Современные концепции дистанционного зондирования (стр. 4 из 4)

Собственно говоря, почти любая поступающая в хранилище информация может использоваться в качестве оперативной. На ее основе могут формироваться оперативные информационные продукты, например, если говорить о спутниковой информации, – двухнедельные композиты вегетационного индекса (рис. 3). Поступая далее в долговременное хранилище, она используется уже в качестве аналитических продуктов. Например, на основе архивных данных композитов вегетационного индекса за несколько лет проводится построение кривых хода вегетационного индекса за текущий год и сравнение их с кривыми хода за предыдущие года. На этой основе можно составлять прогноз развития сельскохозяйственных культур, используя метод года-аналога. Результаты такого сравнения, которые обрабатываются системным компонентом спутникового мониторинга по каждому из субъектов РФ, можно посмотреть на сайте (рис. 4). Аналогичным образом обрабатываются и представляются данные по фитосанитарной и ветеринарной обстановке территории РФ, информация по агроклиматическим параметрам.

3.3 Технические требования

В состав ГИС Федерального уровня входят разнообразные базовые и тематические наборы данных. Для их хранения, обработки, анализа, представления и распространения в принятых форматах используется настольные ГИС-продукты и серверное программное обеспечение разного назначения.

Состав доступных данных:

· топографическая основа 1:1 000 000;

· модель рельефа с разрешением 1 км;

· материалы космической съемки с разрешением 1 км;

· карта земельных угодий 1:4 000 000 (рис. 5);

· ландшафтная карта масштаба 1:2 500 000 и база данных к ней (рис. 6);

· карта растительности 1:4 000 000;

· почвенная карта 1:2 500 000 и база данных к ней с разделением по почвенным слоям и, погоризонтно, – данные агрохимии и физических параметров (рис. 7). В настоящее время производится постепенная замена этой карты на почвенную карту масштаба 1:1 000 000 (рис. 8);

· карта административного деления до уровня субъектов РФ;

· двухнедельные композитные изображения спутникового мониторинга на сельскохозяйственную зону РФ;

· статистические, климатические, фитосанитарные данные по субъектам РФ.

Основная масса данных федерального центра СДМЗ размещается на сервере геопространственных данных. В дополнение к ним может использоваться информация, предоставляемая региональными центрами СДМЗ.

В качестве базового программного ГИС-обеспечения используются продукты семейства ArcGIS. Оптимальным по функциональности клиентским программным пакетом на данном уровне является ArcInfo. Для более простых задач может использоваться ArcView. Для обработки космических снимков применяется ERDAS IMAGINE.

Рабочие форматы данных определяются применяемыми средствами базового ПО. На сервере геопространственных данных картографические данные хранятся в корпоративной базе геоданных под управлением ArcSDE в среде Microsoft SQL Server или Oracle. Космические снимки, растровые карты и регулярные цифровые модели рельефа доступны в форматах TIFF, GeoTIFF, ERDAS IMAGINE, для их хранения используются база геоданных и файловая структура. Табличные данные хранятся в Microsoft SQL Server. Для работы с документами применяется файловая структура и Microsoft SQL Server.

Для автономного рабочего места используются ресурсы компьютера, на котором работает специалист. Картографические данные хранятся в персональной базе геоданных в среде Microsoft Access и в виде шейп-файлов, растровые карты, снимки и ЦМР – в форматах TIFF, GeoTIFF, ERDAS IMAGINE. Для хранения табличных данных используются Microsoft Access и dBase, а для документов – файловая структура и приложения Microsoft Office.

3.4 Пример комплексного подхода к мониторингу сельскохозяйственных территорий

В данном подходе подразумевается использование космических снимков среднего и высокого разрешения со спутников Terra, Aqua, Landsat, IRS. Спутники Terra и Aqua позволяют получать информацию на обширные территории в тысячи квадратных километров дважды в день, что способствует оперативной оценке сельскохозяйственных угодий в масштабах 1:3 500 00–1:1 000 000. Спутники Landsat и IRS позволяют получать детализированную информацию с частотой 2 раза в месяц и проводить исследования территории в масштабном ряду 1:15 000–1:300 000.

Мониторинг сельскохозяйственных территорий:

Октябрь–март

1. Изучение динамики снежного покрова.

2. Оценка влагонакопления.

3. Оценка паводковой ситуации.

4. Оценка готовности угодий к следующему сезону.

Апрель–май

1. Определение площади пашни, занимаемой озимыми культурами.

2. Определение площади земель без осенней послеуборочной обработки почвы.

3. Оценка состояния озимых культур для выявления и определения площади ареалов деградированных и погибших озимых.

4. Определение площади земель, на которых проведены инженерно-мелиоративные мероприятия. Оценка качества проведения осушительной мелиорации.

5. Определение площади земель, занятых сельскохозяйственными культурами.

6. Определение степени увлажнения почв.

7. Определение температуры поверхности.

Июнь–июль

1. Определение площади земель под зерновыми, пропашными и техническими культурами.

2. Оценка состояния всходов культур.

3. Выявление очагов повышенной засоренности зерновых культур.

4. Определение площади паров (пары — поля, не занятые сельскохозяйственными культурами, находящиеся в стадии восстановления).

5. Оценка степени засоренности паров. Определение площади паров, требующих проведения противосорняковых мероприятий.

6. Выявление очагов поражения зерновых культур вследствие стихийных явлений (град, ливни, ураганы, засуха, пожары).

7. Динамика сенокосных работ. Определение площади скошенных сенокосных угодий.

8. Оперативная оценка состояния растительности, оценка фитомассы урожая.

9. Проведение работ по определению участков, требующих внесения удобрений и ядохимикатов в почву для повышения продуктивности сельскохозяйственных культур.

10. Мониторинг и оценка качества оросительных работ.

11. Прогнозирование и предварительная оценка урожайности.

Август–сентябрь

1. Мониторинг уборочных работ.

2. Оценка готовности угодий к следующему сезону.

Космические снимки высокого разрешения позволяют решать задачи исследования гидрологического режима почв, установления источников и границ обводнения, выделения (по косвенным признакам) ареалов распространения различных видов растений. Данные дистанционных измерений помогают следить за состоянием естественных угодий, пастбищ и сенокосов, выявлять и контролировать развитие эрозионных процессов и вырабатывать противоэрозионные мероприятия.

Таким образом, начавшееся активное внедрение методов решения задач с помощью данных дистанционного зондирования поднимает сельскохозяйственное производство на качественно новый уровень.

4. Заключение.

Как можно понять из вышеизложенного, система постепенно развивается и по структуре, и по содержанию. В 2006 году был проведен комплекс мероприятий, направленных на сбор, получение и обработку данных сельскохозяйственного назначения, на адаптацию стандартных и создание новых программных продуктов для обработки первичных данных. Большое внимание уделялось расширению возможностей оперативного спутникового мониторинга и подготовке различных цифровых картографических продуктов и метаданных. То есть, фактически, все работы ведутся в рамках общей структурно-информационной и технологической модели, показанной на рис. 1, и направлены на последовательное построение и ввод в действие компонентов СДМЗ.

5. Библиографический список.

1. Потапов А.А. Фракталы в радиофизике и радиолокации. М.: Логос, 2002. 664

2. Бункин Б.В., Гассанов Л.Г., Опаленов Ю.В. и др. Радиолокационное устройство

3. Положение о Министерстве сельского хозяйства РФ (ППРФ от 24 марта 2006 г. № 164)

4. Журнал «Пространственные данные» № 4 2009 г.

5. Жургал «Макс» № 3-4 2009 г

6. Виноградов Б.В., Кондратьев К.Я. Космические методы землеведения.: Гидрометеоиздат, 1971. 190 с.

7. Бурша М. Основы космической геодезии. М., 1971-1975 Дистанционное зондирование в метеорологии, океанологии и гидрологии.

8. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. - М.:Мир, 1982. Кн. 2.

9. Потапов Н.А. «Исследование природных ресурсов (на примере Республики Бурятия)» автореферат, Москва 2000 год

10. Гарбун. Гершен. :”Космические ошибки дистанционного зондирования”

11. И.К.Лурье, А.Г.Косиков. Теория и практика цифровой обработки изображений.- М.: «Науный мир», 2003.-267 с.

12. Павлов А. Планета Земля // Upgrade, 2008. №50. С. 40-43.

13. Гершензон О.Н. «Изображение земли из космоса примеры и применение» 2005

Интернет источники:

1. http://www.dataplus.ru

2. gis-lab.info

3. terra.nasa.gov

4. www.geogr.msu.ru