Ученые, исследуя луковые поля, установили соотношение биофизических показателей растений, которые были измерены наземными средствами и с помощью космических аппаратов дистанционного зондирования Земли. На основе полученных данных специалисты построили вычислительную модель, которая позволяет быстро рассчитывать внесение удобрений и другие операции для оптимального роста лука. Внедрение разработки снизит затраты на полевые исследования и поможет автоматизировать эти процессы, уверены разработчики. Модель можно адаптировать и для других культур.
Российские ученые совместно с коллегами из Египта изучили поля, засеянные луком-пореем, и установили зависимости между изменениями биофизических характеристик растений и спектральными вегетационными индексами, которые получают с помощью космических аппаратов. В работе приняли участие специалисты из Российского университета дружбы народов имени Патриса Лумумбы, Каирского университета и Национального управления дистанционного зондирования и космической науки Египта.
По мнению исследователей, полученные данные могут стать основой для разработки программных комплексов на основе нейросетей для автоматического управления процессами внесения удобрений и ухода за растениями. Цифровые методы сократят издержки, уменьшив количество рутинного ручного труда, и повысят урожайность.
— Лук-порей — одна из важных сельскохозяйственных культур в Египте. Он входит в ежедневный рацион жителей, и его используют во многих рецептах местной кухни. Кроме того, Египет входит в тройку лидеров среди стран — экспортеров лука. Поэтому фермеры стремятся повысить урожайность культуры и применяют передовые аграрные технологии, — рассказал «Известиям» один из авторов исследования, доцент департамента рационального природопользования Института экологии РУДН Абдельрауф Али.
По его словам, в ходе научной работы агрономы изучали, как внекорневая подкормка наночастицами оксида магния — значимого элемента в физиологии растений — влияет на изменение биофизических характеристик культуры. Исследования проводили в течение двух сезонов на 12 полях в мухафазе (районе) Исмаилия на северо-востоке Египта.
В ходе исследования специалисты вручную собирали пробы листьев и по ним рассчитывали биофизические характеристики растений. Такие, к примеру, как площадь поверхности земли, покрытой листьями, или количество излучения, который растения поглотили в процессе фотосинтеза. Эти показатели дают объективное представление о росте и жизнеспособности культур.
Затем ученые соотнесли результаты с полученными из космоса данными. В частности, они изучили семь вегетационных индексов, которые были рассчитаны на основе снимков, сделанных орбитальным аппаратом Sentinel-2 — европейским спутником для мониторинга растительности, лесных и водных ресурсов.
— Прямые методы измерения состояния растений требуют затрат времени и сил, а также дают лишь локальную оценку. На замену им могут прийти методы дистанционного зондирования, — отметил Абдельрауф Али.
Он сообщил, что вегетационные индексы — это численные показатели, которые характеризуют состояние растительного покрова. Их определяют на материале данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) — регистрации электромагнитных волн, излученных или отраженных поверхностью Земли, и измерения их интенсивности в различных спектральных каналах.
Как пояснил ученый, к таким показателям, в частности, относятся индексы биомассы, которые определяют с помощью расчета поглощения растениями видимого света. Другую группу составляют индексы запаса влаги в растительном покрове. Эти параметры можно выявить по задержке сигнала, отправленного со спутника и отраженного от земли.
— Данные, полученные при полевых экспериментах и с помощью спутника, оказались близки даже в «сыром» виде. Корреляция между ними в первый сезон составила 66%, а во второй, после уточнения методики, — до 89%. На основе этой информации агрономы разработали более точную линейную модель. На базе показаний спутника она предсказывает индекс листовой поверхности с корреляцией 90–91%. Это говорит о том, что простые компьютерные расчеты могут с высокой точностью заменить трудоемкие полевые измерения, — подвел итоги научной работы Абдельрауф Али.
Он добавил, что доработка модели позволит, к примеру, быстро рассчитывать количество удобрений, которые нужно внести для поддержания оптимального роста лука. Дальнейшее развитие проекта поможет снизить долю затратных полевых измерений и в большей степени автоматизировать сельскохозяйственное производство. Затем, после адаптации, модель можно применять для других посевов и культур — например, посадок гороха, фасоли и горчицы.
— На данный момент космические технологии достигли уровня, когда можно спокойно из космоса анализировать состояние урожая. Но есть нюансы, которые связаны с рельефом местности, освещенностью, качествами семян и прочими особенностями. Поэтому, чтобы эффективно применять математические модели, нужно задействовать нейросети. Они позволят дообучать программы на конкретном посеве, — рассказал «Известиям» эксперт Ассоциации «ГЛОНАСС/ГНСС-Форум», замгендиректора ООО «Единая национальная диспетчерская система — Орел» Олег Слепец.
Также, по его мнению, чтобы тиражировать опыт применения таких моделей, следует выработать единые стандарты измерений. Это требует сертификации множества измерительных приборов. Такую задачу способно взять на себя только государство. Вместе с тем в нашей стране много работ по цифровизации сельского хозяйства, но мало результатов практических примеров. Поэтому опыт российских и египетских ученых следует изучать.
— Зачастую дистанционное зондирование Земли не дает достаточного разрешения. Это нужно компенсировать, сопоставляя разные источники. Например, снимки из космоса можно дополнить данными беспилотной авиации, — считает руководитель лаборатории информационной поддержки космического мониторинга Института космических и информационных технологий Сибирского федерального университета Руслан Брежнев.
Спутниковые технологии значительно меняют облик сельского хозяйства, отметил эксперт. Во многом это происходит за счет внедрения беспилотной техники — тракторов, комбайнов и других машин. В частности, оказалось выгоднее, чтобы поле было круглое, поскольку при перемещении машины по спирали от центра к периферии нет резких поворотов. Это проще с точки зрения управления, а также снижается расход горючего и время обработки.
— Данные ДЗЗ как коммерческий продукт стали применять в сельском хозяйстве в конце 1990-х годов. Тогда эти сервисы плохо сочетались с «доцифровыми» процессами, но сейчас ситуация иная. Агрохолдинги активно используют эти технологии, поскольку они сравнительно просто интегрируются в остальные процессы, — сказал советник генерального директора ГК «Геоскан» Андрей Ионин.
Например, сообщил он, ДЗЗ применяют для инвентаризации земельных угодий, мониторинга посевов, прогнозирования объемов и качества сельхозпродукции, оценки факторов (погодных, экологических), которые влияют на урожайность.
Эксперт подчеркнул, что сейчас космические снимки — возможно, самый экономически эффективный инструмент, поскольку позволяют «не выходя из кабинета» получить объективную информацию о больших площадях сельхозугодий, которые находятся за тысячи километров от центра управления. Исходя из этой информации банки выделяют кредиты, страховые компании — управляют рисками, а госорганы — контролируют эффективность субсидий и рассчитывают налоги и штрафы (например, за экологические нарушения).
К сожалению, отметил Андрей Ионин, сегодня Россия не может похвастаться масштабами группировки ДЗЗ. Но, с другой стороны, наша страна выходит в лидеры в производстве и экспорте сельхозпродукции, а также в создании и использовании авиабеспилотников. Это вселяет уверенность, что такие системы вскоре появятся в достаточном количестве. Это снизит риски для вложений в создание спутников, что даст возможность нарастить отечественные космические группировки.
