Загалом світові дослідження сільськогосподарських грунтів безпілотними апаратами тільки на початковій стадії. Рівень технічних можливостей літальних апаратів лише почав виходити на заплановані показники, відповідно зросли і технічні варіанти їхнього використання. Тому колектив авторів Джованна Сонаа, Даніель Пассоніа, Лівіо Пінтоа в 2016 році використовував ДКЛА для вивчення як «голого» ґрунту, так і з сільськогосподарськими культурами на ньому. Їх робота проводилася на базі ДКЛА, в якому було інстальовано цифрову камеру з фальш-кольором (Tetracam ADCLite).
За результатами досліджень автори наголосили, що ці камери можуть передавати ту ж тематичну інформацію (тобто працюють на тих самих довжинах хвиль), що й тематичний сенсор супутника Ландсат і відповідають його каналам TM2, TM3, TM4. Особливістю їх роботи є порівняння створених ортофотопланів різних програмних продуктів, які повинні були підтвердити залежності спектральної яскравості від показників ґрунту: загальні вуглець та азот, вологість і структура ґрунту під час зйомки за допомогою ближнього інфрачервоного каналу. Було підтверджено раніше встановлені залежності електропровідності ґрунту (ЕС) та RGB-каналів. Наголошуються на окремі вади у разі створення ортофотоплану за рахунок камери з псевдокольорами Tetracam. За допомогою програмного забезпечення (ENVI) авторами зроблено картосхему врожайності рису.
На якість ортофотоплану мають вплив метеорологічні умови. Доцільність використання камер із ССD-датчиками (RGB-камери), так і ДКЛА під час досліджень ґрунтового покриву й точного землеробства в цілому. Подібне було проведено у Бразилії A. Чавесом, Р. ЛаСкалеа в 2015 році.
Взагалі дослідники з Латинської Америки в останній час дуже стрімко розвивають цей напрям моніторингових досліджень. За мету автори обрали розробку методики щодо оцінки стану ґрунту під евкаліптовими культурами в центральній частині Бразилії. За основу для зйомки було взято камеру Canon ELPH 100 HS. Особливістю обробки була модель HSV, де показник Н взято з розрахункової частини індексу NDVI. Це дозволило відрізнити звичайний грунт, без рослин, додавши в розрахунку його в псевдокольори червоний та жовтий, індекс дозволив відокремити також ареали з малою біомасою (псевдокольори зелений та блакитний), та ареали з високою кількістю біомаси (пурпурний та синій), що показано на фото 1.
Фото 1. Отримані ареали об’єкту дослідження: а) сам об’єкт дослідження; b) об’єкт у сірих тонах; с) у псевдокольорах NDVI
Потім ці зображення по піксельно перераховано та отримано значення у пікселях для ґрунту, а далі визначено в м2 та га (0,12 га), з мінімальною (0,3) та максимальною біомасою (0,6). Наголошуються, що цей алгоритм за їх даними найбільш придатний саме для визначення ґрунту та дає багато помилок для розрахунків ареалів із біомасою. Попри всі позитивні моменти цієї роботи звернули уваги на малу площу дослідження (всього 1,02 га) і те, що платформи по типу квадрокоптера забезпечують необхідну площу зйомки навіть одного поля у 100 га. Взагалі не порушується питання щодо можливості дослідження різних типів ґрунту та їх класифікації за допомогою ДКЛА.
Роботи із суміщення даних з космічної компоненти й аерофотозйомки та встановлення вуглецю органічного за даними дистанційного зондування проводили багато науковців, серед яких група американських дослідників, що працювала у 2008 році. В результаті отримано дуже схожі дані щодо ґрунтів арідних зон Іспанії та Люксембургу, які були обрані за об’єкти дослідження із космічних апаратів та аерофотозйомки з літака. Важливо, що встановили такі ґрунтові показники, як органічний вуглець (SOC, г/кг), оксид заліза (Iron Oxide, г/кг) та глиняні частки (Clay,%). На основі чого було зроблено відповідні картосхеми розповсюдження цих показників (фото 2).
Фото 2. Картосхеми розповсюдження оксиду заліза та мулових часток (автори CécileGomez, RaphaelA. Viscarra Rossel, Alex B. McBratney)
Завдяки широкому використанню різних каналів сенсорів автори встановили широке коло ґрунтових показників. Якщо аналізувати отримані картосхеми, то можна побачити дуже строкатий рельєф об’єктів дослідження, який має потужний вплив на ґрунти.
Максим СОЛОХА, зав. лаб.,
ННЦ «Інститут ґрунтознавства та агрохімії
імені О. Н. Соколовського»
