Одной из важнейших задач в области растениеводства является создание регулярно обновляемых детальных карт пахотных земель. Такие карты используются для мониторинга севооборота, оценки площади как пашни в целом, так и земель, занятых выращиваемыми сельскохозяйственными культурами. В то же время традиционный подход к созданию таких карт, подразумевающий постоянную непосредственную наземную экспертизу, является крайне трудозатратным и дорогостоящим для муниципальных образований и регионов Дальнего Востока. Сложность наземных наблюдений ввиду огромной площади и слабой связанности, пробелы в существующих базах земель сельскохозяйственного назначения, наличие значительного объёма заброшенных земель, региональные особенности сезонного хода вегетации делают проведение автоматизированной классификации пахотных земель, основанного на использовании спутниковых данных и методов машинного обучения, крайне актуальной для Хабаровского края и других регионов Дальнего Востока.
В рамках исследования был разработан алгоритм классификации земель сельскохозяйственного назначения. В качестве классов в процессе машинного обучения выступали залежные и парующие земли, а также основные культуры исследуемого региона – соя, овёс, гречиха и многолетние травы. В качестве исходных данных выступали сезонные ряды оптического индекса NDVI и радарного индекса DpRVI, полученные по снимкам Хабаровского муниципального района спутниками Sentinel-1 и Sentinel-2 за 2021 год. Метод был апробирован для классификации сельскохозяйственных полей Дальневосточного научно-исследовательского института сельского хозяйства (общая площадь более 3000 га). Общая точность классификации при использовании рядов NDVI составила 94,0% на уровне пикселей спутниковых изображений и 95,3% на уровне отдельных полей. Для DpRVI точность классификации составила 86,0% на уровне пикселей и 91,2% на уровне полей.
Таким образом, разработанный метод классификации земель сельскохозяйственного назначения показал свою эффективность для основных культур, выращиваемых на полях Дальневосточного научно-исследовательского института сельского хозяйства, а также для определения парующих и залежных земель. Использование классификатора на основе NDVI для оценки площадей, занятых сельскохозяйственными культурами, на уровне муниципальных образований и регионов, видится весьма перспективным. Для DpRVI точность идентификации на уровне полей также превысила 90%, при этом влияние погодных условий (в первую очередь, облачности) на значения радарных индексов минимально, что делает применение DpRVI целесообразным, особенно при большом количестве облачных дней в период вегетации.
Исследования проводились при поддержке гранта Министерства образования и науки Хабаровского края на реализацию проектов в 2022 году в области фундаментальных и технических наук №88C/2022.