Application of Remote Sensing Data for Crop Yield Forecasting
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7443-2022-46-4-539-554Keywords:
дистанционное зондирование, территория, нормализованный вегетационный индекс (NDVI), климат, урожайностьAbstract
The article examines climatogeographic indicators of space research and Earth remote sensing data, which is currently most important and valuable for land users in connection with the development of digital technologies. The authors considered and analyzed the territory of the educational scientific production association of the agricultural university (location, soil resources, relief, cadastral data of the territory, remote sensing data, yield), represented by agricultural land (arable land, hayfields). During the study, a digital cadastral model was created, including a map of the land area of land use with the application of cadastral data, which subsequently served as the basis for the analysis of climatogeographic data of remote sensing (temperature, soil moisture, precipitation, normalized growing index), necessary for predicting crop yields. As a result of the research, a digital cadastral model of the territory of agricultural land was created, on its basis and with the help of the DDZ, a forecast of crop yields was made.
Downloads
References
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.
Abstract views: 299
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
