doi: 10.24412/0044-3913-2024-8-3-8

УДК 631.58

В. П. ЯКУШЕВ¹, доктор сельскохозяйственных наук, академик РАН, главный научный сотрудник (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.)

В. В. ЯКУШЕВ², доктор сельскохозяйственных наук, член-корреспондент РАН, (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.)

А. Ф. ПЕТРУШИН¹, кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.)

Д. А. МАТВЕЕНКО^1,3, кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.)

С. Ю. БЛОХИНА³, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.)

¹Санкт-Петербургский государственный университет, Университетская набережная, 7/9, Санкт- Петербург, 199034, Российская Федерация

²Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, Петербургское ш., 2, Санкт-Петербург, Пушкин, 196605, Российская Федерация

³Агрофизический научно-исследовательский институт, Гражданский просп., 14, Санкт-Петербург, 195220, Российская Федерация 

Степень интенсификации в современном земледелии определяется типом применяемых агротехнологий (нормальные (НТ), экстенсивные (ЭТ), интенсивные (ИТ), технологии точного земледелия (ТЗ). Обоснованное применение агротехнологий зависит от внутриполевой неоднородности почвенных характеристик, влияющих на состояние посева (например, дефицит элементов питания, воды) и на специфику технологических приемов, купирующих выявленную изменчивость. Цель исследования – демонстрация потенциала и перспектив функционала по обнаружению и выделению границ внутриполевой неоднородности по гиперспектральной информации (снимкам). Работу осуществляли в посевах яровой пшеницы в 2022–2024 гг. в условиях Ленинградской области. Внутриполевую изменчивость определяли на основе сопряженного использования двух новых методов разработанного функционала. Первый метод базируется на комплексной оценке динамики изменения величин вегетационных индексов, второй – на их вариограммном анализе. По результатам расчета нескольких индексов (ChlRI, SIPI, R800, PRI, FRI, ARI, WRI и NDVI) в основные фазы развития яровой пшеницы для дальнейшего использования были выбраны ChlRI и NDVI. Спектральные характеристики этих индексов оказались наиболее информативными для выявления взаимосвязей с уровнем азотного питания, моделируемого в опытах на тестовых площадках. Интенсивность внутриполевой неоднородности и выбор наиболее подходящей технологии для купирования обнаруженной изменчивости определяли по величине относительной наггет-дисперсии (ξ): при ξ≤0,25 (высокая неоднородность) – на исследуемой сельскохозяйственной территории целесообразно применять ТЗ; при ξ≥0,70 (низкая неоднородность) сельскохозяйственная территория пригодна для НТ, ЭТ и ИТ; при 0,25<ξ<0,70 (средняя неоднородность) выбор технологии определяется экономической целесообразностью для конкретного хозяйства (наличие специализированной техники, размещение и площадь полей). Предложенный подход обеспечивает масштабируемость сопряженного использования двух новых методов функционала для выявления внутриполевой неоднородности агроландшафтов. Для расширения возможностей и практического использования этого алгоритма в информационном обеспечении современного земледелия планируется дальнейшая детальная автоматизация.

Ключевые слова: точное земледелие; адаптивные агротехнологии; внутриполевая неоднородность; данные дистанционного зондирования; вегетационные индексы; прецизионные полевые опыты; вариограммный анализ; алгоритмы и программы.

Для цитирования: Масштабируемый потенциал информационного обеспечения современного земледелия / В. П. Якушев, В. В. Якушев, А. Ф. Петрушин и др. // Земледелие. 2024. № 8. С. 3-8. doi: 10.24412/0044-3913-2024-8-3-8.

Scalable potential of information support for modern agriculture

V. P. Yakushev¹, V. V. Yakushev², A. F. Petrushin¹, D. A. Matveenko^1,3, S. Yu. Blokhina³

¹St. Petersburg State University, Universitetskaja naberezhnaja, 7/9, Sankt- Peterburg, 199034, Russian Federation

²Saint Petersburg State Agrarian University, Peterburgskoe shosse, 2, Sankt- Peterburg, 196605, Russian Federation

³Agrophysical Research Institute, Grazhdanskiy prosp., 14, Saint Petersburg, 195220, Russian Federation

Abstract. The degree of intensification in modern agriculture is determined by the type of agricultural technologies used (normal (NT), extensive (ET), intensive (IT), precision farming technologies (PFT). The justified use of agricultural technologies depends on the intra-field heterogeneity of soil characteristics that affect the condition of the crop (for example, deficiency of nutrients, water) and the specifics of technological methods that suppress the identified variability. The purpose of the study was to demonstrate the potential and prospects of the functionality for detecting and identifying the boundaries of intra-field heterogeneity based on hyperspectral information (images). The work was carried out in spring wheat crops in 2022–2024 in the Leningrad Region. Intra-field variability was determined based on the combined use of two new methods of the developed functionality. The first method was based on a comprehensive assessment of the dynamics of changes in the values of vegetation indices, the second – on their variogram analysis. Based on the results of calculating several indices (ChlRI, SIPI, R800, PRI, FRI, ARI, WRI and NDVI) in the main phases of spring wheat development, ChlRI and NDVI were selected for further use. The spectral characteristics of these indices turned out to be the most informative for identifying relationships with the level of nitrogen nutrition simulated in experiments on test sites. The intensity of intra-field heterogeneity and the choice of the most suitable technology for curbing the detected variability were determined by the value of the relative nugget dispersion (ξ): at ξ≤0.25 (high heterogeneity) – it is advisable to use PFT in the studied agricultural territory; at ξ≥0.70 (low heterogeneity) the agricultural territory is suitable for NT, ET and IT; at 0.25≤ξ≤0.70 (medium heterogeneity) the choice of technology is determined by economic feasibility for a particular farm (availability of specialised equipment, location and area of fields). The proposed approach ensures scalability of the combined use of two new functional methods for identifying intra-field heterogeneity of agricultural landscapes. Further detailed automation is planned to expand the capabilities and practical use of this algorithm in information support for modern agriculture.

Keywords: precision farming; adaptive agricultural technologies; intra-field hetero geneity; remote sensing data; vegetation indices; precision field experiments; variogram analysis; algorithms and programs.

Author Details: V. P. Yakushev, D. Sc. (Agr.), member of the RAS, chief research fellow (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.); V. V. Yakushev, D. Sc. (Agr.), correspond ing member of the RAS (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.); A. F. Petrushin, Cand Sc. (Tech.), leading research fellow (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.); D. A. Matveenko, Cand Sc. (Agr.), senior research fellow (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.); S. Yu. Blokhina, Cand Sc. (Biol.), senior re search fellow (e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.).

For citation: Yakushev V P, Yakushev VV, Petrushin AF, et al. [Scalable potential of information support for modern agricul ture]. Zemledelie. 2024;(8):3-8. Russian. doi: 10.24412/ 0044-3913-2024-8-3-8.