Применение данных дистанционного зондирования Земли для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7443-2022-46-4-539-554Ключевые слова:
дистанционное зондирование, территория, нормализованный вегетационный индекс (NDVI), климат, урожайностьАннотация
В статье рассматривается климатогеографические показатели космических исследований и данных дистанционного зондирования Земли Д3З, что в настоящее время наиболее важно и ценно для землепользователей в связи с развитием цифровых технологий. Авторами рассмотрена и проанализирована территория учебного научно-производственного объединения аграрного вуза (местоположение, почвенные ресурсы, рельеф, кадастровые данные территории, данные дистанционного зондирования, урожайность сельскохозяйственных культур), представленная сельскохозяйственными угодьями (пашня, сенокос). В процессе исследования была создана цифровая кадастровая модель, включающая карту земельного массива землепользования с нанесением кадастровых данных, которая впоследствии послужила основой для анализа климатогеографических данных дистанционного зондирования (температура, влажность почвы, осадки, нормализованный вегетационный индекс), необходимых для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. В результате исследований была создана цифровая кадастровая модель территории сельскохозяйственных угодий, на ее основе и с помощью ДЗЗ сделан прогноз урожайности сельскохозяйственных культур.
Скачивания
Библиографические ссылки
Абдурагимов Г.Э. 2019. Прогнозирование урожайности зерновых и зернобобовых культур с помощью методов регрессионного анализа. В кн.: Проблемы экологического образования в XXI веке. Труды III Международной научной конференции (очно-заочной), посвященной 100-летию Педагогического института, Владимир, 06 декабря 2019. Владимир, Владимирский государственный университет: 293–294.
Аввакумова А.О. 2020. Математическое моделирование факторов эрозии почв на пахотных землях (на примере территории Республики Татарстан). Региональные геосистемы, 44(1): 5–15. DOI: 10.18413/2712-7443-2020-44-1-5-15.
Аввакумова А.О. 2018. Анализ динамики структуры землепользования на основании данных дистанционного зондирования Земли. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Естественные науки, 42(2): 214–222. DOI: 10.18413/2075-4671-2018-42-2-214-222.
Богомазов С.В., Разина А.Ю. 2019. Применение вегетационного индекса NDVI в мониторинге земель сельскохозяйственного назначения. В кн.: Организационно-методические аспекты повышения качества образовательной деятельности и подготовки обучающихся по программам высшего и среднего профессионального образования. Сборник статей Всероссийской (национальной) научно-методической конференции, Пенза, 04–05 декабря 2019. Пенза, РИО ПГАУ: 12–15.
Белорусцева Е.В. 2013. Мониторинг земель сельскохозяйственного назначения Нечерноземья с применением ГИС-технологий. Автореф. дис. … канд. геогр. наук. Москва, 151 c.
Воротников И.Л., Нейфельд В.В. 2018. Эффективность применения цифровых технологий в управлении земельными ресурсами муниципальных образований Саратовской области. Аграрный научный журнал, 6: 76–81. DOI: 10.28983/asj.v0i6.510.
Данилушкина Э.И. 2020. Цифровые решения для сельского хозяйства. Современные инструменты, методы и технологии управления знаниями, 3: 61–65.
Кононенко С.М., Старостина Т.В., Топоров В.М. 2019. Спутниковые данные в прогнозе урожайности пшеницы для районов Кемеровской области. Интерэкспо ГЕО-Сибирь, 4(1): 11–18. DOI: 10.33764/2618-981X-2019-4-1-11-18.
Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Балашов И.В., Барталев С.А., Ефремов В.Ю., Кашницкий А.В., Мазуров А.А., Матвеев А.М., Суднева О.А., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. 2015. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 12(5): 263–284.
Меденников В.И., Муратова Л.Г. 2019. Цифровая платформа дистанционного зондирования земли в сельском хозяйстве России. В кн.: Научно-техническое обеспечение агропромышленного комплекса в реализации государственной программы развития сельского хозяйства до 2020 года. Сборник статей по материалам международной научно-практической конференции, Курган, 18–19 апреля 2019. Курган, Курганская ГСХА: 848–853.
Михайленко И.М. 2017. Теоретические основы и техническая реализация управления агротехнологиями. СПб., Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 252 c.
Нейфельд В.В., Кадомцева М.Е., Осовин М.Н. 2021. Мониторинг климатических изменений и их влияние на зерновое производство Саратовской области с использованием данных дистанционного зондирования. Аграрный научный журнал, 10: 35–41. DOI: 10.28983/asj.y2021i10pp35-41.
Сальников С.Г., Тухина Н.Ю. 2018. Геоинформационные системы как базовая система информационного обеспечения сельского хозяйства. Вестник московского гуманитарно-экономического института, 4: 100–103.
Федулов Ю.П., Подушин Ю.В., Мязина А.Н., Чухиль А.А., Сафонова Т.Г. 2016. Связь нормализованного индекса вегетации (NDVI) с урожайностью посевов озимой пшеницы. В кн.: Научное обеспечение агропромышленного комплекса. Сборник статей по материалам 71-й научно-практической конференции преподавателей по итогам НИР за 2015 год, Краснодар,09 февраля 2016. Краснодар, КубГАУ: 106–107.
Царенко А.А., Шмидт И.В. 2014. Спектр задач, решаемых в сфере управления сельскими территориями на основе фактических данных кадастра недвижимости. Естественные и технические науки, 2(70): 139–142.
Царенко А.А., Шмидт И.В., Латыпова А.М. 2019. Управление развитием сельских территорий на основе цифровой информационной модели. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Естественные науки, 43(3): 263–275. DOI: 10.18413/2075-4671-2019-43-3-263-275.
Якушев В.П. 2019. Цифровые технологии точного земледелия в реализации приоритета «умное сельское хозяйство» России. Вестник российской сельскохозяйственной науки, 2: 11–15. DOI: 10.30850/vrsn/2019/2/11-15.
Pisman T.I., Botvich I.Y., Sidko A.F. 2015. Assessment of Agroecosystem Productivity Based on Satellite Data and a Mathematical Model. Journal of Siberian Federal University. Engineering and Technologies, 1(8): 133–140.
Просмотров аннотации: 299
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
