УДК 631.3.018.2

10.33267/2072-9642-2020-12-25-28

Д.С. Буклагин, д-р техн. наук, проф., гл. науч. сотр., Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

(ФГБНУ «Росинформагротех»)

Аннотация. Рассмотрены основные направления разработки и использования цифровых технологий и систем прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутниковых данных. Даны предложения по развитию исследований в области использования космических технологий и их широкому распространению в сельском хозяйстве.

Ключевые слова: сельскохозяйственная продукция, технология, прогнозирование, дистанционное зондирование, измерение, информация, показатель. 

Список использованных источников:
1. Спутниковые технологии мониторинга в сельском хозяйстве: возможности доступа к спутниковым данным и результатам их обработки по территории / Е.А. Лупян [и др.]. [Электронный ресурс]. URL: http://old.timacad.ru/conf_news/section3/Lupyan_etc_ ru.pdf (дата обращения: 14.05.2020).

2. Михайленко И.М., Якушев В.П. Дистанционное зондирование земли в сельском хозяйстве // Вестник Российской сельскохозяйственной науки. 2016. № 6. С. 12-16.
3. Михайленко И.М., Воронков И.Н. Научно-методические и алгоритмические основы оценивания показателей продуктивности и фитосанитарного состояния посевов по данным дистанционного зондирования земли // Агрофизика. 2016. № 1. С. 32-42.
4. Цифровые технологии оценки, планирования и прогнозирования использования земель сельскохозяйственного назначения: аналит. обзор / Д.С. Буклагин [и др.]. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2020. 90 с.
5. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутниковых данных: возможности и перспективы / И.Ю. Савин [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010, . Т. 7, № 3. С. 275-285.
6. Доклад о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения Российской Федерации в 2015 году. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2017. 196 с.
7. Доклад о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения Российской Федерации в 2018 году. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2020. 340 с.
8. Доклад о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения Российской Федерации в 2017 году. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. 328 с.
9. Блок работы с данными дистанционного зондирования Земли Единой федеральной информационной системы о землях сельскохозяйственного назначения / К.А. Буланов [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019 Т. 16. № 3. . С. 171-182.
10. Мониторинг состояния и развития посевов [Электронный ресурс]. URL: https://sovzond.ru/industry-solutions/agro/monitoring-sostoyaniya-posevov/ (дата обращения: 14.07.2020).
11 NDVI индекс [Электронный ресурс]. URL: https://agrosite.org/publ/programmnoe_ obespechenie/ndvi_index/8-1-0-30 (дата обращения: 14.07.2020).
12. Метод прогнозирования урожайности по космическим наблюдениям за динамикой развития вегетации / В.Г. Бондур [и др.] // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2013. № 6. С. 61-68.
13. Лысенко С.А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутникового мониторинга динамики углерода в наземных экосистемах // Исследование земли из космоса. 2019. № 4, с. 48-59.
14. Прогнозирование урожайности на основе многолетних космических наблюдений за динамикой развития вегетации / А.Б. Мурынин [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 4. . С. 245-256.
15. Management Strategies to Sustain Irrigated Agriculture with Combination of Remote Sensing, Weather Monitoring & Forecasting and SWAP Modeling [Электронный ресурс]. URL: http://meetingorganizer.copernicus.org/EGU2017/ EGU2017-15422.pdf (дата обращения: . 14.07.2020).
16. Петрик Г.Ф., Прудников А.Г., Логойда Т.В. Использование прогнозов урожайности в планировании структуры посевных площадей // Тр. Кубанского гос. аграрн. ун-та им. И.Т. Трубилина. Краснодар, 2019. № 76. С. 61-66.
17. Степанов А.С. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе данных дистанционного зондирования Земли (на примере сои) // Вычислительные технологии. 2019. Т. 24. № 6. С. 125-133.

Agricultural crop yield forecasting methods

D.S. Buklagin (Rosinformagrotekh)

Summary. The main areas of the development and use of digital technologies and systems for forecasting the yield of agricultural crops based on satellite data are described. Proposals are given for the development of research in the field of the use of space technologies and their widespread use in agriculture.

Keywords: agricultural products, technology, forecasting, remote sensing, measurement, information, indicator.