Так айыл чарба башкаруу зонасы — талаанын ичиндеги топурак жана өсүмдүк шарттарынын мейкиндиктик айырмачылыктарына жараша окшош касиеттерге ээ аймактарды өзүнчө башкаруу бирдиктери катары аныктоо. Бул изилдөө Батыш Грециядагы 8 гектарлык коммерциялык беде талаасында Sentinel-2 мультиспектралдык спутник маалыматтарынан эсептелген NDVI, SAVI, EVI жана NDWI индекстерин Бүдөмүк C-Орточолор (Fuzzy C-Means, FCM) алгоритми менен бириктирип, алдын ала башкаруу зоналарын түзгөн жана бул зоналарды алты геореференцияланган композиттик топурак үлгүсү менен чалгындоо мүнөзүндө баалаган. FCM эки башкаруу зонасын түзгөн. Zone 2 жеткиликтүү фосфор, алмашуучу калий, органикалык зат, жалпы азот, темир жана цинк боюнча Zone 1 ге караганда жогору орточо маанилерди көрсөткөн. Эң күчтүү айырма Olsen-P боюнча байкалган; Zone 1 үчүн 9.45 ± 2.685 mg kg⁻¹, Zone 2 үчүн 62.00 ± 67.880 mg kg⁻¹ билдирилген. Бирок болгону алты топурак үлгүсүнүн колдонулушу, Zone 2 де болгону эки үлгүнүн болушу, пиксел деңгээлиндеги FCM мүчөлүктөрүнүн жана үлгү чекиттерине тиешелүү спектралдык индекс маанилеринин сакталбашы жана formal cluster-validity критерийлеринин жоктугу себептүү бул иш так жер семирткич чечим системасы эмес, талаа ичиндеги гетерогендүүлүктү аныктоого багытталган чалгындоо скрининг ыкмасы болуп саналат.

Изилдөөнүн жаңылыгы Sentinel-2 же FCM ни өзүнчө колдонууда эмес. Негизги ыкма — акысыз спутник сүрөтүн, ачык булактуу QGIS/SAGA GIS ти, fuzzy clustering ди жана төмөн тыгыздыктагы максаттуу топурак үлгүлөөсүн чакан Жер Ортолук деңизи айыл чарба чарбаларында колдонууга боло турган бирдиктүү, аз чыгымдуу иш агымында бириктирүү.

Натыйжалар алыстан зонддоодон алынган зоналар бул талаада өлчөнгөн айрым топурак түшүмдүүлүк айырмачылыктары менен багыт жагынан шайкеш экенин көрсөтөт. Бирок спектралдык үлгүлөрдүн жалгыз эле топурак азык элементтеринен келип чыгары далилденген эмес. Сугат, чабуу убактысы, өсүмдүк тыгыздыгы, отоо чөптөр, зыянкечтер жана оорулардын басымы, дренаж, тыгыздалуу жана мурдагы жер семирткич колдонуу сыяктуу өлчөнбөгөн өзгөрмөлөр ошол эле спектралдык үлгүлөргө салым кошушу мүмкүн.

Эмне үчүн бүт талааны бир башкаруу бирдиги катары кароо көйгөй жаратышы мүмкүн?

Талаанын ичиндеги pH, азык элементтеринин жеткиликтүүлүгү, органикалык зат, текстура жана суу кармоо жөндөмү бир нече жүз метр ичинде өзгөрүшү мүмкүн. Ошого карабастан, салттуу башкарууда жер семирткич же башка ресурстар бүт талаага бирдей доза менен берилиши мүмкүн. Мындай учурда айрым аймактар керектүүдөн ашык ресурс алса, башка аймактар чыныгы муктаждыгынан аз алышы мүмкүн.

Так айыл чарбадагы башкаруу зонасы ыкмасы ушул гетерогендүүлүктү түздөн-түз башкаруу чечимине киргизүүнү көздөйт. Талаа мейкиндик боюнча окшош топурак–өсүмдүк касиеттерин көрсөткөн чакан аймактарга бөлүнөт жана кийинки үлгү алуу же колдонуу планы ушул аймактарга жараша уюштурулушу мүмкүн.

Бул ыкма ири айыл чарба чарбаларында кеңири тараган менен, чакан жана бөлүнүп жайгашкан Жер Ортолук деңизи чарбаларында тыгыз топурак үлгүлөө, атайын программалык камсыздоо жана так колдонуу жабдууларынын баасы олуттуу тоскоолдук болушу мүмкүн. Изилдөөнүн аз чыгымдуу дизайны дал ушул колдонуу боштугун бутага алат.

Изилдөө аймагы

Изилдөө Грециянын батышындагы Etoloakarnania Prefecture аймагында жайгашкан 8 гектарлык коммерциялык Medicago sativa L., башкача айтканда беде талаасында жүргүзүлгөн. Талаанын борборунун болжолдуу жайгашуусу 38.795° N, 20.852° E. Спутник жана талаа иштери 2022–2023 өстүрүү мезгилинин контекстинде аткарылган.

Аймак Жер Ортолук деңиз климатына ээ: жайы ысык жана кургак, кышы болсо жумшагыраак жана жаанчыл. Булак бул мезгилдүүлүк жайдын ортосуна карай топурак нымын азайтып, азык элементтеринин кыймылдуулугун жана беденин үстүңкү топурак горизонтунын суу кармоо жана түшүмдүүлүк касиеттерине көз карандылыгын күчөтүшү мүмкүн экенин белгилейт.

Талаанын Digital Elevation Model менен бааланган топографиясы негизинен түз. Ошондуктан булак чоң бийиктик айырмачылыктарына байланышкан суу же азык элементтеринин жылышын байкалган мейкиндиктик үлгүнүн негизги түшүндүрмөсү катары эсептебейт.

Эмне үчүн беде тандалды?

Беде көп жылдык буурчак өсүмдүгү, биологиялык азот фиксациялоо жөндөмү жогору жана өзгөчө фосфор менен калийге болгон муктаждыгы маанилүү. Булакка ылайык, анын топурак түшүмдүүлүк градиенттерине сезгичтиги канопинин реакциясындагы талаа ичиндеги мейкиндиктик айырмачылыктарды спутник маалыматында көрүнүктүү кылуу үчүн ылайыктуу изилдөө системасын түзгөн.

Sentinel-2 Индекстери Бул Изилдөөдө Эмнени Өлчөйт?

Sentinel-2 ден эсептелген NDVI, SAVI жана EVI негизинен өсүмдүк катмарынын спектралдык активдүүлүгүн жана канопинин реакциясын, ал эми бул изилдөөдө колдонулган NIR–SWIR негизиндеги NDWI өсүмдүк катмарынын суу абалына байланыштуу спектралдык өзгөрүүнү көрсөткөн көрсөткүчтөр катары колдонулган; бул индекстер топурак фосфорун же калийин түз өлчөбөйт жана FCM ге талаа ичиндеги спектралдык айырмачылыктын төрт толуктоочу сүрөттөмөсүн берет.

Sentinel-2 сүрөтүнүн тандалышы

Негизги кластерлөө үчүн Sentinel-2A/B Level-2A Bottom-of-Atmosphere беттик чагылдыруу продуктусу колдонулган. Тандалган сүрөт 26 апрель 2022 күнү T34SDJ tile дан алынган.

Сүрөт тандоо үч негизги критерийге негизделген: radiometric quality, phenological relevance жана field-level interpretability. Дата беде чабылганга чейин канопи күчтүү өнүккөн мезгилге ылайык тандалган. Максат чабуу же кайра өсүүдөн келип чыккан кыска мөөнөттүү өзгөрүүнүн таасирин азайтып, талаа ичиндеги өсүмдүк активдүүлүгүнүн айырмаларын даана көрсөтүү болгон.

Булак ошондой эле чабуу тарыхы жана irrigation timing дагы спектралдык pattern ге таасир бере турган потенциалдуу чектөөлөр экенин белгилейт.

Колдонулган Sentinel-2 тилкелери

B11 тилкеси башка индекс кириштери менен жалпы raster grid ичинде иштетилиши үчүн bilinear interpolation аркылуу 20 m ден 10 m ге resample кылынган. Бул өзгөртүү жаңы чыныгы 10 m SWIR деталын жаратпайт. Булак чакан талаада resampling smoothing жана mixed-pixel таасирин жаратышы мүмкүн экенин белгилегендиктен NDWI үлгүлөрүн башка индекстерге караганда этият чечмелейт.

NDVI

Булакта Normalized Difference Vegetation Index төмөнкүдөй эсептелген:

\[ NDVI=\frac{B8-B4}{B8+B4} \tag{1} \]

B8 near-infrared, B4 red чагылдыруу. NDVI өсүмдүк катмарынын кызыл аймакта жарыкты сиңириши менен жакын инфракызылда күчтүү чагылдыруу көрсөтүшүнүн ортосундагы контрастты колдонот. Бул изилдөө NDVI ни талаа ичиндеги канопи активдүүлүгү жана тыгыздык айырмачылыктарынын спектралдык көрсөткүчтөрүнүн бири катары колдонот.

SAVI

Soil Adjusted Vegetation Index:

\[ SAVI= \left[ \frac{B8-B4}{B8+B4+L} \right] (1+L) \tag{2} \]

түрүндө берилген жана изилдөөдө:

\[ L=0.5 \]

колдонулган. SAVI нин ролу өсүмдүк катмарынын астында же арасында көрүнгөн топурак фонунун vegetation-index реакциясына тийгизген таасирин азайтууга жардам берүү.

EVI

Enhanced Vegetation Index:

\[ EVI= 2.5 \frac{B8-B4} {B8+6B4-7.5B2+1} \tag{3} \]

түрүндө. EVI кызыл жана NIR менен бирге B2 blue bandын да колдонгон өсүмдүк катмарынын көрсөткүчү. Изилдөөдө өзгөчө Zone 2 де NDVI жана EVI жогору болгону билдирилген.

NDWI

Бул изилдөөдө Normalized Difference Water Index төмөнкү формула менен берилген:

\[ NDWI= \frac{B8-B11}{B8+B11} \tag{4} \]

Бул жердеги NDWI B8 NIR менен B11 SWIR ортосундагы айырманы колдонот. Ошондуктан макаланын контекстинде ал ачык беттик сууну картага түшүрүүдөн көрө өсүмдүк катмары жана суу абалына байланыштуу спектралдык өзгөрүүнү көрсөтүү үчүн колдонулган.

Figure 2 эмнени көрсөтөт?

Булак Figure 2 де ошол эле талаа чек арасында NDVI, NDWI, SAVI жана EVI карталарын өзүнчө панелдерде көрсөтөт. Бул визуалдын илимий ролу бир эле индекстин ордуна төрт башка спектралдык сүрөттөмө талаа ичиндеги мейкиндиктик контрастты ар башкача кармай турганын көрсөтүү. Сары чекиттер кийин алынган топурак үлгүлөрүнүн жайгашкан жерлерин билдирет.

Fuzzy C-Means Башкаруу Зоналарын Кантип Аныктайт?

Fuzzy C-Means ар бир raster пикселди башында бир гана класска мажбурлоонун ордуна бир нече кластерге үзгүлтүксүз мүчөлүк даражалары менен байланыштырган кластерлөө алгоритми; бул изилдөөдө стандартташтырылган NDVI, SAVI, EVI жана NDWI катмарлары колдонулуп, ар бир пиксел эки кластерге мүчөлүк алган жана акыркы Zone 1/Zone 2 картасында пиксел эң жогорку мүчөлүккө ээ болгон кластерге дайындалган.

Эмне үчүн hard clustering ордуна fuzzy clustering?

Айыл чарба өзгөрмөлөрү көп учурда кескин чек аралар менен өзгөрбөйт. Мисалы, топурак текстурасы, нымдуулук же азык деңгээли бир пикселден экинчисине капыс өтүүнүн ордуна акырындап градиент түзүшү мүмкүн.

K-means сыяктуу hard clustering ыкмасында ар бир байкоо бир гана кластерге таандык. FCM де болсо бир пиксел бир кластерге күчтүүрөөк, экинчисине алсызыраак мүчөлүккө ээ болушу мүмкүн. Бул түзүлүш айрыкча айыл чарбадагы өтмө зоналарды жана ишенимдүүлүгү жогору үлгү алуу жайларын аныктоодо теориялык артыкчылык бере алат.

Индекстер эмне үчүн стандартташтырылды?

Төрт спектралдык индекстин сандык бөлүштүрүлүшү бирдей эмес. FCM ге чейин ар бир raster z-score стандартташтыруудан өткөрүлгөн. Максат сандык диапазону кеңирээк индекс масштаб айырмасынан улам кластерлөө аралык өлчөмүн үстөмдүк кылып кетишине жол бербөө болгон.

Булак z-score өзгөртүүсүнүн эсептөө формуласын өзүнчө бербейт; ошондуктан Verianla макаласы булакта жок алдын ала иштетүү теңдемесин методдун жыйынтыгы катары кошпойт.

FCM параметрлери

Жетишпеген FCM параметрлери майда отчеттук деталь эмес. Башка изилдөөчү ошол эле rasterларды колдонсо да, stopping жана convergence жөндөөлөрү белгисиз болгондуктан түп нуска кластерлөө процессин таптакыр ошол эле түрдө кайталоо мүмкүн болбой калышы мүмкүн. Булак муну ачык reproducibility limitation деп аныктайт.

Эмне үчүн эки кластер тандалды?

Ар кандай cluster сандары визуалдык жана агрономиялык чечмеленүү жагынан бааланган. Көбүрөөк cluster сандары майда жана бөлүнгөн зоналарды түзүп, чектелген топурак үлгүлөө дизайнында аларды чечмелөө кыйындаган.

Эки зоналуу чечим мейкиндиктик жактан ырааттуураак бөлүнүүнү камсыз кылганы, ашыкча майдаланууну алдын алганы жана алты үлгүлүү чалгындоо дизайнына көбүрөөк ылайык болгону үчүн тандалган.

Бирок бул “k = 2 математикалык жактан оптималдуу кластер саны” дегенди билдирбейт. Elbow, Silhouette же Davies–Bouldin упайлары сакталбагандыктан оптималдуу cluster саны formal түрдө тастыкталган эмес.

Figure 3 түн илимий ролу

Figure 3 талаа чек ичинде FCM түзгөн Zone 1 жана Zone 2 бөлүштүрүлүшүн жана топурак үлгүлөө чекиттерин бирге көрсөтөт. Бул сүрөт спутник индекстеринен алынган мейкиндиктик кластерлөө менен чыныгы талаа үлгүлөөсү бир координата системасында кантип бириктирилгенин көрсөткөндүктөн методдун борбордук фигурасы болуп саналат.

Маанилүү маалымат жоготуусу — FCM ар бир пиксел үчүн түзгөн үзгүлтүксүз мүчөлүк даражалары акыркы изилдөөдө sample-level түрүндө сакталган эмес. Ошондуктан белгилүү бир топурак үлгүсү, мисалы, Zone 1 ге %90, Zone 2 ге %10 мүчөлүк мененби же чекке жакын кыйла бүдөмүк мүчөлүк мененби таандык экени эми көрсөтүлө албайт.

Топурак маалыматтары кластерди тандоо үчүн колдонулдубу?

Жок. Булакка ылайык, топурак касиеттери k = 2 чечимин тандоо үчүн FCM кириши катары колдонулган эмес. Топурак жыйынтыктары спектралдык жол менен алынган зоналардын кийин агрономиялык жактан маанилүү айырма көрсөтөр-көрсөтпөсүн чалгындоо мүнөзүндө баалоо үчүн колдонулган.

Альтернативдүү кластерлөө ыкмалары менен салыштыруу

Изилдөөдө FCM k-means же hierarchical clustering сыяктуу альтернативалар менен системалуу benchmark кылынган эмес. Ошондуктан изилдөө FCM жалпы алганда такыраак же артык management-zone алгоритми экенин көрсөтпөйт.

Максаттуу топурак үлгүлөө

Жалпы алты геореференцияланган композиттик үлгү алынган. Zone 1 де төрт, Zone 2 де эки үлгү бар. Үлгү жайгашкан жерлер болжол менен ±3–5 m GPS тактыгы менен катталган.

Ар бир композиттик үлгү 0–30 cm топурак катмарынан алынган төрт кичи үлгүнүн аралашмасы. Кичи үлгүлөрдүн бири үлгү алуу аянтынын борборунда, калган үчөө борбордон 2 m радиустагы тегерек боюнча тең аралыкта жайгашкан.

Бул дизайн өтө тыгыз soil survey эмес. Максат бүт талаа гетерогендүүлүгүн толук картага түшүрүүдөн көрө спутникке негизделген зоналар чындап эле ар башка топурак касиеттерин көрсөтүшү мүмкүнбү — ошону аз чыгым менен текшерүү.

Лабораториялык ыкмалар

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Иш агымы

Статистикалык ыкма

Үлгү саны өтө аз болгондуктан талдоо негизинен descriptive statistics аркылуу жүргүзүлгөн. Ар бир Zone үчүн орточо жана стандарттык четтөө эсептелген, бирок айрыкча Zone 2 де болгону n = 2 болгондуктан coefficient of variation маанилери туруксуз жана адаштыруучу болушу мүмкүн деп чечмелөөдө колдонулбаганы белгиленген.

Formal hypothesis testing бар болгон күндө да, булак аны так далил катары карабайт. Макаланын чечмелөөсү statistical significance ордуна effect magnitude, directional consistency жана agronomic plausibility негизинде курулган.

Эки башкаруу зонасынын топурак касиеттери

Спектралдык жыйынтык

Zone 2 жалпысынан vegetation indices боюнча жогорураак маанилерге ээ болгон. Булак өзгөчө NDVI жана EVI жогору болгонун жана муну тыгызыраак канопи жана жогорку фотосинтездик активдүүлүк менен шайкеш деп чечмелейт.

NDWI да ошол эле багытта өзгөргөн жана жогорку canopy water status менен шайкеш болушу мүмкүн. Бирок B11 20 m ден 10 m ге кайра үлгүлөнгөндүктөн булак NDWI боюнча күчтүү жыйынтык чыгаруудан сактанат.

Фосфор

Эң күчтүү топурак контрасты Olsen-P боюнча байкалган:

Zone 1: 9.45 ± 2.685 mg kg⁻¹

Zone 2: 62.00 ± 67.880 mg kg⁻¹

Zone орточолору болжол менен 6.5 эсе айырмаланат. Zone 2 ичиндеги бир үлгү чекитинде 110 mg kg⁻¹ өлчөнгөн.

Бирок Zone 2 болгону эки композиттик үлгүнү камтыгандыктан жана бул жогорку маани жалгыз чекитке тиешелүү болгондуктан, 110 mg kg⁻¹ бүт Zone 2 ге мүнөздүү фосфор деңгээли катары кабыл алынбайт. Булак кошумча үлгүсүз hotspot ты жалпылоону ачык чектейт.

Калий

Алмашуучу K үчүн Zone 1 орточосу 0.28 ± 0.069, Zone 2 орточосу 0.71 ± 0.692 meq (100 g)⁻¹ болгон. Багыт фосфор менен бирдей: Zone 2 жогору.

Органикалык зат жана жалпы азот

Органикалык зат Zone 1 де %2.20 ± 0.374, Zone 2 де %2.50 ± 0.707. Жалпы N тиешелүүлүгүнө жараша 1.022 ± 0.195 жана 1.395 ± 0.572 mg g⁻¹ деп берилген.

Бул айырмачылыктар P сыяктуу чоң эмес. Булак да органикалык затты зоналардагы азык айырмачылыктарынын жалгыз себеби катары көрсөтпөйт.

Темир, цинк жана марганец

DTPA-extractable Fe Zone 2 де 112.0 mg kg⁻¹, Zone 1 де 37.37 mg kg⁻¹. Бул болжол менен үч эселик багыт айырмасы булакта мүмкүн болгон moisture regime же organic matter dynamics менен шайкеш болушу мүмкүн болгон жыйынтык катары талкууланган.

Бирок изилдөөдө soil moisture, water-table depth, drainage же redox potential түз өлчөнгөн эмес. Ошондуктан жогорку Fe мааниси мезгил-мезгили менен waterlogging же redox процесстерин далилдейт деп айтууга болбойт.

Zn үчүн Zone 1 орточосу 0.56 mg kg⁻¹, Zone 2 орточосу 2.79 mg kg⁻¹. Булак болжол менен 0.5–1.0 mg kg⁻¹ тегерегиндеги DTPA-Zn маанилери айрым контексттерде жетиштүүлүктүн төмөнкү чегине жакын деп эсептелерин жана Zone 1 мүмкүн болгон чектик Zn availability жагынан кошумча баалоону талап кылышы мүмкүн экенин белгилейт.

Марганец башка үч микро/азык көрсөткүчүнөн тескери багытта өзгөргөн: Zone 1 де 19.0 mg kg⁻¹, Zone 2 де 11.5 mg kg⁻¹. Булак муну aeration же moisture айырмачылыктары менен шайкеш болушу мүмкүн болгон байкоо деп эсептесе да, түз механизмди ырастабайт.

pH жана EC

pH эки зонада дээрлик бирдей: Zone 1 = 6.15, Zone 2 = 6.20. Ошондуктан P, K, Fe жана Zn айырмачылыктарын жалгыз pH градиенти менен түшүндүрүү булак үчүн ыктымал эмес.

EC болсо 0.54 жана 0.66 mmhos cm⁻¹ деңгээлинде жана булак salinity ни негизги confounding factor деп эсептебейт.

Топурак текстурасы

Figure 4 кантип чечмелениши керек?

Figure 4 fuzzy clusterлар боюнча Olsen-P жана органикалык зат бөлүштүрүлүшүн эки өзүнчө boxplot менен көрсөтөт. Фосфор панелинде Zone 1 менен Zone 2 ортосундагы айырма органикалык зат панелине караганда кыйла даана.

Ошентсе да boxplot тун көрүнүшү үлгү санынан көз каранды эмес деп чечмеленбеши керек. Zone 2 болгону эки композиттик үлгүнү камтыгандыктан сүрөт чоң жана тастыкталган популяциялык бөлүштүрүү сыяктуу чечмеленбеши керек. Булактын негизги далили багыттык айырманын чоңдугу жана башка азык параметрлериндеги ырааттуулук.

Спутникке Негизделген Эки Зона Түз Жер Семирткич Рецепти үчүн Колдонулушу Мүмкүнбү?

Жок. Изилдөө Zone 1 жана Zone 2 кошумча талаа изилдөөсүн багыттай ала турган чалгындоо башкаруу зоналары экенин колдойт; болгону алты композиттик үлгү, жоголгон sample-level FCM мүчөлүктөрү, formal cluster-validity критерийлеринин жоктугу жана өлчөнбөгөн талаа факторлору себептүү бул карта жер семирткич дозаларын түз белгилеген тастыкталган чечим системасы эмес.

Zone 2 үчүн мүмкүн болгон башкаруу чечмелөөсү

Жогорку Olsen-P жана exchangeable K маанилери кошумча үлгүлөө менен тастыкталса, Zone 2 нин айрым бөлүктөрүндө maintenance-level nutrient management жетиштүү болушу мүмкүн.

Бирок фосфор колдонууну азайтуу же токтотуу чечими ушул изилдөөнүн картасынан гана чыгарылбашы керек. Булак regional agronomic thresholds, environmental-risk assessment жана repeated soil testing керек экенин белгилейт.

Zone 1 үчүн мүмкүн болгон башкаруу чечмелөөсү

Zone 1 де P, K жана Zn маанилеринин төмөн болушу максаттуу corrective management баалоосун талап кылышы мүмкүн.

Чыныгы колдонуу дозасы кайра эле бул маалымат топтомунан эсептелбеши керек. Local fertilizer guidelines, crop nutrient removal estimates, көбүрөөк топурак үлгүсү жана мүмкүн болсо yield же biomass monitoring керек.

Эмне үчүн себептүүлүк түзүлбөйт?

Zone 2 де vegetation indices да жогору, көптөгөн азык маанилери да жогору болушу алардын арасында түз себептик байланыш бар экенин далилдебейт.

Канопи чагылдыруусуна таасир бериши мүмкүн болгон жана бул изилдөөдө толук көзөмөлдөнбөгөн негизги өзгөрмөлөр төмөнкүлөр:

• irrigation uniformity,
• recent cutting history,
• stand density,
• weed competition,
• pest and disease pressure,
• soil compaction,
• localized drainage,
• historical fertilizer же manure application.

Ошондуктан Sentinel-2 картасы “топурак фосфор картасы” эмес. Спектралдык маалымат өсүмдүк канопинин топурак, суу, башкаруу жана биологиялык стресстердин биргелешкен таасирине берген алыстан сезилүүчү реакциясын билдирет.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

Изилдөө акысыз Sentinel-2 маалыматтары менен FCM чакан беде талаасында мейкиндиктик жактан бөлүнгөн эки чалгындоо зонасын түзө аларын колдойт.

Изилдөө бул эки спектралдык зона учурдагы чектелген топурак үлгүлөрүндө өзгөчө P, K, Fe жана Zn боюнча даана багыттык айырмачылыктар менен шайкеш экенин колдойт.

Изилдөө аз чыгымдуу жана ачык булактуу иш агымы тыгызыраак follow-up sampling жүргүзүлө турган аймактарды аныктоо үчүн пайдалуу screening ыкмасы болушу мүмкүн экенин колдойт.

Изилдөө fuzzy membership түшүнүгү айыл чарба градиенттерин көрсөтүү үчүн концептуалдык жактан ылайыктуу экенин колдойт.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

Изилдөө болгону алты топурак үлгүсү бардык management-zone изилдөөлөрү үчүн жетиштүү экенин көрсөтпөйт.

Изилдөө k = 2 formal cluster-validity анализи менен оптималдуу чечим экенин көрсөтпөйт.

Изилдөө FCM k-means, hierarchical clustering же башка алгоритмдерден артык экенин көрсөтпөйт.

Изилдөө Sentinel-2 индекстери топурактагы P, K, Fe же Zn концентрацияларын түз өлчөй турганын көрсөтпөйт.

Изилдөө NDWI pattern түз топурак нымдуулугу же дренаж өлчөмү экенин көрсөтпөйт.

Изилдөө Zone 1 же Zone 2 үчүн так жер семирткич колдонуу дозаларын бербейт.

Изилдөө жыйынтыктарын башка талааларга, өсүмдүктөргө же аймактарга текшерүүсүз жалпылоого болорун көрсөтпөйт.

Негизги чектөөлөр

Келечектеги изилдөө

Булак келечекте тыгызыраак жана кайталанган soil sampling, үлгү деңгээлиндеги spectral-index жана membership маанилерин сактоо, formal cluster diagnostics, multi-season Sentinel-2 time series, yield/biomass monitoring, direct soil-moisture measurements, drainage observations, redox indicators жана жогорку чечилиштеги топографиялык маалыматты сунуштайт.

FCM ни k-means жана hierarchical clustering сыяктуу альтернативалар менен ошол эле маалыматта системалуу салыштыруу да маанилүү кийинки кадам.

Изилдөөнү башка талааларга жана шарттарга жалпылоо үчүн multi-site validation керек.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түп нуска аталышы: Integrated Management Zone Delineation in Small-Scale Precision Agriculture Using Multi-Spectral Satellite Imagery and Fuzzy C-Means Clustering

Авторлор: Dimitrios Triantakonstantis; Dionysios Faltsetas; Despoina Vlachaki; Ioannis Sebos; Frank A. Coutelieris; Nikos Koutsias

Кат алышуучу автор: Dimitrios Triantakonstantis

Мекемелер: Department of Sustainable Agriculture, University of Patras; Department of Forestry and Management of the Environment and Natural Resources, Democritus University of Thrace; School of Chemical Engineering, National Technical University of Athens.

Журнал: AI and Precision Agriculture

Басма: MDPI

Том / Сан / Макала: 1 / 1 / 3

DOI: 10.3390/aipa1010003

Даталар: Алынган: 25 май 2026; кайра каралган: 24 август 2026; кабыл алынган: 31 август 2026; жарыяланган: 3 сентябрь 2026.

Булак түрү: Article; реалдуу талаа изилдөөсү, мультиспектралдык спутниктик алыстан зонддоо, unsupervised fuzzy clustering, максаттуу топурак үлгүлөө жана лабораториялык анализ.

Рецензия: AI and Precision Agriculture, MDPI тарабынан чыгарылган эл аралык рецензияланган ачык жеткиликтүү журнал.

Лицензия: PDF Creative Commons Attribution (CC BY) лицензиясын билдирет. AIPA нын расмий лицензия саясаты журналда жарыяланган макалалар үчүн CC BY 4.0 деп көрсөтөт.

Изилдөө аймагы: Etoloakarnania Prefecture, Батыш Греция; болжолдуу борбор 38.795° N, 20.852° E; 8 ha коммерциялык беде талаасы.

Спутник маалыматы: Sentinel-2A/B Level-2A Bottom-of-Atmosphere; негизги сүрөт 26 апрель 2022; tile T34SDJ.

Спектралдык тилкелер: B2 Blue, B4 Red, B8 Near Infrared, B11 Shortwave Infrared.

Спектралдык индекстер: NDVI, SAVI, EVI, NDWI.

Resampling: B11 20 m ден 10 m жалпы grid ге bilinear interpolation менен кайра үлгүлөнгөн.

Алдын ала иштетүү: Төрт индекс rasterы FCM ге чейин z-score менен стандартташтырылган.

Кластерлөө: Fuzzy C-Means; SAGA GIS аркылуу QGIS; m = 2.0; k = 2.

Жетишпеген reproducibility параметрлери: Stopping criterion, convergence threshold жана maximum iteration саны түп нуска иш агымынан ишенимдүү түрдө калыбына келтирилген эмес.

Cluster-validation абалы: Elbow, Silhouette жана Davies–Bouldin маанилери сакталган эмес. Эки-zone чечими formal cluster validity менен тастыкталган оптималдуу чечим катары берилбейт.

Топурак үлгүлөө: Алты геореференцияланган композиттик үлгү; Zone 1 = 4, Zone 2 = 2; тереңдик 0–30 cm; GPS болжол менен ±3–5 m.

Композиттик үлгүнүн түзүлүшү: Бир борбор жана 2 m радиустагы тегерек боюнча тең аралыкта жайгашкан үч четки чекит болуп, жалпы төрт кичи үлгү.

Лабораториялык ыкмалар: Bouyoucos hydrometer; pH 1:2.5 soil-to-water; Walkley–Black; Olsen-P; 1 M ammonium acetate pH 7.0; DTPA extraction; atomic absorption spectroscopy.

Статистикалык ыкма: Чакан үлгү себептүү негизинен сүрөттөмө анализ; орточо жана стандарттык четтөө. Formal test жыйынтыктары так далил катары колдонулган эмес.

Негизги жыйынтык: Zone 2 де P, K, OM, total N, Fe жана Zn орточолору жогору; Mn Zone 1 де жогору; pH жана EC зоналар арасында негизинен окшош.

Каржылоо: European Union LIFE Program, Project 101212908—LIFE24-GIC-EL-LIFE LULUCF ATLAS.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Жыйынтыктарды колдогон чийки маалыматтар авторлордон суроо боюнча берилери билдирилген.

Кызыкчылыктардын кагылышуусу: Авторлор кызыкчылыктардын кагылышуусу жок экенин билдиришкен.

Авторлордун салымдары: Концептуалдаштыруу: Dimitrios Triantakonstantis жана Dionysios Faltsetas. Ыкма: Dimitrios Triantakonstantis жана Dionysios Faltsetas. Программалык камсыздоо жана текшерүү: Dimitrios Triantakonstantis. Formal анализ жана маалыматтарды курациялоо: Dimitrios Triantakonstantis жана Dionysios Faltsetas. Изилдөө, ресурстар, визуалдаштыруу жана кеңеш берүү: Dimitrios Triantakonstantis. Түп нуска долбоор: Dimitrios Triantakonstantis жана Dionysios Faltsetas. Карап чыгуу жана редакциялоо: бардык авторлор. Долбоорду башкаруу жана каржылоо алуу: Dimitrios Triantakonstantis, Despoina Vlachaki жана Ioannis Sebos.

Негизги кайталоо чектөөсү: FCM дин айрым иш параметрлеринин, sample-level membership упайларынын жана үлгү чекиттериндеги спектралдык индекс маанилеринин сакталбашы түп нуска иш агымын толук кайталоону жана түз point-level validation жүргүзүүнү чектейт.

Негизги илимий чечмелөө чеги: Изилдөө Sentinel-2 + FCM ыкмасы бул конкреттүү талаада агрономиялык жактан маанилүү болушу мүмкүн болгон алдын ала зоналарды түзүү потенциалын колдойт; бул зоналар так азык рецепттери үчүн тастыкталган же башка талааларга түз жалпыланат деген жыйынтыкты колдобойт.