В рамках гранта РНФ отобраны почвенные и растительные образцы с тестовых площадок с различной обеспеченностью почвы азотом, магнием и серой. Произведена гиперспектральная съёмка.
Разработан способ дистанционного определения серы в посеве яровой пшеницы
Публикация на сайте Российского научного фонда (РНФ)
Ученые разработали способ дистанционного определения уровня серы в посеве пшеницы на основе данных дистанционного зондирования, получаемых при мульти- и гиперспектральной съемке. Благодаря технологии можно сильно удешевить и ускорить анализ сельскохозяйственных земель для адресного внесения удобрений, содержащих серу. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса».
Сера — важный питательный микроэлемент для растений. Внесение удобрений с серой повышает урожай сельскохозяйственных культур и улучшает его пищевую и кормовую ценность. Однако определить дефицит серы с помощью традиционных методов довольно дорого, поскольку нужно регулярно отбирать много почвенных образцов на полях. Дистанционные методы анализа могут охватить большие площади. Поэтому ученые ищут способы улучшить существующие технологии.
Ученые из Санкт-Петербургского государственного университета (Санкт-Петербург), Санкт-Петербургского государственного аграрного университета (Пушкин), Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (Санкт-Петербург) и Всероссийского научно-исследовательского института защиты растений (Пушкин) разработали метод дистанционного определения уровня серы при выращивании яровой пшеницы.
На поле с посевом пшеницы были заложены тестовые площадки с разной дозой внесения серосодержащего удобрения. В разные периоды роста и развития растений ученые проводили мульти- и гиперспектральную съемку тестовых площадок, в том числе с помощью беспилотного авиационного средства (БАС) «Геоскан» с привязкой к географическим координатам зоны съемки.
Ученые провели анализ данных, полученных при мульти- и гиперспектральной съемке с помощью различных математических методов. Всего было проанализировано 127 200 оптических измерений.
Для дальнейшего анализа исследователи разработали программное обеспечение, которое проверяло гипотезы о значимости различий групп данных в зависимости от стадии развития растения и уровня внесения серы.
«Пространственная неоднородность посевов, которая определяется дистанционно, обусловлена многими факторами — почвенными, климатическими, биологическими, технологическими и др. А также зависит от оптических свойств листьев, структуры растений и посевов.
Особое значение для дистанционного мониторинга имеют гиперспектральные данные ДЗЗ, отличительной особенностью которых является большое количество регистрируемых каналов. Это существенно увеличивает объем данных и как следствие сложность их хранения, обработки и анализа. Используя математические методы обработки большого количества данных, получаемых при спектральной съемке посева, а также сопряженные с ними наземные измерения, нам удалось «увидеть» серу — важный микроэлемент в питании растений.
В дальнейшем мы планируем использовать мульти- и гиперспектральные данные с запущенного в декабре 2025 года космического аппарата «Лобачевский» для поиска новых информативных каналов и их соотношений, позволяющих проводить дистанционный мониторинг сельскохозяйственных угодий», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Виктор Якушев, доктор сельско-хозяйственных наук, главный научный сотрудник СПбГУ, академик РАН.
Последние coбытия
Разработан способ дистанционного определения серы в посеве яровой пшеницы
Закладка тестовых площадок для мульти- и гиперспектральной съёмки на яровой пшенице
В рамках гранта РНФ заложены плановые полевые опыты с тестовыми площадками с различной обеспеченностью почвы азотом, магнием и серой. Собранные данные будут использованы также для проведения космического эксперимента со спутником “Лобачевский”.
Методы кластеризации для выявления зон однородности сельскохозяйственных посевов по данным ДЗЗ
В СПбГУ разработаны методические подходы к статистическому анализу данных при мульти- и гиперспектральной съемке сельскохозяйственных посевов в различные фенологические фазы развития растений и при различных стресс-факторах
Леону Аганесовичу Петросяну 85 лет!
Доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математической теории игр и статистических решений, легендарный декан факультета “Прикладная математика – процессы управления” СПбГУ, Леон Аганесович Петросян отмечает сегодня 85-летие!
Разработан способ дистанционного определения серы в посеве зерновых
В СПбГУ под руководством академика РАН Якушева В.П. разработан «Способ выявления информативных спектральных каналов для определения уровня серы в посеве пшеницы по данным дистанционного зондирования»
Завершены полевые работы на посеве яровой пшеницы в рамках гранта РНФ № 24-16-00203
Завершены полевые работы на посеве яровой пшеницы в рамках гранта РНФ № 24-16-00203 “Методология обработки данных дистанционного зондирования получаемых при мульти- и гиперспектральной съёмке посевов зерновых культур и сопряженных полевых измерений”
