Возможность оценки степени развития растений озимой пшеницы в период «всходы – кущение» по данным дистанционного зондирования Земли
Ключевые слова:
нормализованный разностный вегетационный индекс, данные дистанционного зондирования, коэффициент спектральной яркости, озимая пшеница, этапы органогенеза
Аннотация
Введение. Важность контроля этапов органогенеза заключается в том, что появляется возможность воздействовать на растения посредством уходных мероприятий для создания благоприятных условий в периоды формирования определенных элементов структуры урожая и влиять на качество зерна. Цель работы – установить связь данных дистанционного зондирования Земли с состоянием растений озимой пшеницы в начальный период их роста и развития.
Материалы и методы. Объектом исследований стали посевы озимой пшеницы. На опытном поле поделяночно высевали пшеницу следующих сортов: «Одиссея», «Олимп», «Нива Ставрополья», «Виктория 11», «Настя» и «Фируза 40». На производственных посевах озимой пшеницы проводились исследования по оценке состояния растений в фазу кущения в 2012–2013, 2013–2014 и 2015–2016 сельскохозяйственных годах. Данные дистанционного зондирования Земли получены с помощью сервиса «ВЕГА» ФГБУН «ИКИ РАН».
Результаты исследования. Полученная функция зависимости NDVI посевов озимой пшеницы от высоты растений и соответствующей фазы их развития представляет собой полином третьей степени и характеризуется высокой точностью (Rcorr = 0,98). Анализ данных NDVI, RED и NIR полей в даты, близкие к датам проведения отборов растительных образцов, показал достаточно высокий уровень сопряжения между вегетационным индексом NDVI и высотой растений озимой пшеницы. В 2013 г. был получен коэффициент корреляции 0,60, в 2014 – 0,66, а в 2016 – 0,80, в среднем за 2013–2016 гг. – 0,85.
Обсуждение и заключение. Исследования показали, что для оценки состояния и сте- пени развития посевов озимой пшеницы в период «всходы – кущение», в том числе в производственных условиях, могут быть использованы данные дистанционного зондирования Земли. Для повышения точности такой оценки лучше применять зна- чения спектральной яркости в инфракрасной области спектра.
Литература
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Влияние сорта, предшественника, уровня минерального питания, сроков и норм высева на относительное содержание хлорофилла в растениях озимой пшеницы / Е. О. Шестакова, Л. Р. Оганян, И. В. Чернова, Е. А. Бильдиева. – DOI 10.25930/2218-855X/122.3.12.2019 // Новости науки в АПК. – 2019. – № 3 (12). – С. 487–490. – URL: http://dois.fnac.center/2218-855X/3.12.2019/122.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
2. Чернова, И. В. Оценка качества зерна озимой пшеницы в ставропольском крае по данным дистанционного зондирования Земли / И. В. Чернова, Е. О. Шестакова, Е. А. Бильдиева. – DOI 10.25930/2218-855X/121.3.12.2019 // Новости науки в АПК. – 2019. – № 3 (12). – С. 482–486. – URL: http://dois.fnac.center/2218-855X/3.12.2019/121.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
3. Менькина, Е. А. Влияние предшественников и удобрений на урожайность озимой пшеницы, возделываемой по технологии No-till на обыкновенном черноземе Ставропольского края / Е. А. Менькина, Н. Н. Шаповалова, А. А. Воропаева. – DOI 10.25930/n5cv-wa92 // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. – 2018. – № 3 (71). – С. 55–59. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35173225 (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
4. Артемьев, А. А. Эффективность возделывания озимой пшеницы при дифференцированном использовании минеральных удобрений / А. А. Артемьев, А. М. Гурьянов. – DOI 10.24411/0235-2451-2020-10405 // Достижения науки и техники АПК. – 2020. – Т. 34, № 4. – С. 26–31. – URL: https://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-10405 (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
5. Гостев, А. В. Условия формирования зерна высокого качества в высокопродуктивных ресурсосберегающих агротехнологиях ЦЧР / А. В. Гостев. – DOI 10.24411/0044-3913-2019-10604 // Земледелие. – 2019. – № 6. – С. 16–20. – URL: https://doi.org/10.24411/0044-3913-2019-10604 (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
6. Selecting the Optimal NDVI Time-Series Reconstruction Technique for Crop Phenology Detection / W. Wei, W. Wu, Zh. Li, [et al.]. – DOI 10.1080/10798587.2015.1095482 // Intelligent Automation & Soft Computing. – 2016. – Vol. 22, Issue 2. – Pp. 237–247. – URL: http://agri.ckcest.cn/ass/NK005-20161128004.pdf (дата обращения: 22.01.2021).
7. Мониторинг состояния растительного покрова территории центрального Ирака с использованием спутниковых данных Landsat-8 / О. С. Токарева, О. А. Пасько, С. М. Маджид, П. Кабраль. – DOI 10.18799/24131830/2020/6/2671 // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 6. – С. 19–31. – URL: http://izvestiya.tpu.ru/archive/article/view/2671 (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
8. Подлесных, Н. В. Особенности прохождения этапов органогенеза, фаз роста и развития, урожайность и качество озимой твердой и мягкой пшеницы в условиях лесостепи Воронежской области / Н. В. Подлесных // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. – 2015. – № 3 (46). – С. 12–22. – URL: http://vestnik.vsau.ru/wp-content/uploads/2015/10/12-22.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
9. Ториков, В. Е. Фотосинтетический потенциал посевов и накопление сухой биомассы озимой пшеницы в зависимости от сроков посева и уровня минерального питания / В. Е. Ториков, И. Н. Романова, Н. В. Птицына // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. – 2017. – № 3. – С. 8–12. – URL: https://clck.ru/SvQ7m (дата обращения: 22.01.2021).
10. Савиченко, Д. Л. Изучение потенциальной и реализованной продуктивности главного колоса коллекционных образцов озимой пшеницы, обладающих признаком «многоцветковость» / Д. Л. Савиченко, Л. В. Цаценко, Н. Н. Нещадим. – DOI 10.25637/TVAN.2018.03.11. // Таврический вестник аграрной науки. – 2018. – № 3 (15). – С. 99–108. – URL: http://tvan.niishk.ru/data/documents/11_2.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
11. Бондаренко, Е. В. Фенологические наблюдения за растениями озимой пшеницы при реализации технологий координатного земледелия / Е. В. Бондаренко, М. А. Белик // АгроФорум. – 2019. – № 8. – С. 107–111. – URL: https://clck.ru/SvQjd (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
12. Using Physiologically Active Substances into the Technology for Winter Wheat Cultivation in the Zone of Unstable Moistening of the Stavropol Region / F. V. Eroshenko, T. V. Simatin, E. I. Godunova [et al.]. – DOI 10.25930/gwmr-ad54 // Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical Sciences. – 2018. – Vol. 9, Issue 5. – Pp. 2121–2128. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36304807 (дата обращения: 22.01.2021).
13. Влияние физиологически активных веществ на продуктивность озимой пшеницы в условиях Ставропольского края / Т. В. Симатин, Е. А. Бильдиева, И. В. Чернова, Е. О. Шестакова. – DOI 10.25930/2218-855X/116.3.12.2019 // Новости науки в АПК. – 2019. – № 3 (12). – С. 460–465. – URL: http://dois.fnac.center/2218-855X/3.12.2019/116.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
14. Дистанционная оценка озимых культур урожая 2017 года в Российской Федерации / С. А. Барталев, Е. С. Елкина, Е. А. Лупян [и др.]. – DOI 10.21046/2070-7401-2017-14-4-275-280 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2017. – Т. 14, № 4. – С. 275–280. – URL: http://d33.infospace.ru/d33_conf/sb2017t4/275-280.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
15. Степанов, А. С. Влияние климатических характеристик и значений вегетационного индекса NDVI на урожайность сои (на примере районов Приморского края) / А. С. Степанов, Т. А. Асеева, К. Н. Дубровин. – DOI 10.32417/1997-4868-2020-192-1-10-19 // Аграрный вестник Урала. – 2020. – Т. 192, № 1. – С. 10–19. – URL: https://usau.editorum.ru/ru/nauka/article/34557/view (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
16. Получение временных рядов LAI сельскохозяйственных культур для прогнозирования урожайности / Е. В. Федотова, Ю. А. Маглинец, Р. В. Брежнев, А. Г. Вырвинский. – DOI 10.21046/2070-7401-2020-17-4-195-203 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2020. – Т. 17, № 4. – С. 195–203. – URL: http://d33.infospace.ru/d33_conf/sb2020t4/195-203.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
17. Лысенко, С. А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутникового мониторинга динамики углерода в наземных экосистемах / С. А. Лысенко. – DOI 10.31857/S0205-96142019448-59 // Исследование Земли из космоса. – 2019. – № 4. – С. 48–59. – URL: https://journals.eco-vector.com/0205-9614/article/view/15714 (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
18. Dynamic Model of Crops’ Normalized Difference Vegetation Index in Central Federal District Environment / A. G. Bukhovets, E. A. Semin, M. V. Kucherenko, S. I. Yablonovskaya. – DOI 10.1088/1755-1315/548/4/042019 // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2020. – Vol. 548. – 7 p. – URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/548/4/042019 (дата обращения: 22.01.2021).
19. Информационные технологии в системе точного земледелия / А. В. Акинчин, Л. В. Левшаков, С. А. Линков [и др.] // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. – 2017. – № 9. – С. 16–21. – URL: http://www.journal-kgsha.ru/data/documents/2017-09.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
20. Развитие метода автоматического распознавания озимых культур на основе спутниковых данных для оценки их состояния на территории республики Крым / Д. Е. Плотников, Е. С. Ёлкина, Е. А. Дунаева [и др.]. – DOI 10.33952/2542-0720-2020-1-21-64-83 // Таврический вестник аграрной науки. – 2020. – № 1 (21). – С. 64–82. – URL: http://tvan.niishk.ru/data/documents/7_11.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
21. Использование сервиса спутникового мониторинга «ВЕГА-Science» для оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур / С. А. Линков, А. В. Акинчин, И. С. Донченко, А. А. Попов. – DOI 10.25930/77n0-vw24 // Новости науки в АПК. – 2018. – № 2-2 (11). – С. 16–19. – URL: https://fnac.center/ (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
1. Влияние сорта, предшественника, уровня минерального питания, сроков и норм высева на относительное содержание хлорофилла в растениях озимой пшеницы / Е. О. Шестакова, Л. Р. Оганян, И. В. Чернова, Е. А. Бильдиева. – DOI 10.25930/2218-855X/122.3.12.2019 // Новости науки в АПК. – 2019. – № 3 (12). – С. 487–490. – URL: http://dois.fnac.center/2218-855X/3.12.2019/122.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
2. Чернова, И. В. Оценка качества зерна озимой пшеницы в ставропольском крае по данным дистанционного зондирования Земли / И. В. Чернова, Е. О. Шестакова, Е. А. Бильдиева. – DOI 10.25930/2218-855X/121.3.12.2019 // Новости науки в АПК. – 2019. – № 3 (12). – С. 482–486. – URL: http://dois.fnac.center/2218-855X/3.12.2019/121.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
3. Менькина, Е. А. Влияние предшественников и удобрений на урожайность озимой пшеницы, возделываемой по технологии No-till на обыкновенном черноземе Ставропольского края / Е. А. Менькина, Н. Н. Шаповалова, А. А. Воропаева. – DOI 10.25930/n5cv-wa92 // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. – 2018. – № 3 (71). – С. 55–59. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35173225 (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
4. Артемьев, А. А. Эффективность возделывания озимой пшеницы при дифференцированном использовании минеральных удобрений / А. А. Артемьев, А. М. Гурьянов. – DOI 10.24411/0235-2451-2020-10405 // Достижения науки и техники АПК. – 2020. – Т. 34, № 4. – С. 26–31. – URL: https://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-10405 (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
5. Гостев, А. В. Условия формирования зерна высокого качества в высокопродуктивных ресурсосберегающих агротехнологиях ЦЧР / А. В. Гостев. – DOI 10.24411/0044-3913-2019-10604 // Земледелие. – 2019. – № 6. – С. 16–20. – URL: https://doi.org/10.24411/0044-3913-2019-10604 (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
6. Selecting the Optimal NDVI Time-Series Reconstruction Technique for Crop Phenology Detection / W. Wei, W. Wu, Zh. Li, [et al.]. – DOI 10.1080/10798587.2015.1095482 // Intelligent Automation & Soft Computing. – 2016. – Vol. 22, Issue 2. – Pp. 237–247. – URL: http://agri.ckcest.cn/ass/NK005-20161128004.pdf (дата обращения: 22.01.2021).
7. Мониторинг состояния растительного покрова территории центрального Ирака с использованием спутниковых данных Landsat-8 / О. С. Токарева, О. А. Пасько, С. М. Маджид, П. Кабраль. – DOI 10.18799/24131830/2020/6/2671 // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 6. – С. 19–31. – URL: http://izvestiya.tpu.ru/archive/article/view/2671 (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
8. Подлесных, Н. В. Особенности прохождения этапов органогенеза, фаз роста и развития, урожайность и качество озимой твердой и мягкой пшеницы в условиях лесостепи Воронежской области / Н. В. Подлесных // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. – 2015. – № 3 (46). – С. 12–22. – URL: http://vestnik.vsau.ru/wp-content/uploads/2015/10/12-22.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
9. Ториков, В. Е. Фотосинтетический потенциал посевов и накопление сухой биомассы озимой пшеницы в зависимости от сроков посева и уровня минерального питания / В. Е. Ториков, И. Н. Романова, Н. В. Птицына // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. – 2017. – № 3. – С. 8–12. – URL: https://clck.ru/SvQ7m (дата обращения: 22.01.2021).
10. Савиченко, Д. Л. Изучение потенциальной и реализованной продуктивности главного колоса коллекционных образцов озимой пшеницы, обладающих признаком «многоцветковость» / Д. Л. Савиченко, Л. В. Цаценко, Н. Н. Нещадим. – DOI 10.25637/TVAN.2018.03.11. // Таврический вестник аграрной науки. – 2018. – № 3 (15). – С. 99–108. – URL: http://tvan.niishk.ru/data/documents/11_2.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
11. Бондаренко, Е. В. Фенологические наблюдения за растениями озимой пшеницы при реализации технологий координатного земледелия / Е. В. Бондаренко, М. А. Белик // АгроФорум. – 2019. – № 8. – С. 107–111. – URL: https://clck.ru/SvQjd (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
12. Using Physiologically Active Substances into the Technology for Winter Wheat Cultivation in the Zone of Unstable Moistening of the Stavropol Region / F. V. Eroshenko, T. V. Simatin, E. I. Godunova [et al.]. – DOI 10.25930/gwmr-ad54 // Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical Sciences. – 2018. – Vol. 9, Issue 5. – Pp. 2121–2128. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36304807 (дата обращения: 22.01.2021).
13. Влияние физиологически активных веществ на продуктивность озимой пшеницы в условиях Ставропольского края / Т. В. Симатин, Е. А. Бильдиева, И. В. Чернова, Е. О. Шестакова. – DOI 10.25930/2218-855X/116.3.12.2019 // Новости науки в АПК. – 2019. – № 3 (12). – С. 460–465. – URL: http://dois.fnac.center/2218-855X/3.12.2019/116.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
14. Дистанционная оценка озимых культур урожая 2017 года в Российской Федерации / С. А. Барталев, Е. С. Елкина, Е. А. Лупян [и др.]. – DOI 10.21046/2070-7401-2017-14-4-275-280 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2017. – Т. 14, № 4. – С. 275–280. – URL: http://d33.infospace.ru/d33_conf/sb2017t4/275-280.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
15. Степанов, А. С. Влияние климатических характеристик и значений вегетационного индекса NDVI на урожайность сои (на примере районов Приморского края) / А. С. Степанов, Т. А. Асеева, К. Н. Дубровин. – DOI 10.32417/1997-4868-2020-192-1-10-19 // Аграрный вестник Урала. – 2020. – Т. 192, № 1. – С. 10–19. – URL: https://usau.editorum.ru/ru/nauka/article/34557/view (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
16. Получение временных рядов LAI сельскохозяйственных культур для прогнозирования урожайности / Е. В. Федотова, Ю. А. Маглинец, Р. В. Брежнев, А. Г. Вырвинский. – DOI 10.21046/2070-7401-2020-17-4-195-203 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2020. – Т. 17, № 4. – С. 195–203. – URL: http://d33.infospace.ru/d33_conf/sb2020t4/195-203.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
17. Лысенко, С. А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутникового мониторинга динамики углерода в наземных экосистемах / С. А. Лысенко. – DOI 10.31857/S0205-96142019448-59 // Исследование Земли из космоса. – 2019. – № 4. – С. 48–59. – URL: https://journals.eco-vector.com/0205-9614/article/view/15714 (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
18. Dynamic Model of Crops’ Normalized Difference Vegetation Index in Central Federal District Environment / A. G. Bukhovets, E. A. Semin, M. V. Kucherenko, S. I. Yablonovskaya. – DOI 10.1088/1755-1315/548/4/042019 // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2020. – Vol. 548. – 7 p. – URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/548/4/042019 (дата обращения: 22.01.2021).
19. Информационные технологии в системе точного земледелия / А. В. Акинчин, Л. В. Левшаков, С. А. Линков [и др.] // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. – 2017. – № 9. – С. 16–21. – URL: http://www.journal-kgsha.ru/data/documents/2017-09.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
20. Развитие метода автоматического распознавания озимых культур на основе спутниковых данных для оценки их состояния на территории республики Крым / Д. Е. Плотников, Е. С. Ёлкина, Е. А. Дунаева [и др.]. – DOI 10.33952/2542-0720-2020-1-21-64-83 // Таврический вестник аграрной науки. – 2020. – № 1 (21). – С. 64–82. – URL: http://tvan.niishk.ru/data/documents/7_11.pdf (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
21. Использование сервиса спутникового мониторинга «ВЕГА-Science» для оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур / С. А. Линков, А. В. Акинчин, И. С. Донченко, А. А. Попов. – DOI 10.25930/77n0-vw24 // Новости науки в АПК. – 2018. – № 2-2 (11). – С. 16–19. – URL: https://fnac.center/ (дата обращения: 22.01.2021). – Рез. англ.
Опубликован
2021-03-26
Раздел
Технологии и средства механизации сельского хозяйства
