Архив статей журнала
Цель работы - создание экспертной системы, которая на основе алгоритма нечеткой логики позволяет оценить эффективность вспашки почвы от ее агротехнических характеристик. Экспертная система оценки эффективности вспашки почвы разработана с использованием Fuzzy Logic Toolbox в MatLab. Пакет позволяет создавать системы нечеткого логического вывода, включая проектирование и моделирование. Результаты визуализируются через Rule Viewer и Surface Viewer, отображающие диалоговые окна и поверхности отклика. С помощью редактора Fuzzy Inference System Editor была создана экспертная система на основе алгоритма Мамдани для оценки эффективности вспашки почвы. Входные параметры: «грубая вспашка», «равномерность», «глыбистость», «свальный гребень», «глубина» (оценка от 0 до 10). В отношении этих величин заданы функции принадлежности и три правила соответствия, определяющие значение эффективности вспашки почвы от входящих характеристик. Система тестировалась через Rule Viewer, показывая зависимость величины эффективности вспашки от входящих параметров. Поверхность отклика обнаруживает ступенчатую структуру и резко возрастает при увеличении глыбистости выше 7 и свального гребня выше 5. Разработан пользовательский интерфейс, реализующий систему нечеткой логики для оценки экологического риска на основе экспертных оценок показателей качества окружающей среды. Система интегрируется в Simulink и может работать как независимое приложение. Интерфейс интуитивно понятен и позволяет вводить данные и получать результаты быстро. Алгоритмы нечеткой логики позволяют обрабатывать неточные данные, обеспечивая надежные прогнозы и рекомендации по агротехническим процессам. Интеграция с Simulink способствует комплексному подходу к управлению сельскохозяйственными процессами. Система легко расширяется за счет модулей и адаптируется к условиям и требованиям, улучшая оценку и прогнозируя в контексте мелиорации.
Целью работы являлось изучение пространственного распределения объемной влажности поля методом дистанционного зондирования Земли. Материалом исследований явились спутниковые космоснимки Landsat_8_9, на основе которых были построены карты распределения вегетационных индексов, а также распределение объемной влажности поля. В качестве объекта исследования было выбрано поле вблизи пос. Степное левобережья Саратовской области. Обработка матрицы высот и картографирование полученного материала проводились с помощью кроссплатформенной программной системы QGIS. Были изучены особенности распределения нормализованного вегетационного индекса растительности, нормализованного разностного индекса, почвенно-скорректированного вегетационного индекса. Регрессионный анализ зависимости объемной влажности от величины нормализованного вегетационного индекса растительности позволил построить картограмму распределения влажности за период с 2022 по 2024 г. В 2022-2023 гг. нормализованный относительный индекс растительности показывал высокий уровень активности растительного покрова благодаря благоприятным погодным условиям, достаточным осадкам и питательным веществам в почве. В 2024 г. значения нормализованного вегетационного индекса растительности снизились до отрицательных, что связано с понижением среднесуточной температуры во время сева. Значения почвенно-скорректированного вегетационного индекса для Саратовского Заволжья за исследуемый период снижались за счет проводимых агротехнических мероприятий. Влажность почвы за наблюдаемый период имеет тенденцию к возрастанию.
Цель работы - оценка вегетационной активности сельскохозяйственных полей Ровенского района Саратовской области с помощью преобразования tasseled cap. Объектом исследования являются почвы полей, расположенных вблизи пос. Краснополье Ровенского района Саратовской области. Данные о влажности почвы и о значениях вегетационных индексов относились к периоду с 01 июля по 01 августа 2024 г. В качестве исходных материалов для задач дистанционного зондирования применялись мультиканальные снимки, полученные спутником Landsat 8. Обработка космоснимков и картографирование полученного материала проводились с помощью программного комплекса QGIS (версия 3.28.0). Построение картограмм и расчет частотных гистограмм для главных компонент преобразования tasseled cap проводились с помощью программы SAGA GIS (версия 9.2.0). Построены картограммы распределения трех главных компонент Greeness, Brightness и Wetness, расположенных внутри периметра изучаемой территории, где находятся сельскохозяйственные угодья, различающиеся по фенофазе развития растений. При этом имеются как поля с открытой почвой, так и поля, занятые сельскохозяйственными культурами в разных фазах вегетации, при которых присутствуют зрелая, перезревшая, увядающая формы сельскохозяйственной продукции, а также открытая почва, различающаяся по яркости. Установлено, что территория изучаемых сельскохозяйственных угодий обладает неоднородностью в отношении вегетационной активности и представлена как участками с открытым почвенным слоем разного состава и влагосодержания, так и растениями, находящимися в разных фазах вегетационного процесса: зрелая, перезревшая, увядающая формы сельскохозяйственной продукции. Данное агроценотическое разнообразие связано с проводимыми на территории данных сельскохозяйственных угодий мелиоративными мероприятиями. Эффективность главных компонент преобразования tasseled cap в отношении степени открытости почвы полей снижается в следующем порядке: Greeness - Wetness - Brightness.