Прогноз урожайности озимой пшеницы (Triticum aestivum L.) по значению вегетационного индекса NDVI
https://doi.org/10.26897/1997-6011-2025-2-43-49
Аннотация
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%.
Ключевые слова
урожайность,
пшеница,
вегетационный индекс NDVI,
прогноз,
спутниковый снимок,
дистанционное зондирование
Об авторах
М. С. Зверьков
Всероссийский научно-исследовательский институт систем орошения и сельскохозяйственного в одоснабжения «Радуга»
Россия
Россия
Зверьков Михаил Сергеевич, канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник
140483, Московская область, Коломенский городской округ, пос. Радужный, 33а
Scopus 57221661750
РИНЦ AuthorID: 751258
С. С. Смелова
Всероссийский научно-исследовательский институт систем орошения и сельскохозяйственного в одоснабжения «Радуга»
Россия
Россия
Смелова Светлана Станиславовна, канд. биол. наук, доцент, старший научный сотрудник
140483, Московская область, Коломенский городской округ, пос. Радужный, 33а
Scopus 6504283625
РИНЦ AuthorID: 651060
Список литературы
1. Черепанов А.С. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы / А.С. Черепанов, Е.Г. Дружинина // Геоматика. 2009. № 3. С. 28-32.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. 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.
11. 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.
12. 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.
13. 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.
14. 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.
15. Справочник агронома Нечерноземной зоны / под ред. Г.В. Гуляева. М.: Агропромиздат, 1990. 575 с.
Рецензия
Для цитирования:
Зверьков М.С., Смелова С.С. Прогноз урожайности озимой пшеницы (Triticum aestivum L.) по значению вегетационного индекса NDVI. Природообустройство. 2025;(2):43-49. https://doi.org/10.26897/1997-6011-2025-2-43-49
For citation:
Zverkov M.S., Smelova S.S. Forecast of winter wheat yield (Triticum aestivum L.) by the value of the NDVI vegetation index. Prirodoobustrojstvo. 2025;(2):43-49. (In Russ.) https://doi.org/10.26897/1997-6011-2025-2-43-49
Просмотров:
28
Послать статью по эл. почте 