Авторизоваться
Для зарегистрированных пользователей

Мониторинг водообеспеченности и рационального использования водных ресурсов входит в число основных целей устойчивого развития ООН, сформулированных и поддержанных большинством стран на период до 2030 г. Актуальность исследований по оценке биопродуктивности орошаемых земель также подтверждается задачами государственной программы эффективного вовлечения в оборот земель сельскохозяйственного назначения и развития мелиоративного комплекса Российской Федерации, направленными на техническое переоснащение мелиоративного комплекса. Цель исследований - анализ методов и подходов дистанционной идентификации орошаемых земель с использованием данных дистанционного зондирования Земли. В статье приведен обзор исследований по использованию данных различного пространственного разрешения, алгоритмов классификации, определению основных дешифровочных признаков поливных земель и факторов, оказывающих влияние на точность их выделения. Особенностью мелиоративного комплекса Крыма в текущих условиях является резкое снижение площадей орошения (в 20 раз) в результате остановки работы Северо-Крымского канала и увеличение риска возможности проявления деградационных процессов при использовании для орошения подземных вод ограниченной пригодности. В аналитическом обзоре рассмотрены 64 источника исследовательских работ, проводимых за рубежом и в РФ. При этом, более 20 % современных исследований по идентификации орошаемых (поливных) земель представлено в работах ученых из Китая. Региональные исследования в области сельского хозяйства преимущественно сосредоточены в странах, где преобладает засушливый климат и широко распространено орошаемое земледелие. К таким странам относятся Китай, США, Индия и государства Африки. Обзор источников позволил сделать следующие выводы. Глобальные наборы данных часто неточны для регионов с малым количеством орошаемых земель, имеют высокую корреляцию со статистическими данными, что снижает их независимость и точность, пространственное разрешение зачастую слишком грубое, а также существуют расхождения между международной статистикой и локальными данными, что требует постоянного обновления и развития методов распознавания и анализа данных. Региональные почвенно-климатические условия требуют разработки дополнительных методов и алгоритмов для точной идентификации орошаемых земель с учетом их специфики.