмест но с Борисоглебским Г.И.). 1 •

11. Обработка информации со сканирующих систем высокого разрешения применительно к оценке состояния и продуктивности посевов озимой пшеницы // Труды ВИИИСХЫ. - 1984. - Вып.14. -

С.14-24 (совместно с Вирченко О.В.).

12. Спектральные отражательные свойства растений как индикатор состояния посевов сельскохозяйственных культур // Труды В1ШСХМ. - 1984. - Вып. 14.' - C.75-9I (совместно с Лавринец-кой Т.Е.).

13. Дистанционные методы исследования агрометеорологических объоктов// Агрометеорология. -1'.: Гидрометеоиздат,1986. -С.37-63.

14. Методика наземных агрометеорологических измерений на тестовых* полях. - София. 1986. - 17 с.(совместно со Славовым Н.С.

15. Оценка состояния зерновых культур с применением дистанционных методов. - J1.: Гидрометеоиздат, 1986. - 190 с.

16. Способ дистанционного определения влажности надземной биомас сы посевов сельскохозяйственных культур. - А.С.№ 1467470, заявл.18.02.8?, опубл.23.03.89, Б.И. № II (совместно с Бондарем A.B.). *

17. Способ дистанционного определения состояния посевов сельскохозяйственных культур. - 4I9262B/30-I5.08.87 (совместно с Федченко П.П.).

18. Методические указания по расчету средней областной урожайности и оценке согтояния зерновых культур по результатам авиационных спектрофотометрических обследований. - Обнинск,1987.-23 с. (совместно с Никитиным В.Ф., Суховым J1.H.).

19. Агрометеорологические аспекты использования аэрокосмической информации // Метеорология и гидрология. - 1988. - V 12. -С.93-102.

20. Оценка состояния посевов сельскохозяйственных культур по информации с метеорологических спутников // Труди НМИСХМ. -1989. - Вып.25. - С.3-8 (совместно с Вирченко О.В.).

II. Оценка состояния посевов озимой пшеницы в осенний и весенний периоды вегетации для южных районов Европейской части страны на основе цифровой обработки спутниковых данных.-РД 52.33.255 90. Госгццромвт, 1991. - 16 с. (совместно с В.В.Федоровым и Л.А.КаретенковоЯ).

'2. Report of. the Working .Qrcup on Analysis Wheat /Weather Date It ff?JO, Kdport.- 1082.- Л 11.-'35 f>.

'5. Use of remote sensing for obtaining a^roiEetefiroloplcal

Information.- TOO, Agricultural Meteorology, CAr'l, Report, 1983, Ho.12, p.1-42.

Conditions and productivity evaluated for a^rtculturrl eropa by measurements of spectral reflectance fror apace >>nd »lrcraft. ХХИУ Congress of VA? Tap. YA?-H»-3f , Bydapent .1ЭР-3 (совместно с Бозо П., Вадас В., Лестак Ш.).