Труды Кубанского государственного аграрного университета


<<<  Назад

2022 год, № 96

УДК: 528.8:632.51
ГРНТИ: 68.37.05

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ШИРОКОПОЛОСНЫХ ВЕГЕТАЦИОННЫХ ИНДЕКСОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЗАСОРЕННОСТИ ПОСЕВОВ СОРНОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТЬЮ

Дистанционный мониторинг посевов лимитируется отсутствием вегетационных индексов, контрастно реагирующих на конкретные технологические приемы. Изучаются широкополосные вегетационные индексы и их отзывчивость на засоренность посевов сорной растительности и на обеспеченность элементами питания. Вегетационные индексы EVI 2 и CVI достоверно отличались на разных системах питания озимой пшеницы, а индекс CIred edge показал достоверные отличия между безгербицидной и гербицидной технологиями при разных системах питания. Индекс NDVI не обладал высокой достоверностью ни к одному изучаемому фактору агротехники. Полученные результаты демонстрируют потенциал мультиспектральных камер для получения хозяйственно полезной информации при их правильной совместной интерпретации.
Ключевые слова: Вегетационные индексы, CIred edge, удобрения, мультиспектральная камера, БПЛА, озимая пшеница, сорные растения.
DOI: 10.21515/1999-1703-96-194-200

Литература:

  1. Оказова, З. П. Вредоносность сорных растений посевов озимой пшеницы в лесостепной зоне Северного Кавказа / З. П. Оказова // Современные проблемы науки и образования. - 2015. - №. 2-2. - С. 829-829.
  2. Савин, И. Ю. О влиянии засоренности посевов озимой пшеницы на их спектральную отражательную способность / И. Ю. Савин и др. // Сельскохозяйственная биология. - 2020. - Т. 55. - №. 1. - С. 53-65.
  3. Шпанев, А. М. Методологические основы изучения оптических характеристик фитосанитарного состояния посевов / А. М. Шпанев, А. Ф. Петрушин // Агрофизика. - 2017. - № 4. - С. 48.
  4. 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.
  5. 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.
  6. Jiang, Z. Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band / Z. Jiang et al. //Remote sensing of Environment. - 2008. - Т. 112. - No. 10. - Р. 3833-3845.
  7. Rouse, J. W. Monitoring the Vernal Advancement and Retrogradation (Greenwave Effect) of Natural Vegetation /j. W. Rouse, R. H. Haas, J. A. Schell, D. W. Deering, J. C. Harlan. - Texas A & M University, Remote Sensing Center: College Station, TX, USA, 1974.
  8. Sharma, L. K. Active-optical sensors using red NDVI compared to red edge NDVI for prediction of corn grain yield in North Dakota, USA / L. K. Sharma et al. // Sensors. - 2015. - Т. 15. - No. 11. - Р. 27832-27853.
  9. Vincini, M.Comparison of narrow-band and broad-band vegetation indexes for canopy chlorophyll density estimation in sugar beet / M. Vincini, E. Frazzi & P. D’Alessio (2007). In J. V. Stafford (Ed.), Precision agriculture ‘07: Proceedings of the 6th European Conference on Precision Agriculture (pp. 189 - 196). Wageningen, The Netherlands:Wageningen Academic Publishers.

Авторы:

  1. Подушин Юрий Викторович, канд. c.-х. наук, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина».
  2. Савинский Алексей Олегович, аспирант, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина».
  3. Мязина Анна Николаевна, аспирант, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина».
  4. Макаренко Сергей Алексеевич, гл. агроном, Учебно-опытное хозяйство «Краснодарское».