Интеграция геоинформационной системы и методов многокритериального анализа решений для оценки пригодности земель сельскохозяйственного использования

Обоснована целесообразность совместного применения методов многокритериального анализа решений (МКАР) и геоинформационных систем (ГИС) с целью оценки пригодности земель для возделывания сельскохозяйственных культур. Реализация этого подхода даст возможность частично автоматизировать процесс оценки земель. Исследования проведены на территории ЗАО «Мирный» Коченевского района Новосибирской области (54°56′24″ с.ш., 82°06′12″ в.д.), расположенного в лесостепной зоне. С учетом особенностей рассматриваемой территории отобраны критерии для оценки пригодности земель: дренированность, гранулометрический состав почв, контрастность почвенного покрова, контурность рабочих участков, мощность гумусового слоя, распаханность, угол уклона рельефа, экспозиция склонов, эродированность. Источником пространственной информации послужили карты землеустройства хозяйства, почвенные и топографическая карты, цифровая модель рельефа (ЦМР), SRTM, космические снимки сверхвысокого разрешения. Сбор и обработка пространственной информации осуществляются в ГИС QuantumGIS (QGIS), имеющей открытую модульную архитектуру. Для аналитической оценки информации из ряда МКАР отобраны ELECTRE TRI и метод анализа иерархий. Для обоих методов известны процедуры, интегрированные с QGIS. С помощью инструментов ГИС QGIS землепользование конкретного сельскохозяйственного предприятия было разделено на рабочие участки, определены их границы и площади. По каждому критерию описана методика получения атрибутивной базы данных. Проведен обзор методов ELECTRE TRI и метода анализа иерархий, а также описаны их процедуры запуска в QGIS. С помощью метода анализа иерархий (процедура Easy АНР в QuantumGIS) получены веса критериев, главный результат – карта пригодности земель (по классификации FAO) – получена с помощью метода ELECTRE TRI (процедура ELECTRE TRI для QuantumGIS). Так как результатом процедуры ELECTRE TRI являются две карты решений: по пессимистическому и оптимистическому сценарию, были проведены дополнительные исследования, на основании которых удалось установить, что карта, полученная по оптимистическому сценарию, имеет большую согласованность с природными условиями хозяйства.

геоинформационные системы, многокритериальный анализ решений, сельскохозяйственные земли

1. Muslihudin M., Susanti T.S., Maseleno A. The priority of rural road development using fuzzy logic based simple additive weighting // International Journal of Pure and Applied Mathematics. 2018. Vol. 118. N 8. Р. 9–16. DOI: 2018-118-7-9/articles/8/2.pdf.

2. Wang Y.M., Elhag T.M.S. Fuzzy TOPSIS method based on alpha level sets with an application to bridge risk assessment // Expert systems with applications. 2006. Vol. 31. N 2. Р. 309–319. DOI: 10.1016/j.eswa.2005.09.040.

3. Figueira J.R., Greco S., Roy B., Słowiński R. ELECTRE methods: main features and recent developments // Handbook of multicriteria analysis. Berlin, Heidelberg: Springer, 2010. Р. 51–89. DOI: 10.1007/978-3-540-92828-7_3.

4. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: монография, М.: Радио и связь, 1993. 278 с.

5. Осипов В.П., Судаков В.А. Многокритериальный анализ решений при нечетких областях предпочтений // Препринты Института прикладной математики РАН им. М.В. Келдыша. 2017. № 6. С. 6–16. DOI: 10.20948/prepr-2017-6.

6. Демидова Л.А., Кираковский В.В., Пылькин А.Н. Принятие решений в условиях неопределенности: монография. М.: Горячая линия-Телеком, 2015. 283 с.

7. Куликова М.А., Ломазов В.А., Оганова И.Б., Петросов Д.А., Ступаков А.Г. Многокритериальная оценка и выбор земельных ресурсов агробизнес-проектов // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2013. № 7. С. 36–38.

8. Яцало Б.И., Диденко В.И., Грицюк С.В., Мирзеабасов О.А., Пичугина И.А. Управление землепользованием с применением многокритериальной системы поддержки принятия решений Decerns // Вестник РАЕН. 2013. № 2. С. 66–74.

9. Бутовец Е.С. Многокритериальная оценка сортов сои на заключительном этапе селекции // Дальневосточный аграрный вестник. 2015. № 2 (34). С. 13–16.

10. Алабушев А.В., Романюкин А.Е., Ковтунова Н.А., Шишова Е.А., Ковтунов В.В. Использование многокритериальной оценки в селекции сорго сахарного // Земледелие. 2019. № 2. С. 39–41. DOI: 10.24411/0044-3913-2019-10211.

11. Kumar T., Jhariya D.C. Land quality index assessment for agricultural purpose using multicriteria decision analysis (MCDA) // Geocarto International. 2015. Vol. 30. N 7. Р. 822–841. DOI: 10.1080/10106049.2014.997304.

12. Диденко В.И., Яцало Б.И., Грицюк С.В., Мирзеабасов О.А., Пичугина И.А. Управление территориями на основе анализа рисков с использованием многокритериальной ГИС поддержки принятия решений // Известия вузов. Ядерная энергетика. 2013. № 2. С. 143–152.

13. Chen Y., Yu J., Khan S. Spatial sensitivity analysis of multi-criteria weights in GIS-based land suitability evaluation // Environmental modelling & software. 2010. Vol. 25. N 12. Р. 1582-1591. DOI: 10.1016/j.envsoft.2010.06.001.

14. Mishra A.K., Deep S., Choudhary A. Identification of suitable sites for organic farming using AHP & GIS // The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. 2015. Vol. 18. N 2. Р. 181–193. DOI: 10.1016/j.ejrs.2015.06.005.

15. Yalew S.G., Van Griensven A., van der Zaag P. AgriSuit: A web-based GIS-MCDA framework for agricultural land suitability assessment // Computers and Electronics in Agriculture. 2016. Vol. 128. Р. 1–8. DOI: 10.1016/j.compag.2016.08.008.

16. Руди В.А., Махт В.А. Оценка технологических свойств земли. Омск: Западно-Сибирское книжное издательство, 1976. 118 c.

17. Юодис Ю.К. О структуре почвенного покрова Литовской ССР // Почвоведение. 1967. № 11. С. 50–55.

18. Corrente S., Greco S., Słowiński R. Multiple criteria hierarchy process for ELECTRE Tri methods // European Journal of Operational Research. 2016. Vol. 252. N 1. Р. 191–203. DOI: 10.1016/j.ejor.2015.12.053.

19. Mendas A., Delali A. Integration of MultiCriteria Decision Analysis in GIS to develop land suitability for agriculture: Application to durum wheat cultivation in the region of Mleta in Algeria // Computers and Electronics in Agriculture. 2012. Vol. 83. Р. 117–126. DOI: 10.1016/j.compag.2012.02.003.

20. Mendas A., Delali A., Khalfallah M., Likou L., Gacemi M.A., Boukrentach H., Djilali A., Mahmoudi R. Improvement of land suitability assessment for agriculture – application in Algeria // Arabian Journal of Geosciences. 2014. Vol. 7. N 2. Р. 435–445. https://doi.org/10.1007/s12517-013-0860-2

21. Sobrie O., Pirlot M. Implementation of ELECTRE TRI in an Open Source GIS // European Working Group «Multiple Criteria Decision Aiding». Newsletter. 2012. Series 3, 26, P. 15–18. http://olivier.sobrie.be/papers/ewg_2012_sobrie_pirlot.pdf.