Геоинформационный анализ влияния государственных защитных лесных полос на продуктивность сельскохозяйственных угодий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Определение закономерностей изменения продуктивности сельскохозяйственных угодий на разных участках, используемых для выращивания сельскохозяйственных угодий в зоне влияния Государственных защитных лесных полос (ГЗЛП) является актуальным в связи с необходимостью оценки будущего урожая сельскохозяйственных культур на полях с различиями геоморфологических, почвенных и климатических условий на территории исследований. Проведены исследования посевов озимых зерновых культур на полях, размещенных в пределах влияния Государственных защитных лесных полос. Методика исследований основана на геоинформационном анализе результатов дешифрирования актуальных космоснимков как по выявлению распределения обрабатываемых полей, расположенных в зоне влияния ГЗЛП, так и состояния посевов на них. При этом учитывалась почвенная зональность территории исследований в виду значительной протяженности лесных полос. Оценка состояния озимых зерновых культур по мере удаления от насаждения была проведена с использованием вегетационного индекса NDVI, рассчитываемого по спектрозональным каналам космоснимков высокого разрешения спутника Sentinel-2. По результатам исследований составлена база пространственных данных обрабатываемых полей. Проведена группировка полей по типам почв. Установлено их размещение и геоморфологические параметры. С использованием геоинформационных технологий для групп полей с использованием инструментов статистической обработки определены средние значения ширины выделенных зон влияния, а также параметров рельефа. При геоинформационном картографировании получены данные о состоянии посевов на начало мая по изменению индекса NDVI по группировкам полей в зоне воздействия ГЗЛП. Эти данные являются основой для прогноза урожая сельскохозяйственных культур с учетом пространственного размещения полей.

Об авторах

А. А. Выприцкий

Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций
и защитного лесоразведения РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: vyprickiy-a@vfanc.ru
Россия, Волгоград

В. Г. Юферев

Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций
и защитного лесоразведения РАН

Email: vyprickiy-a@vfanc.ru
Россия, Волгоград

Список литературы

  1. Антонов С.А. Анализ пространственного положения защитных лесных насаждений на основе геоинформационных технологий и данных дистанционного зондирования земли // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2020. Т. 26. № 2. С. 408–420. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2020-2-26-408-420
  2. Барабанов А.Т., Панов В.И. Преобразование гидрологического режима агроландшафтов защитными лесными насаждениями // Живые и биокосные системы. 2016. № 16. С. 6.
  3. Береза О.В., Страшная А.И., Лупян Е.А. О возможности прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Среднем Поволжье на основе комплексирования наземных н спутниковых данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 1. С. 18–30.
  4. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем // М: Наука, 1984. 320 с.
  5. Вольнов В.В. Влияние лесных полос на увлажнение почвы и продуктивность сельскохозяйственных культур // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2006. № 3(23). С. 41–44. EDN ISVZMZ.
  6. Выприцкий А.А. Электронное картографирование государственных защитных лесных полос в Волгоградской области // Грани познания. 2021. № 3(74). С. 9–14.
  7. Выприцкий А.А. Сравнительный анализ сохранности водораздельных Государственных защитных лесных полос Волгоградской области по данным SENTINEL-2 NDVI и информационных продуктов типов земных покрова // ИнтерКарто, ИнтерГИС. 2022. Т. 28. Ч. 1. С. 359–367. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2022-1-28-458-470
  8. Выприцкий А.А., Шинкаренко С.С. Анализ влияния почвенно-климатических условий на сохранность государственных защитных лесных полос на основе данных Sentinel-2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 5. С. 147–163. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-5-147-163
  9. Засоба В.В., Чеплянский И.Я., Поповичев В.В. Семидесятилетний опыт создания государственных защитных лесных полос в степной зоне России // Живые и биокосные системы. 2019. № 27. С. 3.
  10. Кошелев А.В. Агрохимическая характеристика темно-каштановых почв тестового полигона “Пронин” // Научно-агрономический журн. 2019. № 2(105). С. 14–17. EDN BNRODT.
  11. Краснощеков В.Н., Фоменко Ю.П. Оценка влияния хозяйственной деятельности на состояние агроландшафтов Волгоградской области // Природообустройство. 2015. № 2. С. 93–98. EDN UFEXLL.
  12. Кулик К.Н., Пугачёва А.М. Лесомелиорация – основа создания устойчивых агроландшафтов в условиях недостаточного увлажнения // Лесотехнический журн. 2016. Т. 6. № 3(23). С. 29−40.
  13. Новикова А.Ф., Конюшкова М.В. Почвенно-агроэкологическое районирование Волгоградской области и основные направления комплексных мелиораций // Аридные экосистемы. 2008. Т. 14. № 35–36. С. 34–46. EDN KJVSBF.
  14. Осипов С.В. Шкалы уклонов земной поверхности и способы их разработки // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология. 2016. № 3. С. 45–50. EDN WNCQID.
  15. Патент № 2437061 C1 Российская Федерация, МПК G01C 11/04, A01G 23/00. Способ определения сохранности лесных насаждений: № 2010115216/28 : заявл. 19.04.2010 : опубл. 20.12.2011 / А.С. Рулев, В.Г. Юферев, В.Ю. Михалев, А.Н. Маенко; заявитель Общество с ограниченной ответственностью “БиоЭкоЛес” (ООО “БиоЭкоЛес”).
  16. Почвенная карта Волгоградской области (М 1 : 400 000) / Под ред. Е.М. Цвылева. ГУГК СССР, 1989.
  17. Общия Е.Н., Дудченко Л.В., Лапенко Н.Г., Хрипунов А.И., Оптимизация депрессивной зоны лесных полос как способ повышения биологизации агроландшафта // Лесотехнический журн. 2018. Т. 8. № 2(30). С. 79–86. https://doi.org/10.12737/article_5b24060cd20b28.24910048. EDN XRUBTF
  18. Рулев А.С., Кошелева О.Ю., Шинкаренко С.С. Оценка лесистости агроландшафтов Юга Приволжской возвышенности по данным NDVI // Изв. Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2016. № 4(44). С. 32–39.
  19. Рулев А.С., Юферев В.Г., Юферев М.В. Геоинформационное картографирование и моделирование эрозионных ландшафтов // Всероссийский научно-исследовательский агролесомелиоративный институт. 2015. 153 с. ISBN 978-5-900761-88-6. EDN YSBXKD
  20. Рулев А.С., Юферев В.Г. Математико-геоморфологическое моделирование эрозионных ландшафтов / Геоморфология. 2016. № 3. С 36–45.
  21. Сажин А.Н., Кулик К.Н., Васильев Ю.И. Погода и климат Волгоградской области // Волгоград : ВНИАЛМИ, 2010. 306 с. ISBN 978-5-900761-59-6. EDN OTSWKJ.
  22. Силова В.А. Влияние лесомелиоративного обустройства на продуктивность сельскохозяйственных угодий в условиях сухостепной зоны // Научный журн. Российского НИИ проблем мелиорации. 2021. Т. 11. № 2. С. 68–81. EDN FVZIZAhttps://doi.org/10.31774/2222-1816-2021-11-2-68-81
  23. Таранов Н.Н., Синельникова К.П. Анализ сохранности государственной лесной полосы Камышин – Волгоград, методами ретроспективы и ГИС технологий. Изучение, сохранение и восстановление естественных ландшафтов // Сборник Статей VII всероссийской с международным участием научно-практической конференции. 2017. С. 389–393.
  24. Терехин Э.А., Маринина О.А. Исследование особенностей развития посевов зерновых озимых на основе их спектрально-отражательных характеристик // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 5. С. 202–213. EDN XAEWVJ.https://doi.org/10.21046/2070-7401-2016-13-5-202-213
  25. Терехин Э.А. Пространственный анализ особенностей формирования древесной растительности на залежах лесостепи Центрального Черноземья с использованием их спектральных признаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. С. 142–156. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-5-142-156
  26. Чеплянский И.Я., Засоба В.В., Поповичев В.В. Лесные и нелесные земли в государственных защитных лесных полосах в России // Актуальные проблемы лесного комплекса. 2018. № 51. С. 91–95.
  27. Шинкаренко С.С., Барталев С.А. Сезонная динамика NDVI пастбищных ландшафтов Северного Прикаспия по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 4. С. 179–194. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-4-179-194
  28. Шихов А.Н., Дремин Д.А. Закономерности повреждения ветровалами лесов европейской территории России и Урала: анализ по спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 3. С. 153–168. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-3-153-168
  29. Loupian E.A., Bourtsev M.A., Proshin A.A., Kashnitskii A.V., Balashov I.V., Bartalev S.A., Konstantinova A.M., Kobets D.A., Radchenko M.V., Tolpin V.A., Uvarov I.A. Usage Experience and Capabilities of the VEGA-Science System // Remote Sensing. 2022. V. 14. №. 1. P. 77. https://doi.org/doi.org/10.3390/rs14010077
  30. Lu D. The potential and challenge of remote sensing-based biomass estimation // International journal of remote sensing. 2006. V. 27. № 7. P. 1297–1328.

Дополнительные файлы


© А.А. Выприцкий, В.Г. Юферев, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».