RSAU-MTAA
Electronic Library

     

Details

Title: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ GOOGLE EARTH ENGINE ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ АГРОЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ НА ПРИМЕРЕ АГРОЛАНДШАФТОВ МОСТОВСКОГО РАЙОНА КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ = USING GOOGLE EARTH ENGINE FOR THE PURPOSES OF AGROECOLOGICAL ASSESSMENT OF LANDS ON THE EXAMPLE OF AGROLANDSCAPES OF MOSTOVSKIY DISTRICT OF KRASNODAR KRAI // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии / Izvestiya of Timiryazev Agricultural Academy: Научно-теоретический журнал Российского государственного аграрного университета - МСХА имени К.А. Тимирязева. – 2024. – Вып. 6
Creators: ПРОХОРОВ А.А.; БОРИСОВ Б.А.; ЕФИМОВ О.Е.; КАЩЕНКО Г.А.; ПЕТРОВ В.Н.
Imprint: Москва: РГАУ-МСХА имени К.А.Тимирязева, 2024
Collection: Журнал «Известия ТСХА»
Subjects: Агрохимия — Почвоведение — Экология; анализ данных; проектирование систем земледелия; оценка земель; агроклиматический потенциал; почвенно-ландшафтное обследование; data analysis; farming system design; land assessment; agroclimatic potential; soil-landscape survey
UDC: 631.452
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.26897/0021-342X-2024-6-12-21
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: All documents
Record key: RU/ЦНБ имени Н.И. Железнова/EPERIODIKA/EPERIODIKA-20250109-45078

Allowed Actions: Read Download (3.9 Mb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

На примере разработки проекта адаптивно-ландшафтных систем земледелия (АЛСЗ) для предприятия, локализованного в Мостовском районе Краснодарского края, описаны возможности использования веб-платформы Google earth engine как инструмента работы с пространственными данными. Представлен перечень возможностей сервиса, которые предлагается использовать для оптимизации процесса агроэкологической оценки земель сельскохозяйственного назначения. Описаны основные наборы данных каталога GEE, использование которых позволяет получать предварительную информацию о пространственной неоднородности участков и об их агроклиматическом потенциале. Рассмотрен способ построения среднемноголетних картограмм продуктивности по спутниковым снимкам Sentinel- 2 MSI-2A с использованием вегетационных индексов NDVI и MCARI при их агрегировании. При полевой верификации картограмм среднемноголетней продуктивности было установлено, что в большинстве случаев зоны устойчивой низкой вегетации растений за период 2015–2023 гг. соответствовали контурам переувлажненных луговато-черноземных почв, которые в условиях предгорий Кавказа и избыточного количества осадков (в среднем 876 мм в год в соответствии с данными ERA-5 land) являлись худшими землями на территории предприятия, что выражалось в снижении продуктивности культур на них. Достигнутые результаты получены благодаря использованию сервиса GEE для анализа агроэкологических условий. В рамках разработки проектов АЛСЗ использование платформы позволяет решать ряд аналитических задач и обеспечивает высокую скорость и качество получения данных. //The possibilities of using the Google Earth Engine web platform as a tool for working with spatial data are described using the development of the Adaptive Landscape Farming Systems (ALFS) project for enterprises in the Mostovskiy district of Krasnodar Krai as an example. The list of service features for optimizing the process of agroecological assessment of agricultural land is presented. The main datasets of the GEE catalog are described, the use of which allows to obtain preliminary information on the spatial heterogeneity of lands and their agroclimatic potential. The method of generating average annual productivity cartograms from Sentinel-2 MSI-2A satellite images using NDVI and MCARI vegetation indices with their aggregation is considered. During the field verification of the average annual productivity cartograms it was found that in most cases the zones of stable low vegetation of plants for the period 2015–2023 corresponded to the contours of over-watered meadow-chernozem soils. In the conditions of the Caucasian foothills and excessive precipitation (average 876 mm per year according to ERA-5 land data) they were the worst lands on the territory of the enterprise, which was expressed in the reduction of crop productivity. The results obtained were obtained by using the GEE service for the analysis of agro-ecological conditions. Within the framework of the ALSW project development, the use of the platform helps to solve a number of analytical tasks and ensures high speed and quality of data acquisition.

Document access rights

Network User group Action
RSAU-MTAA CSL Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Usage statistics

stat Access count: 68
Last 30 days: 20
Detailed usage statistics