Исследование Земли из Космоса, 2023, № 2, стр. 43-53

ВВЕДЕНИЕ

На всех этапах развития сельского хозяйства Российской Федерации одной из проблем было соответствие кормовой базы потребностям животноводства. В условиях рыночной экономики роль кормовой базы в производстве конкурентоспособной продукции животноводства в определенной степени возрастает. Это обусловлено изменениями форм и методов хозяйствования в аграрной системе.

Для интенсификации животноводства требуется создание устойчивой кормовой базы. Луговые и степные фитоценозы являются стабилизирующим средством сохранения окружающей среды (Родионова, 2017). Поддержание высокой урожайности фитоценозов на сенокосах является одной из основных задач сельского хозяйства.

Большое влияние на изменение растительных сообществ оказывает регулярное сенокошение, вызывающее изменение видового состава травостоя и его продуктивности. Характер этого воздействия зависит от сроков и частоты скашивания, высоты среза, способов ухода за сенокосом и может различно проявляться на различных типах степей и лугов (Лапенко и др., 2018).

Являясь источником биологически ценных кормов из дикорастущих трав, природные кормовые угодья (сенокосы) играют важнейшую роль в отечественном животноводстве. Повышенная антропогенная нагрузка и меняющиеся климатические условия часто приводят к трансформации природных травостоев, в том числе к изменению их продуктивности и видового состава. Организация устойчивого животноводства сопряжена с необходимостью постоянного контроля состояния естественных кормовых угодий. Для оценки состояния природных травостоев обычно проводят наземные геоботанические обследования, которые в силу своей трудоёмкости и больших размеров, требующих обследования территорий, не способны обеспечить регулярное получение информации с достаточно высоким уровнем точности (Ерошенко и др., 2018).

В настоящее время проведено недостаточно исследований по мониторингу сенокошения на основе дистанционного зондирования. Имеются данные по расчету вегетационного индекса NDVI полей хозяйства Курагинское (Россия) за 2020 г. Индекс NDVI получен на основе спутниковых снимков PlanetScope с пространственным разрешением 3 м. Получены карты пространственного разрешения NDVI полей, анализ которых позволяет отличить поля до кошения и после кошения (Erunova, 2021).

В следующей работе представлены данные по исследованию стресса дефицита воды у растений, подверженных дефициту почвенной влаги (Bayat et al., 2016). Растения могут ощущать дефицит влаги после кошения. Показано, что наиболее чувствительными к дефициту воды параметрами являются листовой индекс (LAI) и индекс содержания воды в листьях (C_w).

В работе Bretas et al. показана корреляция индексов NDVI, EVI и OSAVI с биомассой пастбищ в Бразилии. Для расчета индексов использованы снимки Landsat 8 и Sentinel-2 (Bretas et al., 2020).

Целью данной работы является мониторинг сенокосных угодий на основе различных спектральных вегетационных индексов (NDVI, ClGreen, NDRE, NDMI), рассчитанных по наземным спектрометрическим и спутниковым данным Sentinel-2 в течение вегетационного сезона 2018 г.

ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Объект исследования. Объектом исследования являются поля на территории землепользования Красноярского научно-исследовательского института сельского хозяйства (НИИСХ ФИЦ КНЦ СО РАН) вблизи п. Минино (Средняя Сибирь, Красноярский край) в течение вегетационного периода 2018 г. Поля расположены в южной части Красноярской лесостепи, в 5–7 км от г. Красноярска (рис. 1). Территория землепользования – равнинная, южная, открытая, достаточно теплая часть лесостепи с выраженными остепненными участками. Поля № 34 и 35 являются сенокосными угодьями с 2016 г. и имеют площади 108 и 132 га соответственно.

Рис. 1.

Тематическая карта полей на территории Красноярского НИИСХ (Минино) в 2018 г. Поля № 34 и 35 – сенокосные угодья.

Для верификации спутниковых данных исследуемые поля № 34 и 35 разделены на экспериментальные участки 1–9 (без сенокошения и с разной датой сенокошения в течение вегетационного сезона 2018 г.) (рис. 2).

Рис. 2.

Карта исследуемых полей № 34 и 35, разделенных на экспериментальные участки: участки 1–3 (без сенокошения), участки 4–9 (с сенокошением в разные даты). Участки 4 и 5 скошены 25.07, участки 6 и 7 – 19.08, участки 8 и 9 – 27.08.

Красноярская лесостепь имеет прохладный режим погоды, достаточное увлажнение (гидротермический коэффициент равен 1.2–1.6). Характеризуется суммой температур за период с температурами выше +10°С от 1400 до 1600°С, количество осадков достигает за этот же период 160–210 мм, среднегодовое количество осадков составляет 488 мм. Период вегетации растений при температуре выше 10°С длится 100–105 дней (Кононова, 2019).

Геоботанические методы исследований. С целью достоверного определения изменения спектральных характеристик растительности до и после сенокошения на тестовом поле № 34 проведены модельные опыты. В пяти точках на площадках размером 50 × 50 см в трехкратной повторности определяли проективное покрытие и снимали спектры общего вида растительности (до среза). Затем проводился срез надземных побегов, после чего спектры снимали повторно. Параллельно определяли видовой состав. Для верификации данных дистанционного зондирования в пределах каждой пробной площадки определена сырая надземная фитомасса (Кононова, 2019).

Наземные спектрофотометрические методы. Наземные измерения коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) проводились одновременно с геоботаническими исследованиями в течение вегетационного периода 2018 г. Для проведения наземной спектрометрии использовали полевой спектрометрический комплекс, состоящий из полевого портативного спектрорадиометра Spectral Evolution PSR-1100F, портативного компьютера PDA GETAC, калибровочного отражающего эталона (Spectral Evolution), цифрового фотоаппарата и соответствующего программного обеспечения (Ботвич и др., 2018; Pisman et al., 2019). С помощью данного комплекса производились измерения коэффициента спектральной яркости объекта в диапазоне от 320 до 1100 нм. Полученные спектры имеют привязку к координатам местности по GPS, высоте местности, обеспечены соответствующей фотосъемкой и голосовыми заметками. Измерения КСЯ растительности исследуемых полей выполнялись с 11 до 15 ч местного времени, что на широте проводимых работ обеспечивало достаточные условия освещения объектов.

Спутниковые данные. В работе использованы спутниковые данные Sentinel-2 за 2018 г. с пространственным разрешением 10 м. Для этого используются данные Sentinel-2, имеющие уровень обработки Level-2A. Атмосферная коррекция данных выполнена на основе алгоритма, предложенного в статье авторов (Richter and Schläpfer, 2011).

Для оценки возможности распознавания сенокосных полей и даты сенокошения использованы различные спектральные вегетационные индексы – NDVI, ClGreen, NDRE, NDMI (табл. 1).

NDVI – нормализованный разностный вегетационный индекс (Normalized Difference Vegetation Index) – показатель количества фотосинтетически активной биомассы (Rouse et al., 1974). Этот индекс использует контраст характеристик двух каналов из набора мультиспектральных растровых данных – поглощения пигментом хлорофилла в красном канале (RED) и высокой отражательной способности растительности в инфракрасном канале (NIR). На значения индекса влияет видовой состав растительности, ее сомкнутость, состояние, экспозиция склонов и угол наклона поверхности, цвет почвы под разреженной растительностью. В случае, если густота растительного покрова более 70%, индекс умеренно чувствителен к изменениям почвенного фона. Если густота растительного покрова меньше 30% и более 80% NDVI применять не стоит.

ClGreen – относительный индекс хлорофилла (Green Chlorophyll Index) – показатель фотосинтетической активности растительного покрова, наиболее часто используемый при оценке содержания хлорофилла a и b в листьях растений по мультиспектральным данным ДЗЗ, у которых отсутствует крайний красный канал (Gitelson et al., 2005). Чем больше содержание хлорофилла в листьях растений, тем выше значения индекса.

NDRE – нормализованный разностный индекс азота (Normalized Difference Red Edge Index) – показатель фотосинтетической активности растительного покрова, используемый для оценки концентраций азота в листьях растений с использованием ближнего инфракрасного (750–1000 нм) и крайнего красного (690–730 нм) каналов. Индекс применим при оценке угнетенной и стареющей растительности. Эффективен при оценке содержания азота в листьях растений по мультиспектральным данным, у которых есть крайний красный и ближний инфракрасный спектральные каналы (Barnes et al., 2000). Для растительности индекс NDRE принимает положительные значения, чем выше содержание азота в листьях растений, тем больше значение индекса.

NDMI – нормализованный разностный индекс влажности (Normalized Difference Moisture Index) – показатель содержания влаги в почве и листьях растений. Для расчета индекса используются значения спектральной яркости в ближнем инфракрасном и среднем инфракрасном диапазонах спектра. Данный индекс более чувствителен к содержанию влаги в почве и листьях растений по сравнению с индексом NDWI за счет использования среднего инфракрасного канала. Индекс NDMI предназначен для оценки неоднородности степени увлажнения растительности и почв (Gao B.C., 1995).

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Геоботаническое исследование. Исследуемые поля представляют собой сенокосные угодья и залежи, возраст которых не превышает 3 года. Поле № 34 в основном является сенокосным угодием с 2016 г. и поле № 35 – молодой залежью, отданной под сенокос (рис. 1). Горизонтальная структура травостоя на поле № 34 мозаичная. Общее проективное покрытие варьирует в пределах 65–85% в зависимости от видового состава. Мозаичность структуры травостоя способствовала значительным колебаниям фитомассы в разных срезах (табл. 2) (Кононова, 2019).

Злаковую основу составляет мезофит пырей ползучий Elytrigia repens (L.) Nevski со средней высотой 75 см и проективным покрытием до 50%. Д1isymbrium loeselii L. Из типично сорных видов также встречаются липучка ежевидная Lappula echinata Gilib. и льнянка обыкновенная Linaria vulgaris Mill. На участке отмечены монодоминантные полосы донника лекарственного Melilotus officinalis (L.) Pall., горошка приятного Vicia cracca L. с проективным покрытием до 60%, что существенно увеличивает кормовую ценность травостоя (Кононова, 2019).

Наземная спектрофотометрия. Геоботанические исследования и данные наземной спектрофотометрии проводились одновременно в одно и то же время суток (в период с 10 до 15 ч местного времени) и использовались как отдельный этап мониторинга сенокошения.

Известно, что растительный покров отличается характерным максимумом отражательной способности в зеленой (0.55 мкм), минимумом – в красной (0.66 мкм) и резким увеличением отражения в ближней инфракрасной зоне. Низкая отражательная способность вегетирующих растений в красной зоне связана с поглощением, а ее увеличение в зеленой зоне – с отражением этих лучей хлорофиллом. Большие коэффициенты яркости в ближней инфракрасной зоне объясняются пропусканием этих лучей хлорофиллом и отражением их от внутренних тканей листа (Кострова, Костров, 2010).

На рис. 3. представлены наземные спектры сенокосных полей до сенокошения и после. Наземные спектры отражения травостоя до и после сенокошения существенно отличаются по величине КСЯ и по форме спектра. Зависимость КСЯ от длины волны сенокосных полей до сенокошения имеет вид классической кривой активной фотосинтезирующей растительности. Значения отражения в красном диапазоне спектра (0.66 мкм) определяются концентрацией хлорофилла, содержащегося в листьях растений. В красной зоне спектра величина КСЯ минимальна, т.е. отражение минимально (имеется наибольший прогиб). После сенокошения кривая зависимости КСЯ от длины волны выпрямляется, значение КСЯ, т.е. отражение в красной зоне спектра возрастает.

Рис. 3.

Наземные спектры сенокосных полей до сенокошения и после.

Спутниковый мониторинг. Для оценки возможности распознавания сенокосных угодий и определения даты сенокошения по спутниковым данным проведен анализ информативности различных вегетационных индексов (NDVI, ClGreen, NDRE, NDMI) в течение вегетационного периода 2018 г. (рис. 4).

Рис. 4.

Динамика вегетационных индексов: NDVI (а), ClGreen (б), NDRE (в) и NDMI (г) полей без сенокошения и с сенокошением по спутниковым данным Sentinel-2 (дата сенокошения– 25.07).

Данные индексы являются показателями фотосинтетической активности растительного покрова: NDVI используется для качественной оценки величины фитомассы растений, ClGreen – для оценки содержания хлорофилла a и b в листьях растений, NDRE – для оценки концентрации азота в листьях растений. В результате выявлена идентичная динамика спектральных индексов NDVI, ClGreen и NDRE полей до сенокошения и после сенокошения (рис. 4, а, 4, б, 4, в). Отмечено падение величины индексов в дату сенокошения (25.07.2018). Связано это с тем, что в связи с сенокошением происходит уменьшение величины фотосинтезирующей биомассы и соответственно – хлорофилла и азота.

Индекс NDMI является показателем содержания влаги в почве и листьях растений (рис. 4, г). В связи с этим динамика индекса NDMI аналогична динамике индексов NDVI, ClGreen и NDRE полей с сенокошением. Однако на поле без сенокошения в конце вегетационного периода динамика NDMI отличается от динамики остальных исследуемых индексов. В конце сезона растительность теряет влагу, иссушается, обнажается почва. В результате величина индекса NDMI уменьшается. Таким образом, выявлено, что индекс NDMI является более чувствительным к иссушению растительности и почвы, чем индексы NDVI, ClGreen и NDRE.

На рис. 4. представлена динамика четырех вегетационных индексов: NDVI (а), ClGreen (б), NDRE (в) и NDMI (г) полей без сенокошения и с сенокошением по спутниковым данным Sentinel-2 (дата сенокошения – 25.07). При анализе спутниковых данных, представленных в нашей работе, выяснено, что динамика индексов NDVI, ClGreen, NDRE в течение вегетационного сезона подобна, так как они являются показателями фотосинтетической активности растительного покрова. Однако, отмечено, что в результате сенокошения произошло уменьшение величин индексов до значений, которые различаются для каждого индекса: для NDVI – 0.24, для ClGreen – 1, для NDRE – 0.15.

Подтверждением достоверности возможности дешифрирования сенокосных полей по индексу NDVI является сравнительная оценка выявления различных дат сенокошения в течение вегетационного периода по наземным и спутниковым данным (рис. 5). На рис. 5 представлена динамика NDVI для 3-х участков. Именно эти 3 участка выбраны потому, что на них сенокошение было проведено в разные даты. В результате показано, что даты сенокошения, определенные по спутниковым данным, хорошо согласуются с наземными датами сенокошения (25.07 и 27.08). Наземные данные использованы для верификации спутниковых данных – подтверждения достоверности использования резкого падения индекса NDVI при сенокошении в разные даты.

Рис.5.

Динамика NDVI экспериментальных участков (без сенокошения и с сенокошением в разные даты) в течение вегетационного периода по спутниковым данным Sentinel-2.

Наиболее информативным приемом, позволяющим отобразить и изучить пространственную структуру земельных угодий, служит картографирование. Интенсивно развивающиеся методы цифрового картографирования на основе данных дистанционного зондирования Земли являются наиболее перспективными в решении данной проблемы.

Построение карт пространственного распределения вегетационных индексов на основе спутниковых данных высокого пространственного разрешения в течение периода вегетации является неотъемлемой частью мониторинга растительности, в том числе сенокосных угодий.

На рис. 6 представлены карты пространственного распределения индекса NDVI исследуемых полей № 34 и 35 в течение вегетационного периода (18.06, 10.07 и 27.08). В середине июня (18.06) растительность находится в активной фазе, в это время значения NDVI полей № 34 и 35 близки и достигают достаточно высоких величин – около 0.6–0.7 (рис. 6, а).

Рис. 6.

Карты пространственного распределения индекса NDVI сенокосных полей, построенные за даты: 18.06 (а), 10.07 (б) и 27.08 (в) по спутниковым данным Sentinel-2.

В начале июля (10.07) до сенокошения на отдельных площадках поля № 34 (выделено желто-красным цветом) показатели NDVI достигают более высоких значений (0.7–0.8) (рис. 6, б).

Доминирующий на обоих полях злак пырей ползучий формирует достаточно плотный травостой. Среднее проективное покрытие доминанта составляет 50%, в то же время на отдельных площадках поля № 34 покрытие пырея достигает 80%, что и обуславливает высокие показатели NDVI. Одновременно на поле № 35 (трехлетняя залежь) некоторые виды растений зацветают, в связи с чем величина NDVI начинает уменьшаться (выделено синим цветом).

В конце августа (27.08) на поле № 34, на участке 5 (выделено зеленым цветом) величина индекса NDVI повышенная за счет того, что трава была скошена в конце июля (25.07) и через месяц она снова выросла (рис. 6, в). На участке (6–9) сенокошение проводилось в августе (19.08 и 27.08), в результате чего величина индекса NDVI уменьшилась (обозначено синим цветом).

На поле № 35 в конце августа (27.08) величина NDVI падает за счет пожелтения растительности залежи, так как на этом поле сенокошения не было.

Таким образом, на основе рассматриваемых в данной работе вегетационных индексов (NDVI, ClGreen и NDRE), которые являются показателями фотосинтетической активности и NDMI, который является показателем содержания влаги в почве и листьях растений, построен алгоритм классификации сенокосных угодий и определения дат сенокошения. Алгоритм приведен для наиболее часто используемого индекса NDVI.

Для участков 1–9 строятся графики динамики NDVI в течение вегетационного сезона. Для определения дат сенокошения использовали классификацию типа дерево решений, основанную на использовании пороговых величин. Поиск дат сенокошения выполняется для значений NDVI в июле–августе, так как в более ранний период сенокошение на данной территории не проводится. Далее в алгоритме используются две пороговые величины: 1 – значение NDVI должно быть выше значений, полученных в конце апреля–начале мая. В этот период времени снежный покров отсутствует, рост растительного покрова не происходит. На участках присутствует стерня и остатки растительности с предыдущего периода вегетации. 2 – значение NDVI должно быть ниже пороговой величины 0.33. Величина данного порога определена на основании значений NDVI тестовых участков 1–3 (без сенокошения).

Сравнение дат сенокошения, определенных по спутниковым данным, с наземными датами покосов показало достоверность определения дат сенокошения по спутниковым данным. Для участков 1–3 отмечено постепенное уменьшение величины NDVI в течение вегетационного сезона, что приводит к выводу об отсутствии сенокошения. Действительно, по наземным данным на этих участках сенокошение не производилось. Для участков 4–9 отмечено резкое уменьшение величины NDVI в разные даты: для участков 4 и 5 – 25. 07, для участков 6 и 7 – 19.08 и для участков 8 и 9 – 27.08. Резкое уменьшение величины NDVI свидетельствует об уменьшении биомассы, т.е. скашивании травы. Даты сенокошения, определенные по спутниковым данным, подтверждены наземными данными.

Результаты определения дат сенокошения тестовых участков 1–9 представлены в табл. 3.

Таким образом, нам удалось различать даты скашивания травы. Как и ожидалось, облака и смешанные пиксели снижали точность обнаружения скашивания. Необходимо отметить отличие определения скашивания и использования поля под пастбище. При скашивании величина NDVI уменьшается резко, при выпасе величина NDVI снижается плавно.

Трудности в обнаружении скашивания связаны с применением на одном участке разных способов использования поля (временная залежь, тени от близко расположенного леса и т.д.). В этом случае есть преимущество для обнаружения сенокошения при использовании больших площадей и построении карт пространственного распределения вегетационных индексов (в данном случае NDVI на площадях 108 и 132 га).

Другие авторы обнаружили, что маскирование облаков имеет большое значение для идентификации кошения травянистых угодий по двум причинам. Во – первых, однодневные облачные наблюдения вызывают внезапное падение NDVI, которое можно спутать с покосом. Во – вторых, затяжная облачность препятствует обнаружению быстрых событий, таких как кошение травы. В благоприятных условиях (температура, влажность) трава может быстро отрастать, и величина NDVI возвращается в течение недели к уровню до кошения. Таким образом, даже еженедельные облачные периоды могут помешать обнаружению кошения (Kolecka, 2018).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате оценки возможности мониторинга сенокосных угодий на основе наземных спектрометрических данных и различных спектральных вегетационных индексов (NDVI, ClGreen, NDRE, NDMI), рассчитанных по спутниковым данным Sentinel-2 в течение вегетационного сезона 2018 г., сделаны следующие выводы:

– показана возможность распознавания сенокосных угодий по наземным спектрометрическим данным. Геоботанические исследования и данные наземной спектрофотометрии проводились одновременно в одно и то же время суток и использовались как отдельный этап мониторинга сенокошения.

– показана возможность распознавания сенокосных угодий и определения даты сенокошения по спутниковым данным. Отмечено падение величины вегетационных индексов (NDVI, ClGreen, NDRE и NDMI) в дату сенокошения (25.07.2018 г.), что подтверждается наземными данными.

– подтверждена достоверность возможности дешифрирования сенокосных полей по индексу NDVI. Показано, что даты сенокошения, определенные по спутниковым данным, хорошо согласуются с наземными датами сенокошения (25 июля и 27 августа).

– на основе рассматриваемых в данной работе вегетационных индексов (NDVI, ClGreen, NDRE и NDMI) построен алгоритм классификации сенокосных угодий и определения дат сенокошения. Алгоритм приведен для наиболее часто используемого индекса NDVI.

– построены карты пространственного распределения индекса NDVI сенокосных полей № 34 и 35 по спутниковым данным Sentinel-2 за даты (18 июня, 10 июля и 27 августа). Полученные карты позволяют выявлять сенокосные поля и дату сенокошения на больших территориях. Поля № 34 и 35 имеют площади 108 и 132 га соответственно.