environmentПриродообустройствоPrirodoobustrojstvo1997-6011РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева10.26897/1997-6011-2025-2-43-49environment-713Research ArticleМЕЛИОРАЦИЯ, ВОДНОЕ ХОЗЯЙСТВО И АГРОФИЗИКАLAND RECLAMATION, WATER ECONOMY AND AGROPHYSICSПрогноз урожайности озимой пшеницы (Triticum aestivum L.) по значению вегетационного индекса NDVIForecast of winter wheat yield (Triticum aestivum L.) by the value of the NDVI vegetation indexhttps://orcid.org/0000-0002-8348-4391ЗверьковМ. С.ZverkovM. S.

Зверьков Михаил Сергеевич, канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник

140483, Московская область, Коломенский городской округ, пос. Радужный, 33а

Scopus 57221661750

РИНЦ AuthorID: 751258

Mikhail S. Zverkov, CSc (Eng), senior researcher

140483, Moscow region, Kolomna city district, village Raduzhny, 33a

57221661750 Scopus

RSCI authorid: 751258

mzverkov@bk.ruhttps://orcid.org/0009-0009-1717-0026СмеловаС. С.SmelovaS. S.

Смелова Светлана Станиславовна, канд. биол. наук, доцент, старший научный сотрудник

140483, Московская область, Коломенский городской округ, пос. Радужный, 33а

Scopus 6504283625

РИНЦ AuthorID: 651060

Svetlana St. Smelova, CSc (Bio), associate professor, senior researcher

140483, Moscow region, Kolomna city district, village Raduzhny, 33a

6504283625 Scopus

RSCI authorID: 651060

smelova_svetlana@mail.ruВсероссийский научно-исследовательский институт систем орошения и сельскохозяйственного в одоснабжения «Радуга»РоссияAll-Russian Scientifi c Research Institute of Irrigation and Agricultural Water Supply Systems “Raduga”Russian Federation202520042025024349Copyright © Зверьков М.С., Смелова С.С., 20252025Зверьков М.С., Смелова С.С.Zverkov M.S., Smelova S.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://environment.timacad.ru/jour/article/view/713

Отмечается, что урожайность является интегральным показателем состояния сельскохозяйственных земель. Технология дистанционного зондирования Земли эффективно используется для наблюдений за растениями в период вегетации. Значение спектрального вегетационного индекса NDVI может быть использовано для прогноза урожайности различных сельскохозяйственных культур. Цель исследований заключалась в прогнозе урожайности озимой пшеницы (Triticum aestivum L.) по значению вегетационного индекса NDVI. Научно-практическая значимость результатов исследований, полученных по представленной методике, может быть адаптирована для фенологических наблюдений и изучения продуктивности посевов Triticum aestivum L. в других условиях. Для прогноза использовался набор спектральных изображений спутника Sentinel-2 Европейского космического агентства. Расчеты выполнены в геоинформационной системе QGIS (ver. 3.28.1 «Firenze») и SAGA GIS9.3.1. По данным прогноза, урожайность Triticum aestivum L. составила 60,41 ± 0,06 ц/га, ошибка прогноза по сравнению с фактически полученной – 2,2%.

Tis noted that productivity is an integral indicator of the condition of agricultural lands. Earth remote sensing technology is effectively used to observe plants during the growing season. The value of the NDVI spectral vegetation index can be used to predict the yield of various crops. The purpose of the study was to predict the yield of winter wheat (Triticum aestivum L.) based on the value of the NDVI vegetation index. The scientifi c and practical signifi cance of the research results obtained using the presented methodology can be adapted for phenological observations and studying the productivity of Triticum aestivum L. crops. in other conditions. A set of spectral images from the Sentinel-2 satellite (European Space Agency) was used for the forecast. The calculations were performed in the geographic information system QGIS (ver. 3.28.1 “Firenze”) and SAGA GIS9.3.1. According to the forecast, the yield of Triticum aestivum L. was 60.41 ± 0.06 kg/ha, the forecast error compared to the actual one was 2.2%.

урожайностьпшеницавегетационный индекс NDVIпрогнозспутниковый снимокдистанционное зондированиеwheatvegetation index NDVIforecastsatellite imageremote sensingReferencesЧерепанов А.С. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы / А.С. Черепанов, Е.Г. Дружинина // Геоматика. 2009. № 3. С. 28-32.Cherepanov A.S. Spectral properties of vegetation and vegetation indices / A.S. Cherepanov, E.G. Druzhinina // Geomatics. 2009. No. 3. P. 28-32.Hassan M.A., Yang M., Rasheed A., Yang G., Reynolds M., Xia X., Xiao Y., He Z. A rapid monitoring of NDVI across the wheat growth cycle for grain yield prediction using a multi-spectral UAV platform // Plant science: an international journal of experimental plant biology. 2019. Vol. 282. P. 95-103. DOI: 10.1016/j.plantsci.2018.10.022.Hassan M.A., Yang M., Rasheed A., Yang G., Reynolds M., Xia X., Xiao Y., He Z. A rapid monitoring of NDVI across the wheat growth cycle for grain yield prediction using a multi-spectral UAV platform // Plant science: an international journal of experimental plant biology. 2019. Vol. 282. P. 95-103. DOI: 10.1016/j.plantsci.2018.10.022.Becker-Reshef I., Vermote E., Lindeman M., Justice C. A generalized regression-based model for forecasting winter wheat yields in Kansas and Ukraine using MODIS data // Remote Sensing of Environment, 2010, vol. 114(6), P. 1312-1323. DOI: 10.1016/j.rse.2010.01.010.Becker-Reshef I., Vermote E., Lindeman M., Justice C. A generalized regression-based model for forecasting winter wheat yields in Kansas and Ukraine using MODIS data // Remote Sensing of Environment, 2010, vol. 114(6), P. 1312-1323. DOI: 10.1016/j.rse.2010.01.010.Belmahi M., Hanchane M., Krakauer N.Y., Kessabi R., Bouayad H., Mahjoub A., Zouhri D. Analysis of Relationship between Grain Yield and NDVI from MODIS in the Fez-Meknes Region, Morocco // Remote Sensing, 2023, vol. 15(11). DOI: 10.3390/rs15112707.Belmahi M., Hanchane M., Krakauer N.Y., Kessabi R., Bouayad H., Mahjoub A., Zouhri D. Analysis of Relationship between Grain Yield and NDVI from MODIS in the Fez-Meknes Region, Morocco // Remote Sensing, 2023, vol. 15(11). DOI: 10.3390/rs15112707.Абдушаева Я.М. Оценка продукционного процесса растений озимой пшеницы по вегетационному индексу // АгроЭкоИнженерия. 2024. № 2(119). С. 18-29. DOI: 10.24412/2713-2641-2024-2119-18-29.Abdushayeva Ya.M. Assessment of the production process of winter wheat plants by the vegetation index // Agro Eco Engineering. 2024. No. 2(119). P. 18-29. DOI: 10.24412/2713-2641-2024-2119-18-29.Зверьков М.С. Анализ состояния орошаемых культур по данным дистанционного зондирования Земли с использованием спектрального индекса NDVI / М.С. Зверьков, С.С. Смелова // Экология и строительство. 2024. № 1. С. 24-34. DOI: 10.35688/2413-8452-2024-01-004.M.S. Zverkov, Analysis of the state of irrigated crops according to remote sensing data using the NDVI spectral index / M.S. Zverkov, S.S. Smelova // Ecology and construction. 2024. No. 1. P. 24-34. DOI: 10.35688/2413-8452-2024-01-004.Ren J., Chen Z., Zhou Q., Tang H. Regional yield estimation for winter wheat with MODIS-NDVI data in Shandong, China // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2008. Vol. 10(4). P. 403-413. DOI: 10.1016/j.jag.2007.11.003.Ren J., Chen Z., Zhou Q., Tang H. Regional yield estimation for winter wheat with MODIS-NDVI data in Shandong, China // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2008. Vol. 10(4). P. 403-413. DOI: 10.1016/j.jag.2007.11.003.Normalized difference vegetation index as a tool for wheat yield estimation: a case study from Faisalabad, Pakistan / Sultana S.R., Ali A., Ahmad A. et al. // The Scientific World Journal, 2014, 725326, 8 p. DOI: 10.1155/2014/725326.Normalized difference vegetation index as a tool for wheat yield estimation: a case study from Faisalabad, Pakistan / Sultana S.R., Ali A., Ahmad A. et al. // The Scientific World Journal, 2014, 725326, 8 p. DOI: 10.1155/2014/725326.Использование вегетативного индекса NDVI для прогноза урожайности зерновых культур / С.А. Родимцев, Н.Е. Павловская, С.В. Вершинин [и др.] // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). 2022. № 4(65). С. 56-67. DOI: 10.31677/2072-6724-2022-65-4-56-67. EDN IRLXQG.The use of the NDVI vegetative index for predicting grain yields / S.A. Rodimtsev, N.E. Pavlovskaya, S.V. Vershinin [et al.] // Bulletin of the NGAU (Novosibirsk State Agrarian University). 2022. No. 4(65). P. 56-67. DOI: 10.31677/2072-6724-2022-65-4-56-67. EDN IRLXQG.Duan T., Chapmana S.C., Guo Y., Zheng B. Dynamic monitoring of NDVI in wheat agronomy and breeding trials using an unmanned aerial vehicle // Field Crops Research, 2017. Vol. 210, P. 71-80. DOI: 10.1016/j.fcr.2017.05.025.Duan T., Chapmana S.C., Guo Y., Zheng B. Dynamic monitoring of NDVI in wheat agronomy and breeding trials using an unmanned aerial vehicle // Field Crops Research, 2017. Vol. 210, P. 71-80. DOI: 10.1016/j.fcr.2017.05.025.Assessing Correlation of High-Resolution NDVI with Fertilizer Application Level and Yield of Rice and Wheat Crops Using Small UAVs / Guan S., Fukami K., Matsunaka H., et al. // Remote Sensing, 2019, vol. 11, 112. DOI: 10.3390/rs11020112.Assessing Correlation of High-Resolution NDVI with Fertilizer Application Level and Yield of Rice and Wheat Crops Using Small UAVs / Guan S., Fukami K., Matsunaka H., et al. // Remote Sensing, 2019, vol. 11, 112. DOI: 10.3390/rs11020112.Wheat Yield and Protein Estimation with Handheld and Unmanned Aerial Vehicle-Mounted Sensors / Walsh O.S., Marshall J.M., Nambi E. et al. // Agronomy 2023, vol. 13, p. 207. DOI: 10.3390/agronomy13010207.Wheat Yield and Protein Estimation with Handheld and Unmanned Aerial Vehicle-Mounted Sensors / Walsh O.S., Marshall J.M., Nambi E. et al. // Agronomy 2023, vol. 13, p. 207. DOI: 10.3390/agronomy13010207.Zsebő S, Bede L, Kukorelli G, Kulmány IM, Milics G, Stencinger D, Teschner G, Varga Z, Vona V, Kovács AJ. Yield Prediction Using NDVI Values from GreenSeeker and MicaSense Cameras at Different Stages of Winter Wheat Phenology // Drones. 2024. Vol. 8, no. 3. P. 88. DOI: 10.3390/drones8030088.Zsebő S, Bede L, Kukorelli G, Kulmány IM, Milics G, Stencinger D, Teschner G, Varga Z, Vona V, Kovács AJ. Yield Prediction Using NDVI Values from GreenSeeker and MicaSense Cameras at Different Stages of Winter Wheat Phenology // Drones. 2024. Vol. 8, no. 3. P. 88. DOI: 10.3390/drones8030088.Биоклиматический потенциал России: методы мониторинга в условиях изменяющегося климата / А.Д. Клещенко, Б.А. Черняков, О.Д. Сиротенко [и др.]; Под редакцией А.В. Гордеева. М: Типография Россельхозакадемии, 2007. 236 с.Bioclimatic potential of Russia: methods of monitoring in a changing climate / A.D. Kleshchenko, B.A. Chernyakov, O.D. Sirotenko [et al.]; Edited by A.V. Gordeev. Moscow: Printing House of the Russian Agricultural Academy, 2007. 236 p.Справочник агронома Нечерноземной зоны / под ред. Г.В. Гуляева. М.: Агропромиздат, 1990. 575 с.Handbook of the agronomist of the Non-Chernozem zone / edited by G.V. Gulyaev. Moscow: Agropromizdat, 1990. 575 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.