CC BY
25
УДК 631.58:551.5
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПРОВЕДЕНИЮ ДИФФЕРЕНЦИРОВАННЫХ АЗОТНЫХ ПОДКОРМОК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕСТОВЫХ ПЛОЩАДОК
Д.А. Матвеенко, к.с.-х.н., В.В. Якушев, д.с.-х.н., Е.В. Канаш, А.Ф. Петрушин, к.т.н.
Агрофизический институт, e-mail: dmatveenko@inbox.ru, mail@agrophys.com
Задача оптимизации применения азотных удобрений, а также необходимость снижения аг-роэкологической нагрузки на сельскохозяйственные ландшафты вызывают необходимость поиска новых методов рационального использования удобрений. В статье предложены методика калибровки азотного сенсора и технология выделения однородных технологических зон для последующего проведения дифференцированных азотных подкормок с использованием тестовых площадок. Результаты многолетних полевых экспериментов доказывают, что предлагаемые агроприемы прецизионного внесения азотных удобрений обеспечивают прибавку урожая при одновременном снижении затрат на их приобретение. Использование тестовых площадок позволяет реализовать пространственно-дифференцированное некорневое удобрение посевов без дорогостоящих импортных сенсоров, что существенно снижает стоимость производства.
Ключевые слова: точное земледелие, тестовые площадки, азотные подкормки, N-сенсор, аэрофотосъемка, данные дистанционного зондирования.
METHODICAL APPROACHES FOR THE DIFFERENTIATION OF NITROGEN TOP-DRESSINGS USING TEST SITES
PhD. D.A. Matveenko, Dr. Sci. V.V. Yakushev, E.V. Kanash, PhD. A.F. Petrushin
Agrophysical Scientific-Research Institute, e-mail: dmatveenko@inbox.ru, mail@agrophys.com
Optimization of N-fertilisers application combined with the necessity to reduce the ecological load on agricultural landscapes should result in finding new methods for mineral fertilizer use in agriculture. The paper proposed a method of using test sites for N-sensor calibration and technological zones identification to carry out of nitrogen fertilizing crops. Long-term experiment results show that the differential application of nitrogen fertilizers provide higher yields while reducing acquisition costs. The use of test sites enables spatially differentiatedfertilizer application without the use of expensive nitrogen sensors that significantly reduces the cost ofproduction.
Keywords: precision agriculture, test sites, nitrogen fertilization, N-sensor, aerial photography, remote sensing data.
Использование прецизионных сельскохозяйственных технологий (так называемого точного земледелия) как комплексного средства управления природно-техногенными системами - один из наиболее эффективных методов развития сельскохозяйственной отрасли. Особое место в точном земледелии занимает система применения в севообороте удобрений, биологических и химических мелиорантов. По сложившейся практике этот рычаг воздействия на почвенное плодородие является самым действенным, и поэтому ожидаемая эффективность данного приема также весьма высока. В перспективе сплошное внесение удобрений, приводящее зачастую к их передозировке на одном участке и нехватке на другом, будет заменено прецизионным, способным дать посевам ровно столько питательных веществ, сколько нужно в зависимости от почвенно-климатических условий. Такой принцип применения удобрений и других агрохи-микатов должен стать неукоснительным законом,
так как сила антропогенного влияния этого приема на величину и качество урожая, а также окружающую среду очень велика [1]. Одной из причин, сдерживающих развитие точного земледелия в нашей стране, служит дефицит новых технологий, адаптированных для условий российского АПК.
Цель исследования - разработка технологических приемов дифференцированного внесения азотных удобрений с использованием технических и информационных возможностей точного земледелия. Первоочередной задачей данного исследования была разработка методики калибровки пассивного азотного сенсора Yara N-Sensor ™ (далее N-сенсор) и дешифрования аэрофотоснимков, предназначенной для количественной оценки потребности растений в удобрении и пространственно-дифференцированного проведения азотных подкормок пшеницы.
Объекты и методы. Объектом исследования были растения яровой пшеницы (Triticum aestivum
L.) районированного в Ленинградской области сорта Эстер, возделываемые в 2006-2012 гг. на опытных полях Меньковского филиала Агрофизического института (АФИ) с применением высокоинтенсивной технологии возделывания, в вариантах отличающихся способом внесения азотных удобрений. Контролем служила высокоинтенсивная технология с равномерным некорневым внесением одной дозы азотных удобрений, рассчитанной с учетом агрохимических показателей на получение запланированного максимального урожая [2]. В опытном варианте внесение азота выполняли с учетом пространственной неоднородности посева по его содержанию, при этом дозу азота определяли по оптическим характеристикам растительного покрова на элементарных участках поля.
Дифференцированные азотные подкормки осуществляли с помощью прибора Hydro N-сенсор фирмы Yara (Yara N-Sensor ™). N-сенсор представляет собой оптический прибор, позволяющий оптимизировать внесение минеральных удобрений при азотных подкормках растений. N-сенсор устанавливают на крыше трактора, он имеет четыре датчика по углам, обеспечивая обзор с четырех сторон. Эти датчики улавливают отраженный солнечный свет от листовой поверхности в красном и инфракрасном диапазонах. Данные анализируют каждую секунду, и по ним определяется содержание хлорофилла в листьях и биомасса. Пятый датчик направлен вверх, в небо. Он измеряет интенсивность света, позволяя системе корректировать данные в соответствии с различными условиями освещенности, что дает возможность проводить работу и в пасмурную погоду. Информация от датчиков передается для обработки на бортовой компьютер, где определяется необходимая доза азотных удобрений, после чего полученная информация передается в контроллер, который управляет дозирующей системой распределителя минеральных удобрений или опрыскивателя.
Данная технология позволяет проводить азотные подкормки, экономя удобрения и избегая передозировки, что уменьшает стоимость операции и повышает экологическую безопасность. Также предотвращается полегание зерновых и понижается содержание вредных веществ в сельскохозяйственной продукции.
Применение N-сенсора перед проведением подкормок азотными удобрениями требует калибровки, которую в соответствии с инструкцией на использование прибора осуществляют с помощью входящих в комплект поставки контактного прибора N-тестер и калибровочных таблиц. Таблицы приводят в соответствие показания N-тестера, культуру и сорт растения, фенологическую фазу и дозу азота в действующем веществе, необходимую для внесения. Поскольку условия выращивания и
набор возделываемых в каждом хозяйстве культур и сортов отличаются, применение соответствующих калибровочных таблиц для настройки работы К-сенсора служит необходимым условием корректной оценки состояния посевов и определения доз азотных удобрений, необходимых для выполнения дифференцированных подкормок. Калибровочные таблицы в данном случае служат таблицей агротребований, необходимых для реализации прецизионной технологии азотных подкормок. Входящие в комплект поставки ^сенсора калибровочные таблицы разработаны для сортов зарубежной селекции и не позволяют корректно оценить потребность в азоте районированных в РФ сортов и использовать ^сенсор для пространственно-дифференцированного внесения удобрений с целью оптимизации режима питания растений.
Для создания собственных калибровочных таблиц с 2008 г. на каждом из полей перед посевом закладывали тестовые площадки, представляющие собой размеченные участки поля с внесенными возрастающими дозами азотного удобрения. Максимальная доза азотного удобрения на тестовой площадке в 110 кг/га соответствовала дозе азотного удобрения, вносимого в производственном посеве в течение всего вегетационного сезона для получения максимального запланированного урожая. Таким образом, моделируется весь спектр азотного питания растений, от нулевого содержания азота до оптимального состояния растений. В результате на тестовых площадках растения имеют различные оптические характеристики, так как существует объективная связь между азотным статусом посевов и их окраской.
Перед очередной азотной подкормкой на тестовых площадках проводят измерения К-тестером на разных по окраске растениях. Растения, на которых проводили измерения, доставляют в лабораторию, где в них методом Кьельдаля определяют содержание азота и дозу азотной подкормки, необходимой для каждого из отобранных образцов. В результате получается калибровочная таблица (табл. 1), достаточно полно отражающая все возможные состояния азотного питания растений. Затем ^сенсор калибруют на контрольном участке. Для этого отмеряют участок поля около 50 м длиной, а с каждой стороны колеи и вдоль всего участка проводят измерение ^тестером. Полученную цифру сверяют с калибровочной таблицей и определяют дозу азота в действующем веществе, которую необходимо внести на контрольном участке. Полученное значение вводят в бортовой компьютер, после чего трактор с включенным ^сенсором и бортовым компьютером в режиме калибровки проходит контрольный участок. Таким образом, бортовой компьютер соотносит дозу подкормки на контрольном участке и показатели, полученные с датчиков ^сенсора при се-
1. Фрагмент калибровочной таблицы, разработанной с помощью тестовых площадок _ для пшеницы сорта Эстер в фазе трубкования, 2009 г. _
Доза внесенного Показания Потребность в Доза внесенного Показания Потребность в
азота, кг д.в/га N-тестера азоте, кг д.в/га азота, кг д.в/га N-тестера азоте, кг д.в/га
0 412 54 30 520 34
0 421 53 50 528 21
0 435 52 50 543 20
30 501 36 70 559 12
30 513 35 70 604 10
годняшней погоде. Калибровать сенсор необходимо перед каждой подкормкой, чтобы наиболее точно оценить пространственную неоднородность состояния посева по полю и выявить участки, требующие подкормки и дозу удобрений при подкормке. После калибровки трактор может начинать работу.
Закладка тестовых площадок позволяет определять как верхний предел вносимой дозы азотных удобрений (соответствует оптимальному содержанию азота в почве для получения запланированного урожая), так и нижний предел содержания азота в растениях, ниже которого внесение азотных подкормок нецелесообразно по экономическим причинам (внесение удобрений не даст выхода урожая запланированного уровня). Эти два значения также целесообразно вносить в бортовой компьютер при калибровке N-сенсора, разумно ограничивая диапазон вносимой дозы азота и достигая, таким образом, дополнительной экономии азотных удобрений [3].
Разработанные таким образом для определенной культуры и сорта, а также для каждой интересующей нас фенологической фазы калибровочные таблицы в дальнейшем позволяют достаточно точно и оперативно калибровать N-сенсор прямо в поле и исключить этап трудоемкого и дорогого биохимического определения концентрации хлорофилла и азота в лаборатории.
Использование N-сенсора неприемлемо для определения нормы первой весенней подкормки, когда объем биомассы растений еще незначителен, а состояние растений не отражает обеспеченность почвы азотом. Надежные данные с помощью этого оборудования могут быть получены лишь в период от завершения кущения до завершения выхода в трубку. Кроме того, в отличие от контактного измерителя - N-тестера, на показания которого не влияет наличие влаги на листьях, время суток или небольшой налет от примененных ядохимикатов, дистанционный сенсор (Yara N-Sensor ™) чувствителен к изменению погодных условий, особенностям архитектоники посева, равномерности и интенсивности его освещения, а также варьированию других условий вегетации. Последнее обстоятельство существенно увеличивает погрешность, с которой может быть определена потребность растений в азоте с помощью N-сенсора. Существенным недостатком N-сенсора является невозможность
характеризовать азотный статус посева, когда он близок к насыщению азотом. В связи с необходимостью повысить точность оценок были использованы также дистанционные методы диагностики состояния посевов, основанные на получении с помощью беспилотных летательных аппаратов и дешифровании цифровых изображений полей.
В странах с высокоразвитым сельским хозяйством для мониторинга состояния посевов и оценки потребности растений в удобрении находят все более широкое применение средства дистанционного зондирования. Оптические сенсоры при дистанционной диагностике регистрируют различия в отражении или абсорбции солнечного света растительным покровом и почвой. Для дистанционного зондирования сельскохозяйственных посевов использовали беспилотный летательный аппарат (БПЛА) разработки и производства АФИ и БПЛА - квадро-коптер «Геоскан-401» производства группы компаний «Геоскан», позволяющие получать высококачественные аэрофотоснимки высокого пространственного разрешения (25 см). Данные, полученные с помощью квадракоптера, позволяют обследовать территорию площадью до 50 га за 1 час. Аэрофотосъемка осуществляется синхронно в видимом и инфракрасном диапазонах с помощью двух цифровых фотокамер Canon EOS М. Специалисты АФИ модифицировали одну из камер и расширили диапазон ближнего ИК излучения до 1000 нм.
Материалы аэрофотосъемки позволяют сократить затраты средств и времени на полевые исследования, ускорить производство работ, а также повысить достоверность и полноту информации за счет оптимизации сроков и условий съемки. Особенность этих данных заключается в том, что аэрофотоснимки позволяют рассматривать значительные площади сельскохозяйственных посевов, что при наземных исследованиях практически невозможно [4].
Большое практическое значение в использовании данных аэрофотосъемки имеет возможность управления азотным режимом питания сельскохозяйственных культур по оптическим характеристикам посевов. Решение указанной задачи обусловлено уже упомянутой выше связью между азотным статусом посевов, их оптическими показателями и колориметрическими характеристиками получаемых цифровых изображений. Изменения концен-
трации содержащихся в листе фотосинтетических и нефотосинтетических соединений, структуры листа и архитектоники растений при возникновении дефицита азота или при действии других стрессов будут неизбежно сопровождаться изменением спектрального состава поглощенной, а, следовательно, и отраженной солнечной радиации, то есть приведет к изменению цвета листа - важного показателя физиологического состояния растений и обеспеченности их элементами питания [5].
Получаемые в результате облета обследуемых сельскохозяйственных полей аэрофотоснимки высокого пространственного разрешения проходят предварительную обработку, в процессе которой снимки видимого и БИК диапазонов совмещают, затем ортокорректируют и привязывают к глобальной системе позиционирования. Ортокоррекция проводится в связи с тем, что в процессе съемки камера направлена не строго перпендикулярно к земле. Для географической привязки необходимо сопоставить контрольные точки на снимке с реальными координатами на поле, измеренными профессиональным GPS-приемником с высокой точностью.
После сопоставления снимка с реальными точками исследуемого объекта происходит его автоматическая трансформация. В результате в получаемом снимке каждый пиксель имеет координату глобальной системы позиционирования, и в дальнейшем информация с обрабатываемых снимков уже привязана к глобальной системе координат. Мобильность обработки и содержание полученных данных позволяют в кратчайшие сроки дешифрировать аэрофотоснимки: выделять однородные технологические зоны на поле для дифференцированного внесения азотных удобрений, оценивать мелиоративное и фитосанитарное состояние полей и вырабатывать решения по агромелиоративным мероприятиям и защите посевов от сорняков. Выделение однородных ареалов осуществляется двумя способами классификации: автоматической и по эталонам, при этом одновременно используется информация, полученная в видимом и БИК диапазонах [6, 7].
Автоматическая классификация однородных ареалов предусматривает их выделение на основании алгоритмов кластерного анализа, их количество изначально задается. Чтобы использовать данный подход для выработки рекомендаций по применению азотных подкормок, необходимо дополнительно отбирать образцы в каждой выделенной зоне неоднородности и выполнить лабораторные исследования.
Обозначить однородные ареалы на сельскохозяйственном поле возможно также, используя алгоритмы кластеризации при классификации растительных покровов по эталонным участкам с заданными характеристиками. Для применения данного подхода на исследуемом поле закладывают тесто-
вые площадки, описанные выше. Затем в течение вегетационного сезона контактными и дистанционными методами регулярно проводят мониторинг состояния растений внутри тестовых площадок, определяют спектральные характеристики. Для количественной оценки обеспеченности растений азотом колориметрические характеристики посева на различных участках поля сравнивали с характеристиками посева на тестовых площадках. Для количественного описания колориметрических характеристик мы использовали трехмерную модель цветового пространства CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) L*a*b* (или CIELAB), принятую Международной комиссией по освещению в 1976 г. [8].
При выполнении непосредственно самой процедуры количественной оценки потребности растений в азоте мы использовали только те аэрофотоснимки, на которых было четко видно все поле с тестовыми площадками. Равномерность освещения поля и отсутствие на нем теней от облаков было одним из основных требований при выборе снимка для дальнейшей работы с ним. Анализ полученных результатов свидетельствует, что для количественной оценки потребности растений в азоте нет необходимости закладывать большое число тестовых площадок. Обязательно должен быть представлен участок, в почву которого удобрения не вносили, участок с дозой удобрений, рассчитанной под планируемую урожайность (максимальная доза) и 2 участка с промежуточными дозами азота. В том случае, если площадь поля большая и его изображение целиком трудно получить на одном снимке, целесообразно заложить 2-3 набора тестовых площадок, которые следует расположить, например, на северной и южной стороне поля. Это обеспечит дополнительную повторность при определении азотного статуса растений и увеличит вероятность получения качественного цифрового изображения поля и тестовых площадок одновременно.
На следующем шаге генерируются технологические карты для внесения азотных удобрений. Каждый однородный участок поля, выделенный при дешифрировании снимков, разбивают на более мелкие элементарные участки, которые представляют собой квадрат со стороной, равной ширине захвата сельскохозяйственной техники, для которой формируется карта-задание. Затем с помощью разработанного в АФИ специального программного обеспечения производят расчет дозы азотного удобрения для каждого элементарного участка. При этом создается массив информации, где для каждого однородного участка внутри поля с фиксированным геометрическим образом устанавливают дозу азота, которая должна быть внесена при реализации заданного приема в поле. Сформированный таким образом массив информации является
2. Результаты сравнительного опыта с яровой пшеницей за 2006-2012 гг.
Показатель Год исследований
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Среднее
Высокоинтенсивная технология
Урожайность, ц/га 32,2 47,0 22,5 46,9 29,7 30,5 34,3 34,7
Внесено азотных удобрений, кг д.в/га 110 110 110 110 110 110 110 110
Технология дифференцированного внесения
Урожайность, ц/га 40,7 51,0 39,8 53,3 40,9 46,6 41,7 44,9
Внесено азотных удобрений, кг д.в/га 93 76 70 90 78 72 92 81,5
Экономия удобрений к высокоинтенсивной технологии,% 15,5 30,9 36,4 18,2 29,1 34,5 16,3 25,9
электронной картой-заданием на выполнение данного технологического приема (рисунок), которую записывают на мобильный технический носитель. Например, на чип-карту, которую переносят в бортовой компьютер сельхозтехники.
Поскольку в результате классификации аэрофотоснимка по оптическим характеристикам тестовых площадок каждый участок поля приводится в соответствие с конкретной тестовой площадкой, агрохимические свойства почвы и состояние растений на которой известны, агроном может на основании данных с тестовых площадок принять решение о проведении дифференцированных агрохимических операций на всем поле. Закладка тестовых площадок и анализ оптических характеристик растений позволяют более корректно подходить к дешифрированию аэрофотоснимков и их использованию в управлении продукционным процессом на больших территориях [9].
Результаты. Проведенные многолетние исследования показали высокую эффективность исполь-
зования тестовых площадок для калибровки N сенсора и выделения технологических зон при дифференцированном проведении азотных подкормок пшеницы (табл. 2). Дифференцированные подкормки растений азотом, выполненные в процессе вегетации, позволяют существенно повысить продуктивность (до 15%), снижают риск от колебаний погодных условий (ГТК 0,8-3,8), обеспечивая стабильность функционирования сельскохозяйственного производства. Дифференцированное внесение также существенно сокращает внесение азотных удобрений (до 25%), стоимость которых составляет одну из основных статей затрат производства и одновременно способствует решению проблемы агроэкологической устойчивости посевов и среды их обитания. Кроме того, дифференцированное внесение повышает качество получаемой продукции, а именно позволяет получать урожай зерна, пригодного для самостоятельного хлебопечения при том, что традиционно в Ленинградской области пшеницу выращивают на фураж.
SSToolbox 3.4 - [Field: Field 1; 07] - Farm: MOS - Client: Agrophys
1L
jejx]
£S Tools Input/Convert Elan Analysis Management £hart/Maps Edit View Iheme Graphics Window Help
мни вив] m astam mmm
ЯШЕШ пиша в
! j dereunja poly gridln
/V
qrf dere vnja poly grid In
/V
RecoKt nt end at/on #6 - Am m ofoska Г°1 18.0 - 326.0
| 326.0- 498.0 I I ?98.0- 693.0 ■I 593.0- 660.0 660.0 - 700.0
_J K20 Surface
П 183.4- 216.6 | | 216.5- 238.6 I I 238.6- 26?.8 ^¡Ш 264.8- 296.2 296.2- 353.8 _| Se»tra34 Surface f 56.7-94.9 | 9i.9 - 116.0 I 116.0- 145.9 Bl 115.9- 205.7 ■I 205.7- 329.0 J Я205 Surface
W 208.8- 241.0 | 241.0 - 263.0 I I 263.0- 290.9 ■I 290.9 - 332.6 HI 332.6- 419.5 _| Яесот m endation - 0-0-100 Г~1 56.7- 92.0
| 92.0- 116.2 I I ?i6.2- i45.9 IH 145.9- 205.7 В 205.7- 329.0
Карта-задание на внесение азотных удобрений
3. Урожайность зерна яровой пшеницы сорта Эстер, ц/га
Вариант 2009 г. 2010 г. 2011 г. Среднее(А)
Высокоинтенсивная технология 46,9 29,7 30,5 35,7
Дифф. внесение с К-сенсором 53,3 27,7 37,5 39,5
Дифф. внесение по результатам ДДЗ 47,8 40,9 46,6 45,1
Среднее (В) 49,3 32,8 38,2 40,1
Примечание: Р (%) - 1,81; НСР05 (АВ) = 1,89; НСР05 В = 1,09; НСР05 А = 0,77.
В таблице 3 приведены данные по урожайности зерна яровой пшеницы сорта Эстер на вариантах с двумя технологиями дифференцированного внесения азотных удобрений и высокоинтенсивным вариантом сплошного внесения. Наиболее эффективным показал себя вариант, где азотные удобрения вносили по картам-заданиям, созданным на основе дешифровки аэрофотоснимков посевов. Средняя урожайность на данном варианте составила 45,1 ц/га.
При внедрении в хозяйствах технологий точного земледелия помимо общих издержек на их применение возникают дополнительные финансовые затраты, которые состоят из расходов на покупку сенсорных систем и техники, программного обеспечения. При внесении азотных удобрений по картам-заданиям следует учитывать, что потребуются затраты рабочего времени на получение и обработку аэрофотоснимков, разработку карт-заданий, а с использованием ^сенсора - на создание калибровочных таблиц и калибровку сенсора. К сожалению, технология дифференцированных подкормок с применением ^сенсора требует немалых затрат. Средняя стоимость ^сенсора составляет 60000 евро, а оснастить им нужно каждый трактор, работающий на подкормках. На сегодняшний день ситуация в отечественном агропроме такова, что позволить себе приобретение такой дорогой техникой могут лишь крупные холдинги.
Важно отметить, что разработанная в Агрофизическом институте технология азотных подкормок на основе карт-заданий, сгенерированных на основе дешифрированных аэрофотоснимков, позволяет
обойтись без использования довольно дорогих импортных азотных сенсоров и менее затратна. Так, используемый нами БПЛА стоит 26000 евро, за одну рабочую смену с его помощью можно произвести аэрофотосъемку площадью около 6000 га. Программное обеспечение российской разработки, с помощью которого можно выделять технологические зоны и генерировать карты-задания, стоит 1500 евро. После генерации карты-задания на проведение азотных подкормок с ней может работать вся техника, оснащенная соответствующим образом, но уже без К-сенсора. Таким образом, предлагаемая агротехнология в разы сокращает издержки внедрения дифференцированного внесения азотных удобрений в хозяйства.
Оценивая роль сравнительного эксперимента, важно отметить несколько моментов. Приведенные данные наглядно свидетельствуют о том, что использование дифференцированных азотных подкормок обеспечивает рост урожайности при одновременном снижении затрат на производство растениеводческой продукции. Кроме того, использование тестовых площадок позволяет проводить дифференцированно азотные подкормки без применения дорогостоящих импортных сенсоров, а с применением БПЛА, что гораздо дешевле. Материалы аэрофотосъемки позволяют сократить затраты средств и времени на полевые исследования, ускорить производство работ, а также повысить достоверность и полноту информации за счет оптимизации сроков и условий съемки.
Литература
1. Якушев В.В. Точное земледелие: теория и практика. - СПб.: ФГБНУ АФИ, 2016. - 364 с.
2. Ефимов В.Н., Донских И.Н., Синицын Г.И. Система применения удобрений. - М.: Колос, 1984. - 272 с.
3. Лекомцев П.В., Матвеенко Д.А. Оптимизация внесения азотных подкормок по оптическим характеристикам посевов яровой пшеницы // Известия СПбГАУ, 2011, № 24. - С. 62-67.
4. Точное сельское хозяйство (Precision Agriculture) / Коллектив авторов под общей редакцией Д. Шпаара, А.В. Захаренко, В.П. Якушева. - СПб.-Пушкин: АФИ, 2009. - 397 с.
5. Матвеенко Д.А. Дифференцированное внесение азотных удобрений на основе оценки оптических характеристик посевов яровой пшеницы: автореф. дисс. к.с.-х.н. - СПб.: АФИ, 2012. - 21 с.
6. Якушев В.П., Полуэктов Р.А., Смоляр Э.И., Топаж А.Г. Оценка технологий точного земледелия (аналитический обзор) // Агрохимический вестник, 2002, № 3. - С. 36-40.
7. Якушев В.П., Канаш Е.В., Конев А.В., Ковтюх С.Н., Лекомцев П.В., Матвеенко Д.А., Петрушин А.Ф., Якушев В.В., Буре В.М., Осипов Ю.А., Русаков Д.В. Теоретические и методические основы выделения однородных технологических зон для дифференцированного применения средств химизации по оптическим характеристикам посева (практическое пособие). - СПб.: АФИ, 2010. - 59 с.
8. Якушев В.П., Лекомцев П.В., Матвеенко Д.А., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Применение дистанционного зондирования в системе точного земледелия // Вестник сельскохозяйственной науки, 2015, № 1. - С. 23-25.
9. Якушев В.В. Информационно-технологические основы прецизионного производства растениеводческой продукции: автореф. дисс. д.с.-х.н. - СПб.: Агрофизический научно-исследовательский институт, 2013. - 50 с.
