vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2019-24-4-208-218 Землеустройство, кадастр и мониторинг земель Применение вегетационных индексов при анализе использования пахотных угодий (на примере Уинского района Пермского края) А. П. Белоусова Белоусова А. П. Пермский государственный национальный исследовательский университет, 614990, Россия, г. Пермь 2019 24 4 208 218 © А. П. Белоусова, 2019 2019 А. П. Белоусова Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. Анализ использования пахотных земель является актуальной задачей для многих регионов России ввиду отсутствия объективных данных об их площадях и местоположении. Определение границ пахотных земель по существующим методикам позволило выявить существенные несоответствия в их заявленной площади. Однако такие методики требуют большого экспертного участия. В статье рассмотрена применимость таких индексов, как NDVI, ASVI, SAVI, BI, UI. Результаты исследования демонстрируют, что ни один из используемых индексов не обеспечивает идентификации пахотных земель с точностью более чем 90 %. При этом индексы дают значительные ошибки при классификации необрабатываемых земель, идентифицируя их как обрабатываемые. Оптимальными для решения поставленной задачи являются индексы NDVI и ASVI c процентом выявленных пахотных земель в 72,37 % и 70,84 %, и ошибкой идентификации залежей в 6,58 и 7,41 % от общей площади пахотных земель и залежей соответственно. Таким образом, использование данных индексов без внесения каких-либо дополнительных условий не позволяет оценивать площади пахотных земель с приемлемой точностью. тематическая обработка пространственных данных сельское хозяйство пахотные земли использование сельскохозяйственных угодий данные космической съемки Landsat вегетационные индексы thematic spatial data processing agriculture arable land agricultural land use space survey data Landsat vegetative indexes 1. Экологическая безопасность и проблемы адаптации сельского хозяйства центра нечерноземной зоны России к изменяющимся погодным ситуациям / В. В. Ковалёв, Н. Д. Хоменко, С. В. Рыков, Н. Е. Рязанова, В. В. Соколов // Вестник РУДН. Сер. Экология и безопасность жизнедеятельности. – 2010. – № 3. – С. 28–33. 2. Effects of institutional changes on land use: agricultural land abandonment during the transition from state-command to market-driven economies in post-Soviet Eastern Europe / A. V. Prishchepov, V. C. Radeloff, M. Baumann, T. Kuemmerle, D. Müller // Environ Res Lett. – Vol. 7 (2). – P. 024021. 3. Underlying Drivers and Spatial Determinants of post-Soviet Agricultural Land Abandonment in Temperate Eastern Europe / A. V. Prishchepov, D. Müller, M. Baumann, T. Kuemmerle, C. Alcantara, V. C. Radeloff [Electronic resourse]. – Mode of access: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-42638-9_5. 4. Земельный кодекс Российской Федерации : федер. закон РФ № 136-ФЗ от 25.10.2001. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». 5. Об обороте земель сельскохозяйственного назначения : федер. закон от 24.07.2002 № 101-ФЗ (ред. от 03.08.2018). – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». 6. Единая федеральная информационная система земель сельскохозяйственного назначения (ЕФИС ЗСН) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://efis.mcx.ru/opendata. 7. Методика картографирования динамики пахотных угодий в бассейнах рек Европейской территории России за период 1985–2015 гг. / М. А. Иванов, А. В. Прищепов, В. Н. Голосов, Р. Р. Залялиев, К. В. Ефимов, А. А. Кондратьева, А. Д. Киняшова, Ю. К. Ионова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2017. – Т. 14, № 5. – С. 161–171. 8. Стыценко Е. А. Возможности распознавания сельскохозяйственных угодий с использованием методики совместной автоматизированной обработки разносезонных многозональных космических изображений. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2017. – Т. 14, № 5. – С. 172–183. 9. The effect of Landsat ETM/ETM+ image acquisition dates on the detection of agricultural land abandonment in Eastern Europe / A. V. Prishchepov, V. C. Radeloff, M. Dubinin, C. Alcantara // Remote Sensing of Environment – 2012. – Vol. 126. – P. 195–209; 10. Терехин Э. А. Методические основы оценки площади чистых паров на основе данных дистанционного зондирования. // Научные ведомости БелГУ. Сер. «Естественные науки». – 2014. – № 3 (174), вып. 26. – С. 148–156. 11. Черепанов А. С., Дружинина Е. Г. Вегетационные индексы // Геоматика. – 2011. – Вып. 2. – С. 98–102. 12. Применение вегетационных индексов для картографирования ландшафтов Большого Кавказа / В. В. Братков, И. В. Кравченко, Г. А. Туаев, З. В. Атаев, А. А. Абдулжалимов // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. – 2016. – Т. 10, № 4. – С. 97–111. 13. Официальный сайт геологической службы США [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.usgs.gov/. 14. Doumit J. A. V., Sakr S. C. La cartographie du sol nu dans la vallee de la Bekaa a partir de la tetedetection // Материалы Международной конференции «ИнтерКарто/ИнтерГИС». – 2016. – Т. 1, №. 21. – С. 19–24. 15. Каркон В. М. М. Геоэкологический мониторинг природных и антропогенных ландшафтов западного Ирана на основе данных дистанционного зондирования : автореф. дисс. … канд. техн. наук. – М., 2018 – 26 с. 16. Посевные площади сельскохозяйственных культур [Электронный ресурс] : ЕМИСС Государственная статистика. – Режим доступа: https://www.fedstat.ru (дата обращения: 14.06.2018). 17. Атлас Пермского края [Электронный ресурс] / Под общ. ред. А. М. Тартаковского. – Пермь : Перм. гос. нац. исслед. ун-т, 2012. – 124 с. – Режим доступа: http://www.psu.ru/files/docs/science/books/atlasy/Atlas_Permian.pdf.