CC BY
6
Научная статья УДК: 633.11
ОЦЕНКА ПРОДУКЦИОННОГО ПРОЦЕССА РАСТЕНИЙ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ ПО
ВЕГЕТАЦИОННОМУ ИНДЕКСУ
Ярослава Михайловна Абдушаева
Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, Великий
Новгород, Россия
Аннотация. Повышение рентабельности возделывания зерновых культур является актуальным решением для продовольственной безопасности страны. Современные сорта озимой пшеницы наиболее продуктивны, они способны формировать высокую ассимилирующую поверхность и фотосинтетический потенциал посевов. Повышение продуктивности посевов озимой пшеницы и улучшение качества зерна является важной проблемой сельскохозяйственного производства. На производственных посевах использовали методы дистанционного зондирования Земли, которые на сегодняшний день не получили широкого распространения из-за их новизны и недостаточной изученности в конкретных почвенно-климатических условиях региона и по конкретным культурам. Исследования были направлены на изучение роста и развития растений озимой пшеницы и закономерности формирования урожайности по вегетационному индексу (NDVI). Выявлены взаимосвязи индекса NDVI с элементами семенной продуктивности, содержанием хлорофилла, белка, а также с условиями роста и развития растений озимой пшеницы. Варьирование индекса NDVI на опытных делянках было обусловлено неоднородностью почвенного покрова, интенсивностью возобновления вегетации весной и формирования площади листьев в фазу кущения, начала выхода в трубку до начала колошения. С помощью методов дистанционного зондирования получается детальный анализ почвенного покрова полей, что существенно отличается от традиционно составленных почвенных карт с точки зрения агроэкологических требований посевов сельскохозяйственных культур и системы применения удобрений. Определены основные показатели, формирующие семенную продуктивность озимой пшеницы. Анализ динамики вегетационного индекса NDVI по годам исследования установил максимальное значение вегетационного индекса 0,22, что в 3 раза меньше по сравнению с высокопродуктивными посевами озимой пшеницы. Максимальное значение вегетационного индекса за два года исследования отмечено в фазу колошения растений озимой пшеницы.
Ключевые слова: зерновая культура, растения озимой пшеницы, вегетационный индекс NDVI, фотосинтетический потенциал посевов, семенная продуктивность.
Для цитирования: Абдушаева Я. М. Оценка продукционного процесса растений озимой пшеницы по вегетационному индексу // АгроЭкоИнженерия. 2024. № 2(119).С. 18-29 https://doi.org/
Research article
Universal Decimal Code 633.11
VEGETATION INDEX BASED ESTIMATION OF PRODUCTION PROCESS OF
WINTER WHEAT PLANTS Yaroslava M. Abdushaeva
Yaroslav the Wise Novgorod State University, Veliky Novgorod, Russia
Abstract. A key solution to the country's food security is to make cereal farming more profitable. Modern varieties of winter wheat are the most productive. They are able to generate a high assimilating surface and photosynthetic potential of crop plantations. Increasing the productivity of winter wheat crops and improving grain quality are important challenges to be met in agricultural production. The study applied Earth's remote sensing methods to farm-scale plantations. These methods have not been widespread to this date because they are novel and underexplored in specific regional soil and climatic conditions and for specific crops. The study aimed to investigate the growth and development of winter wheat plants and the patterns of yield development using the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI). The study revealed correlations between NDVI and elements of seed productivity, chlorophyll and protein content, as well as growth and development conditions of winter wheat plants. Variation of NDVI on experimental plots was conditioned by the heterogeneity of the soil cover, the intensity of spring vegetation resumption, and leaf area formation in the tillering phase, the beginning of tube emergence and the beginning of earing. Remote sensing provides a detailed analysis of the soil cover of fields. This differs much from traditional soil maps in terms of the agro-ecological requirements of crops and fertiliser application system. The study determined the most important indices of seed productivity of winter wheat. According to the analysis of NDVI dynamics through the study years, the highest value of the vegetation index was 0.22. This was 3 times lower than in highly productive winter wheat plantations. The maximum value of the vegetation index for two years of the study was observed in the earing phase of winter wheat plants.
Keywords: cereals, winter wheat plant, Normalised Difference Vegetation Index, photosynthetic potential of plantations, seed productivity
For citation: Abdushaeva. Ya. M. Vegetation index based estimation of production process of winter wheat plants. AgroEcoEngineering. 2024; 2(119): 18-29 (In Russ.) https://doi.org/
Введение. Сорт озимой пшеницы имеет большое значение в увеличении объёмов производства зерна высокого качества и высокий агробиологический потенциал [1]. В структуре посевных площадей зерновых культур озимая пшеница на территории РФ обладает значительным удельным весом, так как является ценной продовольственной культурой. По сравнению с другими сортами озимая пшеница лучше использует биоклиматический потенциал региона ее возделывания. В создании высокопродуктивных посевов озимой пшеницы первостепенное значение имеет сорт, его урожайность, элементы семенной продуктивности и количественные признаки зимо- и морозостойкости [2]. Более детальное наблюдение за состоянием посевов озимой пшеницы в течение всего вегетационного периода принадлежит аэрофотосъемке [3, 4]. По результатам обработки снимков получают вегетационный индекс NDVI, который достоверно отражает состояние посевов на конкретном поле [5]. В условиях Новгородской области такие исследования ведутся второй год и только в одном хозяйстве, поэтому использование спутниковых
данных, особенно в семеноводческих хозяйствах, является актуальным. Используя данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) при прогнозировании урожайности посевов озимой пшеницы нами была использована величина максимального значения NDVI за весенне-летний период.
Цель исследования — оценка возможностей применения методов ДЗЗ для контроля качества посевов, условий роста, развития растений озимой пшеницы и закономерностей формирования урожайности.
Материалы и методы. Исследования проводились в 2022-23 гг. на производственных посевах озимой пшеницы сорта Московская 39 в условиях ООО «Новгородский бекон» Солецкого района Новгородской области. Из 650 га семенных участков озимая пшеница занимала 400 га. На сегодняшний день хозяйство полностью обеспечивает себя высококачественным посевным материалом, так как является семеноводческим.
Сорт озимой пшеницы Московская 39 характеризуется высокой потенциальной
урожайностью, повышенной зимостойкостью, устойчивостью к болезням и вредителям.
2 2
Опыты заложены на площади 32 м , учётная площадь делянки - по 10 м .
Предшественник - ранний картофель. После уборки картофеля проводили две культивации с боронованием: первая - на глубину 10-12 см, вторая -8-10 см, так как вегетационные периоды 2022 и 2023 годов были засушливы и ощущался дефицит влаги в почве. Перед посевом семена обрабатывали препаратом Вайбранс Интеграл КС, что способствовало получению стабильного урожая за счет усиленного поглощения растениями элементов питания и влаги и обеспечивало хорошую перезимовку благодаря развитой корневой системе. Высевали семена озимой пшеницы сплошным рядовым способом с шириной междурядий 15 см. При посеве применялась азофоска с содержанием ^5Р15К15. После всходов применяли гербицид Аксиал избирательного действия, что обеспечило высокую эффективность по всему спектру злаковых сорняков. Подкормку проводили весной в период возобновления вегетации и начала выхода в трубку аммиачной селитрой в дозе 34 кг/га д.в. Уборку проводили 25 июля, так как были благоприятные погодные условия. Уборочный сезон целесообразно начинать как можно раньше исходя из фазы созревания зерновой культуры [6].
Почвы, типичные для Новгородской области - дерново-подзолистые среднесуглинистые, слабоокультуренные, имели следующие агрохимические показатели: мощность пахотного слоя - 20-22 см, содержание гумуса - от 2,1 до 2,7 %, легкогидролизуемый азот - 75-95 мг; Р2О5 - 14,5-17,0 мг, К2О - 8,0-12,5 мг на 1 кг почвы, рНсол. - 4,8-5,3.
Погодные условия в годы проведения исследований были нетипичными для Новгородской области. Период весенне-летней вегетации озимой пшеницы 2022 года был теплым и умеренно влажным, а 2023 года - умеренно засушливым.
Фенологические наблюдения, учёт густоты стояния растений в фазу всходов и сохранность к моменту уборки, семенную продуктивность проводили по Методике государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур1. Показатели
'Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Вып.2. М. Госагропром СССР. 1989. URL: https://docs.cntd.ru/document/437126721
20
фотосинтетической деятельности посевов ввозимой пшеницы определяли по методике А.А.
2 3
Ничипоровича , содержание хлорофилла - по методике Я. И. Милаевой, И. Н. Примак .
Для роста и развития растений озимой пшеницы вегетационные периоды в годы проведения исследований были неблагоприятными. В фазу всходов, кущения растений озимой пшеницы стояла сухая осенняя погода, продолжительный холодный и без осадков период весеннего отрастания, а в период колошения и цветения стояла сухая и жаркая погода. Среднемесячные летние температуры превышали среднемноголетние значения на 3,5-5,6 °С, влагообеспеченность посевов была на 12,4-23,5 мм ниже среднемноголетних значений.
NDVI посевов озимой пшеницы определяли на участках 53:16:0031701:46 и 53:16:0031701:47 с помощью беспилотного летательного аппарата (БПЛА) Geoscan Lite с двумя камерами Sony a6000 (RGB) и модифицированной камерой Sony a6000, предназначенной для съёмки в ближнем инфракрасном спектре (NIR). Точность определения координат 0,3 м в плане и 0,5 м по высоте в системе координат WGS-84 EPSG: 4326 и пространственное разрешение 7,8 cm/pix мультиспектральной аэрофотосъёмки. Полученные растровые изображения были преобразованы в индексное изображение NDVI с помощью компьютерного программного обеспечения Agisoft Metashape и ГИС Спутник Агро.
Результаты. В хозяйстве усовершенствована технология возделывания озимой пшеницы в соответствии с биологическими особенностями роста и развития, что позволяет раскрыть потенциал сорта. Биологические особенности роста и развития растений озимой пшеницы напрямую зависят от почвенных и климатических условий региона [7, 8]. Посев производили в конце третьей декады августа для того, чтобы растения накопили достаточное количество питательных веществ и в фазу кущения успешно прошли закалку при оптимальных температурах и достаточном запасе влаги в осенний период. Полевая всхожесть семян озимой пшеницы на двух участках варьировала от 81 до 87%. На формирование урожайности существенное влияние оказывало количество растений в фазу полных всходов. При высокой полевой всхожести густота стояния растений изменялась от 448 до 498 шт./м в фазу полных всходов. Благоприятные условия в период кущения способствовали закладке генеративных органов растений озимой пшеницы. Общая кустистость на участке 53:16:0031701:47 составила 1,69 шт., на участке 53:16:0031701:46 -2,41 шт. Зимостойкость и продуктивность посевов зависели от интенсивности кущения растений в осенний период.
Продолжительный зимне-весенний период с перепадами температур и отсутствие осадков сдерживали начало весеннего отрастания и возобновление вегетации, что привело к значительным выпадам растений озимой пшеницы. Максимальные выпады и гибель растений были отмечены на участке 16:0031701:47 (рис.1).
2 Ничипорович А.А. Фотосинтез и вопросы повышения урожайности растений // Вестник с.-х. науки. 1966. № 2. С. 1-12.
3 Милаева Я. И., Примак И. П. Сравнительное определение количества пигментов в листьях кукурузы н табака ускоренным методом // Селекция и семеноводство. Киев. 1969. Вып. 12. С. 69-72
21
Рис.1. Спектральная яркость посевов на участке 53:16:0031701:47 Fig.1. Spectral brightness of crop plantations on plot 53:16:0031701:47
Своевременный мониторинг с помощью ДЗЗ из космоса будет способствовать отводу выровненных по почвенному покрову и рельефу участков поля для закладки семенных посевов [9]. Анализируя результаты снимков, можно выявить участки с невыравненностью почвенного покрова и соответственно низким коэффициентом кущения, и неравномерной густотой стояния растений на площади. На участке 5,27 га с южной и юго-западной стороны поля отмечена высокая изрежённость посева, где КОУ1 составил 0, а с северо-восточной и восточной части, изрежённость около 20 %, соответственно NDVI - 0,22.
Нами установлено, что от агротехнического состояния участков зависела спектральная яркость посевов в течение вегетационного периода, а по тону изображения посевов изменялся и NDVI (рис.2).
Рис.2. Спектральная яркость посевов на участке 53:16:0031701:46 Fig.2. Spectral brightness of crop plantations on plot 53:16:0031701:46
По результатам аэросъемки полей установлено, что исследуемые поля имели пространственную неоднородность, что объясняется невыровненностью рельефа участка, агрохимическими показателями почвы и, соответственно, неравномерностью развития растений в границах одного участка.
Установлено, что в посевах зерновых культур численность сорных растений и их видовое разнообразие связаны с технологией возделывания, метео- и агроландшафтными условиями [1, 9, 10]. На посевах озимой пшеницы в хозяйстве хорошо разработана интегрированная система защиты растений, и численность сорных растений в весенний период была незначительная, так как в мае месяце преобладала сухая и холодная погода. Интегрированная система защиты от сорных растений, вредителей и болезней строилась с учетом экономического порога их вредоносности.
Для прогноза урожайности результатов ДЗЗ не достаточно, поэтому в своих исследованиях мы изучали влияние густоты стояния растений по фазам развития, фотосинтетическую продуктивность посевов, содержание хлорофилла в растениях озимой пшеницы и их взаимозависимость между элементами продуктивности и КБУ1. Элементы продуктивности - это генотипический признак, заложенный в сорте; условия выращивания оказывают существенное влияние на рост и развитие растений по фазам развития.
Установлено, что осенью растения в фазу кущения образовали побеги в основном третьего порядка кущения, из которых формировались продуктивные побеги. Для озимой пшеницы характерно слабое весеннее кущение и формирование побегов первого порядка кущения (таблица 1). В период весеннего отрастания корневая система растений озимой пшеницы использует влагу из нижележащих горизонтов почвы. Поэтому благоприятные условия для весенне-летнего развития оказывали влияние на интенсивность формирования продуктивных побегов.
2
Таблица 1. Густота стояния растений озимой пшеницы сорта Московская 39, шт./м
(среднее за 2022 и 2023 гг.)
Участки Фазы развития
Кущение Выход в трубку Колошение Полная спелость зерна
осеннее весеннее
53:16:0031701:46 498,6 369,8 347,3 326,9 310,2
53:16:0031701:47 448,8 332,3 328,4 314,2 309,1
Густота стояния растений в фазу кущения зависела от погодных условий в весенний период. Количество растений в фазу колошения варьировало от 314,2 до 326,9 шт./м , а в фазу полной спелости зерна произошло незначительное уменьшение густоты стеблестоя.
В фазу начала колошения на главном побеге сформировалось в среднем 7,5 листьев, что составило 78,7% от общей площади листьев. Площадь листьев оказывала влияние на продуктивность растений озимой пшеницы. К концу фазы колошения по мере роста побегов в высоту в нижней их части происходило отмирание листьев, а новые практически не
образовывались в верхней части. В фазу полной спелости зерна на участке 53:16:0031701:46 сформировалось 747,6 побегов, из них 624,4 - продуктивные, что почти в два раза выше, чем на участке 53:16:0031701:47 при одинаковой густоте стояния растений.
Решающим фактором при формировании продуктивности посевов и фотосинтеза является площадь листовой ассимилирующей поверхности, которая зависит от количества листьев и их величины. Кроме того, фотосинтетическая деятельность зависела от морфологических особенностей растений, условий внешней среды, выравненности поля и угла склона участка (рис. 3).
80 70 60 50 40 30 20 10 0
Кущение
Выход в трубку Колошение
Полная спелость зерна
153:16:0031701:46
153:16:0031701:47
Рис. 3. Динамика формирования площади листовой поверхности на 1 растение, см2 Fig. 3. Dynamics of leaf surface area formation per one plant, cm2
Чем выше ассимиляционная поверхность, тем ниже интенсивность и продуктивность фотосинтеза. Площадь листьев одного растения в фазу кущения в зависимости от участка изменялась от 37,8 до 40,4 см2. Также отмечено, что при незначительном снижении густоты стояния растений озимой пшеницы по фазам развития, происходило увеличение площади листьев, и в фазу колошения она составила 67,5см2.
При увеличении площади листьев от 30 до 40 тыс. м /га происходит интенсивное поглощение солнечной энергии. Нами установлено, что в фазу выхода в трубку у растений озимой пшеницы происходила дифференциация конуса нарастания и закладывались колосовые бугорки, что способствовало образованию большого числа колосков и соответственно, зёрен в колосе. Основой продукционного процесса является фотосинтез, а фотосинтез может быть оценен по данным ДЗЗ [11].
Установлено, что содержание хлорофилла оказывает влияние на фотосинтетическую продуктивность растений и, соответственно, на их продукционный процесс [2]. С помощью оптических характеристик посевов определяли содержания азота в растениях, так как содержание хлорофилла отражается в красной области (рис. 4).
■ 0.89 • 0.93 >0.87 -0.89 0.86 - 0.87 0.84 - 0.8G 0.82 -0.84 I 0.78 - 0.82 ■ 0.18 - 0.78
Рис.4. Содержание хлорофилла в растениях озимой пшеницы по данным ДЗЗ Fig.4. Chlorophyll content in winter wheat plants according to remote sensing data
При изучении динамики формирования азота в растениях озимой пшеницы установлено, что максимальное содержание отмечено в начале вегетации, и по мере снижения облиственности побегов данный показатель снижается в два раза, что подтверждается изменением NDVI (таблица 2).
Таблица 2. Динамика содержания хлорофилла в растениях озимой пшеницы с вегетационным индексом, мг/дм2
Table 2. Dynamics of chlorophyll content in winter wheat plants with vegetation index,
mg/dm2
Участки Кущение Выход в трубку Колошение Полная спелость зерна NDVI
1 2,32 2,18 1,58 0,82 0,19
2 2,99 2,76 1,66 1,18 0,29
3 3,15 2,98 2,75 1,76 0,37
4 2,61 2,42 2,02 1,09 0,23
5 2,44 2,21 1,44 0,88 0,20
В фазу кущения основными фотосинтезирующими органами были хорошо облиственные побеги. По мере роста и развития растений озимой пшеницы в фотосинтезе участвовали генеративные органы (стебли и колосья), что способствовало увеличению урожайности за счёт содержания в них хлорофилла. Установлена высокая и устойчивая взаимосвязь между содержанием хлорофилла в растениях озимой пшеницы и NDVI.
Постепенное снижение фотосинтетической активности посевов озимой пшеницы в фазу полной спелости зерна связано с отражением света стеблей и колосьев в красной области спектра и уменьшением в инфракрасной области спектра (таблица 3).
Таблица 3. Взаимосвязь элементов семенной продуктивности озимой пшеницы с NDVI Table 3. Correlation of elements of winter wheat seed productivity with NDVI
Участки Длина колоса, см Число колосков в колосе, шт. Число зерен в колосе, шт. Масса зерна с колоса, г Урожайность, ц/га Значение NDVI в фазе полной спелости
1 8,3 10,6 32,0 1,71 21,6 0,18
2 8,7 11,5 34,6 1,65 16,0 0,26
3 7,9 9,3 27,9 1,83 18,5 0,35
4 9,4 12,1 36,4 1,64 17,6 0,27
5 8,8 11,6 34,8 1,66 15,6 0,22
При анализе семенной продуктивности растений озимой пшеницы нами установлено, что на участке 3 отмечено максимальное кущение и на загущенных посевах сформировались растения с коротким колосом с минимальным количеством колосков в колосе. В колосе сформировалось выровненное крупное зерно и соответственно высокая урожайность.
Обсуждение. Отсутствие единых подходов во времени определения вегетационных индексов вынуждает [7] определять их несколько раз в разные фенофазы (рис.3, таблица 2) для обеспечения высокой информативности показателя.
При анализе результатов снимков (рис. 1, 2, 4) выявлены участки с невыравненностью почвенного покрова (плодородия) и соответственно с низким кущением. Эти обстоятельства отражены и у других авторов [1, 4].
На урожайность зерна (таблица 3) оказывает влияние общая и продуктивная кустистость на единице площади, выравненность почвенного покрова по плодородию и внесение минеральных удобрений, аналогичные результаты получены авторами [8, 10].
Сравнивая показатели соотношения NDVI и семенной продуктивности растений [2, 7, 9], в данном случае озимой пшеницы, установлено, что для пробной площади №5 низкое значение NDVI связано с количеством растений перед уборкой. Низкая точность индекса NDVI в данном случае может быть связана еще и с засоренностью посевов, а также разной фазой вегетации на отдельных участках [9].
Выводы. Для оценки состояния и степени развития посевов озимой пшеницы в период весеннего кущения, когда высота растений достигает высоты 10 - 12 см, в производственных условиях необходимо использовать данные ДЗЗ и тканевую диагностику для своевременной подкормки посевов. Высокая урожайность зерна у растений озимой
kj 2
пшеницы получена при густоте стояния растений 420-450 шт./м . Выравненность посевов в начале вегетации повышает содержание хлорофилла в растениях, ассимиляционную поверхность, продуктивность посевов и NDVI полей. Спектральная информация посевов отражает данные почвенной карты с зонами почвенного плодородия, рельефом, гидрологическими условиями для разработки соответствующих агротехнических мероприятий на конкретной территории. Исследование дает основание утверждать о возможности достоверного прогноза урожайности пшеницы на основе значений NDVI.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. 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. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35170383
2. Комаров А. А., Комаров А. А. Оценка состояния травостоя c помощью вегетационного индекса NDVI // Известия СПбГАУ. 2018. № 51. С. 124-129. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35310730
3. Дубинин М. Вегетационные индексы. GIS-Lab («ГИС-лаборатория»). 2006. [Электронный ресурс]. URL: http://gis-lab.info/qa/vi.html (дата обращения 30.04.2024)
4. Заводнов Д. В. Продуктивность сортов озимой пшеницы в связи с их фотосинтетическим потенциалом // Молодежь. Наука. Творчество. Сб. студенческих науч. ст. по материалам 81-й региональной науч.-практ. конф. Ставрополь: АГРУС. 2016. С. 196-198.
5 Коротков А. А., Астапов А. Ю. Вегетационный индекс NDVI для мониторинга растительности // Наука и образование. 2020. № 3 (3). С. 131. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44276595
6 Перекопский А.Н. Моделирование уборки зерновых культур в зависимости от погодных условий // Международный журнал экспериментального образования. 2013. № 10-2. С. 397399 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=20314563
7. Родимцев С.А., Павловская Н.Е., Вершинин С.В., Горькова И. В., Гагарина И. Н. Использование вегетативного индекса NDVI для прогноза урожайности зерновых культур // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). 2022. № 4 (65). С. 56-67. https://doi.org/10.31677/2072-6724-2022-65-4-56-67
8. Тедеева А. А., Тедеева В. В. Агротехнические приемы повышения продуктивности перспективных сортов озимой пшеницы // Научная жизнь. 2020. Т. 15. № 6 (106). С. 777-784. https://doi.org/10.35679/1991-9476-2020-15-6-777-784
9. Чугунов С.В., Перекопский А.Н. Закономерности формирования продуктивности семян тимофеевки луговой в зависимости от параметров агроэкосистемы // АгроЭкоИнженерия. 2023. №2(115). С. 70-82 https://doi.org/10.24412/2713-2641-2023-2115-70-81
10. Шестакова Е. О., Ерошенко Ф. В., Оганян Л. Р., Сторчак И. Г., Бильдиева Е.А. Влияние различных агротехнических приемов на урожай и качество зерна новых сортов озимой пшеницы селекции Северо-Кавказского ФНАЦ // Аграрный вестник Урала. 2019. № 10 (189). С. 23-31. https://doi.org/10.32417/article_5db430aaa70e02.61022516
11. Железова С.В., Веллер В.Е. Применение мультиспектральной съёмки с беспилотного летательного аппарата для оценки производственных посевов // Доклады ТСХА: Сб. ст. М.: РГАУ - МСХА. 2020. Вып. 292. Часть IV. С. 52-55. URL: https://www.timacad.ru/uploads/files/20200706/1594041128_vipusk_292-IV.pdf
REFERENCES
1. Storchak I.G., Shestakova E. O., Eroshenko F. V. Influence of elements of technology on crop productivity and NDVI of winter wheat sowings. Agrarnyi vestnik Urala = Agrarian Bulletin of the Urals. 2018;6 (173):64-68 (In Russ.) URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35170383
2. Komarov A. A., Komarov A. A. Assessment of the state of the herbage using the vegetation index NDVI. Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Izvestiya Saint-Petersburg State Agrarian University. 2018; 51: 124-129. (In Russ.) URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35310730
3. Dubinin M. Vegetation indices. 2006. GIS-Lab. 2006. [online]. URL: http://gis-lab.info/qa/vi.html (accessed 30.04.2024)
4. Zavodnov D. V. Productivity of winter wheat varieties in connection with their photosynthetic potential. In: Youth. Science. Creativity. Coll. Student Sci. Papers based on materials of 81st Reg. Sci. Prac. Conf. Stavropol: AGRUS. 2016: 196-198 (In Russ.)
5. Korotkov A. A., Astapov A. Yu. Vegetation index NDVI for vegetation monitoring. Nauka i obrazovanie = Science and Education. 2020; 3 (3):131 (In Russ.) URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44276595
6 Perekopskiy A.N. Modeling of grain harvesting under various weather conditions. Mezhdunarodnyi zhurnal eksperimental'nogo obrazovaniya = International Journal of Experimental Education. 2013;10-2: 397-399 (In Russ.) URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=20314563
7. Rodimtsev S.A., Pavlovskaya N.E., Vershinin S.V., Gorkova I. V., Gagarina I. N. The use of the vegetative index NDVI to predict grain crop yields. Vestnik NGAU = Vestnik NGAU (Novosibirsk State Agrarian University). 2022;(4):56-67 (In Russ.) https://doi.org/10.31677/2072-6724-2022-65-4-56-67
8. Tedeeva A. A., Tedeeva V. V. Agrotechnical methods for increasing the productivity of winter wheat promising varieties. Nauchnaya zhizn' = Scientific Life. 2020; 15, 6 (106): 777-784 (In Russ.) https://doi.org/10.35679/1991 -9476-2020-15-6-777-784
9. Chugunov S.V., Perekopskiy A.N. Regularities of formation of productivity of seeds of timothy meadow depending on the parameters of the agroecosystem. AgroEkoInzheneriya = AgroEcoEngineering. 2023;2(115):70-82 (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2713-2641-2023-2115-70-81
10. Shestakova E. O., Eroshenko F. V., Oganyan L. R., Storchak I. G., Bildieva E.A. Influence of different agronomic practices on yield and quality of grains of new winter wheat varieties of breeding of North Caucasian Federal Scientific Agricultural Center. Agrarnyi vestnik Urala = Agrarian Bulletin of the Urals. 2019; 10 (189): 23-31 (In Russ.) https://doi.org/10.32417/article_5db430aaa70e02.61022516
11. Zhelezova S.V., Weller V.E. The use of multispectral photography from an unmanned aerial vehicle to assess production crops. In: Papers of Moscow Timiryazev Agricultural Academy. Moscow: RGAU - MSkHA. 2020; 292 (4): 52-55 (In Russ.) URL: https://www.timacad.ru/uploads/files/20200706/1594041128_vipusk_292-IV.pdf
Об авторах About the authors
Абдушаева Ярослава Михайловна, д-р биол. наук, профессор кафедры технологии производства и переработки сельскохозяйственной продукции Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого, ОЯСГО 0000-0003-2350-3658 АцШогГО253187 Тел. +7-911-643 -76-31 [email protected] Yaroslava M. Abdushaeva, DSc (Biol), professor, Department of Agricultural Production and Processing Technology, Yaroslav the Wise Novgorod State University, Veliky Novgorod, Russia ORCID 0000-0003-2350-3658 AuthorID253187 +7-911-643 -76-31 [email protected]
Заявленный вклад автора Автор выполнил все функции проекта Author'contribution Single author article - the author fulfilled all the functions in the project
Конфликт интересов Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов и несет ответственность за плагиат Conflict of interests The author declares no conflict of interests and bears responsibility for plagiarism
Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи к публикации The author has read and agreed to the published version of the manuscript.
Статья поступила в редакцию: 13.05.2024 Received: 13.05.2024
Одобрена после рецензирования: 10.06.2024 Approved after reviewing: 10.06.2024
Принята к публикации: 25.06.2024 Accepted for publication: 25.06.2024
Аналитическая статья УДК 631.95
КАСКАДНАЯ МОДЕЛЬ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ОРГАНИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ РАСТЕНИЕВОДСТВА
Антон Михайлович Захаров1, Евгений Александрович Мурзаев2н Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
12аш82пп@уапёех.гц, ОЯСГО: 0000-0003-3501-0543
2 [email protected], ОЯСГО: 0000-0001-5143-7665
29
