Как определить районы выращивания риса с помощью данных спутникового дистанционного зондирования

Рис является одной из важнейших продовольственных культур Индонезии, на которую приходится около 90% населения в качестве основного продукта питания. Его производство напрямую влияет на национальную продовольственную безопасность и социальную стабильность. Будучи третьим по величине производителем риса в мире, Индонезия выращивает более 14 миллионов гектаров риса, в основном на Яве, Суматре и Бали. Однако из-за изменения климата, потери пахотных земель и разнообразия схем посадки точный мониторинг посевных площадей и состояния роста риса представляет собой серьезную проблему. Точное и эффективное получение информации о посевных площадях риса имеет решающее значение для сельскохозяйственного мониторинга, управления сельскохозяйственными угодьями, оценки урожайности и разработки политики.

В последние годы, с увеличением объёма спутниковых данных дистанционного зондирования и развитием облачных вычислительных платформ, методы классификации сельскохозяйственных культур на основе многоисточниковых данных получили широкое применение. Среди них нормализованный разностный индекс растительности (NDVI) и коэффициент обратного рассеяния радара (VH/VV) эффективно отражают фенологические характеристики и состояние роста риса. В сочетании с алгоритмами машинного обучения (такими как случайные леса) они позволяют добиться высокоточной автоматизированной выборки площадей посадки риса. В данном исследовании на примере северной части провинции Восточная Ява изучаются методы выборки площадей посадки риса на основе временных рядов данных NDVI и VH, с целью создания научной основы для мониторинга региональной продовольственной безопасности и разработки сельскохозяйственной политики.

I. Региональный обзор

Исследуемая территория расположена в северной части провинции Восточная Ява, Индонезия, на долготе 111°21'31.1" в.д., широте 7°26'26.7" ю.ш., как показано на рисунке 1. Климат тропический, с сезоном дождей, как правило, с ноября по апрель следующего года, и сухим сезоном с мая по октябрь. Основная культура — рис, дополняются другими культурами, такими как кукуруза и соя.

Рисунок 1. Исследуемая область.

II. Предварительная обработка данных 

Предварительная обработка данных проводилась с использованием платформы GEE за период с 1 июня 2024 года по 31 мая 2025 года. Были сгенерированы ежемесячные данные VH и NDVI. Ежемесячные данные VH были синтезированы с использованием медианной фильтрации для уменьшения шума в поляризационных данных. На NDVI влияют время получения изображения, облачность и аэрозоли; поэтому ежемесячные данные NDVI были сгенерированы с использованием синтеза максимальных значений для уменьшения влияния шума. Кроме того, различное время получения данных из разных источников приводило к рассогласованию данных во временном измерении; эта проблема была решена путем синтеза ежемесячных данных.

III. Фенологический анализ информации

Анализируя взаимосвязь между циклом роста риса и индексом NDVI в целевом районе, можно определить цикл роста риса. Поэтому в данной работе выбраны некоторые характерные точки, и получены значения временных рядов NDVI, как показано на рисунках 2(a), 2(b), 2(c) и 2(d). На основе значений временных рядов можно определить, что рис в этом районе выращивается три раза в год, а цикл посадки риса составляет приблизительно 4 месяца.

Рисунок 2(а) Фенологическая информация NDVI (111°26'35.40"E, 7°28'11.37"S)

Рисунок 2(b) Фенологическая информация NDVI (111°26'12.41"E, 7°27'35.42"S)

Рисунок 2(c) Фенологическая информация NDVI (111°21'47.56"E, 7°24'50.01"S)

Рисунок 2(d) Фенологическая информация NDVI (111°23'41.21"E, 7°26'58.21"S)

IV. Результаты экстракции

На основе временных рядов данных NDVI и VH были построены признаки, после чего с помощью алгоритма случайного леса был выделен регион выращивания масличной пальмы в исследуемой области. Результаты выделения показаны на рисунке 3 ниже.

Рисунок 3. Результаты определения площади посевов риса.

Результаты, полученные в данном исследовании, согласуются с результатами исторических исследований. Для указанной целевой области была рассчитана общая площадь посевов риса в 76,51 квадратных километров. Рис выращивается на этой территории три раза в год, с циклом роста приблизительно в четыре месяца. Однако сроки посева в этом регионе различаются, что затрудняет точное определение площади посевов с использованием традиционных методов.

На основе результатов исследований, полученных в вышеупомянутых рисоводческих районах, мы обладаем возможностью непрерывно предоставлять высокоточные услуги дистанционного зондирования сельского хозяйства. Используя передовые технологии обработки данных на платформе GEE и методы анализа временных рядов из различных источников, мы можем эффективно выполнять задачи динамического мониторинга на больших территориях выращивания сельскохозяйственных культур и предоставлять следующие расширенные услуги в соответствии с потребностями клиентов: 1) анализ многосезонных схем севооборота; 2) прогнозирование тенденций изменения посевных площадей. Наша команда обладает богатым опытом оптимизации алгоритмов случайного леса и технологии многофакторного слияния NDVI/VH, обеспечивая долгосрочную стабильность данных о распределении сельскохозяйственных культур и предоставляя непрерывную техническую поддержку и услуги по обновлению данных сельскохозяйственным управлениям и научно-исследовательским учреждениям.