doi: 10.24412/0044-3913-2022-2-26-31
УДК 631/635:632.08:633.1

Ю. А. ГУЛЯНОВ, доктор сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.)
Институт степи Уральского отделения Российской академии наук – обособленное структурное подразделение Оренбургского федерального исследовательского центра Уральского отделения Российской академии наук, ул. Пионерская, 11, Оренбург, 460000, Российская Федерация

*Работа выполнена в рамках государственного задания по теме № ГР АААА-А21-121011190016-1 «Проблемы степного природопользования в условиях современных вызовов: оптимизация взаимодействия природных и социально-экономических систем».

Исследование проводили с целью широкой пространственной оценки фитометрических параметров агроценозов озимой пшеницы посредством определения нормализованного разностного вегетационного индекса (NDVI) на основе данных дистанционного зондирования земли из космоса (ДЗЗ) и при наземном сканировании, выявления их связи, возможности комплексирования и перспектив использования для управления продукционным процессом. Работу выполняли в 2019–2021 гг. на участке конкурсного сортоиспытания в Оренбургской области, а также в производственных посевах Ростовской, Волгоградской, Самарской и Оренбургской областей, на чернозёмах южных. Метеорологические условия периода исследований характеризовались свойственной зонам засушливостью климата. NDVI определяли на базе общедоступных космических снимков Landsat 8 и Santienel, имеющих пространственное разрешение 15...30 м/пиксел. Полученные данные наносили на картографическую основу в программном комплексе Next GIS с последующей обработкой в Arc Map. Наземные инструментальные измерения NDVI осуществляли портативным ручным сенсором Green Seeker Handheld Crop Sensor, Model HCS-100 по фиксированному маршруту. Площадь листовой поверхности определяли линейно-весовым методом. При обработке цифрового материала использовали корреляционно-регрессионные методы статистического анализа. Результаты мониторинга NDVI на основе данных ДЗЗ показали высокую сходимость (r = 0,90) с результатами наземного сканирования и определения фитометрических параметров линейными методами, что открывает широкие перспективы их комплексирования и значительно расширяет возможности отслеживания фитометрических параметров посевов. Различные сорта озимой пшеницы обладают специфическими сортовыми признаками, определяющими их оптикобиологические свойства и выражающимися в различном соотношении площади листовой поверхности и NDVI. Присущие конкретным сортам индивидуальные параметры этого соотношения могут применяться для оперативного определения площади листовой поверхности и последующего использования полученных результатов в управлении продукционным процессом полевых агроценозов, в том числе в системах точного земледелия.
Ключевые слова: ДЗЗ, наземное сканирование, агроценозы, озимая пшеница
(Triticum aestivum L.), продукционный процесс, фитометрические параметры, реализация урожайного потенциала.
Для цитирования: Гулянов Ю. А. Перспективы использования информационных
ресурсов ДЗЗ для управления продукционным процессом полевых агроценозов// Земледелие. 2022. № 2. С. 26–31. Doi: 10.24412/0044-3913-2022-2-26-31.

Prospects of using remote sensing information resources for managing the production process of field agrocenoses

Yu. A. Gulyanov

Institute of Steppe of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Orenburg Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, ul. Pionerskaya 11, Orenburg, 460000, Russian Federation

Abstract. The study was carried out with the aim of a broad spatial assessment of the phytometric parameters of winter wheat agrocenoses by determining the normalized difference vegetation index (NDVI) based on remote sensing data and ground scanning, identifying their relationship, the possibility of integration and prospects for use for controlling the production process. The work was carried out in 2019-2021 at the site of competitive variety testing in the Orenburg region and production crops of the Rostov, Volgograd, Samara and Orenburg regions, on southern chernozems. The meteorological conditions of the research period were characterized by the aridity of the climate characteristic of the zones. NDVI was determined on the basis of publicly available satellite images of Landsat 8 and Santienel, having a spatial resolution of 15-30 m/pixel. The obtained data were plotted on a cartographic basis in the Next GIS software package with subsequent processing in Arc Map. Ground-based instrumental measurements of NDVI were carried out with a portable hand-held sensor Green Seeker Handheld Crop Sensor, Model HCS-100 along a fixed route. The area of the leaf surface was determined by the linear-weight method. When processing digital material, generally accepted methods of statistical analysis were used. The results of NDVI monitoring based on remote sensing data showed high convergence (r = 0.90) with the results of ground scanning and the results of determining phytometric parameters by linear methods, which opens up broad prospects for their integration and significantly expands the possibilities of tracking phytometric parameters of crops. Different varieties of winter wheat have specific varietal characteristics that determine their optical and biological properties and are expressed in a different ratio of NDVI to the leaf surface area. The individual parameters of the specified ratio inherent in different varieties can be used for the operational determination of the leaf surface area and their subsequent application in the development of measures aimed at managing the production process of field agrocenoses, including in precision farming systems.

Keywords: remote sensing; ground scanning; agrocenoses; winter wheat (Triticum aestivum L.); production process; phytometric parameters; realization of yield potential.

Author Details: Yu. A. Gulyanov, D. Sc. (Agr.), leading research fellow (e-mail: iury. Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.).

For citation: Gulyanov YuA [Prospects of using remote sensing information resources for managing the production process of field agrocenoses]. Zemledelie. 2022; (2):26-31. Russian. doi: 10.24412/0044- 3913-2022-2-26-31.