CC BY
22
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ НАУКИ
УДК / UDC 633.11:631.547.15:528.71
К ВОПРОСУ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНДЕКСНОЙ ОЦЕНКИ NDVI В СЕЛЕКЦИОННОЙ ПРАКТИКЕ ПО ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЕ
TO THE USE OF INDEX EVALUATION NDVI IN BREEDING PRACTICE FOR
WINTER WHEAT
Каракотов С.Д.1,
генеральный директор,
академик РАН, доктор химических наук Karakotov S.D., General Director, Academician of RAS, Doctor of Chemical Sciences
Прянишников А.И.1, директор департамента селекции и семеноводства сельскохозяйственных культур, доктор сельскохозяйственных наук, член-
корреспондент РАН Pryanishnikov A.I., Director of the Department of Crop Breeding and Seed Production, Doctor of Agricultural Sciences, Corresponding Member of the Russian
Academy of Sciences Титов В.Н.1, глава Орловского представительства, кандидат сельскохозяйственных наук Titov V.N., Head of the Orel office, D. in Agricultural Sciences Данилов С.ЮЛ2, руководитель отдела цифровых агротехнологий, аспирант Danilov S.Y., Head of the Digital AgroTechnology Department, Postgraduate student Резвякова С.В.2*, доктор сельскохозяйственных наук, доцент, зав. кафедрой
защиты растений и экотоксикологии, https://orcid.org/0000-0002-7681-4516 Rezvyakova S.V., Doctor of Agricultural Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Plant Protection and ecotoxicology, https://orcid.org/0000-0002-7681-4516 Хверенец С.Е. 3, руководитель отдела семеноведения и первичного
семеноводства
Khverenets S.E., Head of Seed Breeding and Primary Seed Production Department Деева В.М.32, руководитель лаборатории селекции озимой пшеницы, аспирант Deeva V.M., Head of Winter Wheat Breeding Laboratory, Postgraduate student Смит И.Н.32, руководитель лаборатории сортовой технологии, аспирант Smith I.N., Head of Variety Technology Laboratory, Postgraduate student 1АО «Щелково Агрохим», Орел, Россия JSC Shchelkovo Agrokhim, Orel, Russia
2ФГБОУ ВО «Орловский государственный аграрный университет имени
Н.В. Парахина», Орел, Россия
FGBOU VO "Orel State Agrarian University named after N.V. Parakhin", Orel, Russia 3ООО «Бетагран семена», Орловская область, Россия
LLP Betagran Seeds, Orel region, Russia *E-mail:[email protected]
В статье приводятся результаты методологических исследований о возможности использования индексной оценки NDVI для целей выявления индивидуальных особенностей образцов при формировании продуктивных свойств и последующей их систематизации для целей селекции. Индексную оценку NDVI сортов проводили в конкурсном сортоиспытании и технологических опытах на протяжении всей весенне-летней вегетации сортов озимой пшеницы через каждые 510 дней с помощью квадрокоптера Phantom 4 multispectral, с разрешением H/18,9 см/пиксель, где H - высота дрона по отношению к обследуемому участку. В конкурсном сортоиспытании оценке подвергалось 40 сортообразцов. Посев проводился по методике ГСИ, площадь делянок - 10 м2, повторность 4-х кратная. В технологическом опыте изучалось 54 сорта по трем схемам выращивания, которые условно обозначили как традиционная (общепринятая в Орловской области), «высоких урожаев» (с уровнем минерального и листового питания, рассчитанного на урожайность в 100 ц/га) и «оптимальных решений» (вариант с дополнительными к традиционной технологии листовыми обработками). Площадь делянок - 100 м2. Для обработки аэрофотосъемки БПЛА использовали пакет программ DJI TERRA и QGIS. Статистический анализ полученных результатов проводился с помощью пакета программ Статистика. Показано, что на величину отдельных параметров индексной оценки и их сочетания могут иметь влияние генетические системы Vrn/Ppd, которые определяют продолжительность межфазных периодов в развитии растений озимой пшеницы. При систематизации сортов выделено четыре типа с характерным сочетанием критериев индексной оценки. Показано, что сорта с показателями индексной оценки, которые свойственны сортам Орловского биотипа, обладают высоким потенциалом продуктивности, а сорта с более низкими показателями NDVI формируют относительно слабую урожайность. Индексной оценкой NDVI отмечена высокая степень влияния технологий возделывания на реализацию сортами своего потенциала продуктивности и подчеркнута их специфичность при формировании урожайных свойств.
Ключевые слова: озимая пшеница, сорт, молекулярные маркеры, SNP типирование, индекс NDVI, урожайность, типизация.
The article presents the results of methodological studies on the possibility of using the index assessment of NDVI for the purpose of identifying the individual characteristics of samples in the formation of productive properties and their subsequent systematization for the purposes of selection. Index evaluation of NDVI of varieties was carried out in competitive variety trials and technological experiments throughout the spring-summer vegetation of winter wheat varieties every 5-10 days using a Phantom 4 multispectral quadcopter equipped with a multichannel camera with a resolution of H/18.9 cm/pixel, where H - is the height of the drone relative to the surveyed area. In the competitive variety trials, 40 variety samples were evaluated. Sowing was carried out by the method of GSI, plot area - 10 m2, repetition 4 times. In technological experiment 54 varieties were studied according to three schemes of growing, which were conventionally designated as traditional (generally accepted in the Orel region), "high yields" (with the level of mineral and leaf nutrition, designed for a yield of 100 c/ha) and "optimal solutions" (variant with additional to the traditional technology of leaf treatments). The area of plots is 100 m2. The DJI TERRA and QGIS software packages were used to process the UAV aerial survey. Statistical analysis of the obtained results was performed using the software package Statistics. It is shown that the value of individual index assessment parameters and their combinations can be influenced by the Vrn/Ppd genetic systems, which determine the duration of interfacial periods in the development of winter wheat plants. When systematizing varieties, four types are distinguished with a characteristic combination of index evaluation criteria. It is shown that varieties with index evaluation indicators, which are characteristic of varieties of the Oryol biotype, have a high potential for productivity, and varieties with lower NDVI indicators form a relatively weak yield. The NDVI index assessment noted the high degree of influence of cultivation technologies on the realization by varieties of their productivity potential and emphasized their specificity in the formation of crop properties. Keywords: winter wheat, variety, molecular markers, SNP typing, NDVI index, yield, typing.
Введение. Получаемый с помощью дистанционного зондирования спутниками или дронами показатель NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) характеризует плотность посева и биомассы растительности [1-2]. В литературе есть достаточное количество сообщений о применении беспилотных аппаратов в оценке состояния сельскохозяйственных культур [3-4]. С помощью индексной оценки ведется мониторинг показателей фотосинтетической деятельности, оценка состояния посевов, роста и развития растений, строятся прогнозы по урожайности [5]. В оценке состояния растений NDVI дает оцифрованные величины, что позволяет селекционеру вести отбор перспективных образцов, исключая субъективизм в оценке, при этом расширяя объемы проработки экспериментального материала и детализируя характеристику селекционных образцов в процессе их вегетации. Имеются сообщения об использовании индексных подходов в оценке перезимовки сортов озимой пшеницы, селекционных отборов на основе модели в динамике поведения вегетационных индексов [1, 6, 7]. Ввиду отсутствия зависимости продуктивности и вегетационных индексов с разновидностью, высотой растений и другими морфологическими признаками пшеницы, по мнению ряда авторов, данная оценка строится для отбора продуктивных образцов со сходным биотипом [6]. Это снижает значимость индексной оценки NDVI для общей селекционной оценки и выявления индивидуальных особенностей внутри всего разнообразия экспериментального материала.
Целью исследований стала разработка методологических подходов к использованию индексной оценки NDVI для целей селекции и выявления индивидуальных характеристик у экспериментального материала.
Материалы и методика. Детальному изучению подвергли образцы озимой пшеницы, на которых было проведено полногеномное SNP-типирование, позволившее выделить 4 биотипа с различным сочетанием молекулярных маркеров и реализацией хозяйственно-ценных признаков на фенотипическом уровне [8]. В исследованиях 2022 года ранее выделенные сорта использовались в качестве индикаторов в разных схемах испытаний и набора образцов, что позволило систематизировать новый экспериментальный материал для его дальнейшего использования в селекции.
Индексную оценку NDVI сортов проводили в конкурсном сортоиспытании и технологических опытах на протяжении всей весенне-летней вегетации сортов озимой пшеницы через каждые 5-10 дней с помощью квадрокоптера Phantom 4 multispectral, оснащённого многоканальной камерой с разрешением H/18,9 см/пиксель, где H - высота дрона по отношению к обследуемому участку. В конкурсном сортоиспытании оценке подвергалось 40 сортообразцов. Посев проводился по методике ГСИ, площадь делянок - 10 м2, повторность 4-х кратная.
В технологическом опыте изучалось 54 сорта по трем схемам выращивания, которые условно обозначили как традиционная (общепринятая в Орловской области), «высоких урожаев» (с уровнем минерального и листового питания, рассчитанного на урожайность в 100 ц/га) и «оптимальных решений» (вариант с дополнительными к традиционной технологии листовыми обработками). Площадь делянок - 100 м2.
Для обработки аэрофотосъемки БПЛА использовали пакет программ DJI TERRA и QGIS [3, 9, 10]. Статистический анализ полученных результатов проводился с помощью пакета программ Статистика.
Результаты исследований и их обсуждение. Типизированный график кривой индексов NDVI в период вегетации озимой пшеницы представлен на
рисунке 1. Для наглядности график индексной оценки привели по сорту Ермоловка, который изучался в опытах с тремя технологическими схемами возделывания.
NDVI, max
г \
Бобщая I/ / Б+ \\
Индекс вегетации Индекс 1
накопления биомассы Индекс репродук-
тивного периода
апр. май июнь июль авг. сен а г р . 1Ч/1В1И и ю н ь. и юл ь авг.
Рисунок 1 - Типизированный график динамики ЫйУ! в период вегетации озимой пшеницы и схематическое обозначение основных параметров индексной
оценки
*- оранжевая линия - технология «высоких урожаев»; красная линия - технология «оптимальных решений»; синяя линия - традиционная технология.
На графике отмечаются различия по ЫйУ! в зависимости от технологии, которая подчеркивается максимальными величинами индекса и большей площадью под кривой на варианте, условно названной «технологией высоких урожаев». Для детализации оценки помимо максимальных значений ЫйУ! и площади под кривой, были выделены отдельные сектора, которые интерпретированы как:
Индекс вегетации (ИВ) - общий сектор под кривой, представляющий собой сумму индексов ЫйУ! на протяжении всей вегетации.
Индекс нарастания биомассы (ИНБ) - сектор сумм индексов ЫйУ!, который расположен под восходящей кривой до момента максимальных значений ЫйУ!.
Индекс репродуктивного периода (ИРП) - сектор сумм индексов ЫйУ! под нисходящей кривой. Данный термин интерпретирован так, поскольку совпадает с периодом репродуктивной фазы развития растений.
Интенсивность созревания (ИС) - отношение индекса нарастания биомассы к индексу репродуктивного периода.
В таблице 1 представлены результаты дисперсионного анализа параметров индексной оценки у образцов конкурсного сортоиспытания, которые свидетельствуют о возможности использования выбранных Индексов для
выявления индивидуальных особенностей сортов. Об этом свидетельствуют достоверность критериев статистической обработки, а также величины коэффициентов корреляции с урожайностью, которые характеризовались средней и высокой степенью зависимости (табл.1).
Таблица 1 - Результаты дисперсионного и корреляционного анализа параметров индексной оценки NDVI у образцов КСИ (2022 г.)_
Параметры оценки ИВ ИНБ ИРП NDVI ИС
Среднее по конкурсному сортоиспытанию 74,59 49,08 25,51 0,909 1,93
F05 11,01 2,42 21,65 3,2 10,21
НСР 1,75 1,53 0,93 0,014 0,10
Корреляция с урожайностью 0,724 0,592 0,644 0,562 -0,551
В динамике индекса NDVI отмечено, что максимальные его значения наблюдались на 7-10 день после выколашивания. В этот период отмечается максимальный вынос колоса над флаговым листом и завершающие фазы формирования зерновки в колосе. При выявлении сортовых различий была подчеркнута более широкая степень дифференциации экспериментального материала по индексам ИВ и ИРП, что позволяет предположить о вкладе репродуктивной фазы в общую продолжительность вегетации и окончательное формирование урожайности сортов.
Последний вывод нашел свое подтверждение при детальном изучении образцов конкурсного сортоиспытания с использованием факторного и кластерного анализов. Данные методы использовали для оптимизации системы принятых индексов в оценке индивидуальных особенностей сортов. Так, у выделенных главных компонент было отмечено, что природа первой компоненты определяется дисперсиями Индекса вегетации, Индекса репродуктивного периода и Интенсивность созревания (табл. 2). Природу двух других компонент определяли Индекс накопления биомассы - у второго фактора (С-2), а индекс NDVI - у третьего фактора (С-3). Величины факторных нагрузок и их распределение по компонентам свидетельствуют о независимости выбранных критериев практически по всем параметрам индексной оценки. За исключение можно принять значения Индекса вегетации (ИВ), которые имеют устойчивые корреляции с первой и второй компонентой (0,745 и 0,608 соответственно).
Таблица 2 - Факторные нагрузки главных компонент индексной оценки у образцов КСИ, 2022 г._
Показатель индекса Фактор С-1 Фактор С-2 Фактор С-3
Индекс вегетации 0,745 0,608 0,274
Индекс накопления биомассы 0,147 0,981 0,124
Индекс репродуктивного периода 0,909 0,290 0,296
NDVI 0,336 0,164 0,927
Интенсивность созревания -0,962 -0,048 -0,266
Общая дисперсия 2,441 1,445 1,109
Доля общей дисперсии 0,488 0,289 0,222
Накопленная,% 48,81 77.72 99,89
Кластерный анализ образцов конкурсного сортоиспытания позволил выделить 4 типа по сочетанию параметров индексной оценки и подтвердил, что основой для систематизации образцов материала стали параметры индексной
оценки, определившие природу первой компоненты многофакторного анализа (рис. 2). Показательны в этом отношении характеристики контрастных групп сортов Ермоловка (11 сортов) и Ультра (5 сортов). Первой группе присущ высокий уровень ИВ (77,89) и ИРП (27,03) при минимальном значении ИС (1,88) (табл. 3). Данная группа сортов была ранее определена как Орловский биотип, генотипическая особенность которого определена в сочетании генетических систем Угп с молекулярным маркером РрЬй1 (нечуствительность к фотопериоду). Максимальный уровень Индекса вегетации (ИВ), который складывался из сумм индекса ЫйУ! по периодам вегетации (ИНБ, ИРП), позволил в условиях 2022 года сортам Орловского биотипа реализовать свой высокий уровень продуктивности - 144,6 ц/га.
Метод Варда
40
35
30
гЦ 1 ..
ь^.пЛ г-ч ' Дп .-Ц г-^тЦ Д-, г-Ц -и^ 1 ^
ф ^
ю о
25
I 20
ск £
о о
« 15
10
-!--!--!-ПС\|С\| |т- |т- |С\| |ППС\|ПС\|'!-ЭТС\|'!- 1СМ-!- 1СМ-!- |
I II II ю Ю Ю || || || | Ю Ю Ю | || || || | Ю | Ю | ю ООООООООООООООООООООООООООООООО
5
0
Рисунок 2 - Дендрограф кластерного анализа образцов конкурсного сортоиспытания по параметрам индексной оценки ЫйУ!
В противоположность им сорта группы Ультра характеризовались минимальными параметрами Индекса вегетации (ИВ) - 70,61, Индекса накопления биомассы (ИНБ) - 47,92 и Индекса репродуктивного периода (ИРП) - 22,70 при максимальном значении индекса Интенсивность созревания (ИС) -2,12. Полученные результаты индексной оценки были сопряжены с пониженной у них урожайностью - 114,3 ц/га (табл. 3). При этом следует заметить, что генетическая природа систем Угп и РрЬ данной группы определяется способностью к яровизации на коротком дне при более высоких умеренных температурах воздуха (выше + 2оС) [11]. Другие группы сортов Володи (8 сортов) и Изумруда Дубовицкого (16 сортов) формировали промежуточные показатели урожайности, соответственно, 131,2 и 127,5 ц/га. Среди характерных тенденций сочетания параметров индексной оценки следует отметить, что сорта группы
Изумруда Дубовицкого тяготели к группе Ультра, а образцы группы Володи - к сортам группы Ермоловка.
Таблица 3 - Характеристика основных типов сортов КСИ по параметрам индексной оценки NDVI_
Типы сортов Число сортов ИВ ИНБ ИРП NDVI ИС Урожай, ц/га
Ермоловка 11 77,89 50,86 27,03 0,915 1,88 144,6
Володя 8 75,32 49,71 25,66 0,910 1,94 131,2
Изумруд Дубовицкого 16 73,93 48,85 25,06 0,906 1,95 127,5
Ультра 5 70,61 47,92 22,70 0,899 2,12 114,3
Результаты изучения сортов озимой пшеницы по критериям индексной оценки в технологических опытах подчеркнули более высокий вклад в их вариабельность вариансы технологических обработок. При этом двухфакторный дисперсионный анализ показал и достоверность различий на уровне сортов (табл. 4). В связи с этим особый интерес представил анализ влияния различных технологий на изменения в структуре соотношения параметров индексной оценки у одной и той же выборки сортов. Анализ проводили с помощью факторного анализа (метод главных компонент) как по каждой технологической схеме выращивания, так и в целом по опыту. В таблице 5 для сравнения представлены факторные нагрузки трех главных компонент индексной оценки сортов в схемах возделывания с традиционной технологией и технологией высоких урожаев. Данное сравнение вполне сопоставимо, поскольку варианты технологических схем выращивания с традиционными подходами в Орловской области и вариантом «технологии оптимальных решений» по матрице факторных нагрузок были идентичны. Данный факт рассматриваем и как одно из подтверждений высокого методологического уровня проведения технологических опытов.
Таблица 4 - Результаты двухфакторного дисперсионного анализа технологических опытов сортов озимой пшеницы_
Критерии индексной оценки Сорта Технологии
F05 НСР05 F05 НСР05
Индекс вегетации 11,04 1,98 453,2 0,47
Индекс накопления биомассы 5,31 2,65 74,34 0,63
Индекс репродуктивного периода 4,90 2,27 74,29 0,54
NDVI, max 7,14 0,012 199,05 0,002
Интенсивность созревания 4,68 0,23 7,62 0,06
Результаты исследований по оптимизации критериев индексной оценки подчеркнули более четкое их распределение по весам факторной матрицы у выделенных главных компонент (табл. 5). Это позволило сделать вывод в целом о независимости принятых параметров и высокой степени возможности их использования в оценке сортовых особенностей.
При детализации результатов исследований по критериям индексной оценки в технологических опытах методом многофакторного анализа следует выделить следующее:
1. Высокая степень независимости максимального значения индекса NDVI, который выделялся своей обособленностью во всех вариантах технологических схем выращивания. Как правило, он определял природу третьей компоненты.
2. Оставшиеся критерии индексной оценки, интегрированные в показателе Индекса вегетации, оказались более лабильны при распределении по компонентам факторной матрицы, определяющей природу взаимосвязей внутри принятой системы индексной оценки.
3. Выделена тесная взаимосвязь индексов ИРП и ИС, которая проявляется во всех вариантах технологического опыта и конкурсного сортоиспытания. Это свидетельствует об их общей природе, реализуемой на фенотипическом уровне.
4. Критерий Индекс вегетации в подавляющем числе вариантов опыта совместно с Индексом накопления биомассы определял природу отдельной компоненты. Данная связь индексов не абсолютна и может изменяться в зависимости от набора сортов или же уровня техногенных факторов при возделывании.
Таблица 5 - Факторные нагрузки главных компонент индексной оценки сортов озимой пшеницы в технологическом опыте при традиционной технологии возделывания, 2022 г._
Показатель индекса Традиционная технология Высоких урожаев
С-1 С-2 С-3 С-1 С-2 С-3
Индекс вегетации 0,904 -0,236 0,356 0,034 0,982 -0,171
Индекс накопления биомассы 0,875 0,390 0,286 -0,904 0,407 0,054
Индекс репродуктивного периода 0,227 -0,958 0,174 0,898 0,364 -0,214
NDVI 0,373 -0,094 0,923 0,176 0,158 -0,972
Интенсивность созревания 0,306 0,951 0,026 -0,971 -0,086 0,171
Общая дисперсия 1,868 2,038 1,091 2,600 1,295 1,051
Доля общей дисперсии 0,374 0,408 0,218 0,520 0,259 0,210
Исследования оптимизации параметров индексной оценки NDVI в технологическом опыте были реализованы при систематизации сортов кластерным анализом, с помощью которого выделено как минимум четыре типа с характерным сочетанием критериев индексной оценки (рис. 3, табл. 6).
Таблица 6 - Характеристика основных типов сортов по индексной оценке NDVI
Типы сортов Индекс вегетации, S Индекс нарастания биомассы, S+ Индекс репродуктивного периода, S- NDVI, мах Интенсивность созревания
Тип 1 72,56 44,96 27,60 0,89 1,65
Тип 2 72,67* 48,79 23,88 0,88 2,06
Тип 3 71,14 47,04 24,10 0,90 1,96
Тип 4 68,82 44,81 23,92 0,87 1,88
Р05 11,04** 5,31** 4,90** 7,14** 4,68**
НСР05 1,98 2,65 2,27 0,01 0,23
*) - жирным курсивом выделены максимальные значения параметров индексной оценки
**) - значимо на 5 % уровне
Евклидово расстояние
18
16
14
12
10
|
П [Т1 пГгЬ^гУ
ш
ю о
X
ск о
I-
о о СП О.
I I I I I I I I I I I I I I I ООО I II ии I I I I О I I I и I I и I I I I I I I I I I и ОС^ОСЛЭОООООС^С^СЛЭОО о оооо о ооооо оооо ооо ооооооооооо
8
6
4
2
0
Рисунок 3 - Дендрограф кластерного анализа сортов озимой пшеницы по параметрам индексной оценки ЫйУ! в технологических опытах 2021/2022 гг.
1 тип. Характеризуется повышенными параметрами общей индексной оценки NDVI (ИВ - 72,56) с относительно быстрым характером развития первой половины вегетации (ИНБ - 44,96) в достижении высоких показателей NDVI (0,89) в максимальной точке развития растений по биомассе. Вторая же (репродуктивная) половина вегетации характеризуется умеренным темпом развития, о чем свидетельствуют высокие параметры Индекса репродуктивности (ИР - 27,60) и минимальные значения Индекса созревания (ИС - 1,65). К этому типу относятся сорта Орловского биотипа - Сократ, Ермоловка, Синева, Скипетр 2 и др. Средний уровень урожайности у сортов в технологических опытах составил 97,45 ц/га.
2 тип. Обладая сходными параметрами общей индексной оценки NDVI (ИВ - 72,67), в противоположность 1 типу, характеризуется умеренным темпом развития в первой половине вегетации (ИНБ - 48,79) при достижении средних параметров NDVI (0,88) в точке максимума по биомассе и быстрым во второй половине (ИР - 23,88, ИС - 2,06). К нему относятся сорта Краснодарской, Ростовской и часть сортов Немчиновской селекции - Граф, Алексеич, Немчиновская 24 и др. Как правило, выделенные сортообразцы имеют в своем происхождении сорта, в родословной которых сорт Безостая 1, имеющий способность к яровизации на коротком дне при более высоких умеренных температурах воздуха (выше + 2оС) (Чуманова Е.В. и др., 2020). Средний же уровень урожайности у сортов данного типа составил 95,76 ц/га.
3 тип. Характеризуется сходными с сортами второго типа тенденциями в изменчивости параметров индексной оценки первой и второй половины, но с несколько пониженным их уровнем, демонстрируя абсолютный максимум
индекса NDVI (0,897) в период наивысшего развития растений по биомассе среди изученных образцов озимой пшеницы. Однако такого уровня NDVI оказался недостаточным для формирования высокой продуктивности по отношению к предыдущим типам. Средняя урожайность у сортов оказалась ниже на 2,03 ц/га по отноению к сортообразцам второго типа и составила 93,73 ц/га. К сортам данного типа относятся образцы Немчиновской (Московская 39, Л 982 и др.) и Воронежской селекции (Тиви 1, Тиви 3 и др.).
4 тип. Характеризуется ускоренным темпом развития растений на протяжении всей вегетации (с отдельными вариациями минимальных параметров индексной оценки NDVI) и относительно низкими величинами NDVI (0,87) в максимальной точке развития. К ярким представителям такого типа относятся сорта - Ультра (Краснодар), Софру и Монте Кристо (Кассад) и др. со средней урожайностью в 90,39 ц/га. К сортам этого типа отдельным кластером отнесены и скороспелые сорта АО "Щелково Агрохим" - Изумруд Дубовицкого, ДФ 2020, Володя, Система и Интеза, которые по параметрам индексной оценки также близки к ультраскороспелым сортам, а по уровню урожайности приближались к сортам второго типа - 93,12 ц/га.
Выводы. Таким образом, по результатам исследований была подчеркнута возможность использования индексной оценки NDVI для целей выявления индивидуальных особенностей образцов при формировании продуктивных свойств и последующей их систематизации для целей селекции. Показана возможная сопряженность сочетания отдельных параметров индексной оценки с генетическими системами Vrn/Ppd, которые определяют продолжительность межфазных периодов в развитии растений озимой пшеницы. Исследования по детальному изучению данной взаимосвязи будут продолжены. При систематизации сортов выделено четыре типа с характерным сочетанием критериев индексной оценки. Показано, что сорта с показателями индексной оценки, которые свойственны сортам Орловского биотипа, обладают высоким потенциалом продуктивности, а сорта с более низкими показателями NDVI формируют относительно слабую урожайность. Индексной оценкой NDVI отмечена высокая степень влияния технологий возделывания на реализацию сортами своего потенциала продуктивности и подчеркнута их специфичность при формировании урожайных свойств.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Kurbanov R., Zakharova N., Sidorenko V., Vilyunov S. The Use of Vegetation Indices in Comparison to Traditional Methods for Assessing Overwintering of Grain Crops in the Breeding Process. Advances in Artificial Systems for Power Engineering II: Conference proceedings, Москва, 17-19 декабря 2021 года. Москва: Springer Nature Switzerland AG, 2022. 52-64.
2. Прянишников А.И. Научные основы адаптивной селекции в Поволжье. М.: РАН, 2018. 96 с.
3. Применение беспилотных летательных аппаратов для дистанционного мониторинга окружающей среды / Шарафутдинов А.А., Имамутдинов С.А., Мухаметьянова А.Н., и др. // Сетевое издание «нефтегазовое дело». 2018. № 2. С. 99-116.
4. Галицкая А.В., Симонова Е.В. Метод калибровки мультиспектральных снимков беспилотных летательных аппаратов // Международная научно-техническая конференция: Перспективные информационные технологии. Сборник научных трудов. 2018. С. 427-429.
5. Мониторинг показателей фотосинтетической деятельности и его использование для прогнозирования потенциальной урожайности сои / Загоруйко М.Г., Белышкина М.Е., Курбанов Р.К., и др. // Аграрный научный журнал. 2021. № 12. С. 9-12.
6. Применение вегетационных индексов в селекции озимой мягкой пшеницы / Вилюнов С.Д., Зотиков В.И., Сидоренко В.С. и др. // Зернобобовые и крупяные культуры, 2022. №3(43). С. 73-83.
7. Yan Zhao, Bangyou Zheng and oth. Detecting Sorghum Plant and Head Features from Multispectral UAV Imagery. Plant Phenomics. 2021. Vailable at https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8502246/. DOI 10.34133/2021/9874650
8. К использованию алгоритмов маркерной селекции для улучшения сортов озимой пшеницы / Каракотов С.Д., Карлов Г.И., Прянишников А.И. и др. // Вестник аграрной науки. 2022. №3(96). С. 8-17.
9. Тихонов А.А., Акматов Д.Ж. Обзор программ для обработки данных аэрофотосъёмки // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2018. № 12. С. 192-198.
10. Семёнчик А.Г., Жуковская Н.В. Автоматизация вычислений вегетационных индексов в среде QGIS // ГИС-технологии в науках о Земле: материалы респ. науч.-практ. семинара студентов и молодых ученых. Минск: БГУ, 2018. С. 40-46.
11. Чуманова Е.В., Ефремова Т.Т., Кручинина Ю.В. Влияние различных доминантных аллелей локусов VRN и их комбинаций на продолжительность фаз развития и продуктивность у линий мягкой пшеницы // Генетика, 2020. T. 56. № 7. С. 805-818.
REFERENCES
1. Kurbanov R., Zakharova N., Sidorenko V., Vilyunov S. The Use of Vegetation Indices in Comparison to Traditional Methods for Assessing Overwintering of Grain Crops in the Breeding Process. Advances in Artificial Systems for Power Engineering II: Conference proceedings, Moskva, 17-19 dekabrya 2021 goda. Moskva: Springer Nature Switzerland AG, 2022. 52-64.
2. Pryanishnikov A.I. Nauchnye osnovy adaptivnoy selektsii v Povolzhe. M.: RAN, 2018. 96 s.
3. Primenenie bespilotnykh letatelnykh apparatov dlya distantsionnogo monitoringa okruzhayushchey sredy / Sharafutdinov A.A., Imamutdinov S.A., Mukhametyanova A.N., i dr. // Setevoe izdanie «neftegazovoe delo». 2018. № 2. S. 99-116.
4. Galitskaya A.V., Simonova Ye.V. Metod kalibrovki multispektralnykh snimkov bespilotnykh letatelnykh apparatov // Mezhdunarodnaya nauchno-tekhnicheskaya konferentsiya: Perspektivnye informatsionnye tekhnologii. Sbornik nauchnykh trudov. 2018. S. 427-429.
5. Monitoring pokazateley fotosinteticheskoy deyatelnosti i ego ispolzovanie dlya prognozirovaniya potentsialnoy urozhaynosti soi / Zagoruyko M.G., Belyshkina M.Ye., Kurbanov R.K., i dr. // Agrarnyy nauchnyy zhurnal. 2021. № 12. S. 9-12.
6. Primenenie vegetatsionnykh indeksov v selektsii ozimoy myagkoy pshenitsy / Vilyunov S.D., Zotikov V.I., Sidorenko V.S. i dr. // Zernobobovye i krupyanye kultury, 2022. №3(43). S. 7383.
7. Yan Zhao, Bangyou Zheng and oth. Detecting Sorghum Plant and Head Features from Multispectral UAV Imagery. Plant Phenomics. 2021. Vailable at https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8502246/. DOI 10.34133/2021/9874650
8. K ispolzovaniyu algoritmov markernoy selektsii dlya uluchsheniya sortov ozimoy pshenitsy / Karakotov S.D., Karlov G.I., Pryanishnikov A.I. i dr. // Vestnik agrarnoy nauki. 2022. №3(96). S. 8-17.
9. Tikhonov A.A., Akmatov D.Zh. Obzor programm dlya obrabotki dannykh aerofotosemki // Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten. 2018. № 12. S. 192-198.
10. Semenchik A.G., Zhukovskaya N.V. Avtomatizatsiya vychisleniy vegetatsionnykh indeksov v srede QGIS // GIS-tekhnologii v naukakh o Zemle: materialy resp. nauch.-prakt. seminara studentov i molodykh uchenykh. Minsk: BGU, 2018. S. 40-46.
11. Chumanova Ye.V., Yefremova T.T., Kruchinina Yu.V. Vliyanie razlichnykh dominantnykh alleley lokusov VRN i ikh kombinatsiy na prodolzhitelnost faz razvitiya i produktivnost u liniy myagkoy pshenitsy // Genetika, 2020. T. 56. № 7. S. 805-818.
