Инжиниринговая цифровая модель пространства сельскохозяйственных земель для подготовки и сопровождения агроэкологической составляющей точного земледелия

DOI: 10.35595/2414-9179-2022-2-28-737-745

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

Т.П. Варшанина

Адыгейский государственный университет, НИИ комплексных проблем АГУ, Центр интеллектуальных геоинформационных технологий,
ул. Гагарина, д. 13, 385000, Майкоп, Россия;

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Адыгейский научно-исследовательский институт сельского хозяйства,
п. Подгорный, ул. Ленина, д. 48, 385064, Майкоп, Россия;

E-mail: vtp01@mail.ru

Н.И. Мамсиров

Майкопский государственный технологический университет, кафедра технологии производства сельскохозяйственной продукции,
ул. Первомайская, д. 191, 385000, Майкоп, Россия;

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Адыгейский научно-исследовательский институт сельского хозяйства,
п. Подгорный, ул. Ленина, д. 48, 385064, Майкоп, Россия;

E-mail: nur.urup@mail.ru

З.А. Шехов

Адыгейский государственный университет, НИИ комплексных проблем АГУ, Центр интеллектуальных геоинформационных технологий,
ул. Гагарина, д. 13, 385000, Майкоп, Россия;
E-mail: gic-info@yandex.ru

В.Ю. Пьянков

Адыгейский государственный университет, НИИ комплексных проблем АГУ, Центр интеллектуальных геоинформационных технологий,
ул. Гагарина, д. 13, 385000, Майкоп, Россия;
E-mail: gic-info@yandex.ru

Аннотация

Разрабатывается автоматизированная вычислительная инжиниринговая модель сопровождения агроэкологической составляющей процесса производства сельскохозяйственной продукции. Решаются задачи создания вычислительной модели пространственно-дифференцированной оценки, мониторинга и управления неоднородной продуктивностью земель. Структура данных модели, следуя логике природного процесса формирования почвенного плодородия, в качестве операционных единиц базируется на иерархии структурных выделов ландшафтов от регионального уровня до элементарного ареала агроландшафта — геотопа. Структура атрибутивных данных операционных единиц модели определяется пространственной дифференциацией вычисленных значений абиотических факторов, отвечающих за формирование почвенного покрова.

Элементарные почвенные ареалы — геотопы — визуализируются в информационно-математической 3D геометрической модели поверхности рельефа и программно классифицируются по положению в ландшафтной катене и природно-экологическим, в том числе вычисленным, микроклиматическим характеристикам. Однородные по условиям перераспределения вещественно-энергетических потоков геотопы обеспечивают агроэкологическую группировку земель на локальном уровне поля.

В границах геотопов автоматизировано выделяются репрезентативные точки исследования закономерной пространственной дифференциации структуры и параметров вертикального профиля почв и данных агрохимического обследования. Создается информационно-математическая модель поля, с помощью которой вычислительными методами выявляются природные границы неоднородностей, обусловливающих пространственную дифференциацию агрохимического состояния почв и микроклимата — среды обитания посевов. Математическая модель позволяет по данным агрохимического обследования в репрезентативных точках геотопов вычислять пространственную дифференциацию в них количественных характеристик почв и биологически активных веществ. Выявленные закономерности перераспределения биологически активных веществ в пределах поля необходимы для дифференцированного планирования и реализации соответствующих агротехнических приемов точного земледелия.

Ключ. слова

агроэкологическая составляющая точного земледелия, инжиниринговое земледелие, информационно-математическая модель поля, вычислительные границы природной неоднородности поля, вычислительное перераспределение концентрации биологически активных веществ в почве

Список литературы

  1. Атлас Республики Адыгея. ЗАО «Ассоциированный картографический Центр-М». Майкоп, 2005. 79 с.
  2. Варшанина Т.П., Плисенко О.А. Интегрированная ГИС региона «на примере Республики Адыгея». Москва; Майкоп: Изд. дом «Камертон», 2011. 399 с.
  3. Кирюшин В.И. Методика разработки адаптивно-ландшафтных систем земледелия и технологий возделывания сельскохозяйственных культур. Москва: МСХА им. К.А. Тимирязева, 1995. 81 с.
  4. Кирюшин В.И. Разработка и проектирование адаптивно-ландшафтных систем земледелия в различных природно-сельскохозяйственных зонах. Известия ТСХА. Вып. 1. 2002. С. 36–53.
  5. Ласточкин А.Н. Общая технологическая схема геоэкологических исследований на системно-морфологической основе. Прикладная геоморфология на основе общей теории геосистем. СПб, 2008. С. 364–370.
  6. Ласточкин А.Н. Системно-морфологическое основание наук о Земле. Санкт-Петербург: Изд-во СПбГУ, 2002. 762 с.
  7. Митрофанова О.А., Буре В.М., Канаш Е.В. Математический модуль для автоматизации колориметрического метода оценки обеспеченности растений азотом. Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. Вып. 1. 2016. С. 85–91.
  8. Плисенко О.А. Моделирование элементарных геоморфных поверхностей на цифровых картах. Прикладные аспекты геологии, геофизики и геоэкологии с использованием современных информационных технологий. Материалы IV Международной научно-практической конференции. Майкоп, 2017. 254 с.
  9. Шпанев А.М. Экспериментальная база для дистанционного зондирования фитосанитарного состояния агроэкосистем на Северо-Западе РФ. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Вып. 16 (3). 2019. С. 61–68.
  10. Якушев В.П., Дубенок Н.Н., Лупян Е.А. Опыт применения и перспективы развития технологий дистанционного зондирования Земли для сельского хозяйства. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Вып. 16 (3). С. 11–23. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-11-23.
  11. Якушев В.П., Якушев В.В., Блохина С.Ю. Научные основы построения интеллектуальных систем для точного земледелия. Вестник защиты растений. СПб., 2020. № 103 (1). С. 25–36.

Для цитирования: Варшанина Т.П., Мамсиров Н.И., Шехов З.А., Пьянков В.Ю. Инжиниринговая цифровая модель пространства сельскохозяйственных земель для подготовки и сопровождения агроэкологической составляющей точного земледелия. ИнтерКарто. ИнтерГИС. M.: Географический факультет МГУ, 2022. Т. 28. Ч. 2. С. 737–745. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-2-28-737-745

For citation: Varshanina T.P., Mamsirov N.I., Shekhov Z.A., Piankov V.Yu. Engineering digital model of agricultural land space for preparation and maintenance of agroecological component of precision agriculture. InterCarto. InterGIS. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2022. V. 28. Part 2. P. 737–745. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-2-28-737-745 (in Russian)