Авторы:
Н. И. Воробьев,
Я. В. Пухальский,
М. А. Астапова,
В. Г. Сурин,
В. Н. Пищик,
Всероссийский НИИ сельскохозяйственной микробиологии, Санкт-Петербург, Пушкин, Россия
Ленинградский государственный университет имени А. С. Пушкина, Санкт-Петербург, Пушкин, Россия
Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук, Санкт-Петербург, Россия
Агрофизический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия
E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Аннотация. Целью работы являлась возможность использования нейронных сетевых структур системы искусственного интеллекта для обработки фотометрических данных дистанционного зондирования посевов озимой ржи, выращенных в условиях Ленинградской области на поле учебно-опытного сада СПбГАУ в 2014–2015 гг. Методология и методы исследования. В процессе культивирования растений были применены различные виды обработок: внесение минеральных удобрений, микроэлементов и микробного биопрепарата. Для обработки фотометрических данных был применен персептрон Розенблатта, анализирующий сходство и различия фотометрических NDVI-профилей посевов озимой ржи, полученных с разных вариантов опыта. Результаты. По числовым показателям вегетационных индексов удалось построить фазовые портреты траектории их перемещения на координатной плоскости поля. Дальнейший кластерный анализ полученных данных, преобразованных в квадратную матрицу парных евклидовых дистанций, позволил выделить на дендрограмме группировку вариантов, связующим компонентов в которых являлось применение микробиологического инокулянта. При применении биопрепарата происходит более полное развитие растений в посевах и улучшается их выравненность в поле. Минимальный показатель коэффициента вариации при этом наблюдался для варианта без применения биопрепарата, но с совместным использованием комплекса всех минеральных удобрений (50 фосмука + 50 KCl + 50 аммиачная селитра) и микроэлементов в дозе 250 кг/га. Научная новизна. По итогу проведенного анализа можно сделать вывод, что образы траекторий точек NDVI-профилей предоставляют качественную информацию, отражающую динамику фаз онтогенеза растений озимой ржи. На основании характера выбранных участков этих траекторий можно создать цифровую карту опытного поля, с помощью которой вести протокол дистанционной диагностики состояния продуктивности посевов и делать прогноз их урожайности времени уборки.
Ключевые слова: пространственный фотометрический NDVI-профиль, озимая рожь; персептрон Розенблатта
Для цитирования: Воробьев Н. И., Пухальский Я. В., Астапова М. А., Сурин В. Г., Пищик В. Н. Цифровая обработка фотометрических данных дистанционного зондирования полей озимой ржи // Аграрный вестник Урала. 2024. Т. 24, № 02. С. 152‒162. https://doi.org/10.32417/1997-4868-2024-24-02-152-162.
