В статье рассматривается геоинформационная система агропромышленного комплекса, основанная на системе дистанционного контроля за сельхозпроизводителями с использованием регионального банка данных космических снимков
В советские времена дабы сломать карьеру партийному работнику, его «бросали» на самое сложное направление сельское хозяйство. До поры до времени ГИС-сообщество, интуитивно опираясь на печальный опыт советского прошлого, удачно обходило проблемы агропромышленного комплекса (АПК), решая лишь относительно понятную задачу кадастрового учета сельскохозяйственных земель. У прикладной области «сельское хозяйство» действительно «своя специфика», обусловленная отсутствием методологической базы, низкой информационной культурой потенциальных потребителей, слабой формализацией задач. Однако в последние годы у организаций, занимающихся внедрением геоинформационных технологий на региональном уровне, отмечается рост интереса к этой тематике, обусловленный следующими причинами:
ведение кадастра сельскохозяйственных земель лишь одна из задач АПК, решению которых должно способствовать внедрение ГИС, при этом на федеральном уровне нет жесткой регулирующей системы нормативных и организационных актов;
высокая степень новизны и возможность эффектно продемонстрировать разработанные решения;
появившаяся возможность принимать на территории России данные ДЗЗ среднего и низкого разрешения, формируемые в режиме постоянной съемки (SPOT-2/4, Франция; IRS P6/P5, Индия; Terra/Aqua, США);
слабая развитость соответствующего сегмента российского рынка программного обеспечения при большой потребности в программных продуктах.
Все это позволяет спрогнозировать путь развития информационных систем для АПК.
Первая стадия создание ГИС учетного уровня. Основные функции ведение баз данных, интеграция разнородной информации, включая космические снимки, на единой картографической основе.
Вторая стадия создание аналитических ГИС, включая системы контроля за сельхозпроизводителями и за использованием земель.
Третья стадия создание систем оценки и прогнозирования (урожайности, состояния сельхозкультур).
Рассматривая первую и частично вторую стадии, выделим следующие направления работ по созданию ГИС АПК на региональном уровне:
разработка ГИС учета ресурсов земель сельскохозяйственного назначения (условно направление, связанное с векторными ГИС);
создание дистанционной системы мониторинга и контроля за состоянием сельхозугодий на основе космических снимков (направление, связанное с данными ДЗЗ);
создание типовой ГИС управления сельскохозяйственным предприятием (в статье не рассматривается).
Сфокусируемся на решении следующих тематических задач: дистанционное предоставление учетных данных потребителям через геопортал и контроль за сельхозпроизводителями со стороны администрации региона.
Информационная основа ГИС АПК
Информационными разделами ГИС учета ресурсов земель сельскохозяйственного назначения являются:
кадастрово-правовой блок земель сельхозназначения на основе сведений автоматизированной системы государственного кадастра объектов недвижимости;
цифровая картографическая основа с тематическими слоями рельефа, состояния почв и др. Баговые прошивки игровых автоматов это один самых популярных методов взлома. Подмененная прошивка активизирует баг игрового автомата, и тот, разрешает выигрывать так часто, как того захочет обладатель такой прошивки. У нас всегда можно купить баговые прошивки Gaminator (Novomatic) или чипы для других типов автоматов. Или, вы можете заказать набор утилит для самостоятельного внесения вируса в игру. Но торопимся вас предупредить, что если вы не имеете должного опыта и оснащения для их производства, лучше не рисковать и довериться нам.;
информация о декларируемых границах засеваемых земель, посевных площадях и типах культур, а также обрабатывающих их организациях («дежурная карта» использования земель), обновляемая ежегодно;
тематические слои свойств почв, климата, посевов на основе прямых наземных измерений;
инфраструктура АПК.
Информационное наполнение дистанционной системе мониторинга и контроля за состоянием сельхозугодий обеспечивают космические и реже аэрофотоснимки. В средствах массовой информации можно встретить массу ссылок на использование данных ДЗЗ для решения задач сельского хозяйства начиная от определения типа культур, характеристик посевов, влажности почвы и заканчивая прогнозированием урожайности. На тестовых участках разрабатываются пилотные проекты, сопровождаемые красивыми «картинками», но со временем они успешно забываются. Выделим основные беды подобных проектов:
используется принцип «чем подробнее, тем лучше»: информационной основой выступают дорогие снимки высокого разрешения, тестовая территория снимается один или два раза за сезон; в итоге в пределах разумных затрат невозможно масштабировать технологию на всю территорию региона;
космические снимки предоставляются в «сыром» (без геопривязки или привязанные по орбитальным данным с недостаточной точностью) виде с задержкой минимум на несколько дней, что делает невозможными оперативный мониторинг и контроль;
используемые технологии довольно сложные, что подразумевает затраты на содержание специального аналитического управления или специалистов высокого уровня.
Для решения задач сельского хозяйства, с одной стороны, необходимо выявлять сезонные изменения (снимать одну и ту же территорию несколько раз в год), а с другой иметь достаточное разрешение для идентификации и определения границ посевов. Поэтому нами в качестве информационной основы были выбраны мультиспектральные данные ДЗЗ, получаемые на собственную станцию приема (рис. 1): среднего разрешения (SPOT-2/4, IRS P6) с периодом в несколько дней (обычно 3 6 безоблачных снимков в год) и ежедневные снимки низкого разрешения (Terra/Aqua). Повторим главные критерии: оперативность информации ДЗЗ (время доступа не больше 1-2 дней), высокая точность геопривязки (ошибка <1 3 пикселей), интеграция на единой картографической основе для совместного анализа снимков, включая возможность создания композитов (мозаик). Поэтому базовым элементом ГИС АПК является региональный банк космических снимков (РБКС) с возможностью оперативного обновления.
Рис. 1. Центр приема космических снимков на основе станций приема «Унискан-24» разработки ИТЦ «СканЭкс». Желтым цветом в таблице выделены спутники, работающие в режиме «постоянного приема»
Региональный банк космических снимков
На базе Поволжского центра космической геоинформатики создается региональный банк космических снимков с целью использования их в различных отраслях экономики Самарской области, в том числе в агропромышленном комплексе. Основные преимущества РБКС по сравнению с сервисами доступа к глобальным мозаикам (Google Earth, Kosmosnimki.ru): мультимасшабность, мультивременность, оперативность и точность геопривязки данных ДЗЗ. Наиболее близким аналогом можно считать систему федерального уровня agrocosmos.gvc.ru, разработанную Институтом космических исследований РАН, но она базируется на снимках низкого разрешения, получить и обработать которые гораздо проще, чем снимки среднего разрешения.
Основными целями создания и одновременно особенностями РБКС являются:
автоматизация первичной обработки изображений геометрической коррекции и привязки, что позволяет автоматически вводить в банк данных все поступающие изображения;
ведение базы данных геопривязанных снимков различных типов со сжатием без потери точности;
формирование бесшовных покрытий территории (композитов, мозаик из множества изображений) для обеспечения быстрого доступа к набору изображений как единому изображению;
доступ и возможность обработки и анализа изображений территории в режиме реального времени; благодаря уникальному формату сжатия и структуре хранения данных обеспечивается практически мгновенное извлечение изображений из РБКС и их визуализация;
ведение базы метаданных об условиях съемки, привязке к системе координат, характеристиках спутников, а также хранение векторной карты Самарской области, используемой для поиска и отображения.
На рис. 2 представлена общая схема программного обеспечения РБКС, построенного с использованием клиент-серверной архитектуры. На серверной составляющей РБКС хранятся космические снимки, базы семантических данных и данных векторной ГИС, к которым обеспечивается одновременный доступ многочисленных пользователей с клиентских мест.
Рис. 2. Общая схема программного обеспечения ведения РБКС
Пользователи могут обратиться с запросом к базе метаданных с целью составления набора изображений с учетом координат, типа спутника, времени получения, облачности и т. д. При работе с набором изображений, составляющих покрытие территории, можно выбрать и преобразовать отдельные спектральные каналы (например, для расчета вегетационного индекса NDVI, используемого для определения состояния сельскохозяйственных посевов), сохранить синтезированное изображение в виде файла, провести автоматический анализ изменений, сделать облачность «прозрачной», просмотреть и отредактировать семантические данные и т. д.
Наиболее существенной и важной (как с точки зрения потенциального применения, так и с точки зрения объема вводимых изображений и трудоемкости их обработки) составляющей данных РБКС являются космические снимки среднего разрешения (SPOT-2/4). Именно для них потребовалось создать технологию обработки и ввода в РБКС принимаемого потока данных. Технология включает следующие основные этапы:
«нарезка» на сцены (фрагменты), радиометрическая коррекция и предобработка данных;
создание маски облачности, которая может использоваться при формировании композитных изображений;
автоматическая геопривязка и геометрическая трансформация сцены;
приведение сцены к натуральным цветам (к наиболее привычной человеческому глазу цветовой гамме) с одновременным повышением пространственного разрешения;
создание метаданных и размещение изображений в РБКС.
Данные предоставляются пользователям как через визуальную часть ГИС, так и через геопортал. Организации регионального геопортала Самарской области будет посвящена статья в одном из ближайших номеров журнала.
Чего же удалось достичь?
Во-первых, появилась возможность предоставлять пользователям по запросу на заданную территорию региона все снимки заданного типа (например, SPOT-2/4) с заданной предельной облачностью и с геопривязкой к системе координат с точностью 1 3 пикселя (10 40 м для SPOT-2/4). Стоимость услуги фиксирована и гораздо ниже, чем при покупке снимков «посценно». Возможная территория запроса вся европейская часть России (в радиусе 2 тыс. км от Самары), а в ближайшем будущем и вся территория страны за счет интеграции с другими центрами приема.
Во-вторых, создано эффективное программное обеспечение для хранения, манипулирования в режиме «клиент-сервер» и показа снимков (в том числе через геопортал) с возможностью подключения к различным ГИС (уже поддерживается ГИС «Ингео» (ЦСИ «Интегро», Уфа), ведутся работы по подключению к другим ГИС). База данных геопривязанных снимков среднего разрешения автоматически пополняется новыми изображениями с задержкой от несколько часов до 1-2 дней с момента их приема. Можно легко манипулировать снимками разного разрешения, снятыми в различные промежутки времени, строить временные ряды (например, вегетационных индексов).
Рис. 3. Карта границ полей и их характеристик
В-третьих, возможна быстрая реализация функций аналитических программных модулей за счет доступа (на чтение и запись) к композитам как к одному «очень большому» изображению. В настоящее время реализованы модули вычислительных операций для создания производных продуктов, локальной обработки, анализа изменений, сбора статистических характеристик (степень засоренности полей, подсчет общей биомассы и пр.). Ведутся работы по автоматическому определению истинных границ посевов и их типов.
Повторимся это база, без которой использование космических снимков для сельского хозяйства обрастает таким количеством накладных расходов, что фактически не может подняться выше уровня «пилотных проектов на отдельные территории».
ГИС АПК Самарской области
В 2008 г. реализована первая версия ГИС АПК Самарской области, в основном предназначенная для контроля за сельхозпроизводителями. Перечислим основные мероприятия, которые были выполнены помимо разработки программного обеспечения и наполнения РБКС:
сформирована картографическая основа масштаба 1:10 000 по материалам инвентаризации земельных угодий с набором тематических карт;
сформирована пространственная база данных о границах полей и их характеристиках на основе деклараций сельхозпроизодителей по трем муниципальным районам, база привязана к картографической основе (рис. 3). Даже без использования данных ДЗЗ были выявлены значительные расхождения между реальными и декларируемыми площадями полей;
на основе данных ДЗЗ определены истинные границы посева озимых и яровых культур, составлены ведомости расхождений (рис. 4), которые показали несоответствие декларируемых границ (сельхозпроизводителям выгодно завышать посевные площади для увеличения дотаций из бюджета на горюче-смазочные материалы и удобрения и занижать урожайность);
на основе данных ДЗЗ определены земли, не возделываемые в течение трех лет, для инициации процесса возвращения их в собственность Самарской области;
проводятся научно-исследовательские работы по оценке состояния сельхозкультур и прогнозирования урожайности на основе совместного использования снимков низкого, среднего разрешения и наземных наблюдений.
Министерством сельского хозяйства Самарской области принято решение в 2009 г. внедрить систему во всех 27 районах Самарской области и дополнить отчетные формы сельхозпроизводителей графическим отображением контуров декларируемых посевов.
Рис. 4. Определение границ посевов озимых культур по данным ДЗЗ. Снимок SPOT-4 (апрель 2008 г., разрешение 20 м). Зеленым цветом обозначены границы декларируемых полей под озимые культуры. 1 поле, засеянное озимыми культурами; 2 поле, частично засеянное озимыми культурами; 3 озимые культуры на поле не обнаружены
В заключение перечислим основные преимущества, достигаемые за счет использования ГИС и данных ДЗЗ в задачах регионального управления:
снижение затрат на контроль использования посевных площадей за счет проведения дистанционного мониторинга на основе космических снимков, включая определение границ и площадей полей, занятых озимыми и яровыми культурами, находящихся под парами, а также оценку площадей убранного урожая; выявление очагов поражения зерновых культур, эффективная оценка ущерба;
повышение эффективности размещения новых объектов АПК и привлечение инвесторов за счет предоставления полной информации об инфраструктуре АПК на указанной территории, качестве земель и экономических характеристиках;
повышение достоверности и сокращение затрат на проведение экономической оценки земель сельскохозяйственного назначения;
эффективная оценка состояния растительности и биомассы, прогнозирование и предварительная оценка урожайности на основе совместного использования космических снимков и данных наземных наблюдений;
снижение рисков и информационная поддержка при страховании урожая и оценке ущерба.
RSS
Реклама
