Compiling of Agricultural Lands in the Belgorod Region Based on Remote Sensing Data
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-4-565-577Keywords:
remote sensing data, agricultural lands compiling, interpretation algorithm, thematic mapping, Belgorod region, digital mapsAbstract
The new foreign policy and economic conditions faced by Russia determine the need to apply scientific and applied research in the development of agriculture. The article examines an algorithm for processing remote sensing data of a large area which can be used in agribusiness. The result of the study is represented with a digital map of lands of the Belgorod region. For territories comparable in area to a constituent entity of the Russian Federation, there is a need to apply a special approach to the deciphering procedure and to the degree of generalization of area contours on a raster and on a map. For the first time in agricultural land mapping, conventional symbols were used that simultaneously convey information about its current and past state. In addition, the authors offer a map of agricultural land distribution among municipalities in the region. The algorithm for working with remote sensing data proposed by the authors, as well as the resulting maps, can be directly used both for analyzing and planning the location of agribusiness facilities in the region, and as an example of a technological algorithm for other large regions of the Russian Federation.
Downloads
References
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.
Abstract views: 28
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2024 Regional Geosystems
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
