Все более значительное внимание уделяется такому актуальному направлению, как дистанционный мониторинг экосистем на основании анализа данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).
А.Н. КРЕНКЕ, научный сотрудник лаборатории биогеографии, кандидат географических наук, Институт географии РАН И.И. ПЕТРОВ, руководитель Управления геоинформационных систем и ресурсов, кандидат экономических наук, Аналитический центр Минсельхоза России
О.В. КОЙНОВА, советник директора по развитию, Московский государственный университет геодезии и картографии
РАЗВИТИЕ СРЕДСТВ КОСМИЧЕСКОГО мониторинга и информационных технологий позволяет в промышленных масштабах использовать данные ДЗЗ для эффективного использования земель сельхозназначения, в частности, для контроля за их качественным и количественным состоянием. Оперативный мониторинг больших площадей позволяет идентифицировать возникающие изменения для более адресного их изучения. «Единая федеральная информационная система о землях сельскохозяйственного назначения и землях, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства в составе земель иных категорий» (ЕФИС 3CH), предназначена для обеспечения актуальными и достоверными сведениями о таких землях, включая данные об их местоположении, состоянии и фактическом использовании.
Авторизация пользователей ЕФИСЗСН позволяет вести сбор, агрегацию данных как в пределах границ каждого поля, земель по муниципальному образованию и субъекту Федерации, так и собирать отраслевые верифицированные, геопривязанные сведения о землях сельхозназначения на федеральном уровне.
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) применяются в различных отраслях народного хозяйства, в том числе в сельском хозяйстве. К сильным сторонам применения технологий ИИ следует отнести повышение производительности труда в отраслях сельского хозяйства, повышение эффективности управленческих решений, а также повышение доступа к информации, расширение возможностей человека на рабочем месте и появление новых профессий. Основные возможности связаны с различными техническими прорывами, в частности, с машинным обучением, использованием нейронных сетей, больших данных и др. Технологии ИИ позволят оптимизировать производство продуктов питания во всем мире и снизить остроту проблемы глобального голода.
Для применения искусственного интеллекта в определении границ полей и посевов сельхозкультур для последующего внедрения ЕФИС ЗСН были проведены совместные исследования специалистов Аналитического центра Минсельхоза России, Московского государственного университета геодезии и картографии и Института географии РАН по выявлению инвариантных состояний агроландшафтов на основе иерархического факторного анализа дистанционной информации.
Для исследований был выбран Большеглушиц- кий район Самарской области. Общая площадь сельхозугодий района - 235 тыс. га. Реки в районе (кроме р. Большой Иргиз) маловодны и имеют нестабильный сток. Климатические условия засушливые, летом наблюдаются высокие температуры с малым количеством осадков и сильными иссушающими ветрами. Основные почвы - степной чернозем и южные карбонатные почвы. Эрозионная сеть характеризуется лугово-черноземными почвами и почвами надпойменных террас. Район представляет собой комбинацию богатых черноземных почв высокой степени инсоляции в вегетационный период и малого количества воды. Эти условия дают возможность эффективно выращивать зерновые культуры: озимую рожь, яровую пшеницу, ячмень. При этом качество планирования использования земель приобретает особую роль. В условиях низкого увлажнения ошибки в использовании почвенных ресурсов приводят к тяжелым и трудноисправимым последствиям: переуплотнению почв, выносу органической фракции и др. Существенную опасность представляют также эрозионные процессы.
Согласно исследованиям, были рассчитаны интегральные факторы для двух периодов: современный (2018-2020 гг.) и ретроспективный (2008-2010 гг.). Чтобы выявить связи между полученными через ДЗЗ агроэкологическими разностями и типами почв, определенными в поле, использовался метод анализа соответствий. По результатам анализа становится возможным определить агроэкологические показатели с точки зрения почвенных типов и классов почв. Полученный результат представлен на рис. 1.
В результате эксперимента получен однозначный ответ о перспективах использования ИИ для нужд сельского хозяйства. Использование цифровых технологий позволит перейти к новой реальности работы в сельском хозяйстве, получать точную, актуальную и своевременную информацию о состоянии ЗСН, наладить прогнозные показатели для планирования своей деятельности. При интеграции данных ИИ и ЕФИС ЗСН возможно получить не только функционал агроэкологического контроля, но и сильное подспорье для сельхозтоваропроизводителей.
Источник: Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, Информационный бюллетень, Аграрный пульс великой страны, 03/2021, страница 30-31
