Оценка мелиоративного состояния гидромелиоративной системы с использованием данных дистанционного зондирования земли и беспилотного летательного аппарата

Цель работы заключалась в обследовании участка оросительной системы средствами дистанционного зондирования земли и беспилотного летательного аппарата в соответствии с показателями мелиоративного состояния государственного учета земель. В задачи работы входили получение растровых изображений поля в ортогональной проекции, дешифрирование отртофотоплана и снимков дистанционного зондирования земли в различных спектральных каналах для сопоставления их с соответствующими показателями мелиоративного состояния. Приводятся методика оценки и показатели мелиоративного состояния оросительной системы. Используются три уровня оценки мелиоративного состояния: «Хорошее», «Удовлетворительное», «Неудовлетворительное». Используются нормализованный разностный вегетационный индекс NDVI, индекс влажности поверхности Земли LSWI и нормализованный разностный индекс засоления NDSI. Обследуемое поле расположено на территории Коломенского городского округа Московской области и орошается электроприводной машиной кругового действия «Reinke»©. В результате установлено, что засоленные земли отсутствуют («Хорошее» мелиоративное состояние), недопустимые глубины залегания грунтовых вод наблюдаются на 20…25% орошаемой территории («Удовлетворительное» состояние), площадь эродированных земель составила 4,7% («Удовлетворительное» состояние). Проведенное обследование участка оросительной системы показало, что в 2021 г. объект имел удовлетворительное мелиоративное состояние. Это может свидетельствовать о риске дальнейшего снижения мелиоративного состояния без соответствующих превентивных мероприятий. Отмечается, что обследование мелиоративных объектов средствами дистанционного зондирования земли и беспилотного летательного аппарата должно решать задачу по выявлению маркеров, свидетельствующих о рисках снижения мелиоративного состояния, и необходимости проведения исследований непосредственно на объекте, in situ. Крайне важно анализировать ретроспективную динамику и метеорологическую обстановку. В этом случае можно давать прогноз изменения мелиоративного состояния и оценивать эффективность проведенных мероприятий.

1. Экосистемный мониторинг водных ресурсов и мелиоративных объектов / Бородычев В.В., Дедова Э.Б., Сазанов М.А. и др. // Российская сельскохозяйственная наука. - 2017. - № 3. - С. 56-61.

2. Кац Д.М., Парфенова Н.И. Методические рекомендации по контролю за мелиоративным состоянием орошаемых земель. Вып. 2. - М.: ВНИИГиМ, 1982. - 108 с.

3. О мелиорации земель: Федеральный закон от 10 января 1996 г. № 4-ФЗ, с изм. от 27 декабря 2019 г. - [Электронный ресурс]. - URL: https://docs.cntd.ru/document/9015302

4. Мартынова А.Э., Солодянкина С.В. Факторный анализ классификации городских местообитаний на примере Свердловского округа города Иркутска // Экология и строительство. - 2019. - № 3. - C. 12-19. DOI: 10.35688/2413-8452-2019-03-002.

5. Захаров К.В., Медведков А.А., Борисов В.Ф. Фрагментация ландшафта и парковое благоустройство как факторы накопления тяжелых металлов в листьях березы // Экология и строительство. - 2020. - № 1. - C. 4-13. DOI: 10.35688/2413-8452-2020-01-001.

6. Влияние комплекса факторов среды на биомассу фитопланктона и зоопланктона в Черном море в весенний период / Крашенинникова С.Б., Минкина Н.И., Самышев Э.З. и др. // Экология и строительство.-2019.-№ 4. - C. 14-21. DOI: 10.35688/2413-8452-2019-04-002.

7. Касьянов А.Е. Маркерные участки цифровой мелиорации сельскохозяйственных земель // Экология и строительство. - 2020. - № 3. - C. 21-24. DOI: 10.35688/2413-8452-2020-03-003.

8. Xiang K., Yuan W., Wang L., Deng Yu. An LSWI-Based Method for Mapping Irrigated Areas in China Using Moderate-Resolution Satellite Data // Remote Sens. - 2020. - данных ДЗЗ и БЛА и разработки мер по их улучшению.Vol. 12(24), article id 4181: DOI: 10.3390/rs12244181.

9. Panek E., Gozdowski D. Relationship between MODIS Derived NDVI and Yield of Cereals for Selected European Countries // Agronomy. - 2021. - Vol. 11, article id 340. DOI: 10.3390/agronomy11020340.

10. Yan-Feng L.G., Richards D.R. Development of spontaneous vegetation on reclaimed land in Singapore measured by NDVI // PLoS ONE. - 2021. - Vol. 16(1), article id e0245220. DOI: 10.1371/journal.pone.0245220.

11. Khan N.M. et al. 2001. Mapping Salt-affected Soils Using Remote Sensing Indicators - A Simple Approach With the Use of GIS IDRISI / 22th Asian Conference on Remote Sensing: proceedings of the scientific conference. Singapore, 2001. 5 p.

12. О внесении изменений в приказы Министерства сельского хозяйства Российской Федерации от 22 октября 2012 г. № 558 и от 22 октября 2012 г. № 559: приказ Минсельхоза России от 28 сентября 2016 г. № 429. - [Электронный ресурс]. - URL: http://docs.cntd.ru/document/420379945

13. Об утверждении Административного регламента Министерства сельского хозяйства Российской Федерации по предоставлению государственной услуги по предоставлению сведений, полученных в ходе осуществления учета мелиорированных земель: приказ Минсельхоза России от 22 октября 2012 г. № 558, с изм. от 28 сентября 2016 г. - [Электронный ресурс]. - URL: https://docs.cntd.ru/document/902379413

14. Брыль С.В., Зверьков М. С. Методические рекомендации по применению методов дистанционного мониторинга на гидромелиоративных системах: Научно-методическое издание. - Коломна: ФГБНУ ВНИИ «Радуга», 2020. - 60 с.

15. Назаров Н.Н., Копытов С.В. Использование данных дистанционного зондирования в изучении перестроек речной сети (на примере верхней Камы) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2019. - Т. 16. - № 1. - С. 105-117.

16. Конюшкова М.В., Вышивкин А.А. 2009. Связь изображения на космических снимках Quickbird с растительностью, почвами и их засоленностью (Северный Прикаспий, район Джаныбекского стационара РАН) // Поволжский экологический журнал. - 2009. - № 1. - С. 35-46. - URL: http://www.sevin.ru/volecomag/issues/2009_1/PEJ_2009_1_35-46.pdf).