Мультиспектральные изображения агроландшафтов как инструмент выявления неоднородности почвенного плодородия

В настоящее время технологии дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) активно используются во всем мире для решения различных задач сельскохозяйственного производства. Они применяются в целях картографирования почвенного покрова, различных видов мониторинга состояния посевов и почв, агроэкологической оценки территорий, проектирования систем земледелия [1–7].

Агроландшафты, как антропогенно-преобразованные геокомплексы, неоднородны по своей компонентной и морфологической структуре: рельефу, почве, гидрологическим и микроклиматическим особенностям. Эта неоднородность отражается на продуктивности сельскохозяйственных культур и обусловливает ее пространственную вариабельность в пределах поля.

Мультиспектральные изображения поверхности агроландшафтов, полученные с космических и беспилотных летательных аппаратов, являются инструментом изучения их структуры, прогноза урожайности растений и ее регулирования посредством аг-ротехнологических приемов. Одной из актуальных задач является дистанционное зондирование структур и качества почвенного покрова. Оно основано на выявлении и учете взаимосвязей почвы и факторов почвообразования. В агроценозе интегральной ха-

Vestnik of Omsk SAU, 2023, no. 2(50) AGRONOMY рактеристикой почвенного плодородия является урожайность растений, в связи с чем плодородие может косвенно оцениваться по различным спектральным характеристикам и вегетационным индексам. В том числе их использование позволяет выявить неоднородность свойств почв производственных массивов [8].

Агроландшафты степной зоны Омской области характеризуются значительной степенью антропогенного преобразования и использования. Почвенный покров их представлен маломощными и малогумусовыми черноземами обыкновенными, южными, лугово-черноземными почвами, максимально вовлеченными в пашню. Нередко проявляются процессы засоления почв, пород, грунтовых вод, которые на фоне недостаточного атмосферного увлажнения лимитируют урожайность зерновых культур, преобладающих в структуре посевных площадей. Цель исследования заключалась в выявлении причин неоднородности почвенного плодородия и в оценке состояния посевов яровой пшеницы в агроландшафте степной зоны Омской области с использованием анализа мультиспектральных снимков.

Объекты и методика исследования

Исследования проводили в 2021 г. в Нововаршавском районе Омской области на одном из полей КФХ «Безукладов В.В.» (Нововаршавка). Согласно агропочвенному районированию территория относится к южному равнинно-степному слабодрениро-ванному району черноземов обыкновенных и южных (карбонатных, солонцеватых, со-лончаковатых) маломощных малогумусовых тяжелосуглинистых в сочетании с луговочерноземными почвами. Сельскохозяйственная освоенность его составляет 85–95%. В геоморфологическом отношении район исследований приурочен к неогеновой озерно-аллювиальной равнине. Рельеф полого-волнистый, с незначительными перепадами высот. Преобладающие почвообразующие породы – верхнечетвертичные элювиальноделювиальные покровные суглинки. Западинные формы рельефа выполнены озерноболотными отложениями [9].

Климат континентальный, среднегодовая температура воздуха составляет 1,3°C. Многолетняя норма осадков – 344 мм. Наибольшее их количество выпадает в июле.

Объектом исследования являлся почвенный и растительный покров агроценоза при возделывании яровой пшеницы сорта ОмГАУ-100. При визуальном осмотре состояния посевов в июне 2021 г., а также при анализе мультиспектральных изображений со спутников Sentinel-2 L2A были выделены участки, различающиеся по состоянию посевов пшеницы. Участки 1–3 характеризовались изреженностью растительного покрова. В качестве контроля выбран участок 4 с нормальным развитием растений. Место расположения участков и исследуемого поля представлено на рис. 1. Почвенный покров поля представлен лугово-черноземными почвами. На выбранных участках были пробурены скважины до глубины 100 см с отбором проб почвы через 10 см. В отобранных пробах определяли содержание гумуса методом Тюрина в модификации Симакова с дополнениями Никитина, рН водной суспензии потенциометрическим методом, солевой состав водной вытяжки.

В работе использовали спутниковые данные полей, которые обрабатывали в программных комплексах ENVI и QGIS. Отбирали лучшие безоблачные спутниковые снимки местности, полученные в период с 1 апреля по 30 сентября. Данные обрабатывали на интернет-платформах Sentinel Нab, Land Viewer, Вега PRO Института космических исследований РАН. Был проведен подбор вегетационных индексов, актуальных спутниковых данных российских и зарубежных компаний.

AGRONOMY

Vestnik of Omsk SAU, 2023, no. 2(50)

Рис. 1. Расположение исследуемых участков на поле КФХ «Безукладов»

Результаты и их обсуждение

Анализ мультиспектральных изображений и величин вегетационных индексов указывает на неоднородный характер пространственного распределения биомассы растений на исследуемом поле (рис. 2). Участки, различающиеся по состоянию развития растений, характеризовались разными условиями микрорельефа. Высоты поверхности составляли на участке 1 – 90 м, участке 2 – 89 м, участке 3 – 91 м, на контрольном участке 4 – 92 м.

Рис. 2. Расположение точек бурения скважин на тестовых участках и распределение индекса NDVI в фазу кущения пшеницы

Vestnik of Omsk SAU, 2023, no. 2(50)

AGRONOMY

Нормализованный дифференциальный вегетационный индекс NDVI является показателем количественной оценки зеленой биомассы растений. Он основан на отражении поверхностью растений волн света в красном и инфракрасном диапазонах. Его значения изменяются от –1 до 1. Для почв с растительным покровом индекс имеет положительные значения и прямо пропорционален величине надземной массы. Величина индекса NDVI изменялась по месяцам вегетационного периода и имела неодинаковые значения для тестовых участков (рис. 3).

Участки, изображенные на снимке голубым и темно-зеленым цветом, характеризуются большей густотой растительности по сравнению с участками светло-желтого цвета.

Рис. 3. Динамика изменения индекса NDVI за вегетационный период 2021 г.

Во второй половине мая и июне значения вегетационного индекса на участках 1–3 превышали контроль. Это могло быть связано с лучшими условиями увлажнения в микропонижениях, вегетацией в них сорной растительности и появлением всходов пшеницы. К концу кущения и в фазе колошения величина индекса по всему полю выравнивались. В середине июля растительный покров поля стал более однородным, а к началу и середине августа индексы NDVI на контрольном участке увеличились, по сравнению с другими, за счет лучшего развития культуры.

Другой используемый индекс EVI является усовершенствованным вегетационным индексом, который корректирует фоновые сигналы почвы и атмосферное воздействие. Он применяется для мониторинга территорий с густым растительным покровом. Как и NDVI, индекс EVI измеряется значениями от –1 до 1. Нормально развитая, «здоровая» растительность, как правило, характеризуется величинами показателя от 0,20 до 0,80.

Сезонная динамика индекса EVI имела сходный характер с индексом NDVI. Его величина в начале и в середине вегетации пшеницы была меньше на контрольном участке и увеличивалась к третьей декаде июля и августу, совпадающими с фазой колошения пшеницы. То есть, вероятно, развитие культурных растений в начальный период развития вегетативной массы лучше происходило в микропонижениях участков 1–3 за счет дополнительного увлажнения. Развитие пшеницы в период формирования репродуктивных органов в дальнейшем ограничивалось свойствами почвы и величина надземной массы была больше на контроле (рис. 4).

Vestnik of Omsk SAU, 2023, no. 2(50)

AGRONOMY

Нормализованный дифференциальный индекс влажности NDMI рекомендуется для мониторинга обеспеченности растений влагой и выявления засухи. Величины коэффициента, близкие к нулю (от –0,2 до 0,4), обычно указывают на водный стресс растений. Высокие положительные значения (0,4–1,0) характерны для растительности, не испытывающей резкий недостаток влаги. Поскольку дефицит атмосферного увлажнения в степных агроценозах является основным лимитирующим фактором развития сельскохозяйственных культур, был проведен анализ изменения данного вегетационного индекса (рис. 5).

...«••• Среднее по полю — е- - Участок 1 —е — Участок 2       Участок 3       Участок 4

Рис. 4. Динамика изменения индекса EVI за вегетационный период 2021 г.

1,00

0,80

0,60

Q 0,40

га х 0,20 т

0,00

-0,20

-0,40

-0,60

Июль        Август       Сентябрь

Участок 2 '—•—Участок 3 —е— Участок 4

Апрель       Май        Июнь

—е—Среднее по полю —•—Участок 1

Рис. 5. Динамика изменения индекса NDMI за вегетационный период 2021 г.

Vestnik of Omsk SAU, 2023, no. 2(50) AGRONOMY

Значения индекса указывают на различия в обеспеченности влагой растений на разных участках. В мае и июне на микроповышении (участок 1) влагообеспечен-ность растений была меньше, чем в понижениях рельефа. Судя по величине показателя NDMI, растения испытывали водный стресс. К концу июля, началу августа различия значений индекса нивелировались, в том числе за счет выпадения атмосферных осадков. Это способствовало лучшему развитию надземной массы пшеницы на контрольном участке.

Индекс Agriculture использует коротковолновый инфракрасный, ближний инфракрасный и синий каналы для мониторинга состояния урожайности растений. И коротковолновые, и ближние инфракрасные каналы хорошо выделяют густую растительность на изображениях, полученных с помощью этого композита. Посевы отражаются ярко-зеленым цветом, а открытая поверхность почвы – пурпурным. Кроме того, данный индекс позволяет анализировать схождение снега весной и переувлажнение участков при обильном скоплении влаги.

1,50

-1,00

1,00

CD

3  0,50

DO

<  0,00

ru T s

-0,50

OJ co

Май

Сентябрь

Июнь

Июль

Август

-1,50

Среднее по полю —•• Участок 1 — • ■ - Участок 2 —•-• Участок 3 —•

Участок 4

Рис. 6. Динамика изменения индекса Agriculture за вегетационный сезон 2021 г.

Анализ значений данного индекса на тестовых участках указывает на неравномерное распределение влаги. В понижениях рельефа (участки 1–3) наблюдалось переувлажнение, в то время как на более возвышенном участке 4 влага расходовалась быстрее. Наибольшие значения индекса в августе наблюдались на контрольном участке, что указывает на большее количество биомассы пшеницы, наименьшие – для участка 2.

Для установления влияния свойств почв на развитие культурных растений и выявления причин неоднородности их плодородия были определены содержание гумуса, реакция среды, а также солевой состав водной вытяжки почв. Количество гумуса почв 1–3 участков было низким и существенно не различалось, составляя в слое 0–10 см 3,18–3,34%, в слое 10–20 см – 2,58–3,22%. В почве контрольного участка оно было больше: от 4,01% до 3,61% в слоях 0–10 и 10–20 см, соответственно. Низкое содержание гумуса характерно для условий степи и связано с небольшой биологической продуктивностью ландшафтов в условиях частой засухи.

Реакция среды в верхнем слое 0–20 см почв была нейтральной, за исключением участка 1, где в слое 10–20 см она была слабощелочной за счет содержания карбонатов

Vestnik of Omsk SAU, 2023, no. 2(50) AGRONOMY

(таблица). С 20 см и глубже реакция среды в метровой толще почв изменялась от слабо-до средне- и сильнощелочной. Оптимальный интервал рН для произрастания пшеницы при этом составляет 6,0–7,5 [10].

Реакция среды и содержание легкорастворимых солей в лугово-черноземной почве

Глубина, см	pH	Сумма ионов солей, %	Тип засоления	Степень засоления
Скважина 1
0–10	6,27	0,159	–	незасоленный
10–20	8,05	0,229	содово-сульфатный натриевый	слабая
20–30	8,46	0,376	содово-хлоридно-сульфатный натриевый	средняя
30–40	8,60	0,490	хлоридно-сульфатный натриевый	средняя
40–50	8,49	0,965	сульфатный натриевый	средняя
50–60	8,44	1,368	сульфатный магниево-натриевый	сильная
60–70	8,72	0,798	сульфатный натриевый	средняя
70–80	8,88	0,652	хлоридно-сульфатный натриевый	средняя
80–90	8,37	0,483	сульфатный со следами соды натриевый	слабая
90–100	8,38	1,487	сульфатный кальциево-натриевый	сильная
Скважина 2
0–10	7,07	–	–	незасоленный
10–20	7,42	–	–	незасоленный
20–30	8,70	0,750	содово-сульфатный натриевый	сильная
30–40	8,88	1,096	сульфатный со следами соды натриевый	очень сильная
40–50	8,43	2,370	сульфатный магниево-натриевый	очень сильная
50–60	8,34	2,410	сульфатный кальциево-натриевый	очень сильная
60–70	8,18	2,470	сульфатный кальциево-натриевый	очень сильная
70–80	8,96	1,040	сульфатный натриевый	сильная
80–90	9,01	1,020	сульфатный со следами соды натриевый	сильная
90–100	9,08	0,860	хлоридно-сульфатный со след. соды натриевый	сильная
Скважина 3
0–10	6,85	0,084	–	незасоленный
10–20	6,92	0,223	–	незасоленный
20–30	8,38	0,606	хлоридно-сульфатный натриевый	средняя
30–40	8,63	1,231	сульфатный магниево-натриевый	сильная
40–50	9,08	0,794	хлоридно-сульфатный натриевый	сильная
50–60	9,23	1,702	сульфатный натриево-кальциевый	сильная
60–70	8,99	0,682	хлоридно-сульфатный натриевый	средняя
70–80	8,73	0,443	хлоридно-сульфатный натриевый	средняя
80–90	8,31	0,351	хлоридно-сульфатный со след. соды натриевый	слабая
90–100	9,27	0,327	хлоридно-сульфатный со след. соды натриевый	слабая
Скважина 4
0–10	6,48	0,054	–	незасоленный
10–20	7,14	0,029	–	незасоленный
20–30	8,26	0,060	–	незасоленный
30–40	8,66	0,078	–	незасоленный
40–50	8,99	0,079	–	незасоленный
50–60	8,32	0,153	сульфатно-содовый натриевый	слабая
60–70	8,75	0,429	сульфатный натриевый	слабая
70–80	9,05	0,862	сульфатный кальциево-натриевый	средняя
80–90	9,27	1,221	сульфатный натриево-кальциевый	средняя
90–100	9,23	0,51	сульфатный натриевый со следами соды	слабая

Vestnik of Omsk SAU, 2023, no. 2(50) AGRONOMY

Анализ водной вытяжки свидетельствовал о наличии высоких концентраций солей в почвах (таблица). При этом отмечены существенные различия между ними. В скважине 4 контрольного участка почва до глубины 50 см не была засолена. Ниже концентрация солей увеличивалась до слабой и средней степени, а на глубине 80–90 см степень засоления являлась сильной. Верхняя граница солевого горизонта характеризовалась сульфатно-содовым натриевым типом засоления. Анионный состав солей представлен в основном сульфатами с преобладанием катионов натрия. На глубине 70–90 см значительно увеличивалась доля кальция, что указывает на наличие гипса.

Почвы других участков существенно отличались по глубине залегания и количеству солей. Их аккумулирование наблюдалось значительно выше: с 10–20 см. Преобладающим был сульфатный и хлоридно-сульфатный натриевые типы засоления, что типично для степных ландшафтов Омской области. Количество сульфат-анионов изменялось от 1,88 до 33,6 ммоль/100 г. Значительное количество приходилось на токсичные для растений хлориды: 1,1–2,75 ммоль/100 г. В средней и нижней частях профилей обнаружено небольшое количество соды (0,20–0,30 ммоль/100 г) при содержании гидрокарбонатов 0,35–1,3 ммоль/100 г. Наиболее сильная степень засоления была характерна для почвы участка 2.

Во всех почвах отмечена аккумуляция сульфатов кальция и магния: в скважине 1 – на глубине 50–60 и 90–100 см; в скважине 2 – на глубине 40–70 см, в скважине 3 – 30–60 см, где степень засоления оценивалась как сильная и очень сильная. Как отмечал Сеньков А.А., для почв степной зоны Ишимской равнины Омского Прииртышья характерно формирование гипсовых горизонтов на разной глубине в зависимости от гранулометрического состава, рельефа, генезиса пород [11].

Таким образом, установлено, что лугово-черноземная почва поля по глубине залегания солей является среднесолончаковатой на контрольном участке 4 и солончаковой на участках 1–3. Засоление является лимитирующим фактором, снижающим плодородие почвы и ограничивающим урожайность культурных растений. Пшеница обладает средней солеустойчивостью. Различия в распределении солей и степени засоления – одна из причин неоднородности развития растений на исследуемом поле. Как указывают Горохова И.Н. и Панкова Е.И., пятнистость почв сухостепной зоны определялась сочетанием разнообразных факторов: глубиной залегания уровня грунтовых вод, характером поверхности и использованием (открытая поверхность, возделываемая культура, залежь), а также вторичным и природным засолением, солонцеватостью, карбо-натностью [12].

Для мониторинга процессов засоления почв и картографирования используются различные дистанционные методы. Предложены спектральные индексы засоления SI, позволяющие выделить массивы засоленных почв [13; 14]. Однако применение данного показателя для почв исследуемого поля оказалось малоинформативным. При разной степени засоления почв значения индекса SI существенно не различались. Это объясняется наличием растительного покрова и содержанием легкорастворимых солей в исследуемых почвах на глубине, в то время как данный показатель идентифицирует ареалы почв с поверхностной аккумуляцией солей по их светлому тону.

Заключение

При обследовании степного агроландшафта в пределах производственного массива поля на лугово-черноземной почве с использованием мультиспектральных изображений и вегетационных индексов была выявлена значительная пространственная вариабельность надземной массы яровой пшеницы. Причинами неоднородности развития растений являлись различия в микрорельефе, неравномерное распределение по поверхности влаги, глубина залегания солей и степень засоления почвы.

Vestnik of Omsk SAU, 2023, no. 2(50) AGRONOMY

Лугово-черноземная почва поля характеризовалась наличием засоления преимущественно хлоридно-сульфатного и сульфатного натриевого типов, лимитирующего урожайность культуры. Почва на участках поля, различающихся густотой стояния и биомассой пшеницы, имела разную глубину и степень засоления. На контрольном участке с нормальным развитием растений почва была среднесолончаковатой слабозасоленной. Участки с изреженным посевом и меньшей биомассой пшеницы представлены солончаковыми почвами со средним, сильным и очень сильным засолением.

Использование вегетационных индексов NDVI, EVI, NDMI, Agriculture для оценки неоднородности почвенного плодородия в начальные фазы развития пшеницы осложнялось влиянием процессов перераспределения влаги, ее накопления в микропонижениях и развитием сорной растительности. Связь величин индексов с биомассой пшеницы, как индикатора почвенного плодородия, наиболее четко проявилась к концу ее вегетации. На почве контрольного участка с более благоприятными свойствами значения индексов существенно превышали их на участках с малоплодородными солончаковыми почвами. Таким образом, результаты проведенных исследований свидетельствуют о возможности применения мультиспектральных снимков и вегетационных индексов для выявления неоднородности почвенного плодородия степных агроландшафтов Омского Прииртышья.