Використання даних супутникової зйомки в системах точного землеробства

Abstract

Статтю присвячено питанню використання даних космічної зйомки в цілях реалізації систем точного землеробства. Зосереджено увагу на необхідності імплементації даних дистанційного зондування та геоінформаційних принципів в системі агротехнічних заходів та сучасних агрегатів. Дані супутникової зйомки вже використовуються розвиненими країнами світу для цілей дозованого внесення добрив і меліорантів, що позитивно відображається не екологічній безпеці та заощаджує кошти на витрати під час проведення агрозаходів. В статті зазначено, що неоднорідність та структуру ґрунтового покриву кожного конкретного поля можна оперативно та достовірно оцінити на основі супутникового знімка, якщо під час зйомки поверхні поля не була вкрита рослинністю, або сільськогосподарська рослинність перебувала на перших стадіях вегетативного розвитку. Неоднорідність просторового розподілу поживних елементів на полях можна також оцінювати через стан сільськогосподарської рослинності, дешифруючи особливостями зображення супутникового знімка. Вміст поживних речовин в ґрунтів (кількість азоту, фосфору, калію, гумусу, заліза тощо) та їхній перерозподіл в межах окремих полів можна оцінювати не лише за космічними зображеннями, а й на основі цифрових картограм цих елементів, що створено за лабораторно-аналітичними даними, цифровими моделями рельєфу та іншою вхідною інформацією.

Статья посвящена вопросу использования данных космической съёмки в целях реализации систем точного земледелия. Акцентировано внимание на необходимости имплементации данных дистанционного зондирования и геоинформационных принципов в системе агротехнических мероприятий и современных агрегатов. Данные спутниковой съёмки уже используются передовыми странами мира для целей дозированного внесения удобрений и мелиорантов, что позитивно отражается на экологической безопасности и экономит средства на затраты при проведении агромероприятий. В статье отмечено, что неоднородность и структуру почвенного покрова каждого конкретного поля можно оперативно и достоверно оценить на основе спутникового снимка, если во время съёмки поверхность поля не была укрыта растительностью, или сельскохозяйственная растительность находилась на первых стадиях вегетативного развития. Неоднородность пространственного распределения питательных элементов на полях можно также оценивать по состоянию сельскохозяйственной растительности, дешифрируя особенности изображения спутникового снимка. Содержание питательных веществ в почве (количество азота, фосфора, калия, гумуса, железа) и их горизонтальное перераспределение в пределах отдельных полей можно оценивать не только по космическим изображениям, а и на основе цифровых картограмм этих элементов, которые составлены по лабораторно-аналитическим данным, цифровым моделям рельефа и другой начальной информации.

The article focuses on the use of space imagery data in order to implement precision farming systems. It should be noted about the need to implement the remote sensing and geographic information system principles in agricultural activities and modern aggregates. The satellite imagery data have already been used by the advanced countries of the world for the purpose of dosing fertilization and that has a positive effect on the environmental safety and saves money on expenses during agronomic activity. The article notes that you can quickly and reliably estimate the heterogeneity and the structure of soil cover of each field with the help of satellite images, if during the shooting the field surface was not covered with vegetation, or agricultural vegetation was in the first stages of vegetative development. The heterogeneity of the spatial distribution of nutrients in the fields can also be assessed by agricultural vegetation with decoding features images of satellite imagery. The nutrient content of the soil (amount of nitrogen, phosphorous, potassium, humus, iron) and their horizontal redistribution within the individual fields can be evaluated not only by space images, and on the basis of digital cartogram of these elements, which are made on laboratory analytical data, digital elevation models and other information.