Точное земледелие (ТЗ) - мировой тренд адаптации агротехнологий к внутриполевой изменчивости условий формирования урожаев. В непосредственной зависимости от степени внутриполевой неоднородности может осуществляться планирование и последующая дифференциация технологических воздействий в системе ТЗ. Поэтому задача создания надежных и доступных методов обнаружения внутриполевой неоднородности, степени её интенсивности и пространственного распределения на сельскохозяйственных полях является ключевой в проблематике ТЗ и по-прежнему актуальной. Из применяемых для этой цели подходов в настоящее время наиболее широкое практическое распространение получил метод выделения границ внутриполевой неоднородности, основанный на автоматизации процесса отбора почвенных и/или растительных образцов с навигационным обеспечением и геоинформационной интерпретацией полученных данных (Рис.1).

Наряду с большой затратностью он имеет принципиальный недостаток, который заключается в том, что все выводы делаются на основе дискретных значений отобранных образцов и у производителей растениеводческой продукции возникает множество вопросов: сколько образцов следует отбирать, с какой площади, с каким шагом, в какой степени пространственное варьирование будет учтено при выбранной схеме отбора проб и определяемых в лаборатории показателях почвенного плодородия. В значительной степени лишены этого недостатка электронные карты урожайности, которые формируются автоматически с помощью уборочной техники, оборудованной мониторами, специальными датчиками и GPS приемниками (рис.2),

а также пространственно-атрибутивные характеристики пахотного слоя почв, получаемые способом непрерывного измерения мобильными системами в режиме реального времени (Рис.3, Рис.4 ).

Однако в России широкого применения в производстве эти подходы не нашли. Их преимущества используются нами в сборе опорной наземной информации для интерпретации материалов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Методы и средства ДЗЗ - весьма перспективное направление для сплошной непрерывной оценки состояния посевов и среды их обитания с охватом одновременно значительных площадей, что практически невозможно осуществить при проведении наземных исследований. В силу огромных территорий нашей страны и возрастающей доступности аэрокосмических данных такому подходу в информационном обеспечении ТЗ нет альтернативы. В этой связи главная цель проекта создать инструментарий обнаружения и выявления границ внутриполевой неоднородности, основанный на двух новых методах анализа данных ДЗЗ. Один из них предполагает использование главного геостатистического инструментария - вариограммного анализа аэрокосмических снимков, а другой базируется на комплексной оценке динамики изменения оптических показателей различных индексов отражения, характеризующих физиологическое состояние посевов в оптимальных и стрессовых условиях. 
В отчетный период создан и апробирован инструментарий построения по данным ДЗЗ эмпирических вариограмм и их аппроксимаций в виде непрерывной функции, которая затем приводится к нормированному (безразмерному) виду. По наггет-дисперсии нормированной вариограммной функции осуществляется оценка эффективности применения технологии ТЗ на заданной сельскохозяйственной территории. Эффективность вариограммного анализа продемонстрирована двумя сравнительными вычислительными экспериментами. За основу взяты эмпирические вариограммы, построенные по картам распределения вегетационного индекса NDVI, рассчитанного по аэрокосмическим снимкам объектов исследования (Рис.5-7).

Выполнено почвенное обследование трех полей полигона АФИ с помощью мобильного комплекса, оснащенного автоматическим пробоотборником и навигационным оборудованием. По результатам лабораторных анализов построены электронные картосхемы агрохимических показателей и с учетом их распределения по полям дифференцированно внесены калийные и фосфорные удобрения с заданным уровнем обеспеченности питания посевов (Рис.8-9).

Осенью 2019 года посеяли озимую пшеницу, а весной 2020 года яровую пшеницу и ячмень. Заложили на каждом поле по двенадцать тестовых площадок, всего тридцать шесть (36) размером 10м x 10м. Тестовые площадки — это участки поля с различными дозами азотных удобрений и растения на них имеют различные, но известные условия азотного питания и, следовательно, в ходе вегетации будут отличаться по оптическим характеристикам (Рис. 10).

Таким образом, на тестовых площадках в полевых условиях физически моделируется весь спектр азотного питания растений озимой и яровой пшениц и ячменя, которые будут играть роль опорной информации и своеобразных эталонов. С их помощью надеемся разработать менее затратные и масштабируемые механизмы выявления по оптическим показателям границ внутриполевой изменчивости в зависимости от степени её интенсивности на заданной территории. Реализуемость такого подхода основана на развитии ранее выполненных нами исследований по влиянию ряда конкретных индексов отражения на оценку физиологического состояния яровой пшеницы при оптимальных условиях и дефиците азота и воды. Работы выполнялись в контролируемых условиях с помощью миниатюрного оптоволоконного спектрометра HR 2000 (США), который обеспечивает оптическое разрешение 0,065 нм в диапазоне от 300 до 1000 нм с шагом 0,3 нм и автоматическую обработку измеряемой информации (Рис.11-12).

Наличие подобных знаний и их накопление явилось основанием разработки блок-схемы базового алгоритма обнаружения и выделения границ внутриполевой неоднородности по гиперспектральным снимкам и оптическим критериям. В основе алгоритма лежит процесс формирования проблемно-ориентированных базы знаний (БЗ) и базы данных (БД). БД наполняется спутниковыми гиперспектральными снимками для расчёта оптических показателей посевов по критериям, содержащимся в БЗ (Рис. 13).

В БЗ накапливаются формализованные сведения о формулах расчёта различных оптических критериев по тем или иным спектральным диапазонам, а также систематизируются и сохраняются их значения, которые характеризуют физиологическое состояние посевов сельскохозяйственных культур в оптимальных и стрессовых условиях Затем осуществляется сравнительный анализ оперативно полученных величин с хранимыми в БЗ диапазонами значений оптимального и угнетенного состояния растений и определяются зоны неоднородности на конкретном поле. Программная реализация рассматриваемого алгоритма позволит в перспективе выявлять действие различных стрессоров, угнетающих растения с фиксацией границ их негативного влияния на заданном сельскохозяйственном поле.
С учётом хранимых в БЗ сведений определены требования к пространственному, спектральному и временному разрешению спутниковых снимков. Разработана методика их предварительной обработки, включая калибровку и валидацию по опорной информации, формируемой на опытных полях полигона АФИ. Произведена инвентаризация архивных аэрокосмических и опорных наземных данных полигона АФИ (площадь 538 га), которая уже используется в вычислительных экспериментах. Организована регулярная (не реже одного раза в неделю) аэрофотосъемка с помощью БПЛА Геоскан 401 и установленной на нём мультиспектральной камеры Micasense Rededge-MX (приобретенной на средства гранта) опытных полей с тестовыми площадками для дистанционной оценки динамики развития и состояния возделываемых культур. Приступили к проведению контактных измерений и созданию базы данных спектров отражения от поверхности листьев растений на тестовых площадках с помощью спектрометра HR2000 в различные фазы развития посевов.