RU2572712C2

RU2572712C2 - Способ агрохимического обследования почв

Info

Publication number: RU2572712C2
Application number: RU2014112148/15A
Authority: RU
Inventors: Леонид Владимирович Березин; Владимир Михайлович Красницкий; Александр Генрихович Шмидт; Марат Рахимбердыевич Шаяхметов
Original assignee: Федеральное государственное бюджетное учреждение "Центр агрохимической службы "Омский"
Priority date: 2014-03-28
Filing date: 2014-03-28
Publication date: 2016-01-20
Also published as: RU2014112148A

Abstract

Изобретение относится к сельскому хозяйству, а именно агрохимическому картографированию почв. Для этого проводят выделение контуров по результатам дистанционного зондирования полей с последующим перенесением на карты землепользования. Выделение контуров по результатам дистанционного зондирования полей проводят на мультиспектральных космических снимках высокого разрешения методом кластеризации на основе различия светоотражения объектов. Выделение элементарных участков для отбора почвенных образцов с переносом их на натуру проводят на основе различия светоотражения объектов. Изображение обследуемых объектов создают в виде электронных картограмм. Расчет величины отношения яркости свечения изучаемого объекта к показателям длинно- и коротковолновой части спектра солнечной радиации на точках отбора почвенных образцов проводят методом многофакторного анализа. Изобретение позволяет широко применять дифференцированную систему повышения плодородия почв, что повышает урожайность полевых культур на 20-30%.

Description

Изобретение относится к сельскому хозяйству, а именно к агрохимическому картографированию земель сельскохозяйственного назначения.

Известен способ определения параметров состояния почвенно-растительного покрова по данным многоспектрального аэрокосмического зондирования. Способ включает прием и регистрацию на магнитном носителе цифровых данных аэрокосмического зондирования, обработку этих данных путем проведения их географической привязки, тематическую обработку с выделением класса «растительность. Проводят определение объема фитомассы и определение биопродуктивности по классу «растительность» [Патент RU №2424540, G01V 9/00? 20.07.2011].

Недостатком известного способа является низкая объективность параметров обследования почв.

Наиболее близким по технической сущности к заявляемому изобретению является усовершенствованный способ агрохимического обследования почв, включающий выделение контуров по результатам дистанционного зондирования полей с открытой (вспаханной) почвой на обработанных радиолокационных аэрокосмических снимках и перенесение контуров на карты землепользования, с помощью контуров выделяют элементарные участки для отбора почвенных образцов с переносом их на бумажные носители и на натуру, контуры выделяют с помощью отраженных сигналов радиолокатора бокового обзора дециметрового диапазона длин волн и на основании коэффициента криволинейной корреляции, который определяют отношением величины отраженного сигнала радиолокатора к агрохимическим показателям, по которым судят о почвенном плодородии [Патент RU №2102748? G01N 33/24, G01S 13/89, 20.01.1998].

Недостатками данного усовершенствованного способа агрохимического обследования почв являются низкая информативность, ограниченная применимость, низкая объективность агрохимического обследования почв.

Техническим результатом предлагаемого способа агрохимического обследования почв является повышение информативности, расширение применимости, повышение объективности агрохимического обследования почв.

Технический результат достигается тем, что способ агрохимического обследования почв, включающий выделение контуров по результатам дистанционного зондирования полей, перенесение контуров на карты землепользования, выделение элементарных участков для отбора почвенных образцов с переносом их на натуру, выделение контуров по результатам дистанционного зондирования полей проводят на мультиспектральных космических снимках высокого разрешения методом кластеризации, выделение элементарных участков для отбора почвенных образцов с переносом их на натуру проводят на мультиспектральных космических снимках высокого разрешения на основе различия светоотражения объектов, изображение обследуемых объектов создают в виде электронных картограмм, расчет величины отношения яркости свечения изучаемого объекта к показателям длинно- и коротковолновой части спектра солнечной радиации на точках отбора почвенных образцов проводят методом многофакторного анализа.

Выделение контуров по результатам дистанционного зондирования полей на мультиспектральных космических снимках высокого разрешения методом кластеризации повышает объективность агрохимического обследования почв.

Выделение элементарных участков для отбора почвенных образцов с переносом их на натуру на мультиспектральных космических снимках высокого разрешения на основе различия светоотражения объектов расширяет применимость способа.

Изображение обследуемых объектов в виде электронных картограмм позволяет получать информационные данные с каждого контура обследуемых почв, т.е. повышает информативность способа.

Расчет величины отношения яркости свечения изучаемого объекта к показателям длинно- и коротковолновой части спектра солнечной радиации на точках отбора почвенных образцов методом многофакторного анализа повышает объективность агрохимического обследования почв.

Способ агрохимического обследования почв осуществляют следующим образом. До начала посевных работ, после схода снега, проводят синтезирование мультиспектральных космических снимков высокого пространственного разрешения (до 10 м в пикселе) с помощью программного комплекса, например, ENVI с существенным преобладанием данных красного и инфракрасного диапазонов съемки над частотами диапазонов съемки синей и зеленой частей спектра солнечной радиации. После наложения планов землепользования хозяйства на синтезированный мультиспектральный космический снимок высокого разрешения, в соответствии с ГИС-технологиями по выраженному тону цветовой гаммы методом кластеризации, выделяют относительно однородные полигоны, объединяющие контура различного типа и почвенного плодородия.

На основе различия светоотражения объектов по модулю K-Means программного комплекса, например, ENVI разделяют полигоны на 5-6 классов итераций. Определяют по цветовой окраске полигона и уточняют по географическим координатам границы элементарных участков для отбора почвенных образцов. Затем проводят выборочное полевое почвенное обследование по почвенным ареалам в пределах границ элементарных участков для отбора почвенных образцов. Отбор почвенных образцов проводят на элементарных участках в 3-5 кратной повторности с последующим послойным стандартным анализом агрохимических показателей образцов.

С использованием программного комплекса, например Adobe Photoshop (GIMP), определяют по синтезированному мультиспектральному космическому снимку высокого разрешения, на точках отбора почвенных образцов яркость свечения направленного светоотражения (Glow), и по величине коэффициентов спектральной яркости (по системе RGB) устанавливают для каждого из выделенных почвенных образцов спектр отраженной солнечной радиации. В программном комплексе, например, Statistica проводят многофакторный анализ поглощения-отражения солнечной радиации, и в системе XYZ рассчитывают специфическую величину отношения яркости свечения компонентов почв изучаемого объекта к показателям длинно- и коротковолновой части спектра солнечной радиации.

Создают изображение обследуемых почв в виде электронных картограмм с выделенными контурами, с географическими координатами элементарных участков для отбора почвенных образцов по результатам дистанционного зондирования полей. Систематизируют базу мультиспектральных космических снимков высокого разрешения и информационные данные каждого обследуемого полигона для последующего мониторинга территорий.

Предлагаемый способ агрохимического обследования почв обладает высокой информативностью за счет создания изображения обследуемых почв в виде электронных картограмм; широкой применимостью - за счет выделения элементарных участков для отбора почвенных образцов с переносом их на натуру на мультиспектральных космических снимках высокого разрешения на основе различия светоотражения; высокой объективностью - за счет расчета величины отношения яркости свечения изучаемого объекта к показателям длинно- и коротковолновой части спектра солнечной радиации на точках отбора почвенных образцов методом многофакторного анализа и выделения контуров по результатам дистанционного зондирования полей на мультиспектральных космических снимках высокого разрешения методом кластеризации.

Предлагаемый способ агрохимического обследования почв апробирован в опытных полях Омской области, общей площадью 17000 га. Полученные электронные картограммы обследуемых полей содержали информационные данные о наличии более 20% солонцовых почв низкого плодородия. Ранее на основе черно-белых аэрофотоснимков солонцовые почвы выделялись частично, их площадь составляла менее 10% пахотного фонда.

По итогам агрохимического обследования почв предлагаемым способом хозяйства могут получить электронные картограммы с рассчитанными дозами удобрений и мелиорантов для каждого объекта, выделенного по результатам дистанционного зондирования полей.

Использование данного способа агрохимического обследования почв позволяет применять дифференцированную систему повышения плодородия почв, что повышает урожайность полевых культур на 20-30%.

Claims

Способ агрохимического обследования почв, включающий выделение контуров по результатам дистанционного зондирования полей, перенесение контуров на карты землепользования, выделение элементарных участков для отбора почвенных образцов с переносом их на натуру, отличающийся тем, что выделение контуров по результатам дистанционного зондирования полей проводят на мультиспектральных космических снимках высокого разрешения методом кластеризации, выделение элементарных участков для отбора почвенных образцов с переносом их на натуру проводят на мультиспектральных космических снимках высокого разрешения на основе различия светоотражения объектов, изображение обследуемых объектов создают в виде электронных картограмм, расчет величины отношения яркости свечения изучаемого объекта к показателям длинно- и коротковолновой части спектра солнечной радиации на точках отбора почвенных образцов проводят методом многофакторного анализа.