AGRIS - 

2023

Metlenkin, D.A. | Platova, R.A. | Platov, Yu.T. | Ezhova, M.V.

The studies aimed to assess the information value of vegetation indices calculated from hyperspectral images of avocado fruits for their sorting according to the physiological state during storage. The work was carried out in July 2021. Four vegetation indices were used: normalized difference vegetation index (NDVI), including its modification (NDVI679/757), harvest maturity index (CFI) and plant water index (PWI). Hyperspectral images were recorded using a portable camera, and spectral signatures of the avocado fruit were selected. The principal component method revealed the most informative spectral regions, 679-757 nm and 900-970 nm, which were used to calculate and modify vegetation indices. During the calculations, it was found that as the values of the PWI index increase, the NDVI and NDVI757/679 indices decrease. At the same time, the modified NDVI757/679 index has a higher inverse relationship with PWI (R2=0.99) than NDVI with PWI (R2=0.95). According to the values of two vegetation indices (PWI, NDVI679/757), using them as grayscale pseudo-colours, hyperspectral images were visualized. This made it possible to reveal the changes in the physiological state of avocado fruit, namely darkening and the moisture content increasing in the exocarp, which are not clearly determined by organoleptic evaluation. The proposed approach makes it possible to use hyperspectral information to determine consumer maturity and sort avocado fruits according to their physiological state during storage in commercial organizations. | Цель исследования - оценка информативности вегетационных индексов, рассчитанных по гиперспектральным изображениям плодов авокадо, для их сортировки по физиологическому состоянию в период хранения. Работу выполняли в июле 2021 г. Использовали 4 вегетационных индекса: индекс нормализованного различия произрастания (NDVI), в том числе его модификацию (NDVI679/757), индекс потребительской зрелости (CFI) и индекс растительной воды (PWI). Гиперспектральные изображения регистрировали с использованием портативной камеры и проводили отбор спектральных сигнатур плодов авокадо. Методом главных компонент выявлены наиболее информативные спектральные области – 679…757 нм и 900…970 нм, которые использовали для расчета и модификации вегетационных индексов. Обнаружено, что по мере роста величин индекса PWI уменьшаются индексы NDVI и NDVI757/679. При этом модифицированный индекс NDVI757/679 обладает более высокой обратной взаимосвязью с PWI (R2=0,99), чем NDVI с PWI (R2=0,95). По величинам двух вегетационных индексов (PWI, NDVI679/757) с использованием их как псевдоцветов в оттенках серого проводили процедуру визуализации гиперспектральных изображений. Это позволило выявить изменения физиологического состояния плодов авокадо, а именно потемнение и увеличение влажности экзокарпия, явно не определяемые при органолептической оценке. Предложенный подход дает возможность использовать гиперспектральную информацию для определения потребительской зрелости и сортировки плодов авокадо по их физиологическому состоянию в период хранения в коммерческих организациях.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Borovkov, A.A. | Azarenko, Yu.A.

The aim of the work was to identify the causes of soil fertility heterogeneity and assess the state of spring wheat crops in the agrolandscape of the steppe zone of the Omsk region by an analysis of multispectral images. The studies were carried out in on the production field array. There was studied the soil cover represented by meadow-chernozem soil, and the spring wheat 'OmGAU-100' crops as an indicator of soil fertility. There were analyzed multispectral images obtained by surveying the earth's surface with the Sentinel-2 L2A satellite. The satellite data were processed in the ENVI and QGIS software packages using the Sentinel Нab, Land Viewer, and Vega PRO Internet platforms of the Space Research Institute of the Russian Academy of Sciences. In 4 areas, differing in the density of wheat standing and the spectral characteristics of the surface, wells were staked to a depth of 100 cm and soil samples were taken every 10 cm. In them, the reaction of the environment, the content of humus and easily soluble salts were determined. An analysis of the values of the NDVI, EVI, NDMI, Agriculture indices indicated the spatial variability of wheat biomass. It was established that the reasons for the heterogeneity of crops were microrelief, uneven distribution of moisture over the surface and soil properties. In the control plot, the meadow-chernozem soil contained readily soluble salts from a depth of 50 cm and was classified as medium mid-solonchak-like slightly saline soil. In areas with sparse vegetation, the soil was highly saline solonchak. The use of vegetation indices to identify the heterogeneity of soil fertility in the early phases of wheat development was complicated by the influence of the microrelief, waterlogging of microdepressions, and the development of weeds. The relationship between the values of vegetation indices and the value of the above-ground mass of wheat, as an indicator of fertility, was more clearly manifested by the end of its vegetation, starting from the earing phase. It has been concluded about a possibility of using multispectral images to identify the heterogeneity of soil fertility in the steppe agricultural landscapes of the Omsk Irtysh region. | Цели работы – выявление причин неоднородности почвенного плодородия и оценка состояния посевов яровой пшеницы в агроландшафте степной зоны Омской области путем анализа мультиспектральных снимков. Исследования проводили в 2021 г. на производственном массиве поля. Изучали почвенный покров, представленный лугово-черноземной почвой, и посев яровой пшеницы сорта ОмГАУ-100 как индикатор почвенного плодородия. Анализировали мультиспектральные изображения, полученные при съемке поверхности земли спутником Sentinel-2 L2A. Спутниковые данные обрабатывали в программных комплексах ENVI и QGIS на интернет-платформах Sentinel Нab, Land Viewer, Вега PRO Института космических исследований РАН. На 4 участках, различающихся густотой стояния пшеницы и спектральными характеристиками поверхности, были заложены скважины до глубины 100 см и отобраны пробы почвы через каждые 10 см. В них определяли реакцию среды, содержание гумуса и легкорастворимых солей. Анализ величин индексов NDVI, EVI, NDMI, Agriculture указывал на пространственную вариабельность биомассы пшеницы. Установлено, что причинами неоднородности посевов были микрорельеф, неравномерное распределение по поверхности влаги и свойства почвы. На контрольном участке лугово-черноземная почва содержала легкорастворимые соли с глубины 50 см и была классифицирована как среднесолончаковатая слабозасоленная. На участках с изреженной растительностью почва была солончаковой сильнозасоленной. Использование вегетационных индексов для выявления неоднородности почвенного плодородия в ранние фазы развития пшеницы осложнялось влиянием микрорельефа, переувлажнением микропонижений и развитием сорной растительности. Связь значений вегетационных индексов с величиной надземной массы пшеницы как показателя плодородия более отчетливо проявлялось к концу ее вегетации, начиная с фазы колошения. Сделан вывод о возможности применения мультиспектральных снимков для выявления неоднородности почвенного плодородия степных агроландшафтов Омского Прииртышья.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Gulyanov, Yu.A. | Polyakov, D.G.

An express evaluation of the development level of field agrocenoses phytomass and agrophysical soil indicators is necessary for rapid technological optimization of the growth conditions for arable crops in order to realize their productive potential, as well as to preserve and reproduce the soil fertility. The research was carried out in 2020–2022 at the experimental field of the Orenburg State Agrarian University. The research objects were the normalized difference vegetation index (NDVI) of agrocenoses of winter and spring wheat (Triticum aestivum L.) or oats (Avena sativa L.) cultivated under minimum tillage technology, and soil agrophysical parameters (hardness, moisture content, density) at the experimental site. NDVI was determined using Earth's remote sensing (ERS) and a hand-held sensor Green Seekеr Handheld Crop Sensor, Model HCS–100. The penetrologger Eijkelkamp 06.15.SA was used to determine the hardness of the soil; the density of the arable soil layer was determined by N.A. Kachinsky drilling method; soil moisture was determined by the thermostatic-weight method. Digital material was processed using the conventional methods of statistical analysis. There has been established the acceptability of modern instrumental methods using portable devices for determining phytometric parameters of crops and agrophysical properties of soils, their ease of use and efficiency. The high convergence between the results of NDVI determination using satellite images and those obtained by ground scanning was confirmed. The dependence of phytometric parameters of oats agrocenosis (according to NDVI) on agrophysical indicators of the soil was revealed. The most pronounced feedback (r = –0.52) was observed between NDVI and the density of the upper soil horizon (5–10 cm), as well as between NDVI and the hardness of the soil layers: 5-10 cm (r = –0.43) and 25–30 cm (r = –0.52) most probably associated with the transition to direct sowing in modern agricultural technologies and the legacy of deep tillage in retrospect, which led to a compacted soil layer in these horizons. | Экспресс-оценка уровня развития фитомассы полевых агроценозов и агрофизических показателей почвы необходима для оперативной технологической оптимизации условий роста полевых культур, реализации их урожайного потенциала, сохранения и воспроизводства плодородия почв. Исследования проводили в 2020–2022 гг. в производственных посевах учебно-опытного поля Оренбургского государственного аграрного университета. Объектом исследований выступали нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI) агроценозов озимой и яровой пшеницы (Triticum aestivum L.), овса посевного (Avena sativa L.), возделываемых по минимальной технологии, и агрофизические параметры (твёрдость, влажность, плотность) почвы экспериментального участка. Определение NDVI проводили по данным дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и ручным сенсором Green Seeker Handheld Crop Sensor, Model HCS - 100. Для определения твёрдости почвы использовали пенетрологгер Eijkelkamp 06.15.SA, плотность пахотного слоя почвы определяли буровым методом по Н. А. Качинскому, влажность почвы – термостатно-весовым методом. При обработке цифрового материала применяли общепринятые методы статистического анализа. Установлена приемлемость современных инструментальных методов определения фитометрических параметров посевов и агрофизических свойств почвы с помощью портативных устройств, их простота и оперативность. Подтверждена высокая сходимость результатов определения NDVI по спутниковым снимкам и полученным в процессе наземного сканирования. Выявлена зависимость фитометрических параметров агроценоза овса (по NDVI) от агрофизических параметров почвы. Отмечена наиболее выраженная обратная связь (r = –0,52) NDVI с плотностью верхнего (5–10 см) почвенного горизонта и твёрдостью слоёв почвы 5–10 см (r = –0,43) и 25–30 см (r = –0,52), наиболее вероятно связанная с переходом на прямой посев в современных агротехнологиях и наследием глубоких обработок в ретроспективе, приведших к уплотнению почвы в этих горизонтах.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Karakotov, S.D. | Pryanishnikov, A.I. | Titov, V.N. | Danilov, S.Yu. | Rezvyakova, S.V. | Khverenets, S.E. | Deeva, V.M. | Smith, I.N.

The possibility the NDVI index assessment using for identifying the individual sample features in the formation of productive and subsequent systematization of them for plant breeding application have been explored methodologically. NDVI index evaluations of 40 varieties were registered every 5-10 days in competitive variety trials and technological experiments throughout the spring-summer vegetation of winter wheat varieties. There were used a Phantom 4 quadcopter equipped with a resolution of H/18.9 cm/pixel, where H is the drone height relative to the surveyed area. Sowing was carried out by the State Variety Trials procedure, plot areas were by 10 m2, and repetition was 4 times. In the technological experiment, 54 varieties were studied according to three cultivation schemes, which were conventionally designated as traditional (generally accepted in the Oryol region), "high yields" (providing mineral and leaf nutrition at the level designed for a yield of 100 c/ha) and "optimal solutions" (variant including leaf treatments additionally to the traditional technology). The areas of the plots were 100 m2. The DJI TERRA and QGIS software packages were used to process the pilotless aircraft aerial survey data. A statistical analysis of the obtained results was performed using the Statistics software package. The value of individual index assessment parameters and their combinations can be influenced by the Vrn/Ppd genetic systems, which determine the duration of interfacial periods in the development of winter wheat plants. When systematizing varieties, 4 types are distinguished with a characteristic combination of the index evaluation criteria. It is shown that varieties with index evaluation indicators, which are characteristic for varieties of the Oryol biotype, have high performance potential, and varieties with lower NDVI indicators form a relatively low yield. The NDVI index assessment helped reveal the high influence degree of cultivation technologies on the realization by varietal performance potential and variety specificity in the formation of yield properties. | Представлены результаты методологических исследований о возможности использования индексной оценки NDVI для выявления индивидуальных особенностей образцов при формировании продуктивных свойств и последующей их систематизации для целей селекции. Индексную оценку NDVI сортов проводили в конкурсном сортоиспытании и технологических опытах на протяжении всей весенне-летней вегетации сортов озимой пшеницы через каждые 5-10 дней. Использовали квадрокоптер Phantom 4, с разрешением H/18,9 см/пиксель, где H – высота дрона по отношению к обследуемому участку. Оценивали 40 сортообразцов. Посев проводился по методике ГСИ, площадь делянок – 10 м2, повторность 4-х кратная. В технологическом опыте изучалось 54 сорта по 3 схемам выращивания, которые условно обозначили как традиционная (общепринятая в Орловской области), "высоких урожаев" (с уровнем минерального и листового питания, рассчитанного на урожайность в 100 ц/га) и "оптимальных решений" (вариант с дополнительными к традиционной технологии листовыми обработками). Площадь делянок – 100 м2. Для обработки данных аэрофотосъемки беспилотным летательным аппаратом, использовали пакет программ DJI TERRA и QGIS. Статистический анализ полученных результатов проводился с помощью пакета программ Статистика. На величину отдельных параметров индексной оценки и их сочетания могут иметь влияние генетические системы Vrn/Ppd, которые определяют продолжительность межфазных периодов в развитии растений озимой пшеницы. При систематизации сортов выделено 4 типа с характерным сочетанием критериев индексной оценки. Показано, что сорта с показателями индексной оценки, которые свойственны сортам Орловского биотипа, обладают высоким потенциалом продуктивности, а сорта с более низкими показателями NDVI формируют относительно слабую урожайность. Индексная оценка NDVI помогла выявить высокую степень влияния технологий возделывания на реализацию сортами своего потенциала продуктивности и сортоспецифичность формирования урожайных свойств.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Savin, I.Yu. | Konovalov, S.N. | Bobkova, V.V. | Sharychev, D.V.

Methods of operational remote agricultural monitoring are currently based on the use of spectral vegetation indices as some integral indicators of plant condition. The goal was to analyze the relationship between the spectral vegetation indices calculated for the leaves of the Imrus apple tree with the leaf content of chlorophyll and carotenoids. We evaluated the applicability of several dozen vegetation indices proposed for determining the content of chlorophylls and carotenoids in the leaves of various plants to the non-contact determination of these pigments in the leaves of the Imrus apple tree. On October 19, 2021, leaves were collected at noon randomly from 2-5-year old branches of the middle part of the crown of model Imrus trees grown from 2011 at the test plot (Stupino District, Moscow Province, Russia). In total, 26 mixed leaf samples were collected for pigment content analysis. The content of chlorophylls a + b was determined in the laboratory by the Wintermans-De Mots method, carotenoids by the von Wetshtein method. For the same leaves, spectral reflectance was measured under field conditions using a SR-6500 field spectroradiometer (Spectral Evolution, USA), which operates in the 350-2500 nm range with a resolution of 1 nm. It has been established that the previously proposed numerous vegetation indices cannot be used for non-contact detection of the content of chlorophyll and carotenoids in the leaves of the Imrus apple tree. There is practically no relation between the index value and pigment content. It is also not possible to group the analyzed leaves according to the content of pigments based on the construction of a dendrogram of the similarity between the spectral reflectance curves of leaves in the range of 350-2500 nm. Based on the correction of the indices that showed the most accurate dependence, new vegetation indices were proposed for non-contact detection of the content of carotenoids and chlorophyll in apple leaves. | Методы оперативного дистанционного (спутникового и беспилотного) с.-х. мониторинга в настоящее время базируются на использовании спектральных вегетационных индексов в качестве интегральных показателей состояния растений. Цель исследования - анализ связи между спектральными вегетационными индексами, рассчитанными для листьев яблони сорта Имрус, с содержанием в них хлорофилла и каротиноидов. Анализ спектральной отражательной способности листьев яблони (Malus domestica Borkh.) сорта Имрус посадки 2011 года проводили 19 октября 2021 г. на территории опытного сада ФГБНУ ФНЦ садоводства (пос. Михнево, Московская обл., Ступинский р-н). Листья собирали в полуденное время случайным образом из средней части кроны с ветвей 2-5-летнего возраста. Всего для анализа содержания пигментов сформировали 26 смешанных образцов листьев. Содержание хлорофиллов a + b определяли в лабораторных условиях методом Винтерманса-Де Мотса, каротиноидов - методом фон Ветштейна. Спектральную отражательную способность оценивали с использованием полевого спектрорадиометра SR-6500 (Spectral Evolution, США), который работает в диапазоне 350-2500 нм с разрешающей способностью 1. Установлено, что предложенные ранее многочисленные вегетационные индексы не могут быть использованы для бесконтактного детектирования содержания хлорофилла и каротиноидов в листьях яблони сорта Имрус. Связь между величиной индекса и содержанием пигмента практически отсутствует. Также не удается сгруппировать проанализированные листья по содержанию пигментов на основе построения дендрограммы сходства между кривыми спектрального отражения листьев в диапазоне 350-2500 нм. На основе корректировки индексов, показавших наиболее точную зависимость, предложены новые вегетационные индексы для бесконтактного детектирования содержания в листьях яблони каротиноидов и хлорофилла.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Stepanov, A.S. | Dubrovin, K.N.

The research aimed to build models of the vegetation development for soybean crops cultivated in the Far East based on data from remote sensing of the Earth from space. To achieve this goal, we considered optical and radar images obtained from the Sentinel-1, Sentinel-2 satellites, as well as the MODIS spectroradiometer for arable lands of the Khabarovsk Territory (Khabarovsk District) and the Amur Region (Arkharinsk, Ivanovsky and Oktyabrsky Districts) in 2021. For individual fields with soybean, pixel by pixel, time series of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Dual polarimetric Radar Vegetation Index (DpRVI) were formed (from April to October 2021), and their characteristics were assessed depending on the fields' geographic location. Soybean NDVI seasonal time series fitting study was performed using Fourier transform, double logistic function, Gaussian function, double Gaussian function and double sine function. The average approximation error ranged from 7 to 15%, depending on the type of function. The average values of extremes and the average statistical day of the onset of the maximum of the approximated time series were calculated. The seasonal patterns of NDVI and DpRVI for soybeans were similar in different regions of the southern part of the Far East. At the same time, they differ significantly from the seasonal patterns of other agricultural crops in the macroregion. The generated time series can be used to identify, clarify the boundaries of individual fields, control the soybean crop rotation. To approximate the NDVI seasonal variation curves, the best results were obtained by using the Fourier transform and the double logistic function, the error was 6.99 and 7.61%, respectively. | Исследования проводили с целью построения моделей вегетационного развития сои на Дальнем Востоке на основе данных дистанционного зондирования Земли из космоса. Для достижения поставленной цели рассматривали оптические и радарные изображения, полученные со спутников Sentinel-1, Sentinel-2, а также спектрорадиометра MODIS для пахотных земель Хабаровского края (Хабаровский район) и Амурской области (Архаринский, Ивановский и Октябрьский районы) в 2021 г. Для отдельных полей с соей, попиксельно, были сформированы временные ряды Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) и Dual polarimetric Radar Vegetation Index (DpRVI) (в период с апреля по октябрь 2021 г.), а также проведена оценка их характеристик в зависимости от географического расположения полей. Исследование по аппроксимации временных рядов сезонного хода NDVI для сои проводили с использованием преобразования Фурье, двойной логистической функции, функции Гаусса, двойной функции Гаусса и двойной синусоидальной функции. Средняя ошибка аппроксимации находилась в диапазоне от 7 до 15% в зависимости от типа функции. Рассчитывали средние значения экстремумов и среднестатистический день наступления максимума аппроксимированных временных рядов. Графики сезонного хода NDVI и DpRVI для сои были схожими в разных районах южной части Дальнего Востока. При этом они существенно отличаются от графиков сезонного хода прочих сельхозкультур макрорегиона. Сформированные временные ряды могут быть использованы для идентификации, уточнения границ отдельных полей, контролирования севооборота сои. Для аппроксимации кривых сезонного хода NDVI наилучшие результаты обеспечило использование преобразования Фурье и двойной логистической функции – ошибка составила соответственно 6,99 и 7,61%.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

Rodimtsev, S.A. | Pavlovskaya, N.E. | Vershinin, S.V. | Zelyukin, V.I. | Gor'kova, I.V.

В настоящее время одним из важных инструментов увеличения производства растениеводческой продукции становится внедрение систем точного земледелия. Получали модели, прогнозирующие состояние процесса вегетации зерновых культур при влиянии действующих условий на основе сравнения среднемноголетних показателей вегетационного индекса NDVI с его текущими сезонными значениями. Исследования проводили в Орловской области. Посевы озимой пшеницы (Triticum aestivum L.) сорта Московская 39 занимали площадь 48,1 га, ярового ячменя (Hordeum vulgare L. sensu lato) сорта Раушан - 17,4 га. Данные по значениям NDVI получали на геопортале КосмосАгро, а также с применением беспилотного летательного аппарата Агрофлай Квадро 4/17 (Agrofly International, Россия). Компенсация зашумленности данных выполнялась посредством аппроксимации временных рядов функцией Гаусса-Лапласа. В результате были получены временные ряды среднего индекса NDVI для изучаемых культур по данным многолетних наблюдений и рассчитаны текущие значения NDVI вегетационного сезона 2021 года. Установлен близкий к нормальному характер распределения временных рядов вегетационного индекса. Определены максимальные (пиковые) значения NDVI, составляющие 0,71 для озимой пшеницы и 0,54 - для ярового ячменя и приходящиеся на июнь, независимо от культуры. Цели выравнивания зашумленных временных рядов NDVI сельскохозяйственных культур в период вегетации наиболее полно удовлетворяет ассиметричная функция Гаусса-Лапласа, где в качестве математического ожидания применено среднее значение наибольших показателей NDVI вегетационного периода культуры. На основе показателя аномалий NDVI получены математические модели, описывающие влияние фотосинтетических, метеорологических и почвенно-климатических факторов на состояние культур в период конкретной фенофазы. | Currently, one of the important tools for increasing crop production is the introduction of precision farming systems. The research goal was to develop predictive models of the vegetation process of grain crops, based on a comparison of the average long-term indicators of NDVI with its current seasonal values. The influence of actual conditions was taken into account. The research was carried out in the Oryol region. In 2021, winter wheat (Triticum aestivum L.) 'Moskovskaya 39' occupied an area of 48.1 ha, spring barley (Hordeum vulgare L. sensu lato) 'Raushan' - 17.4 ha. Data for calculation of NDVI values were obtained from the CosmosAgro geoportal, as well as using an Agrofly Quadro 4/17 unmanned aerial vehicle (Agrofly International, Russia). Data noise compensation was performed by approximating time series with the Gauss-Laplace function. As a result, time series of the average NDVI value for the studied crops were obtained based on long-term observations, and the current NDVI values in the growing season 2021 were calculated. The distribution of time series of the vegetation index has been established. It was close to normal one. The maximum (peak) values of NDVI are determined. They amounted to 0.71 for winter wheat and 0.54 for spring barley and fell in June, regardless of the crop. The purpose of leveling the noisy NDVI time series of crops during the growing season is most fully satisfied by the asymmetric Gauss-Laplace function. As a mathematical expectation, the average value of the highest NDVIs for the crop vegetation period was used. Mathematical models were obtained based on the NDVI anomaly index. These models describe the influence of photosynthetic, meteorological, soil, and climatic factors on the crop state during a particular phenophase.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

Kamenetskij, E.S. | Radionov, A.A. | Timchenko, V.Yu.

To analyze the seasonal and long-term variability of the normalized relative vegetation index NDVI, the multichannel MODIS spectroradiometer data with a 10x10 km resolution over a 20-year period of time are used. On the territory of the Republic of North Ossetia-Alania 5 geographical locations are selected. For each of them the sets of time series: are obtained of 16-day NDVI composites, daily temperature at an altitude of 2 m and precipitation for the period from 01.01.2000 to 31.12.2019. By calculating the integral characteristic for an annual period of time for every location, a series of 20 annual values is obtained. According to the obtained series, a 20-year trend was built and its parameters are calculated by the least squares method using a first-order polynomial. Characteristic changes for the NDVI trend marked in the Mozdok-Russian location, where in transitioning from the first time period 2000-2009 by the period 2010-2019, the trend slope is changing from positive to negative. Similar NDVI trend changes are observed for other locations. This may be due changing the level of soil moisture over time, taking into account mainly the downward trends in precipitation. The trend slope of the NDVI integral characteristic curve increases by 5-15% with increasing the distance from the mountain ridge. The temperature trends for all locations are ascending, that indicates an average increase of the number of warm days from year to year. At the same time, the maximum temperature during the summer period does not significantly increase. The trend of the integral characteristic for the amount of precipitation is mainly downward. However, its specific values have a fairly large spread, which means that the amount of precipitation varies significantly from year to year. In addition, the amount of precipitation decreases with distance from mountain ridges. These factors should be taken into account when choosing agricultural products for cultivation and planning additional land reclamations for their growth in the south of Russia. | Для анализа сезонной и многолетней изменчивости нормализованного относительного вегетационного индекса NDVI использованы данные многоканальных спектрорадиометров MODIS с разрешением 10x10 км за 20-летний период. Выбиралось 5 географических локаций на территории РСО-Алания. Для каждой из них получены наборы из временных рядов 16-дневных композитов NDVI, временные ряды ежедневных значений температуры на высоте 2 м и количества осадков за период с 01.01.2000 по 31.12.2019. Для каждой локации по двухнедельным композитам путем вычисления интегральной характеристики за годовой промежуток времени получен ряд из 20 годовых значений. По полученному ряду строился 20-летний тренд и вычислялись его параметры методом наименьших квадратов с использованием полинома первого порядка. Характерные изменения для тренда NDVI отмечены в локации Моздок-Русское, где при переходе от первого временного периода 2000–2009 гг. к периоду 2010–2019 гг. наклон тренда меняется с положительного на отрицательный. Похожие изменения трендов отмечаются и для других локаций. Это может быть связано с изменением во времени уровня увлажненности почв, учитывая в основном нисходящие тренды количества осадков. Наклон тренда интегральной характеристики NDVI увеличивается на 5…15% с увеличением удаленности от горного хребта. Тренды температуры для всех локаций восходящие, что указывает на некоторое среднее увеличение количества теплых дней из года в год. При этом максимальная температура в летний период времени заметно не увеличивается. Тренд интегральной характеристики для количества осадков в основном нисходящий. Однако его конкретные значения имеют довольно большой разброс, что означает значительное варьирование количества осадков от года к году. Кроме того, количество осадков уменьшается с удалением от горных хребтов. Данные факторы следует принимать во внимание при выборе с.-х. культур и планировании мелиорационных мероприятий для их выращивания в районах юга России.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

Orlov, V.A. | Luk'yanov, A.A.

The experience of using remote sensing data and geoinformation systems (GIS) in viticulture in other countries has shown that the introduction of digital technologies for collecting, processing and using data on the conditions of soils, plants and the environment at different levels of generalization (bush, row, cell, field, farm) ensures the stability of crop production and the quality of berries for wine production. The management concept of digitalized vineyard is based on the use of analytical tools and specialized databases. There have been considered the possibilities of GIS Policy 5 for vineyards. The introduction of GIS for the digitalization of grape plantations will allow solving many tasks: determining the boundaries of grape plots; creating digital passports (legends) of vineyards based on technological maps linked to an electronic map; obtaining a multi-layered territorial parametric model of the area in which the vineyard grows; to simulate climatic 8-11 summer cycles, the probability of frosts, prolonged spring, droughts, hail and other extreme weather events in a given area and to what extent it can affect vineyards at different stages of vegetation; to model the role of landscape characteristics in the formation of relief, climate, soils, weather (temperature changes, soil freezing); to model the hydrological regime of the territory; to model soil characteristics, for example, the presence of active calcium, the level of basic nutrients after fertilization for 3-5 years; to develop optimal planting schemes depending on landscape, soil and climatic conditions by digital layers. The solution of these and a number of other tasks based on digitalization will ensure the sustainable development of the viticulture industry, stable harvest and the quality of viticulture products in modern conditions. | Опыт использования данных дистанционного зондирования и геоинформационных систем (ГИС) в виноградарстве других стран показал, что внедрение цифровых технологий сбора, обработки и использования данных о состоянии почв, растений и окружающей среды на разных уровнях обобщения (куст, ряд, клетка, поле, хозяйство) обеспечивает стабильность производства урожая и качества ягоды для производства вина. Концепция управления цифровизованным виноградарским хозяйством строится на применении аналитических инструментов и специализированных баз данных. Рассмотрены возможности ГИС "Полис" 5 для виноградарских хозяйств. Внедрение ГИС для цифровизации виноградных насаждений позволит решать многие задачи: определять границы виноградных участков; создавать цифровые паспорта (легенды) виноградников на основе технологических карт с привязкой к электронной карте; получить многослойную территориальную параметрическую модель местности, в которой растет виноградник; моделировать климатические 8-11 летние циклы, вероятность заморозков, затяжной весны, засух, града и другие экстремальные проявлений погоды в данной местности и в какой степени может повлиять на виноградники на разных стадиях вегетации; моделировать роль ландшафтных характеристик в формировании рельефа, климата, почв, погоды (перепады температур, промерзание почвы); моделировать гидрологический режим территории; моделировать почвенные характеристики, например, на наличие активного кальция, уровень основных элементов питания после внесения удобрений в течении 3-5 лет; разрабатывать оптимальные схемы посадок в зависимости от ландшафтно-почвенных и климатических условий по цифровым слоям. Решение этих и ряда других задач на основе цифровизации обеспечит устойчивое развитие отрасли виноградарства, стабильное получение урожая и качество продукции виноградарства в современных условиях.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Stepanov, A.S. | Dubrovin, K.N. | Verkhoturov, A.L. | Selezneva, N.A. | Sunyajkin, A.A.

The control over the observance of crop rotation and identification of crops using Earth remote sensing data is one of the most important tasks of practical agriculture. For the experimental fields of the Far Eastern Research Institute of Agriculture, located in the Khabarovsk region, we obtained a series of optical and radar images from the Landsat-8 and Sentinel-1 satellites for the period from May to September 2017. Using satellite data for 12 calendar dates in 2017, we calculated the values of optical NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and DpRVI (Dual polarimetric Radar Vegetation Index) for individual fields with soybean, oat, and timothy grass. These indices characterized the growth of photosynthetically active plant biomass. The study aimed to assess the possibility of using the NDVI and DpRVI indices for identifying crops in the fields of the Khabarovsk region. To this end, we plotted seasonal variations of the vegetation indices for these crops, approximated by various nonlinear functions. Subsequently, using cluster analysis, we assessed the quality of the classification of the experimental fields. When using the double logistic function, the DpRVI approximation error was 10.4%; when using the 3rd degree polynomial, the NDVI approximation error was 14%. The cluster analysis resulted in allocating three classes, while all soybean fields were correctly classified with DpRVI only. The plotted curves of the seasonal variation of DpRVI values for soybean, oat, and timothy grass, as well as wheat with post-sowing of timothy grass, have a characteristic appearance for each class. The proposed approach could be used to control the crop rotation of soybean, which is the main crop in the south of the Far East. It is also promising for the general classification of arable land. | Контроль за соблюдением севооборота и идентификация с.-х. культур с использованием данных дистанционного зондирования Земли – одна из важнейших задач практического сельского хозяйства. Для опытных полей Дальневосточного НИИ сельского хозяйства, расположенных на территории Хабаровского района, в период с мая по сентябрь 2017 г. была получена серия оптических и радарных снимков со спутников Landsat-8 и Sentinel-1. По спутниковым данным для 12 календарных дат 2017 г. были рассчитаны значения оптического индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) и радарного индекса DpRVI (Dual polarimetric Radar Vegetation Index), характеризующих рост фотосинтетически активной биомассы растений, для отдельных полей с соей, овсом и тимофеевкой луговой. Цель исследования – оценка возможности использования индексов NDVI и DpRVI для идентификации с.-х. культур на полях Хабаровского района. Для этого были построены графики сезонного хода вегетационных индексов с.-х. культур, аппроксимированные разными нелинейными функциями. В дальнейшем, с применением кластерного анализа, проводили оценку качества классификации опытных полей. Ошибка аппроксимации DpRVI при использовании двойной логистической функции составила 10,4%, ошибка аппроксимации NDVI с использованием полинома 3 степени находилась на уровне 14%. По результатам проведенного кластерного анализа сформировалось 3 класса, при этом все поля с соей были верно классифицированы только при использовании DpRVI. Построенные кривые сезонного хода значений DpRVI для сои, овса и тимофеевки, а также пшеницы с подсевом тимофеевки имеют характерный вид для каждого класса. Предложенный подход может быть использован для контроля севооборота сои – основной культуры юга Дальнего Востока, а также будет перспективным для общей классификации пахотных земель.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation