СОЗДАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ ОПХ "КУРАГИНСКОЕ" : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2022

Идентификатор DOI: 10.36718/1819-4036-2022-1-13-20

Ключевые слова: precision farming, database, thematic maps, vegetation indices, точное земледелие, база данных, тематические карты, вегетационные индексы, Planet Scope

Аннотация: Цель исследования - создание базы данных для точного земледелия на примере ОПХ «Курагинское» и анализ сезонной вегетации за период 2019-2020 гг. на основе ДДЗ Planet Scope. Объектом исследования является территория ОПХ «Курагинское» Курагинского района Красноярского края. В качестве исходной информации взяты наземные данные и данныПоказать полностьюе дистанционного зондирования, в исследовании также использовались почвенно-агрохимические обследования, информация о произрастающих культурах и полученной урожайности за 2019-2020 гг. Данные дистанционного зондирования представлены спутниковыми данными Planet Scope с высоким пространственным разрешением 3 м. Вся исходная табличная, графическая и картографическая информация территории ОПХ «Курагинское» была систематизирована, упорядочена, а также преобразована в геопространственную базу данных с использованием программного обеспечения QGIS. База данных ОПХ «Курагинское» содержит цифровые тематические карты полей, почвенного покрова, агрохимические картограммы по подвижному фосфору, калию, гумусу и кислотности почвы. Были получены тематические карты вегетационных индексов NDVI, VARI, CI Green для каждого поля за 2019-2020 гг. Проведен анализ сезонной динамики вегетации полученных индексов, для каждого поля и культур определены отличия спектральных характеристик. Разработана система сбора, хранения и обработки данных по сельскохозяйственным объектам, представленная в виде геопространственной базы данных. Такой подход обеспечивает доступ к сгенерированной базе данных через веб-сервисы, способствует внедрению технологий точного земледелия среди широкого круга пользователей и предоставляет различные возможности в совместной работе специалистов. The purpose of the study is to create a database for precision farming using the example of the Kuraginskoye experimental production facility (EPF) and to analyze the seasonal growing season for the period 2019-2020 based on remote sensing data Planet Scope. The object of the study is the territory of the Kuraginskoye experimental production facility of the Kuraginsky District of the Krasnoyarsk Region. Ground data and remote sensing data were taken as the initial information; the study also used soil-agrochemical surveys, information on growing crops and the obtained yield for 2019-2020. Remote sensing data are represented by Planet Scope satellite data with a high spatial resolution of 3 m. All original tabular, graphical and cartographic information of the Kuraginskoye production facility was systematized, organized, and also converted into a geospatial database using QGIS software. The database of Kuraginskoe production facility contains digital thematic maps of fields, soil cover, agrochemical cartograms for mobile phosphorus, potassium, humus and soil acidity. Thematic maps of vegetation indices NDVI, VARI, CI Green were obtained for each field for 2019-2020. The analysis of the seasonal dynamics of the vegetation of the obtained indices is carried out, for each field and crops the differences in spectral characteristics are determined. A system for collecting, storing and processing data on agricultural objects has been developed, presented in the form of a geospatial database. This approach provides access to the generated database through web services, promotes the introduction of precision farming technologies among a wide range of users, and provides various opportunities for specialists to work together.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вестник КрасГАУ

Выпуск журнала: 1

Номера страниц: 13-20

ISSN журнала: 18194036

Место издания: Красноярск

Издатель: Красноярский государственный аграрный университет

Персоны

  • Ерунова Марина Геннадьевна (Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр СО РАН»)
  • Симакина Анна Сергеевна (Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр СО РАН»)
  • Якубайлик Олег Эдуардович (Институт вычислительного моделирования СО РАН)

Вхождение в базы данных