USDA Crop Sequence Boundaries
Набор данных Crop Sequence Boundaries (CSB) создан Национальной службой сельскохозяйственной статистики (National Agriculture Statistics Service, NASS) и Службой экономических исследований Министерства сельского хозяйства США (USDA). Он содержат неконфиденциальные границы полей одной культуры за восьмилетний период. Поле одной культуры означает, что каждый год на этом поле выращивалась какая-то одна культура, название которой указано. Зафиксированные границы полей относятся только к выращиваемым культурам, а не к границам владения. Данные получены из спутниковых снимков и других общедоступных данных (в частности, Cropland Data Layer), и сами являются общедоступными.
Данные CSB позволяют анализировать севообороты на территории 48 смежных Соединённых Штатов (CONUS), а также могут быть использованы в качестве обучающих данных для классификации культур и определения границ полей.
📖 Методика создания набора данных: Hunt K.A., Abernethy J., Beeson P., Bowman M., Wallander S., Williams R. (2023) Crop Sequence Boundaries (CSB): Delineated Fields Using Remotely Sensed Crop Rotations.
🛢 CSB на сайте NASS, начиная с 2008 года
🗺 CSB на GEE, 2016–2023 годы
🖥 Код проекта CSB на GitHub
#данные #сельхоз #GEE
Набор данных Crop Sequence Boundaries (CSB) создан Национальной службой сельскохозяйственной статистики (National Agriculture Statistics Service, NASS) и Службой экономических исследований Министерства сельского хозяйства США (USDA). Он содержат неконфиденциальные границы полей одной культуры за восьмилетний период. Поле одной культуры означает, что каждый год на этом поле выращивалась какая-то одна культура, название которой указано. Зафиксированные границы полей относятся только к выращиваемым культурам, а не к границам владения. Данные получены из спутниковых снимков и других общедоступных данных (в частности, Cropland Data Layer), и сами являются общедоступными.
Данные CSB позволяют анализировать севообороты на территории 48 смежных Соединённых Штатов (CONUS), а также могут быть использованы в качестве обучающих данных для классификации культур и определения границ полей.
📖 Методика создания набора данных: Hunt K.A., Abernethy J., Beeson P., Bowman M., Wallander S., Williams R. (2023) Crop Sequence Boundaries (CSB): Delineated Fields Using Remotely Sensed Crop Rotations.
🛢 CSB на сайте NASS, начиная с 2008 года
🗺 CSB на GEE, 2016–2023 годы
🖥 Код проекта CSB на GitHub
#данные #сельхоз #GEE
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Global Oil Palm Dataset 1990–2021
Набор данных содержит:
1️⃣ GlobalOilPalm_OP-extent — глобальную карту распространения плантаций масличной пальмы, включающую как промышленные, так и мелкие фермерские поля, с пространственным разрешением 10 метров, построенную на основе данных Sentinel-1 за период с 2016 по 2021 год. Формат: Geotiff.
2️⃣ GlobalOilPalm_YoP — оценки года посадки плантации с 1990 по 2021 год с пространственным разрешением 30 метров, полученные на основе снимков Landsat-5, -7 и -8. Формат: Geotiff.
3️⃣ Grid_OilPalm2016-2021 — Сетка, состоящая из 609 ячеек размером 100 x 100 км, в которых были обнаружены плантации масличной пальмы. Формат: шейпфайл.
4️⃣ Validation_points_GlobalOP2016-2021 — 17812 точек, используемых для проверки глобальных карт 1️⃣ и 2️⃣. Формат: шейпфайл.
📖 Методика создания набора данных: Descals, A., Gaveau, D. L. A., Wich, S., Szantoi, Z., and Meijaard, E. Global mapping of oil palm planting year from 1990 to 2021. Earth Syst. Sci Data Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/essd-2024-157, in review, 2024.
🛢 Данные на Zenodo
🌍 Данные на GEE
Анализ данных показал, что общая площадь плантаций масличной пальмы составляет 23,98 млн га, из которых 16,66 ± 0,25 млн га занимают промышленные плантации и 7,59 ± 0,29 млн га — мелкие. Точность данных довольно высока: producers' accuracy составляет 91,9 ± 3,4 %, а users' accuracy — 91,8 ± 1,0 % для промышленных плантаций, а для мелких фермеров — 72,7 ± 1,3 % и 75,7 ± 2,5 % соответственно. Средний возраст насаждений составляет 14,1 года, а возраст плантаций на площади 6,28 млн га превышает 20 лет, что указывает на значительную потребность в пересадке деревьев в ближайшее десятилетие.
#GEE #датасет #данные #сельхоз
Набор данных содержит:
1️⃣ GlobalOilPalm_OP-extent — глобальную карту распространения плантаций масличной пальмы, включающую как промышленные, так и мелкие фермерские поля, с пространственным разрешением 10 метров, построенную на основе данных Sentinel-1 за период с 2016 по 2021 год. Формат: Geotiff.
2️⃣ GlobalOilPalm_YoP — оценки года посадки плантации с 1990 по 2021 год с пространственным разрешением 30 метров, полученные на основе снимков Landsat-5, -7 и -8. Формат: Geotiff.
3️⃣ Grid_OilPalm2016-2021 — Сетка, состоящая из 609 ячеек размером 100 x 100 км, в которых были обнаружены плантации масличной пальмы. Формат: шейпфайл.
4️⃣ Validation_points_GlobalOP2016-2021 — 17812 точек, используемых для проверки глобальных карт 1️⃣ и 2️⃣. Формат: шейпфайл.
📖 Методика создания набора данных: Descals, A., Gaveau, D. L. A., Wich, S., Szantoi, Z., and Meijaard, E. Global mapping of oil palm planting year from 1990 to 2021. Earth Syst. Sci Data Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/essd-2024-157, in review, 2024.
🛢 Данные на Zenodo
🌍 Данные на GEE
Анализ данных показал, что общая площадь плантаций масличной пальмы составляет 23,98 млн га, из которых 16,66 ± 0,25 млн га занимают промышленные плантации и 7,59 ± 0,29 млн га — мелкие. Точность данных довольно высока: producers' accuracy составляет 91,9 ± 3,4 %, а users' accuracy — 91,8 ± 1,0 % для промышленных плантаций, а для мелких фермеров — 72,7 ± 1,3 % и 75,7 ± 2,5 % соответственно. Средний возраст насаждений составляет 14,1 года, а возраст плантаций на площади 6,28 млн га превышает 20 лет, что указывает на значительную потребность в пересадке деревьев в ближайшее десятилетие.
#GEE #датасет #данные #сельхоз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Глобальные данные о методах обработки почв в растениеводстве
Метод обработки почвы no-till (NT) часто представляют как средство выращивания культур с положительными экологическими эффектами, такими как увеличение секвестрации углерода, улучшение качества почвы, снижение эрозии почвы и увеличение биоразнообразия. Однако вопрос о возможных преимуществах NT по сравнению с традиционной обработкой почвы (conventional tillage, CT), является дискуссионным и характеризуется высокой вариативностью результатов наблюдений во времени и пространстве.
Чтобы сравнить результаты обоих методов был создан набор данных Global crop production tillage practices. В нём содержатся сведения об урожайности культур, полученной при использовании CT и NT, а также информация о вегетационном периоде, методах управления, характеристиках почвы и ключевых климатических параметрах в течение экспериментального года.
Набор данных содержит 4403 парных наблюдений за урожайностью в период с 1980 по 2017 год для восьми основных сельскохозяйственных культур в 50 странах. Он поможет получить представление об основных факторах, объясняющих изменчивость продуктивности NT и влияние внедрения этого метода на урожайность.
📖 Su, Y., Gabrielle, B., & Makowski, D. (2021). A global dataset for crop production under conventional tillage and no tillage systems. Scientific Data, 8(1). https://doi.org/10.1038/s41597-021-00817-x
🛢 figshare
🗺 Google Earth Engine
#сельхоз #данные #GEE
Метод обработки почвы no-till (NT) часто представляют как средство выращивания культур с положительными экологическими эффектами, такими как увеличение секвестрации углерода, улучшение качества почвы, снижение эрозии почвы и увеличение биоразнообразия. Однако вопрос о возможных преимуществах NT по сравнению с традиционной обработкой почвы (conventional tillage, CT), является дискуссионным и характеризуется высокой вариативностью результатов наблюдений во времени и пространстве.
Чтобы сравнить результаты обоих методов был создан набор данных Global crop production tillage practices. В нём содержатся сведения об урожайности культур, полученной при использовании CT и NT, а также информация о вегетационном периоде, методах управления, характеристиках почвы и ключевых климатических параметрах в течение экспериментального года.
Набор данных содержит 4403 парных наблюдений за урожайностью в период с 1980 по 2017 год для восьми основных сельскохозяйственных культур в 50 странах. Он поможет получить представление об основных факторах, объясняющих изменчивость продуктивности NT и влияние внедрения этого метода на урожайность.
📖 Su, Y., Gabrielle, B., & Makowski, D. (2021). A global dataset for crop production under conventional tillage and no tillage systems. Scientific Data, 8(1). https://doi.org/10.1038/s41597-021-00817-x
🛢 figshare
🗺 Google Earth Engine
#сельхоз #данные #GEE
Пакет mlhrsm для картографирования влажности почвы с высоким пространственным разрешением
Влажность почвы — одна из ключевых переменных в сельском хозяйстве и в экологии. С определением влажности почвы в масштабе поля по данным дистанционного зондирования из космоса существуют большие проблемы: исходные данные имеют низкое пространственное разрешение, а результатам машинного обучения недостаёт точности.
В работе
📖 Peng, Y., Yang, Z., Zhang, Z., & Huang, J. (2024). A Machine Learning-Based High-Resolution Soil Moisture Mapping and Spatial–Temporal Analysis: The mlhrsm Package. Agronomy, 14(3), 421. https://doi.org/10.3390/agronomy14030421
предлагается очередная модель машинного обучения для картографирования влажности почвы. Она основана на алгоритме квантильного случайного леса (quantile random forest) и использует данные наземных датчиков влажности, параметры поверхности земли (растительность, рельеф и почву), а также оценки влажности почвы на поверхности и в прикорневой зоне, полученные по спутниковым данным. В работе используются данные спутников SMAP, Sentinel-1, Landsat, а также данные приборов MODIS. Область исследования: CONUS (contiguous USA), где существуют открытые данные наземных датчиков влажности почвы.
Модель позволяет создавать карты влажности почвы высокого разрешения (от 30 до 500 м, от ежедневных до ежемесячных) и строить оценки неопределенности на участках по территории CONUS на уровнях 0–5 см и 0–1 м.
Точность результатов — примерно такая же, как и у других работ подобного рода. Примеры оценок можно посмотреть в статье.
Привлекает в работе то, что весь расчёт оформлен в виде пакета mlhrsm на языке R с открытым исходным кодом. По сути, статья — это руководство пользователя mlhrsm, где показан расчёт влажности почвы на примере одного поля. Её можно использовать для анализа сильных и слабых сторон подобных моделей, а также как основу для создания собственных моделей.
#почва #сельхоз #R
Влажность почвы — одна из ключевых переменных в сельском хозяйстве и в экологии. С определением влажности почвы в масштабе поля по данным дистанционного зондирования из космоса существуют большие проблемы: исходные данные имеют низкое пространственное разрешение, а результатам машинного обучения недостаёт точности.
В работе
📖 Peng, Y., Yang, Z., Zhang, Z., & Huang, J. (2024). A Machine Learning-Based High-Resolution Soil Moisture Mapping and Spatial–Temporal Analysis: The mlhrsm Package. Agronomy, 14(3), 421. https://doi.org/10.3390/agronomy14030421
предлагается очередная модель машинного обучения для картографирования влажности почвы. Она основана на алгоритме квантильного случайного леса (quantile random forest) и использует данные наземных датчиков влажности, параметры поверхности земли (растительность, рельеф и почву), а также оценки влажности почвы на поверхности и в прикорневой зоне, полученные по спутниковым данным. В работе используются данные спутников SMAP, Sentinel-1, Landsat, а также данные приборов MODIS. Область исследования: CONUS (contiguous USA), где существуют открытые данные наземных датчиков влажности почвы.
Модель позволяет создавать карты влажности почвы высокого разрешения (от 30 до 500 м, от ежедневных до ежемесячных) и строить оценки неопределенности на участках по территории CONUS на уровнях 0–5 см и 0–1 м.
Точность результатов — примерно такая же, как и у других работ подобного рода. Примеры оценок можно посмотреть в статье.
Привлекает в работе то, что весь расчёт оформлен в виде пакета mlhrsm на языке R с открытым исходным кодом. По сути, статья — это руководство пользователя mlhrsm, где показан расчёт влажности почвы на примере одного поля. Её можно использовать для анализа сильных и слабых сторон подобных моделей, а также как основу для создания собственных моделей.
#почва #сельхоз #R
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Границы сельскохозяйственных полей Великобритании
Набор данных UK Fields включает в себя автоматически очерченные границы полей в Англии, Уэльсе, Шотландии и Северной Ирландии. Этот набор данных предоставляет полную информацию о границах полей на территории Великобритании, полученную на основе композитов снимков Sentinel 2, сделанных в 2021 году.
Для построения границ полей использовалась модель Segment Anything Model, разработанная компанией Meta. Сегментированные поля были отмаскированы по годовому композиту данных Dynamic World за 2021 год (класс “crops”).
🛢 Bancroft, S., & Wilkins, J. (2024). UKFields (1.0.0) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.11110206
🗺 UK Fields на GEE
#данные #сельхоз #UK #GEE
Набор данных UK Fields включает в себя автоматически очерченные границы полей в Англии, Уэльсе, Шотландии и Северной Ирландии. Этот набор данных предоставляет полную информацию о границах полей на территории Великобритании, полученную на основе композитов снимков Sentinel 2, сделанных в 2021 году.
Для построения границ полей использовалась модель Segment Anything Model, разработанная компанией Meta. Сегментированные поля были отмаскированы по годовому композиту данных Dynamic World за 2021 год (класс “crops”).
🛢 Bancroft, S., & Wilkins, J. (2024). UKFields (1.0.0) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.11110206
🗺 UK Fields на GEE
#данные #сельхоз #UK #GEE
Классификация садов по радарным и оптическим данным
Дистанционное зондирование открывает беспрецедентные возможности для мониторинга плодовых деревьев. Многие исследования в этом направлении сосредоточены на использовании данных БПЛА, тогда как в работе
📖 Zhao, G., Wang, L., Zheng, J., Tuerxun, N., Han, W., & Liu, L. (2023). Optimized Extraction Method of Fruit Planting Distribution Based on Spectral and Radar Data Fusion of Key Time Phase. Remote Sensing, 15(17), 4140. https://doi.org/10.3390/rs15174140
применяется облачная платформа Google Earth Engine (GEE), и данные спутников Sentinel-1 и Sentinel-2.
В работе строится карта распространения четырех видов плодовых деревьев. Пространство признаков составлено из спектральной отражательной способности в различных диапазонах, вегетационных индексов, текстурных признаков, поляризационных признаков и признаков рельефа. Для отбора признаков использовался алгоритм последовательного прямого выбора (sequential forward selection, SFS), а для картографирования применялась комбинированная модель машинного обучения и объектно-ориентированной классификации.
Среди моделей классификации самую высокую точность (Overall Accuracy = 0,94, Kappa = 0,92) продемонстрировала комбинированная модель случайного леса и объектно-ориентированной классификации, основанной на методе SNIC, который реализован на платформе GEE.
Довольно неожиданно оказалось, что наибольший вклад в результаты классификации внёс коэффициент обратного рассеяния Sentinel-1, далее следует спектральная отражательная способность и вегетационные индексы, рассчитанные по данным Sentinel-2. Чаще бывает наоборот. Наименьший вклад внесли признаки рельефа.
📸 Схема работы
#сельхоз
Дистанционное зондирование открывает беспрецедентные возможности для мониторинга плодовых деревьев. Многие исследования в этом направлении сосредоточены на использовании данных БПЛА, тогда как в работе
📖 Zhao, G., Wang, L., Zheng, J., Tuerxun, N., Han, W., & Liu, L. (2023). Optimized Extraction Method of Fruit Planting Distribution Based on Spectral and Radar Data Fusion of Key Time Phase. Remote Sensing, 15(17), 4140. https://doi.org/10.3390/rs15174140
применяется облачная платформа Google Earth Engine (GEE), и данные спутников Sentinel-1 и Sentinel-2.
В работе строится карта распространения четырех видов плодовых деревьев. Пространство признаков составлено из спектральной отражательной способности в различных диапазонах, вегетационных индексов, текстурных признаков, поляризационных признаков и признаков рельефа. Для отбора признаков использовался алгоритм последовательного прямого выбора (sequential forward selection, SFS), а для картографирования применялась комбинированная модель машинного обучения и объектно-ориентированной классификации.
Среди моделей классификации самую высокую точность (Overall Accuracy = 0,94, Kappa = 0,92) продемонстрировала комбинированная модель случайного леса и объектно-ориентированной классификации, основанной на методе SNIC, который реализован на платформе GEE.
Довольно неожиданно оказалось, что наибольший вклад в результаты классификации внёс коэффициент обратного рассеяния Sentinel-1, далее следует спектральная отражательная способность и вегетационные индексы, рассчитанные по данным Sentinel-2. Чаще бывает наоборот. Наименьший вклад внесли признаки рельефа.
📸 Схема работы
#сельхоз
📹Наземный мониторинг бюджета углерода в почвах агроэкосистем Российской Федерации: от решения методических вопросов к созданию национальной сети [ссылка]
Лектор: Козлов Д. Н., к. г. н., первый заместитель директора Почвенного института имени В.В. Докучаева
Таймкоды:
0:10 – О лектории, представление докладчика, тема выступления.
1:09 – Вводное слово.
2:10 – Глобальное потепление и его влияние на Россию.
7:12 – Мера реагирования - стратегия научно-технологического развития РФ, обновленная в 2024 г.
9:06 – Изменение климата и сельское хозяйство.
12:47 – Адаптация к изменению климата. Рамочная конвенция ООН и Парижское соглашение.
15:35 – Потенциал смягчения выбросов парниковых газов в сельском хозяйстве.
24:01 – Роль и функции почв. Запасы углерода в почвах.
28:28 – Органическое вещество почв, его происхождение и роль в цикле углерода.
37:49 – Об исполнении национальных обязательств в рамках Киотского протокола и Парижского соглашения. Специфика изменения запасов углерода на разных типах угодий.
43:04 – Национальный кадастр выбросов. Секторы эмиссии.
46:28 – Совершенствование порядка учета выбросов и поглощения. Реестр почвозащитных агротехнологий.
52:49 – Адаптивно-ландшафтное земледелие, этапы его проектирования.
57:08 – Органическое земледелие – другой компонент почвозащитных технологий. Продукция с улучшенными характеристиками.
1:03:41 – Площадь сельскохозяйственных угодий страны, актуализация государственного кадастра.
1:05:46 – Государственный реестр земель сельхоз назначения. Какие данные должны в него войти? Агрохимслужба России.
1:08:01 – Научно-методическое обеспечение расчётов. Проект «Единая национальная система мониторинга климатически активных газов».
1:11:59 – Определение величины запасов почвенного органического вещества. О руководстве по оценке пулов углерода в почвах агроэкосистем и сети мониторинга.
1:18:55 – Сравнение затрат на различные методы определения углерода.
1:20:40 – О создании национальной системы мониторинга и ВИП ГЗ.
1:23:39 – Ответы на вопросы.
#почва #климат #сельхоз
Лектор: Козлов Д. Н., к. г. н., первый заместитель директора Почвенного института имени В.В. Докучаева
Таймкоды:
0:10 – О лектории, представление докладчика, тема выступления.
1:09 – Вводное слово.
2:10 – Глобальное потепление и его влияние на Россию.
7:12 – Мера реагирования - стратегия научно-технологического развития РФ, обновленная в 2024 г.
9:06 – Изменение климата и сельское хозяйство.
12:47 – Адаптация к изменению климата. Рамочная конвенция ООН и Парижское соглашение.
15:35 – Потенциал смягчения выбросов парниковых газов в сельском хозяйстве.
24:01 – Роль и функции почв. Запасы углерода в почвах.
28:28 – Органическое вещество почв, его происхождение и роль в цикле углерода.
37:49 – Об исполнении национальных обязательств в рамках Киотского протокола и Парижского соглашения. Специфика изменения запасов углерода на разных типах угодий.
43:04 – Национальный кадастр выбросов. Секторы эмиссии.
46:28 – Совершенствование порядка учета выбросов и поглощения. Реестр почвозащитных агротехнологий.
52:49 – Адаптивно-ландшафтное земледелие, этапы его проектирования.
57:08 – Органическое земледелие – другой компонент почвозащитных технологий. Продукция с улучшенными характеристиками.
1:03:41 – Площадь сельскохозяйственных угодий страны, актуализация государственного кадастра.
1:05:46 – Государственный реестр земель сельхоз назначения. Какие данные должны в него войти? Агрохимслужба России.
1:08:01 – Научно-методическое обеспечение расчётов. Проект «Единая национальная система мониторинга климатически активных газов».
1:11:59 – Определение величины запасов почвенного органического вещества. О руководстве по оценке пулов углерода в почвах агроэкосистем и сети мониторинга.
1:18:55 – Сравнение затрат на различные методы определения углерода.
1:20:40 – О создании национальной системы мониторинга и ВИП ГЗ.
1:23:39 – Ответы на вопросы.
#почва #климат #сельхоз
Картографирование полей риса-ратуна
Рис-ратун — это способ выращивания риса (а также сахарного тростника, банана и ананаса), когда после уборки первого урожая сохранившиеся спящие почки на стебле используются для размножения, что позволяет получить ещё один урожай риса.
Технология выращивания риса-ратуна не нова, но в последнее десятилетие она пережила своё второе рождение и активно развивается, особенно на юге-западе Китая. Картографирование полей в этом регионе является сложной задачей из-за частой облачности и туманов.
В 📖 работе показано, что простая пороговая модель, основанная на радарных данных Sentinel-1 в VH-поляризации позволяет получить общую точность выделения риса-ратуна — 90,24% (F1 = 0,92, Каппа = 0,80) и построить карты полей с пространственным разрешением 10 метров.
📊 Временные характеристики коэффициентов обратного рассеяния в поляризации VH (вертикально-горизонтальной) для пяти типов почвенно-растительного покрова. Тень возле кривых описывает диапазон ошибок. RR — рис-ратун. На графике хорошо видны периоды, когда посадки риса-ратуна и обычного риса существенно отличаются по величине коэффициента обратного рассеяния.
#сельхоз #SAR
Рис-ратун — это способ выращивания риса (а также сахарного тростника, банана и ананаса), когда после уборки первого урожая сохранившиеся спящие почки на стебле используются для размножения, что позволяет получить ещё один урожай риса.
Технология выращивания риса-ратуна не нова, но в последнее десятилетие она пережила своё второе рождение и активно развивается, особенно на юге-западе Китая. Картографирование полей в этом регионе является сложной задачей из-за частой облачности и туманов.
В 📖 работе показано, что простая пороговая модель, основанная на радарных данных Sentinel-1 в VH-поляризации позволяет получить общую точность выделения риса-ратуна — 90,24% (F1 = 0,92, Каппа = 0,80) и построить карты полей с пространственным разрешением 10 метров.
📊 Временные характеристики коэффициентов обратного рассеяния в поляризации VH (вертикально-горизонтальной) для пяти типов почвенно-растительного покрова. Тень возле кривых описывает диапазон ошибок. RR — рис-ратун. На графике хорошо видны периоды, когда посадки риса-ратуна и обычного риса существенно отличаются по величине коэффициента обратного рассеяния.
#сельхоз #SAR
Радиолокационный метод для анализа физико-химических свойств почвы [ссылка]
Группа ученых Северо-Кавказского федерального университета под руководством заведующего кафедрой инфокоммуникаций, доктора технических наук Геннадия Линца, разработала радиолокационный метод для анализа физико-химических свойств почвы ниже уровня “воздух-поверхность”. Это позволяет более эффективно и с меньшими затратами определять влажность и электропроводность почвы в зоне корневой системы растений.
“Запатентованный нами метод и устройство для анализа подповерхностных горизонтов почвы основаны на создании радиолокационной системы, состоящей из двух БПЛА, обеспечивающей наклонное облучение земной поверхности с использованием эффекта Брюстера и уравнений Френеля. Адекватность методики была не только экспериментально доказана, но и опробована в нескольких крупных агропредприятиях нашего региона”, — сообщил Геннадий Линец.
Преимуществом разработанного метода является возможность оперативного расчета необходимого объёма внесения удобрений. Почвенная влага служит основой для формирования питательных растворов, которые способствуют увеличению роста и продуктивности растений.
Полученные данные имеют ключевое значение для контроля плодородия почвы и помогают своевременно планировать необходимые агротехнические мероприятия, что особенно важно для предотвращения деградации сельскохозяйственных земель в засушливых и заболоченных регионах.
В рамках исследований получены три патента и опубликован ряд статей в научных журналах.
#сельхоз #SAR #россия
Группа ученых Северо-Кавказского федерального университета под руководством заведующего кафедрой инфокоммуникаций, доктора технических наук Геннадия Линца, разработала радиолокационный метод для анализа физико-химических свойств почвы ниже уровня “воздух-поверхность”. Это позволяет более эффективно и с меньшими затратами определять влажность и электропроводность почвы в зоне корневой системы растений.
“Запатентованный нами метод и устройство для анализа подповерхностных горизонтов почвы основаны на создании радиолокационной системы, состоящей из двух БПЛА, обеспечивающей наклонное облучение земной поверхности с использованием эффекта Брюстера и уравнений Френеля. Адекватность методики была не только экспериментально доказана, но и опробована в нескольких крупных агропредприятиях нашего региона”, — сообщил Геннадий Линец.
Преимуществом разработанного метода является возможность оперативного расчета необходимого объёма внесения удобрений. Почвенная влага служит основой для формирования питательных растворов, которые способствуют увеличению роста и продуктивности растений.
Полученные данные имеют ключевое значение для контроля плодородия почвы и помогают своевременно планировать необходимые агротехнические мероприятия, что особенно важно для предотвращения деградации сельскохозяйственных земель в засушливых и заболоченных регионах.
В рамках исследований получены три патента и опубликован ряд статей в научных журналах.
#сельхоз #SAR #россия
Технология подкормки азотными удобрениями по данным гиперспектральной съёмки с беспилотника
📖 Якушев В.П., Якушев В.В., Блохина С.Ю. и др. Перспективы использования гиперспектральной информации в задачах управления азотным режимом посевов зерновых культур http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=2835 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 3. С. 188–203. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-3-188-203
Разработан алгоритм управления азотным режимом по данным гиперспектрального зондирования с беспилотника. Для внесения азотных удобрений определяли зоны посева, испытывающие стресс по азоту, рассчитывали необходимые дозы удобрений и формировали электронные карты-задания для роботизированной техники с указанием точного места внесения. При этом существенно уменьшены затраты ресурсов и времени на наземные полевые измерения и закладку тестовых площадок.
Отличный путеводитель по результатам многолетней работы учёных из Агрофизического научно-исследовательского института (г. Санкт-Петербург).
📸 Карта однородных зон поля по индексу ChlRI и карта-задание на внесение азотных удобрений.
#сельхоз #растительность #гиперспектр
📖 Якушев В.П., Якушев В.В., Блохина С.Ю. и др. Перспективы использования гиперспектральной информации в задачах управления азотным режимом посевов зерновых культур http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=2835 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 3. С. 188–203. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-3-188-203
Разработан алгоритм управления азотным режимом по данным гиперспектрального зондирования с беспилотника. Для внесения азотных удобрений определяли зоны посева, испытывающие стресс по азоту, рассчитывали необходимые дозы удобрений и формировали электронные карты-задания для роботизированной техники с указанием точного места внесения. При этом существенно уменьшены затраты ресурсов и времени на наземные полевые измерения и закладку тестовых площадок.
Отличный путеводитель по результатам многолетней работы учёных из Агрофизического научно-исследовательского института (г. Санкт-Петербург).
📸 Карта однородных зон поля по индексу ChlRI и карта-задание на внесение азотных удобрений.
#сельхоз #растительность #гиперспектр