Использование вегетативного индекса NDVI для прогноза урожайности зерновых культур

Одна из ключевых проблем раннего прогнозирования урожайности сельхозкультур с использованием спутникового мониторинга заключается в отсутствии единых подходов к определению фенофазы достоверного показателя вегетативного индекса. Рядом работ отечественных и зарубежных исследователей формулируются различные оценки корреляционной зависимости между показателями NDVI и урожайностью. Цель настоящего исследования состояла в получении прогностических моделей урожайности пшеницы озимой и ячменя ярового с использованием показателей наиболее адекватного для формализации задач прогноза участка тренда вегетативного индекса NDVI посевов в пределах опытного хозяйства Орловского ГАУ. На основе анализа динамики изменения вегетационного индекса NDVI, по данным многолетних исследований, определены максимальные среднемноголетние значения вегетативного индекса, составляющие 0,72 для озимой пшеницы и 0,56 для ярового ячменя. Максимальные значения NDVI сезона 2021 г. для этих культур – 0,78 и 0,58. Установлено, что пики значений NDVI соответствуют фазе колошения культур при возможном варьировании от 1 до 13 дней. Коэффициенты корреляции между максимальными значениями NDVI и продуктивностью культур составили 0,79 и 0,75 для пшеницы озимой и ярового ячменя соответственно, что дает основание утверждать о возможности достоверного прогноза урожайности культур на основе данных их пиковых значений NDVI. Получены прогностические модели урожайности культур на основе полиномиальных (второй степени) функций. Достоверный прогноз урожайности расширяет область возможностей обоснованных оценок и реализации планов, направленных на поступательное развитие отдельного хозяйства, и способствует повышению продовольственной безопасности России в целом.

1. Комаров А.А., Комаров А.А. Оценка состояния травостоя c помощью вегетационного индекса NDVI // Известия СПбГАУ. – 2018. – №2 (51). – С. 124–129.

2. Степанов А.С., Асеева Т.А., Дубровин К.Н. Влияние климатических характеристик и значений вегетационного индекса NDVI на урожайность сои (на примере районов Приморского края) // Аграрный вестник Урала. – 2020. – № 1 (192). – С. 10–19.

3. Письменная Е.В., Азарова М.Ю. Прогноз урожайности озимой пшеницы в засушливой зоне Ставрополья на основе данных NDVI // Наука и образование. – 2020. – Т. 3, №4. – С. 20–25.

4. Письменная Е.В., Азарова М.Ю. Зависимость продуктивности озимой пшеницы от показателей NDVI в засушливой зоне Ставропольского края // Агропромышленные технологии Центральной России. – 2021. – Вып. 1, № 19. – С. 39–45.

5. Сторчак И.Г., Шестакова Е.О., Ерошенко Ф.В. Связь урожайности посевов озимой пшеницы с NDVI для отдельных полей // Аграрный вестник Урала. – 2018. – № 6 (173). – С. 64–68.

6. Huete A., Justice C., Liu H. Vegetation and soil lines in visible spectral space: A concept and technique for remote estimation of vegetation fraction. Remote Sens Environ. – 1994. –Vol. 49. – P. 224–234.

7. Tuddenham W.G., Le Marshall J.F. The interpretation of NDVI data and the potential use of a differential technique for monitoring time sequential changes in vegetation cover // In Proceedings of the 2nd Australian Conference on Agricultural Meteorology. – Brisbane, Australia, 1996. – Р. 57–61.

8. Cridland S., Burnside D., Smith R. The NDVI – use in rangeland management // In Proceeding of the 5thInternational Rangelands Congress. – Salt Lake City, Utah. – 1995. – Р. 105–106.

9. Kogan F.N. Vegetation index for areal analysis of crop conditions // Preprints, Proc. 18th conf. of Agricultural and Forest Meteorology, West Lafayette, IN, Amer. Meteor. Soc. – 1987. – Р. 103–107.

10. Анализ сезонной и многолетней динамики вегетационного индекса NDVI на территории государственного природного заповедника «Нургуш» / Т.А. Адамович, Г.Я. Кантор., Т.Я Ашихмина, В.П. Савиных // Теоретическая и прикладная экология. – 2018. – №1. – С. 18–24.

11. Methodology for dense high-resolution EO time series, gap filled. Europian Commission. Horizon 2020. / G. D.’Urso, C. DeMichele, F. Vuolo, J. Garrido // Europian Union funding for Research & Innovation. – 2020.

12. Vegetation biomass, leaf area index, and NDVI patterns and relationships along two latitudinal transects in arctic tundra / H.E. Epstein, D.A. Walker, M.K. Raynolds [et al.]. // Abstract GC31A–0697, presented at AGU Fall Meeting. – San Francisco, CA, 2009. – Vol. 90. – P. GC31A–0697.

13. Многолетняя динамика NDVI-растительности различных классов тундры в зависимости от температуры и осадков / А.Г. Дегерменджи, Г.С. Высоцкая, Л.А. Сомова, Т.И. Письменная, А.П. Шевырногов // Доклады Российской академии наук. Науки о земле. – 2020. – Т. 493, № 2. – С. 103–106.

14. Волкова Л.В., Шешегова Т.К. Урожайность и содержание фотосинтетических пигментов в листьях яровой пшеницы при поражении септориозом // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). – 2019. – № 3 (52). – С. 17–25.

15. Коротков А.А., Астапов А.Ю. Вегетационный индекс NDVI для мониторинга растительности // Наука и образование. – 2020. – Т. 3, № 3. – С. 131–140.

16. Пришутов К.А., Астапов А.Ю., Рязанова Ю.А. Применение БПЛА для оценки качества растительности // Инженерное обеспечение инновационных технологий в АПК: сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф. – Мичуринск: Мичуринский ГАУ, 2018. – С. 212–217.