с 01.01.2017 по настоящее время
УДК 528.8 Дистанционное зондирование. Методы и приборы
Цель настоящего исследования заключалась в оценке урожайности озимой пшеницы (Triticum aestivum L.) по величине спектрального вегетационного индекса NDVI и лимиту влагообеспеченности. Анализ спутниковых данных и графика NDVI показал, что математическое ожидание функции вегетационного индекса соответствует величине 0,83 ± 0,05 (стандартное отклонение 0,18, коэффициент вариации 0,23). Возможный урожай по приходу ФАР по методике А.А. Ничипоровича, приведенной к стандартной влажности, оценивается на уровне 72,79 ц/га. При уровне NDVI вблизи окрестности максимального значения медианы и максимума 0,8…0,9 хозяйственно полезная урожайность может составить 60,41 ц/га. Для Triticum aestivum L. величина суммарного водопотребления за период вегетации составила 199,3 мм. Тогда потенциально возможная урожайность культуры, исходя из условий влагообеспеченности территории, составит 122 ц/га, а с учетом NDVI по модели авторов настоящего исследования – 102,1 ц/га для стандартной влажности 14% – 47,5 ц/га. Фактическая урожайность, полученная в хозяйстве, составляет 59,1 ц/га. Ошибка прогноза урожайности по ФАР и NDVI соответствует 2,5%, а по уровню влагообеспеченности и NDVI – 19,7%.
урожайность, озимая пшеница, NDVI, влагообеспеченность, фотосинтетически активная солнечная радиация
1. Filippi P. et. al. On crop yield modelling, predicting, and forecasting and addressing the common issues in published studies. Precision Agriculture - Springer Link. 2025. Vol. 26, DOI:https://doi.org/10.1007/s11119-024-10212-2.
2. Predictive Models Based on Artificial Intelligence to Estimate Crop Yield // Agricultureю. 2025. Volume 15, 2438. DOI:https://doi.org/10.3390/agriculture15232438.
3. Assessing the information in crop model and meteorological indicators to forecast crop yield over Europe // Agricultural Systems. 2019. Volume 168, Pages 191-202.
4. Эффективность возделывания сорговых культур в условиях центральной зоны Республики Калмыкия // Экология и строительство. 2025. No 1. C. 28–34.
5. Определение оптимальных гидротермических условий произрастания пшеницы мягкой яровой в засушливой степи Алтайского края // Экология и строительство. 2025. No 3. C. 12–22.
6. Enhancing crop yield forecasting performance through integration of process-based crop model and remote sensing data assimilation techniques / Agricultural and Forest Meteorology. 2025. Volume 372, 110696. DOI:https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2025.110696.
7. Программирование продуктивности полевых культур: Справочник. М.: Росагропромиздат, 1989. 368 с.
8. Планирование водопользования при орошении сельскохозяйственных культур: инстр.-метод, изд. / под ред. Г.В. Ольгаренко. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2014.172 с.
9. ГОСТ Р 58331.3-2019. Системы и сооружения мелиоративные. Водопотребность для орошения сельскохозяйственных культур. Общие требования [Электронный ресурс]. URL: https://vniiraduga.ru/wp-content/uploads/2019/03/GOST-R-583312-2019.pdf (Дата обращения 12.12.2025 г.).
