ASSESSMENT OF LAND TRANSFORMATION OF AGRICULTURAL LAND BASED ON REMOTE SENSING DATA (BASED ON THE EXAMPLE OF THE CRIMEA)

Abstract

Условия хозяйственной деятельности оказывают существенное влияние на агроландшафты. Цель исследований: провести оценку трансформации сельскохозяйственных земель с использованием данных дистанционного зондирования Земли и усовершенствовать технологические подходы анализа больших данных для решения задач повышения эффективности агропромышленного производства Республики Крым. Для картирования посевов сельскохозяйственных культур применялся принцип интеграции информационных потоков: использование данных ДЗЗ на базе открытых программных продуктов ГИС, данных наземных наблюдений и других источников открытой геопривязанной информации: сервис «ВЕГА-Science» ИКИ РАН. Исходными спутниковыми данными служили снимки Landsat 4, 5, 7, 8 и 9 (OLI), Sentinel-2 (MSI), AQUA, TERRA (MODIS). Место проведения исследований: земли в границах сельских поселений и пилот-территорий районов степной и предгорной зон Крыма, а также Присивашья. При анализе региональных особенностей динамики развития культур и выявления различных типов сельскохозяйственного землепользования задействовались вегетационные индексы: NDVI и NDWI. Для пилот-территорий проведена оценка динамики вегетационного индекса NDVI для озимых и яровых культур за 18-летний период. Использован аналитический метод сравнения обработанных данных статистической отчетности по зерновым культурам за период 2001– 2022 гг. с данными осредненной по типу культур для территории района динамики варьирования NDVI для выявления пиковых значений индекса. Выявлено, что алгоритмы дешифрирования сельскохозяйственных культур в степной части Крыма и Присивашья не имеют существенных отличий, выявлено увеличение площади пахотных земель за последние 5 лет. The conditions of economic activity have a significant impact on agricultural landscapes. The purpose of the research: to assess the transformation of agricultural lands using remote sensing data and to improve technological approaches to big data analysis to solve problems of increasing the efficiency of agro-industrial production in the Republic of Crimea. To map crops, the principle of integrating information flows was applied: the use of remote sensing data based on open GIS software products, ground-based observations and other sources of open geo-related information: the VEGA-Science service of the IKI. The initial satellite data were images of Landsat 4, 5, 7, 8 and 9 (OLI), Sentinel-2 (MSI), AQUA, TERRA (MODIS). Place of research: lands within the boundaries of rural settlements and pilot territories of the steppe and foothill zones of Crimea, as well as the Sivash region. When analyzing regional features of the dynamics of crop development and identifying various types of agricultural land use, vegetation indices were used: NDVI and NDWI. For the pilot territories, the dynamics of the NDVI vegetation index for winter and spring crops over an 18-year period was assessed. An analytical method was used to compare processed statistical reporting data on grain crops for the period 2001–2022. with data on the dynamics of NDVI variation averaged by crop type for the territory of the region to identify peak index values. It was revealed that the algorithms for deciphering agricultural crops in the steppe part of Crimea and the Sivash region do not have significant differences; an increase in the area of arable land over the past 5 years was revealed.