izvestiiatimacadИзвестия Тимирязевской сельскохозяйственной академииIZVESTIYA OF TIMIRYAZEV AGRICULTURAL ACADEMY0021-342XФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева10.26897/0021-342X-2024-6-12-21izvestiiatimacad-828Research ArticleАГРОХИМИЯ, ПОЧВОВЕДЕНИЕ, ЭКОЛОГИЯAGROCHEMISTRY, SOIL SCIENCE AND ECOLOGYИспользование Google Earth Engine для решения задач агроэкологической оценки земель на примере агроландшафтов Мостовского района Краснодарского краяUsing Google Earth Engine for the purposes of agroecological assessment of lands on the example of agrolandscapes of Mostovskiy district of Krasnodar Kraihttps://orcid.org/0000-0002-2988-5055ПрохоровА. А.ProkhorovA. A.

Прохоров Артем Анатольевич, аспирант 3 года обучения, ассистент кафедры почвоведения, геологии и ландшафтоведения РГАУ-МСХА

127434, г. Москва, Тимирязевская ул., 49

Artem A. Prokhorov, postgraduate student, Assistantat the Department of Soil Science, Geology and Landscape Science

49 Timiryazevskaya St., Moscow, 127550

artem.prokhorov.2016@inbox.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5396-1695БорисовБ. А.BorisovB. A.

Борисов Борис Анорьевич, д-р биол. наук, профессор кафедры почвоведения, геологии и ландшафтоведения 

127434, г. Москва, Тимирязевская ул., 49

Boris A. Borisov, DSc (Bio), Professor at the Department of Soil Science, Geology and Landscape Science

49 Timiryazevskaya St., Moscow, 127550

borisov@rgau-msha.ruhttps://orcid.org/0000-0002-8134-0159ЕфимовО. Е.EfimovO. E.

Ефимов Олег Евгеньевич, канд. с.-х. наук, доцент, и.о. заведующего кафедры почвоведения, геологии и ландшафтоведения 

127434, г. Москва, Тимирязевская ул., 49

 

Oleg E. Efimov, CSc (Ag), Associate Professor, Acting Head of the Department of Soil Science, Geology and Landscape Science

49 Timiryazevskaya St., Moscow, 127550

efimovoe@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0003-5906-0198КащенкоГ. А.KashchenkoG. A.

Кащенко Григорий Алексеевич, студент 3 курса кафедры почвоведения, геологии и ландшафтоведения, РГАУ– МСХА имени К.А. Тимирязева; лаборант-исследователь, ФИЦ «Почвенный институт имени В.В. Докучаева»

127434, г. Москва, Тимирязевская ул., 49; 119017, г. Москва, пер. Пыжевский, 7, стр. 2

 

Grigoriy A. Kashchenko, 3rd year student, Russian State Agrarian University – Moscow Timiryazev Agricultural Academy; Laboratory Research Assistant, V.V. Dokuchaev Soil Science Institute

49 Timiryazevskaya St., Moscow, 127550; 7/2 Pyzhevskiy Ln., Moscow, 119071

grigory.kashchenko@mail.ruПетровВ. Н.PetrovV. N.

Петров Вадим Николаевич, руководитель отдела агроэкологической оценки земель  сельскохозяйственного  назначения  компании  ООО  «ЛиквиФорс»

г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Донской, пр-кт Ленинский, 29

Vadim N. Petrov, Head of Agro-Ecological Assessment of Agricultural Land, OOO LiquiForce

29 Leninskiy Ave., Moscow, 127550

v.petrov@liquiforce.ruРоссийский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А. ТимирязеваРоссияRussian State Agrarian University – Moscow Timiryazev Agricultural AcademyRussian FederationРоссийский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А. Тимирязева;   ООО  «ЛиквиФорс»РоссияRussian State Agrarian University – Moscow Timiryazev Agricultural Academy; OOO LiquiForceRussian Federation202426112024061221Copyright © Прохоров А.А., Борисов Б.А., Ефимов О.Е., Кащенко Г.А., Петров В.Н., 20252025Прохоров А.А., Борисов Б.А., Ефимов О.Е., Кащенко Г.А., Петров В.Н.Prokhorov A.A., Borisov B.A., Efimov O.E., Kashchenko G.A., Petrov V.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://izvestiia.timacad.ru/jour/article/view/828

На примере разработки проекта адаптивно-ландшафтных систем земледелия (АЛСЗ) для предприятия, локализованного в Мостовском районе Краснодарского края, описаны возможности использования веб-платформы Google earth engine как инструмента работы с пространственными данными. Представлен перечень возможностей сервиса, которые предлагается использовать для оптимизации процесса агроэкологической оценки земель сельскохозяйственного назначения. Описаны основные наборы данных каталога GEE, использование которых позволяет получать предварительную информацию о пространственной неоднородности участков и об их агроклиматическом потенциале. Рассмотрен способ построения среднемноголетних картограмм продуктивности по спутниковым снимкам Sentinel-2 MSI-2A с использованием вегетационных индексов NDVI и MCARI при их агрегировании. При полевой верификации картограмм среднемноголетней продуктивности было установлено, что в большинстве случаев зоны устойчивой низкой вегетации растений за период 2015–2023 гг. соответствовали контурам переувлажненных луговато-черноземных почв, которые в условиях предгорий Кавказа и избыточного количества осадков (в среднем 876 мм в год в соответствии с данными ERA-5 land) являлись худшими землями на территории предприятия, что выражалось в снижении продуктивности культур на них. Достигнутые результаты получены благодаря использованию сервиса GEE для анализа агроэкологических условий. В рамках разработки проектов АЛСЗ использование платформы позволяет решать ряд аналитических задач и обеспечивает высокую скорость и качество получения данных.

The possibilities of using the Google Earth Engine web platform as a tool for working with spatial data are described using the development of the Adaptive Landscape Farming Systems (ALFS) project for enterprises in the Mostovskiy district of Krasnodar Krai as an example. The list of service features for optimizing the process of agroecological assessment of agricultural land is presented. The main datasets of the GEE catalog are described, the use of which allows to obtain preliminary information on the spatial heterogeneity of lands and their agroclimatic potential. The method of generating average annual productivity cartograms from Sentinel-2 MSI-2A satellite images using NDVI and MCARI vegetation indices with their aggregation is considered. During the field verification of the average annual productivity cartograms it was found that in most cases the zones of stable low vegetation of plants for the period 2015–2023 corresponded to the contours of over-watered meadow-chernozem soils. In the conditions of the Caucasian foothills and excessive precipitation (average 876 mm per year according to ERA-5 land data) they were the worst lands on the territory of the enterprise, which was expressed in the reduction of crop productivity. The results obtained were obtained by using the GEE service for the analysis of agro-ecological conditions. Within the framework of the ALSW project development, the use of the platform helps to solve a number of analytical tasks and ensures high speed and quality of data acquisition.

анализ данныхпроектирование систем земледелияоценка земельагроклиматический потенциалпочвенно-ландшафтное обследованиеdata analysisfarming system designland assessmentagroclimatic potentialsoil-landscape surveyReferencesБулыгина О.Н., Разуваев В.Н., Александрова Т.М. Описание массива данных суточной температуры воздуха и количества осадков на метеорологических станциях России и бывшего СССР [TTTR] // Свидетельство о государственной регистрации базы данных. 2014. Т. 2014620942. С. 2014. URL: http://meteo.ru/data/162–temperature–precipitationBulygina O.N., Razuvaev V.N., Aleksandrova T.M., Opisanie massiva dannykh sutochnoi temperatury vozdukha i kolichestva osadkov na meteorologicheskikh stantsiyakh Rossii i byvshego SSSR (TTTR) (Description of the data array of daily air temperature and precipitation at meteorological stations in Russia and the former USSR (TTTR)), 2008, URL: http://meteo.ru/data/162–temperature–precipitationЕрмолаев Н.Р., Юдин С.А., Белобров В.П. Оценка потенциала водной эрозии почв Ставропольского края на основе факторной модели RUSLE // Сельскохозяйственный журнал. 2019. №. 3 [12]. С. 1-12. DOI: 10.25930/0372-3054/001.3.12.2019Ermolaev N.R., Yudin S.A., Belobrov V.P., Otsenka potentsiala vodnoi erozii pochv Stavropol'skogo kraya na osnove faktornoi modeli RUSLE (Assessment of the potential of water erosion of soils in the Stavropol Territory based on the RUSLE factor model), Sel'skokhozyaistvennyi zhurnal, 2019, No. 3(12), pp. 1-12, DOI: 10.25930/0372-3054/001.3.12.2019Кирюшин В.И., Иванов А.Л. Агроэкологическая оценка земель, проектирование адаптивно-ландшафтных систем земледелия и агротехнологий / Методическое руководство МСХ РФ, РАСХН. М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2005. 784 с.Kiryushin V.I., Ivanov A.L., Agroekologicheskaya otsenka zemel', proektirovanie adaptivno-landshaftnykh sistem zemledeliya i agrotekhnologii, Metodicheskoe rukovodstvo MSKh RF, RASKhN (Agroecological assessment of lands, design of adaptive landscape systems of agriculture and agrotechnologies, Methodical manual of the Ministry of Agriculture of the Russian Federation, RAS). Moscow: FGNU «Rosinformagrotekh», 2005, p. 784., EDN: PJRTTNКирюшин, В.И. Методология комплексной оценки сельскохозяйственных земель / В. И. Кирюшин // Почвоведение. 2020. № 7. С. 871-879. DOI: 10.31857/S0032180X20070060.Kiryushin, V.I., Metodologiya kompleksnoi otsenki sel'skokhozyaistvennykh zemel' (Methodology of integrated assessment of agricultural lands), Pochvovedenie, 2020, No. 7, pp. 871-879DOI: 10.31857/S0032180X20070060.Прохоров А.А., Агеев К.Д., Горячев К.С. Использование индексов вегетации в почвенно-ландшафтом картографировании и агроэкологической оценке, АгроЭкоИнфо: Электронный научно-производственный журнал, 2024, № 2. DOI: https://doi.org/10.51419/202142228.Prokhorov A.A., Ageev K.D., Goryachev K.S. Use of vegetation indices in soil-landscape mapping and agroecological assessment, AgroEcoInfo: Electronic Scientific and Production Journal, 2024, No. 2. DOI: https://doi.org/10.51419/202142228.Прохоров А.А., Борисов Б.А., Ефимов О.Е., Прокофьева К.Д., Кащенко Г.А. Оценка продуктивности плакорной агроэкологической группы земель на примере Краснодарского края// Агрохимический вестник – 2024. – №4. – С.39-44. DOI 10.24412/1029-2551-2024-4-008Prokhorov A.A., Borisov B.A., Efimov O.E., Prokofieva K.D., Kashchenko G.A. Assessment of productivity of plakornaya agroecological group of lands on the example of Krasnodar region// Agrochemical Bulletin - 2024. - №4. - С.39-44. DOI 10.24412/1029-2551-2024-4-008Прохоров А.А, Борисов Б.А., Ефимов О.Е. Индексная оценки степени выпаханности черноземов предкавказской провинции// Агрохимический вестник – 2023. – №5. – С.50-55. DOI: 10.24412/1029-2551-2023-5-009 EDN: OXSZRWProkhorov A.A., Borisov B.A., Efimov O.E. Index assessment of the degree of plowing of chernozems of the pre-Caucasian province// Agrochemical Bulletin - 2023. - №5. - С.50-55. DOI: 10.24412/1029-2551-2023-5-009 EDN: OXSZRWПрохоров А.А., Куприянов А.Н., Борисов Б.А., Ефимов О.Е. Агроэкологическая оценка продуктивности яровой пшеницы в агроландшафтах Нижнекамского района Республики Татарстан// Плодородие. – 2024. - №5. – С. 89-96. DOI: 10.25680/S19948603.2024.140.19.Prokhorov A.A., Kupriyanov A.N., Borisov B.A., Efimov O.E. Agroecological assessment of spring wheat productivity in agrolandscapes of Nizhnekamsk district of the Republic of Tatarstan// Plodoroddie. - 2024. - №5. - С. 89-96. DOI: 10.25680/S19948603.2024.140.19.Farr T.G., Rosen P.A., Caro E., Crippen R., Duren R., Hensley S., Kobrick M., Paller M., Rodriguez E., Roth L., Seal D., Shaffer S., Shimada J., Umland J., Werner M., Oskin M., Burbank D., Alsdorf D. The shuttle radar topography mission, Reviews of geophysics, 2007, Vol. 45, No. 2. doi:10.1029/2005RG000183.Farr T.G., Rosen P.A., Caro E., Crippen R., Duren R., Hensley S., Kobrick M., Paller M., Rodriguez E., Roth L., Seal D., Shaffer S., Shimada J., Umland J., Werner M., Oskin M., Burbank D., Alsdorf D., The shuttle radar topography mission, Reviews of geophysics, 2007, Vol. 45, No. 2. doi:10.1029/2005RG000183.Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone, Remote sensing of Environment, 2017, Vol. 202, pp. 18-27.Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R., Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone, Remote sensing of Environment, 2017, Vol. 202, pp. 18-27.Kumar R., Deshmukh B., Kumar A. Using Google Earth Engine and GIS for basin scale soil erosion risk assessment: A case study of Chambal river basin, central India, Journal of Earth System Science, 2022, Vol. 131, No. 4, p. 228 DOI:10.1007/s12040-022-01977-zKumar R., Deshmukh B., Kumar A., Using Google Earth Engine and GIS for basin scale soil erosion risk assessment: A case study of Chambal river basin, central India, Journal of Earth System Science, 2022, Vol. 131, No. 4, p. 228 DOI:10.1007/s12040-022-01977-zLuo C., Zhang X., Wang Y., Men Z., Liu H. Regional soil organic matter mapping models based on the optimal time window, feature selection algorithm and Google Earth Engine, Soil and Tillage Research, 2022, Vol. 219, p. 105325. DOI:10.1016/j.still.2022.105325Luo C., Zhang X., Wang Y., Men Z., Liu H., Regional soil organic matter mapping models based on the optimal time window, feature selection algorithm and Google Earth Engine, Soil and Tillage Research, 2022, Vol. 219, p. 105325. DOI:10.1016/j.still.2022.105325Padarian J., Minasny B., McBratney A.B. Using Google's cloud-based platform for digital soil mapping, Computers & geosciences, 2015, Vol. 83, pp. 80-88. DOI:10.1016/j.cageo.2015.06.023Padarian J., Minasny B., McBratney A.B., Using Google's cloud-based platform for digital soil mapping, Computers & geosciences, 2015, Vol. 83, pp. 80-88. DOI:10.1016/j.cageo.2015.06.023Theobald D. M., Harrison-Atlas D., Monahan W. B., Albano, C. M. Ecologically-relevant maps of landforms and physiographic diversity for climate adaptation planning, PloS one, 2015, Vol. 10, No. 12, p. e0143619Theobald D. M., Harrison-Atlas D., Monahan W. B., Albano, C. M., Ecologically-relevant maps of landforms and physiographic diversity for climate adaptation planning, PloS one, 2015, Vol. 10, No. 12, p. e0143619Vosselmann G. Slope Based Filtering of Laser Altimetry Data, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Amsterdam, 2022, Vol. 33, No. B3, pp. 935-942.Vosselmann G., Slope Based Filtering of Laser Altimetry Data, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Amsterdam, 2022, Vol. 33, No. B3, pp. 935-942.Zhao Q., Yu L., Li X., Peng D., Zhang Y., Gong P. Progress and trends in the application of Google Earth and Google Earth Engine, Remote Sensing, 2021, Vol. 13, No. 18, p. 3778. DOI:10.3390/rs13183778Zhao Q., Yu L., Li X., Peng D., Zhang Y., Gong P., Progress and trends in the application of Google Earth and Google Earth Engine, Remote Sensing, 2021, Vol. 13, No. 18, p. 3778. DOI:10.3390/rs13183778

The authors declare that there are no conflicts of interest present.