К вопросу прогнозирования урожайности озимой пшеницы

10.33267/2072-9642-2022-11-18-22

УДК 631.559+633.11

В.Е. Таркивский, д-р техн. наук, зам. директора по науч. работе, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

А.Б. Иванов, науч. сотр., Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Д.А. Петухов, канд. техн. наук, зав. лабораторией, вед. науч. сотр., Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Е.В. Бондаренко, науч. сотр., Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. (Новокубанский филиал ФГБНУ «Росинформагротех» [КубНИИТиМ]);

Е.В. Труфляк, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. (ФГБОУ ВО «Кубанский ГАУ имени И.Т. Трубилина»)

Аннотация. Приведены основные методы прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. Продемонстрирована возможность такого прогнозирования на примере урожайности озимой пшеницы, исходя из максимальных значений нормализованного вегетационного индекса (NDVI) с использованием реальных статистических данных по урожайности. Представлены сравнительные показатели средней фактической урожайности и рассчитанной по предложенным моделям с точностью прогнозирования.

Ключевые слова: спутниковый мониторинг, веб-сервис, методы прогнозирования, нормализованный вегетационный индекс, регрессионная модель, урожайность.  

Список использованных источников: 1. Железова С.В. Научно-методическое обоснование технологий точного и ресурсосберегающего земледелия для зерновых культур в нечернозёмной зоне РФ: дис. … д-ра с.-х. наук: 06.01.03. М., 2020. 415 с. 2. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур: перспективы использования искусственных нейронных сетей / А.И. Шакирин [и др.] // Переработка и управление качеством сельскохозяйственной продукции: сб. статей III Междунар. науч.-практ. конф. (Минск, 23-24 марта 2017 г.). Минск : БГАТУ, 2017. С. 248-250. 3. Смирнова Е.А., Идрисова А.А., Прохорова К.С. Анализ и прогнозирование урожайности зерновых культур в Ульяновской области // Молодой ученый. 2014. № 4. С. 603-606. 4. Тарасов А.Н., Исаева О.В., Холодова М.А., Удалов А.А., Кабаненко М.Н., Черная А.Е., Удалова З.В. Аграрный сектор Юга России: современные тенденции и перспективы развития. Ростов-на-Дону: ООО «Азов-Приют», 2020. 112 с. 5. Страшная А.И., Береза О.В., Кланг П.С. Прогнозирование урожайности зерновых культур на основе комплексирования наземных и спутниковых данных в субъектах Южного федерального округа // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2021. № 2. С. 111-137. 6. Методы и технологии прогноза валового сбора яровых зерновых культур по отдельным субъектам Сибирского федерального округа, а также прогнозов урожайности и валового сбора яровой пшеницы по основным хлебосеющим районам Омской области (10 районов): метод. указ. / Гос. учреждение «Сибирский региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт»; рук. Старостина Т.В.; исп. Набока В.В. [и др.]. Новосибирск, 2009. 94 с. 7. Шубнов М.Г. Алгоритмы и инструментальные средства нейросетевых технологий моделирования урожайности на основе автокорреляционных функций временных рядов: автореф. дис. … канд. экон. наук: 08.00.13. Кисловодск, 2013. 24 с. 8. Сладких Л.А., Захватов М.Г., Сапрыкин Е.И., Сахарова Е.Ю. Технология мониторинга состояния посевов по данным дистанционного зондирования Земли на юге Западной Сибири // Геоматика. 2016. № 2. С. 39-48. 9. Бондур В.Г., Крапивин В.Ф., Савиных В.П. Мониторинг и прогнозирование природных катастроф. М.: Научный мир, 2009. 692 с. 10. Бондур В.Г., Гороховский К.Ю., Игнатьев В.Ю., Мурынин А.Б., Гапонова Е.В. Метод прогнозирования урожайности по космическим наблюдениям за динамикой развития вегетации // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2013. № 6. С. 61-68. 11. Денисов П.В., Иванов А.Б., Мишуров Н.П., Петухов Д.А., Подъяблонский П.А., Трошко К.А. Прогнозирование урожайности озимой пшеницы с использованием технологий дистанционного зондирования земли // Управление рисками в АПК. 2021. Вып. 39. С. 37-45. 12. Лупян Е.А., Савин И.Ю., Барталев С.А., Толпин В.А., Балашов И.В., Плотников Д.Е. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности («Вега») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8, № 1. С. 190-198. 13. Ерошенко Ф.В., Барталев С.А., Сторчак И.Г., Плотников Д.Е. Возможности дистанционной оценки урожайности озимой пшеницы на основе вегетационного индекса фотосинтетического потенциала // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13, № 4. С. 99-112. 14. Савин И.Ю., Барталев С.А., Лупян Е.А., Толпин В.А., Хвостиков С.А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутниковых данных: возможности и перспективы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7, № 3. С. 275-285._ 

On the Issue of Forecasting Winter Wheat Yield

V.E. Tarkivskiy, A.B. Ivanov, D.A. Petukhov, E.V. Bondarenko (KubNIITiM) E.V. Truflyak (Kuban SAU)

Summary. The main methods for forecasting crop yields are given. The possibility of forecasting the yield of winter wheat based on the maximum values of the normalized vegetation index (NDVI) using real yield statistics has been demonstrated. Comparative indicators of the average actual yield and that calculated using the proposed models with predictive accuracy are presented.

Keywords: satellite monitoring, web service, forecasting methods, normalized vegetation index, regression model, yield

Вложения:

К вопросу прогнозирования урожайности озимой пшеницы

316 Кб

19 Скачивания