УДК 63238:633.1 ; 528.8.042.3

ТЕХНОЛОГИЯ ДЕШИФРИРОВАНИЯ УЧАСТКОВ ЯРОВОЙ ПШЕНИЦЫ ПОРАЖЕННЫХ СЕПТОРИОЗОМ И БУРОЙ РЖАВЧИНОЙ

Бекмухамедов Н.Э.1, Карабкина Н.Н.1, Жумабекова Р.1
1Институт космических исследований имени академика У.М.Султангазина

Аннотация
В работе разработаны показатели и параметры дистанционного мониторинга распространения и развития особо опасных болезней яровой пшеницы. Проведена тематическая обработка ретроспективных спутниковых данных. С помощью вегетационного индекса NDVI, выделены участки посевов яровой пшеницы зараженных грибковыми болезнями на средней и максимальной стадии развития фитопатогена. Для раннего обнаружения зараженных посевов яровой пшеницы, использовался индекс эффективности использования света PRI.

Ключевые слова: бурая ржавчина, септориоз, яровая пшеница


TECHNICS FOR INTERPRETATION OF SPRING WHEAT AREAS AFFECTED BY BROWN RUST AND SEPTORIA

Bekmukhamedov N.E.1, Karabkina N.N.1, Zhumabekova R.1
1Academician U.M. Sultangazin Institute for Space Research

Abstract
During this work indicators and parameters for remote monitoring of spread and progress of high-risk disease of spring wheat were developed. Thematic processing of retrospective satellite data was performed. Spring wheat areas infected by fungal diseases on the average and maximum stage of phytopathogen were allocated using the NDVI vegetation index. PRI light use efficiency was used for early detection of infected spring wheat.

Рубрика: Общая рубрика

Библиографическая ссылка на статью:
Бекмухамедов Н.Э., Карабкина Н.Н., Жумабекова Р. Технология дешифрирования участков яровой пшеницы пораженных септориозом и бурой ржавчиной // Сельское, лесное и водное хозяйство. 2013. № 11 [Электронный ресурс]. URL: http://agro.snauka.ru/2013/11/1224 (дата обращения: 26.01.2017).

Технология дешифрирования участков яровой пшеницы пораженных септориозом и бурой ржавчиной

Бекмухамедов Н.Э., Карабкина Н.Н.Жумабекова Р.,«Институт космических исследований имени академика У.М.Султангазина»

Мировой практический опыт показывает, что использование методов дистанционного зондирования дает особо впечатляющие результаты при мониторинге посевов сельскохозяйственных культур.

В работе предусматривалось разработать показатели и параметры дистанционного мониторинга распространения и развития особо опасных болезней яровой пшеницы. Исследовать закономерности взаимосвязей между дистанционным зондированием и состоянием зараженных посевов яровой пшеницы. Поставленная проблема решалась путем тематической обработки спутниковых данных различного пространственного разрешения, изучения с привлечением данных наземных обследований. 

Анализ состояния посевов зерновых культур по спутниковым данным проведен по ретроспективным данным. Для характеристики состояния растительности по данным дистанционного зондирования из космоса использован вегетационный индекс NDVI. Метод его расчета базируется на различии отражательной способности зеленой биомассы в видимом (VIS) и ближнем инфракрасном (NIR) диапазонах спектра. Нормализованный дифференциальный вегетационный индекс NDVI вычисляется по формуле NDVI = (NIRVIS) / (NIR + VIS). В результате многочисленных экспериментов исследователями показано, что значения NDVI хорошо коррелируют с такими характеристиками растительного покрова, как индекс площади листьев, коэффициент проективного покрытия и чистая первичная продуктивность.

С увеличением значений перечисленных параметров растут и значения NDVI, но зависимость эта линейна только в определенном интервале. Уже при содержании хлорофилла выше 3-5 мг/см2 и индексе площади листового покрытия выше 4-5 наблюдается эффект насыщения NDVI. Однако этот эффект нетипичен для условий неполивного земледелия в северном Казахстане.

В исследованиях были использованы данные низкого пространственного разрешения TERRA/MODIS (250м). Эти спутниковые системы выбраны как наиболее экономичные с максимальным числом повторяемости космической съемки над выбранными участками.

По распределению вегетационного индекса NDVI распознавались участки со здоровой растительностью (поглощение электромагнитного излучение в красном диапазоне спектра и отражение большей часть в ближнем инфракрасном интервале) и угнетённые или больные растения (отражение в видимом и меньше в ближнем инфракрасном каналах).

Для получения достоверных данных учитывался ряд факторов:

Атмосферные эффекты. Состояние атмосферы (в частности, наличие водных паров и аэрозолей) могут оказывать значительное влияние на измерения, произведенные из космоса. Следовательно, результат измерений может быть неверно интерпретированы, если данные факторы не принимаются во внимание.

Облачность закрывает земную поверхность, и ее наличие препятствует дистанционному зондированию в оптическом и тепловом диапазонах. Кроме того, тонкая облачность или облака с линейными размерами меньше, чем диаметр площади регистрируемой сенсором, могут существенно влиять на измерения. Сходным образом тени облаков могут сильно влиять на результаты измерений.

Почвенные эффекты. Спектральные характеристики почвы сильно зависят от поверхностного увлажнения. На участках с неполным покрытием почвы растительностью величина NDVI будет изменяться вследствие колебаний влажности почвы, а не только состояния зеленой биомассы.

Спектральные эффекты. Поскольку каждый сенсор имеет собственные характеристики и производительность, в частности – положение на орбите, ширину спектральных каналов и пространственное разрешение, величины NDVI для одного и того же участка могут различаться для измерений, полученных разными инструментами.

В силу вышеуказанных причин, вегетационный индекс NDVI использовался с учетом возмущающих факторов в количественном приложении, которое требует заданного уровня точности.

Методы оценки состояния растительности на основе индексов вегетации достаточно  просты и эффективны. Для корректного их использования в конкретных регионах требуется адаптация к местным природным и погодным условиям, что подразумевает уточнение диапазонов изменения, области насыщения спектральных характеристик растительного покрова, оценка влияния атмосферы и выбор способа ее коррекции и т.д. В настоящем исследовании изучены спектральные характеристики посевов зерновых культур в различной степени пораженных грибковыми болезнями. На рисунке 1 приведены графики динамики NDVI здоровых и пораженных септориозом растений яровой пшеницы. Анализ вегетационных индексов был проведен для влажных зон, характеризующихся  в июле месяце значениями гидро термического коэффициента (ГТК) больших 1.0 и наибольшим количеством (более 20) суток с повышенной влажностью воздуха свыше 65%. По результатам анализа можно отметить несколько особенностей в динамике  вегетационного индекса. Пораженные септориозом растения- это слабый рост зеленой массы в июле и резкое уменьшение значений индекса NDVI в первой декаде августа, когда зерновые посевы на севере Казахстана еще находились в фазе колошение – цветение или начало молочной спелости. Очевидно, это связано с уменьшением площади зеленого листового покрытия, уменьшением фотосинтетической активности.

Рисунок 1- Динамика вегетационного индекса здоровых и пораженных септориозом растений яровой пшеницы

Ретроспективный анализ вегетационных индексов в зонах со слабой, умеренной, сильной и очень сильной (эпифитотий) пораженностью зерновых культур ржавчиной и пятнистостями листьев за 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2008, 2009, 2011 годы показал аналогичные закономерности сезонного изменения индекса NDVI. Так, в зонах слабой и умеренной степенью пораженности грибковыми болезнями зерновых культур в 1999, 2003,2008, 2009 годах отмечается увеличение значений вегетационного индекса до 0,5 и выше в июле месяце и постепенное уменьшение до 0,4 в августе, показанных на рисунке 2. Однако в динамике вегетационного индекса 2000, 2001, 2011 годов, когда наблюдалась вспышка и распространение грибковых болезней с пораженностью зерновых культур до 75% – 100%, наблюдается слабое развитие значение индекса 0,35-0,4 и резкое уменьшение его значений уже в третьей декаде июля.


Рисунок 2- Ретроспективный анализ динамики вегетационного индекса NDVI посевов яровой пшеницы северо-казахстанской области

Анализ данных дистанционного зондирования показал, что существует тесная связь между динамикой изменения спектральных характеристик посевов зерновых культур в период их активной вегетации и степенью их пораженности грибковыми болезнями.

На основании вышеизложенного, разработана технология картирования пораженных посевов зерновых культур. Технология основывается на совмещении рассчитанных по данным космической съемки Terra/Modis вегетационных индексов NDVI за период июль-август со спутниковой маской зерновых культури контурами ГТК в среде ArcGIS . По результатам выделены зоны с высоким риском повторения болезней, рисунки 3,4,5,6.


Рисунок 3- Пораженность зерновых культур ржавчиной и пятнистостями в 2000 году

Рисунок 4- Пораженность зерновых культур ржавчиной и пятнистостями в 2001 году

 

Рисунок 5- Пораженность зерновых культур ржавчиной и пятнистостями в 2002 году

Рисунок 6- Пораженность зерновых культур ржавчиной и пятнистостями в 2011 году

            В 2001 году массовая вспышка грибковых болезней посевов яровой пшеницы отмечена в Кустанайской и Северо-Казахстанской областях. В 2002 году массовая вспышка грибковых болезней отмечена в Акмолинской и Карагандинской областях. Снижение урожая за счет роста грибковых болезней достигала до 30%.  Так 2001 год практически во всех регионах дает значение вегетационного индекса ниже 0,3 в первой декаде августа.

По данным исследований, на основании вегетационного индекса NDVI, была построена карта значений вегетационного индекса за период июль-август 2013 года (рисунок 7).


Рисунок 7 – Карта вегетационного индекса NDVI северных областей Казахстана

Проведена оценка риска возможных вспышек грибковых болезней. Выделены территории, где значения вегетационного индекса менее 0,300. Данные территории представляют угрозу заражения грибковыми болезнями посевов яровой пшеницы в 2013 году. По данным наземного обследования основными болезнями посевов яровой пшеницы на севере Казахстана в 2013 году были септориоз и бурая ржавчина. По результатам исследований были выделены территории с максимальной, умеренной и слабой степенью поражения болезнями (рисунок 8).


Рисунок 8 – Карта степени заражения посевов яровой пшеницы в2013 году, в северных областях Казахстана.

Таким образом, технология спутниковой оценки территорий подверженных заражению грибковыми болезнями у посевов зерновых культур подтверждает наши данные, полученные наземными обследованиями в 2013 году. Согласно совместному анализу данных ДЗЗ и наземным наблюдениям отмечены вспышки грибковых болезней на севере Костанайской области, в западной части Северо-Казахстанской области, в центральных районах Акмолинской области.

Для раннего распознавания болезней яровой пшеницы по данным TERRA/MODIS в исследованиях был проанализирован индекс эффективности использования света Light Use Efficiency:

Photochemical Reflectance Index

PRI= (P531-P570)/(P531+P570)

Данный фотохимический индекс отражения разработан для измерения эффективности использования световой энергии растениями чувствителен к изменениям пигментов в листовой пластине. Изменение индекса свидетельствует о фотосинтетической активности растений и эффективность использования света. Он используется в исследованиях растительности и стрессовой ситуации растений. Значение индекса находятся в диапазоне от -1 до 1. Общий диапазон для зеленой растительности от -0,2 до 0,2.[1] Но данный индекс разработан для гиперспектральных данных и не адаптирован к широкополосным радиометрам. В исследованиях была произведена попытка адаптировать данный индекс к данным низкого пространственного разрешения TERRA/MODIS с разрешением 250 м.

PRI = bdref+bd11/bdref−bd11

где bdref = MODIS spectral band 1 (620-670 nm), 4 (545-565 nm), 12 (564-556 nm).

bd11 = MODIS spectral band 11 (526-536 nm)

В качестве P531 использовали вариант с первым, четвертым и двенадцатым каналом радиометра. В качестве P570 использовали 11 канал. На рисунках 9,10,11 изображены полученные карты.


Рисунок 9 – Значение индекса PRI с первым каналом MODIS, spectral band 1 (620-670 nm)


Рисунок 10 – Значение индекса PRI с четвертым каналом MODIS, spectral band 4

(545-565 nm)


Рисунок 11 – Значение индекса PRI с четвертым каналом MODIS, spectral band 12

(564-556 nm)

Вариант определения индекса PRI с первым каналом MODIS spectral band 1 (620-670 nm) (рисунок 9) выделил участки яровой пшеницы подверженных заражению на ранней стадии развития болезней. Но данная методика определения ранней стадии заражения посевов яровой пшеницы еще не достаточно доработана. С помощью индекса PRI выделяются участки подверженные любым видам стресса растений. Это не только болезни, но и участки подверженные засухе или наоборот заболоченные места.

Таким образом с помощью вегетационного индекса NDVI, выделяются участки посевов яровой пшеницы зараженных грибковыми болезнями на средней и максимальной стадии развития фитопатогена.  Для более раннего обнаружения зараженных посевов яровой пшеницы, использовался индекс эффективности использования света PRI. Который позволяет выделить посевы подверженные стрессовым воздействиям. На выделенных территориях, с помощью значений ГТК, можно откалибровать территории подверженных заражению.


Библиографический список
  1. Penuelas, J., F. Baret, and I. Filella, 1995. Semi-Empirical Indices to Assess Carotenoids/Chlorophyll-a Ratio from Leaf Spectral Reflectance. Photosynthetica., р.221-230.


Все статьи автора «Бекмухамедов Н.Э.»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: