Mapping of Arable Lands in Agro-Landscapes of the Volgograd Region According to Remote Sensing Data

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Currently, more and more attention is being paid to the development of technologies for satellite monitoring of land use and the state of agricultural landscapes. The lack of up-to-date information about the boundaries of individual agricultural fields does not allow us to fully assess the state of arable land and take them into account. The available statistical sources have discrepancies and do not have information about the spatial distribution of used and unused agricultural fields. The purpose of this work is to establish the spatial distribution of cultivated and uncultivated arable lands of the Volgograd region according to remote sensing data. The paper presents the results of mapping the actual boundaries of arable lands of the Volgograd region as of 2021. High-resolution Sentinel-2 and Google Earth PRO data in the geographic information program QGIS3 were used to decrypt arable land. As a result, 6.05 million hectares of arable land were mapped. The data obtained were compared with official statistics for 2021, as a result of which, an excess of 12% was noted in comparison with the results of decryption. It is noted that over the past 20 years, according to statistical data, the areas of arable land and deposits have practically not changed. When comparing the decryption results with the data on arable lands of the Vega service, a difference of 4% was noted, which is quite high accuracy. According to the All-Russian Agricultural Census of 2016, the area of arable land used was exceeded by 8%. According to the SRTM digital terrain model, morphometric parameters of arable land were calculated throughout the region. It is determined that agricultural fields are located mainly on the slopes of the western exposure (37%), which is due to the predominance of the general slope of the relief to the west. Most (78%) of the field areas are on slopes with a steepness of up to 1°, and about 2% occupy areas of more than 3°. Water erosion is noted on steep slopes. The smoothest relief in the Volga region is on the territory of the Caspian lowland. Using remote methods, the assessment of the areas of fallow lands was carried out: about 960 thousand hectares. According to various sources, from 4.8 to 891 thousand hectares of unused arable land are noted. The resulting geoinformation basis will allow to fully account for and assess the condition of cultivated and uncultivated arable lands, as well as to develop projects for the rational use of land resources to increase yields and prevent degradation of agricultural landscapes.

Sobre autores

K. Sinelnikova

Federal State Budgetary Scientific Institution “Federal Scientific Center of Agroecology, Integrated Land Reclamation and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences” (Federal Research Center of Agroecology of the Russian Academy of Sciences)

Autor responsável pela correspondência
Email: sinelnikova-k@vfanc.ru
Russia, Volgograd

A. Berdengalieva

Federal State Budgetary Scientific Institution “Federal Scientific Center of Agroecology, Integrated Land Reclamation and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences” (Federal Research Center of Agroecology of the Russian Academy of Sciences)

Email: sinelnikova-k@vfanc.ru
Russia, Volgograd

Sh. Matveev

Federal State Budgetary Scientific Institution “Federal Scientific Center of Agroecology, Integrated Land Reclamation and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences” (Federal Research Center of Agroecology of the Russian Academy of Sciences)

Email: sinelnikova-k@vfanc.ru
Russia, Volgograd

V. Balynova

Federal State Budgetary Scientific Institution “Federal Scientific Center of Agroecology, Integrated Land Reclamation and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences” (Federal Research Center of Agroecology of the Russian Academy of Sciences)

Email: sinelnikova-k@vfanc.ru
Russia, Volgograd

A. Melikhova

Federal State Budgetary Scientific Institution “Federal Scientific Center of Agroecology, Integrated Land Reclamation and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences” (Federal Research Center of Agroecology of the Russian Academy of Sciences)

Email: sinelnikova-k@vfanc.ru
Russia, Volgograd

Bibliografia

  1. Барабанов А.Т., Фомин С.Д., Кулик А.В., Выпова А.В. К вопросу о стокорегулирующей роли лесомелиоративных и агротехнических противоэрозионных мероприятий // Изв. НВ АУК. 2019. № 3(55). С. 24–35. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2019-03-2
  2. Барталёв С.А., Егоров В.А., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А. Распознавание пахотных земель на основе многолетних спутниковых данных спектрорадиометра MODIS и локально-адаптивной классификации // Компьютерная оптика. 2011. Т. 35. № 1. С. 103–116.
  3. Берденгалиева А.Н., Берденгалиев Р.Н. Связь сезонной динамики озимой пшеницы и рельефа в подзоне южных черноземов Волгоградской области // Научно-агрономический журн. 2022. № 3(118). С. 49–56.
  4. Васильченко А.А. Опыт разработки локальной ГИС орошаемых земель Волго-Ахтубинской поймы на территории Волгоградской области. ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2022. Т. 28. Ч. 2. С. 761–772. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2022-2-28-761-772
  5. Воробьев А.В. Земельная реформа в Волгоградской области (Изменения сельскохозяйственного землепользования региона в 1990–2010 гг.). Волгоград: Волгоградский ГАУ, 2014. 164 с. ISBN 978-5-85536-866-6.
  6. Горохова И.Н., Филиппов Д.В. Применение геоинформационных технологий и материалов космической съемки для мониторинга орошаемых земель Светлоярской оросительной системы (Волгоградская область) // Исслед. Земли из космоса. 2017. № 4. С. 79–87. https://doi.org/10.7868/S020596141704008X
  7. Государственный (национальный) доклад о состоянии и использовании земель в Российской Федерации в 2021 году / Под ред. Захарова Ж.Ю. М.: Росреестр, 2022. 206 с.
  8. Денисов П.В., Трошко К.А., Полецкая А.Ю., Гогачева Н.А., Ленник А.В., Лупян Е.А., Антошкин А.А., Кашницкий А.В., Кобец Д.А., Плотников Д.Е., Прошин А.А., Толпин В.А. Первые результаты контроля данных сельскохозяйственной микропереписи 2021 г. с использованием средств спутникового мониторинга // Соврем. пробл. дистанц. зондир. Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 6. С. 308–314. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-6-308-314
  9. Денисова Е.В. Использование ГИС-технологий для создания локальной геоинформационной системы учета орошаемых угодий // Исслед. Земли из космоса. 2022. № 4. С. 86–96. https://doi.org/10.31857/S0205961422030046
  10. Денисова Е.В. Оценка эффективности использования земель сельскохозяйственного назначения с применением ГИС-технологий // Исслед. Земли из космоса. 2021. № 5. С. 15–24. https://doi.org/10.31857/S0205961421050031
  11. Итоги Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 года по Волгоградской области: В 6 т. / Терр. орган Фед. службы гос. статистики по Волгоград. обл. – Волгоград: Волгоградстат. 2018. Т. 3: Земельные ресурсы и их использование. 140 с.
  12. Кравченко Е.И., Мухин Ю.П., Брылев В.А., Харланов В.А., Сажин А.Н., Самборский Ю.П., Анисимов А.А., Иванов И.В., Чурсин Б.П., Воробьев А.В., Маттис Г.Я., Семенютина А.В., Крючков С.Н., Кубанцев Б.С., Чернобай В.Ф., Маркова Е.К., Колякин Н.Н., Рябинина Н.О., Шабунина И.М. Природные условия и ресурсы Волгоградской области. Волгоград : Перемена, 1995. 264 с.
  13. Краснощеков В.Н., Фоменко Ю.П. Оценка влияния хозяйственной деятельности на состояние агроландшафтов Волгоградской области // Природообустройство. 2015. № 2. С. 93–98.
  14. Кулик К.Н., Барабанов А.Т., Манаенков А.С., Кулик А.К. Обоснование прогноза развития защитного лесоразведения в Волгоградской области // Проблемы прогнозирования. 2017. № 6(165). С. 93–100.
  15. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Балашов И.В., Барталев С.А., Кашницкий А.В., Мазуров А.А., Матвеев А.М., Суднева О.А., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Совр. пробл. дист. зондир. Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 263–284.
  16. Матвеев Ш. Геоинформационное картографирование современного состояния сельскохозяйственных территорий Новоаннинского района Волгоградской области // Природные системы и ресурсы. 2022. Т. 12. № 2. С. 36–42. https://doi.org/10.15688/nsr.jvolsu.2022.2.5
  17. Мелихова А.В. Морфометрический анализ агроландшафтов переходной зоны южных черноземов и темно-каштановых почв Волгоградской области // Природные системы и ресурсы. 2022. Т. 12. № 4. С. 26–33. https://doi.org/https://doi.org/10.15688/nsr.jvolsu.2022.4.3
  18. Национальный атлас почв Российской Федерации. М.: Астрель: Aст. 2011. 632 с.
  19. Национальный доклад. “Глобальный климат и почвенный покров России: проявления засухи, меры предупреждения, борьбы, ликвидация последствий и адаптационные мероприятия (сельское и лесное хозяйство)” / Под ред. Эдельгериева Р.С.-Х. 2021. Т. 3. 700 с.
  20. Рулев А.С., Шинкаренко С.С., Бодрова В.Н., Сидорова Н.В. Геоинформационные технологии в обеспечении точного земледелия // Изв. НВ АУК. 2018. № 4(52). С. 115–122.
  21. Рулев А.С., Юферев В.Г., Юферев М.В. Геоинформационное картографирование и моделирование эрозионных ландшафтов. Волгоград: Всероссийский научно-исследовательский агролесомелиоративный институт, 2015. 153 с.
  22. Рулев А.С., Кошелева О.Ю., Шинкаренко С.С. Геоморфологические критерии проведения лесомелиорации ландшафтов (на примере Приэльтонья) // Геоморфология. 2017. № 2. С. 63–71. https://doi.org/10.15356/0435-4281-2017-2-63-71
  23. Синельникова К.П. Геоинформационный анализ современного состояния агроландшафта Донской гряды // Научно-агрономический журн. 2020. № 3(110). С. 9–17.
  24. Терехин Э.А. Оценка сезонных значений вегетационного индекса (NDVI) для детектирования и анализа состояния посевов сельскохозяйственных культур // Исслед. Земли из космоса. 2015. № 1. С. 23–31. https://doi.org/10.7868/S0205961415010108
  25. Шинкаренко С.С., Бодрова В.Н., Сидорова Н.В. Влияние экспозиции склонов на сезонную динамику вегетационного индекса NDVI посевных площадей // Изв. НВ АУК. 2019а. № 1(53). С. 96–105. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2019-01-12
  26. Шинкаренко С.С., Кошелева О.Ю., Солодовников Д.А., Пугачева А.М. Анализ пастбищных ресурсов Волгоградской области в геоинформационной системе // Изв. НВ АУК. 2019б. № 1(53). С. 123–130. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2019-01-15
  27. Belyakov A.M. Typing of Agricultural Landscapes in the Volgograd Region // Arid Ecosystems. 2021. V. 11. № 1. P. 102–108. https://doi.org/10.1134/S2079096121010030
  28. Loupian E., Burtsev M., Proshin A., Kashnitskii A., Balashov I., Bartalev S., Konstantinova A., Kobets D., Radchenko M., Tolpin V., Uvarov I. Usage Experience and Capabilities of the VEGA-Science System // Remote Sensing. 2022. V. 14(1. Art. № 77. https://doi.org/10.3390/rs14010077
  29. Rulev A.S., Pugacheva A.M. Development of Plant Growing at the Regional Level (Based on the Example of Volgograd Oblast) // Studies on Russian Economic Development. 2019. V. 30. № 5. P. 557–562. https://doi.org/10.1134/S1075700719050113

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2.

Baixar (4MB)
3.

Baixar (143KB)
4.

Baixar (1MB)
5.

Baixar (3MB)
6.

Baixar (2MB)
7.

Baixar (151KB)

Declaração de direitos autorais © К.П. Синельникова, А.Н. Берденгалиева, Ш. Матвеев, В.В. Балынова, А.В. Мелихова, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».