<<<  Back

2023, № 106

UDC: 58.084.2:633.11
GSNTI: 68.03.03

The relationship of the spectral characteristics of agrocenosis of winter wheat with the parameters determining the formation of productivity

Broadband vegetation indices (VI) of winter wheat crops were compared with the density of standing, leaf area and pigment content in plant leaves. Significant differences were revealed between the VI in the dynamics of changes during the growing season of the crop and in their reaction to an increase in the dose of mineral fertilizers. The correlation between VI and morpho physiological parameters was close and positive. The correlation with the density of plant standing and leaf area decreased with the formation of crops, and with the content of chlorophylls in the leaves remained consistently high. The chlorophyll index and the leaf surface index were even more closely related to VI.
Keywords: Remote sensing, vegetation indices, planting density, leaf area, chlorophyll.
DOI: 10.21515/1999-1703-106-140-147

References:

1. Амини, Х. Влияние агротехнических факторов на пигментный аппарат озимой пшеницы в условиях дефицита влаги / Х. Амини, Ю. П. Федулов, Ю. В. Подушин // Год науки и технологий 2021: Сборник тез. по матер. Всерос. науч.-практ. конф., Краснодар, 09-12 февраля 2021 года / Отв. за выпуск А.Г. Кощаев. - Краснодар: Кубанский ГАУ, 2021. - С. 89.
2. Белый, А. И. Цифровые технологии, перспективные для приоритетного изучения по направленности «Защита растений» / А. И. Белый, А. С. Замотайлов // Цифровые технологии а аграрном образовании. Сб. статей по материалам учеб. метод. конференции. 1 марта-30 апреля 2022 г. Отв. за выпуск Д. С. Лилякова. - Краснодар, 2022. - С 17-18.
3. Вилюнов, С. Д. Применение вегетационных индексов в селекции озимой мягкой пшеницы / С. Д. Вилюнов, В. И. Зотиков, В. С. Сидоренко и др. // Зернобобовые и крупяные культуры. - 2022. - №. 3 (43). - С. 73-83.
4. Малюга, Н. Г. Программа и методика проведения опыта/ Н. Г. Малюга, А. М. Кравцов, А. В. Загорулько и др. - И. Т. Трубилин, Н. Г. Малюга (ред) // Агроэкологический мониторинг в земледелии Краснодарского края. Труды КубГАУ. - 2008. - Вып. 431 (459). - C. 6-13.
5. Ничипорович, А. А. Фотосинтетическая деятельность растений в посевах / А. А. Ничипорович, А. Е. Строганова, С. Н. Чмора, М. П. Власова // М.: Изд-во АН СССР. - 1961. - 211 с.
6. Подушин, Ю. В. Влияние агротехнических факторов на содержание хлорофилла в листьях озимой пшеницы сорта Нота / Ю. В. Подушин, Ю. П. Федулов // Труды Кубанского государственного аграрного университета. - 2009. - № 16. - С. 83-88.
7. Подушин, Ю. В. Использование аэрофотосъемки мультиспектральной камерой для оценки эффективности применения гербицидов / Ю. В. Подушин, А. О. Савинский, А. Н. Мязина // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского ГАУ. - 2021. - №. 174. - С. 359-378.
8. Тарасенко, С. А. Хлорофилловый индекс - важнейший показатель продукционного процесса сельскохозяйственных культур / С. А. Тарасенко // Агрохимия. - 2011. - №. 8. - С. 3-7.
9. Федин, М. А. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур / М. А. Федин // Москва, 1985. - 263 с.
10. Якушев, В. П. Перспективы выявления идентификационных показателей состояния посевов по аэрокосмическим снимкам и специализированным полевым исследованиям / В. П. Якушев, В. В. Якушев, С. Ю. Блохина и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2022. - Т. 19. - №. 4. - С. 113-127.
11. Gitelson, A. A. Relationships between leaf chlorophyll content and spectral reflectance and algorithms for non-destructive chlorophyll assessment in higher plant leaves / A. A. Gitelson, Y. Gritz, M. N. Merzlyak // Journal of Plant Physiology, 160 (2003). - P. 271-282.
12. Gitelson, A. A. Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS / A. A. Gitelson, Y. J. Kaufman, M. N. Merzlyak // Remote sensing of Environment. - 1996. - Т. 58. - No. 3. - Р. 289-298.
13. Gitelson, A. A. Spectral reflectance changes associate with autumn senescence of Aesculus hippocastanum L. and Acer platanoides L. leaves. Spectral features and relation to chlorophyll estimation / A. A. Gitelson, M. N. Merzlyak // Journal of Plant Physiology. - 1994. - Р. 286-292.
14. Hassan, M. A. Time-series multispectral indices from unmanned aerial vehicle imagery reveal senescence rate in bread wheat / M. A. Hassan, M. Yang, A. Rasheed and etc. // Remote Sensing. - 2018. - Т. 10. - No. 6. - С. 809.
15. Jiang, Z. Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band / Z. Jiang, A.R. Huete, K. Didan, T. Miura // Remote sensing of Environment. - 2008. - Т. 112. - No. 10. - Р. 3833-3845.
16. Lichtenthaler, H. K. Determinations of total carotenoids and chlorophylls a and b of leaf extracts in different solvents/ H. K. Lichtenthaler, A. R. Wellburn // Biochem. Soc. Trans. - 1983. -Vol.11. - No. 5. - P. 591-592.
17. Mulla, D. Twenty Five Years of Remote Sensing in Precision Agriculture: Key Advances and Remaining Knowledge Gaps / D. Mulla // Biosystems Engineering. - 2013. - 114. - Р. 358-371.
18. Rouse, J. W. Monitoring the Vernal Advancement and Retrogradation (Greenwave Effect) of Natural Vegetation /j. W. Rouse, R. H. Haas, J. A. Schell // Texas A & M University, Remote Sensing Center: College Station, TX, USA, 1974.
19. Vincini, M.Comparison of narrow-band and broad-band vegetation indexes for canopy chlorophyll density estimation in sugar beet. In J. V. Stafford (Ed.) / M. Vincini, E. Frazzi, P. D’Alessio // Precision agriculture ‘07: Proceedings of the 6th European Conference on Precision Agriculture (P. 189-196). Wageningen, The Netherlands: Wageningen Academic Publishers.

Authors:

1. Mikhailova Maria Konstantinovna, student, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “I.T. Trubilin Kuban State Agrarian University”.
2. Podushin Yuri Viktorovich, Dr. Sc., associate Professor, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “I.T. Trubilin Kuban State Agrarian University”.