Картографирование сельскохозяйственных угодий Белгородской области на основе данных дистанционного зондирования
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-4-565-577Ключевые слова:
данные дистанционного зондирования, картографирование сельскохозяйственных угодий, алгоритм дешифрирования, тематическое картографирование, Белгородская область, электронные картыАннотация
Развитие сельского хозяйства Российской Федерации в настоящее время определяется внешнеполитическими и экономическими условиями, сформировавшимися внутри и за пределами страны. Статья рассматривает алгоритм обработки данных дистанционного зондирования (ДДЗ) с итогом в виде электронной карты земельных угодий Белгородской области. Для территорий, сопоставимых по площади с субъектом РФ, необходим особый подход к процедуре дешифрирования и степени обобщения площадных контуров на растре и на карте. Впервые в картографировании сельскохозяйственных угодий применяются условные знаки, несущие информацию одновременно о его современном и существовавшем в прошлом состоянии. Дополнительно составлена карта распределения угодий по муниципальным образованиям региона. Предложенный алгоритм работы с ДДЗ, а также итоговые карты могут непосредственно применяться как для анализа и планирования размещения сельскохозяйственного производства области, так и в качестве примера технологического алгоритма для иных крупных регионов Российской Федерации.
Скачивания
Библиографические ссылки
Список источников
Атлас «Природные ресурсы и экологическое состояние Белгородской области». Электронный ресурс. URL: http://maps.bsuedu.ru/atlas/ (дата обращения 13.01.2024).
Атлас сельского хозяйства Чувашской АССР. 1974. М., ГУГК, 68 с.
Белгородская область. Большая российская энциклопедия 2004-2017. Электронный ресурс. URL: https://old.bigenc.ru/geography/text/5676142 (дата обращения 02.04.2024).
Белгородская область в цифрах. 2023: Краткий статистический сборник. Федеральная служба государственной статистики. Электронный ресурс. URL: https://31.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/0107_2023.pdf (дата обращения 14.04.2024).
Генерализация классифицированного растрового снимка. ArcGIS Pro 3.3. Esri. Электронный ресурс. URL: https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/latest/tool-reference/spatial-analyst/generalization-of-classified-raster-imagery.htm (дата обращения 14.02.2024).
Евтеев О.А. 1999. Проектирование и составление социально-экономических карт. М., Издательство Московского университета, 223 с.
Единая федеральная информационная система о землях сельскохозяйственного назначения. Электронный ресурс. URL: https://efis.mcx.ru (дата обращения 13.01.2024).
Земельный кодекс Российской Федерации от 25.10.2001 N 136-ФЗ (ред. от 14.02.2024, с изм. от 11.06.2024) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.04.2024). Электронный ресурс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_33773/ (дата обращения 11.06.2024).
Национальный Атлас почв Российской Федерации. 2011. М., Астрель, 632 с.
Площади сельскохозяйственных угодий и пашни, используемые землепользователями, занимающимися сельскохозяйственным производством. Федеральная служба государственной статистики. Электронный ресурс. URL: https://rosstat.gov.ru/bgd/regl/b05_14p/isswww.exe/stg/d010/11-08.htm (дата обращения 17.04.2024).
Сведения о наличии и распределении земель. Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии. Электронный ресурс. URL: https://rosreestr.gov.ru/activity/gosudarstvennoe-upravlenie-v-sfere-ispolzovaniya-i-okhrany-zemel/gosudarstvennyy-monitoring-zemel/sostoyanie-zemel-rossii/gosudarstvennyy-natsionalnyy-doklad-o-sostoyanii-i-ispolzovanii-zemel-v-rossiyskoy-federatsii/ (дата обращения 16.04.2024).
Шихов А.Н., Герасимов А.П., Пономарчук А.И., Перминова Е.С. 2020. Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения. Пермь, Пермский государственный национальный исследовательский университет, 191 c.
Список литературы
Заруцкая И.П. 1966. Составление специальных карт природы. М., Издательство Московского университета, 232 с.
Ивлиева Н.Г., Росяйкина Е.А. 2015. Обработка данных дистанционного зондирования Земли в ГИС-пакете ArcGIS. Огарёв-Online, 4(45): 5.
Карцева Л.В. 2010. История развития российского сельскохозяйственного производства от первых аграрных реформ при царизме до наших дней. Вестник Казанского государственного университета культуры и искусств, 3: 4–13.
Нольфина М.А. 2010. О сельскохозяйственных атласах на примере их изданий 1974–1989 гг. Гео-Сибирь, 1(2): 93–95.
Пацала С.В., Горошко Н.В. 2021. Сельское хозяйство России: глобальные позиции, структурные пропорции и тенденции развития. Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки, 6(1(19)): 96–108. https://doi.org/10.21603/2500-3372-2021-6-1-96-108
Стыценко Е.А. 2017. Возможности распознавания сельскохозяйственных угодий с использованием методики совместной автоматизированной обработки разносезонных многозональных космических изображений. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 14(5): 172–183. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2017-14-5-172-183
Чекмарев О.П. 2014. Развитие сельского хозяйства в России от имперских времен до наших дней: краткий обзор. Вестник Ленинградского государственного университета им. А.С. Пушкина, 6(4): 72–88.
Artemeva O.V., Zareie S., Elhaei Y., Pozdnyakova N.A., Vasilev N.D. 2019. Using Remote Sensing Data to Create Maps of Vegetation and Relief for Natural Resource Management of a large Administrative Region. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-4/W18: 103–109. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-103-2019.
Candra D.S., Phinn S., Scarth P. 2016. Cloud and Cloud Shadow Masking Using Multi-Temporal Cloud Masking Algorithm in Tropical Environmental. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLI-B2: 95–100. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B2-95-2016.
Khanal S., Fulton J. 2017. An Overview of Current and Potential Applications of Thermal Remote Sensing in Precision Agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 139: 22–32. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.05.001
Price M. 2015. Mastering ArcGIS Pro. McGraw Hill, 436 p.
Schowengerdt R.A. 2007. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. Amsterdam, Elsevier; Burlington, Academic Press, 515 p.
References
Zarutskaya I.P. 1966. Sostavleniye spetsialnykh kart prirody [Compilation of Special Maps of Nature]. Moscow, Pabl. Moscow University, 232 p.
Ivlieva N.G., Rosyaykina E.A. 2015. Processing of Remotely Sensed Data by Means of Arcgis-Software. Ogarev-Online, 4(45): 5 (in Russian).
Kartseva L.V. 2010. The History of Development of Agricultural Manufacturing from the First Agricultural Reforms in Tzar Days to the Present Time. Bulletin of Kazan State University of Culture and Arts, 3: 4–13 (in Russian).
Nolfina M.A. 2010. Agriculture Atlases by the Example of 1974-1989 Editions. Geo-Siberia, 1(2): 93–95 (in Russian).
Patsala S.V., Goroshko N.V. 2021. Russian Agriculture: Global Positions, Structural Proportions, and Development Trends. Bulletin of Kemerovo State University. Series: Political, Sociological and Economic Sciences, 6(1(19)): 96–108 (in Russian). https://doi.org/10.21603/2500-3372-2021-6-1-96-108
Stytsenko E.A. 2017. Evaluation of the Possibilities to Classify Agricultural Lands Using Multi-Seasonal Satellite Data Processing. Current Problems in Remote Sensing of the Earth From Space, 14(5): 172–183 (in Russian). https://doi.org/10.21046/2070-7401-2017-14-5-172-183
Chekmarev O.P. 2014. Development of Agriculture in Russia from the Imperial Times Up to Now: a Brief Review. Bulletin of Leningrad State University named after A.S. Pushkin, 6(4): 72–88 (in Russian).
Artemeva O.V., Zareie S., Elhaei Y., Pozdnyakova N.A., Vasilev N.D. 2019. Using Remote Sensing Data to Create Maps of Vegetation and Relief for Natural Resource Management of a large Administrative Region. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-4/W18: 103–109. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-103-2019.
Candra D.S., Phinn S., Scarth P. 2016. Cloud and Cloud Shadow Masking Using Multi-Temporal Cloud Masking Algorithm in Tropical Environmental. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLI-B2: 95–100. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B2-95-2016.
Khanal S., Fulton J. 2017. An Overview of Current and Potential Applications of Thermal Remote Sensing in Precision Agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 139: 22–32. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.05.001
Price M. 2015. Mastering ArcGIS Pro. McGraw Hill, 436 p.
Schowengerdt R.A. 2007. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. Amsterdam, Elsevier; Burlington, Academic Press, 515 p.
Просмотров аннотации: 25
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2024 Региональные геосистемы
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
