О влиянии засоренности посевов озимой пшеницы на их спектральную отражательную способность
Автор: Савин И.Ю., Шишконакова Е.А., Прудникова Е.Ю., Виндекер Г.В., Грубина П.Г., Шарычев Д.В., Щепотьев В.Н., Вернюк Ю.И., Жоголев А.В.
Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology
Рубрика: Зерновые культуры
Статья в выпуске: 1 т.55, 2020 года.
Бесплатный доступ
К малоизученным факторам, влияющим на спектральную отражательную способность посевов и, соответственно, успешность детектирования их состояния по данным дистанционного зондирования, относится засоренность посевов. На основе результатов полевых обследований проведен анализ влияния засоренности посевов озимой пшеницы в разные фазы вегетации на их спектральную отражательную способность (СОС) на примере нескольких полей в Тульской области с черноземами, серыми лесными и аллювиальными пахотными почвами. В полевых условиях несколько раз в течение сезона вегетации оценивалась засоренность посевов, определялась спектральная отражательная способность посевов, сорняков, листьев озимой пшеницы и почвы с использованием полевого спектрорадиометра FieldSpec® HandHeld 2™ («ASD, Inc.», США), а также проводилось фотографирование поверхности посевов. Дешифрование полученных фотографий показало, что проективное покрытие сорняков на поверхности посевов достаточно низкое в начале и середине сезона вегетации пшеницы, но значительно возрастает с момента начала ее пожелтения...
Спектральная отражательная способность, тульская область, засоренность посевов, озимая пшеница, дистанционный мониторинг посевов
Короткий адрес: https://sciup.org/142223787
IDR: 142223787 | DOI: 10.15389/agrobiology.2020.1.53rus
Список литературы О влиянии засоренности посевов озимой пшеницы на их спектральную отражательную способность
- Развитие сельскохозяйственной метеорологии в России /Под ред. И.Г. Грингофа, А.Д. Кле-щенко. Обнинск, 2009.
- Грингоф И.Г., Фёдорова З.С., Белолюбцев А.И., Малахова С.Д. Практикум по агрометеорологии. Часть I. Метеорологические измерения и наблюдения. Часть II. Агрометеорологические измерения и наблюдения. Обнинск, 2018.
- Ennouri K., Kallel A. Remote sensing: an advanced technique for crop condition assessment. Mathematical Problems in Engineering, 2019, 2019: Article ID 9404565 ( ). DOI: 10.1155/2019/9404565
- Толпин В.А., Барталев С.А., Ефремов В.Ю., Лупян Е.А., Савин И.Ю., Флитман Е.В. Возможности информационного сервера СДМЗ АПК. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2010, 7(2): 221-232.
- Savin I.Yu., Nègre Т. Agro-meteorological monitoring in Russia and Central Asian countries. Ispra, OPOCE, 2006.
- Becker-Reshef I., Justice C., Sullivan M., Vermote E., Tucker C., Anyamba A., Small J., Pak E., Masuoka E., Schmaltz J., Hansen M., Pittman K., Birkett C., Williams D., Reynolds C., Doorn B. Monitoring global croplands with coarse resolution earth observations: the Global Agriculture Monitoring (GLAM) project. Remote Sensing, 2010, 2(6): 1589-1609 ( ).
- DOI: 10.3390/rs2061589
- Wu B., Meng J., Li Q., Yan N., Du X., Zhang M. Remote sensing-based global crop monitoring: experiences with China's CropWatch system. International Journal of Digital Earth, 2014, 7(2): 113-137 ( ).
- DOI: 10.1080/17538947.2013.821185
- Savin I. Crop yield prediction with SPOT VGT in Mediterranean and Central Asian countries. In: ISPRS Archives XXXVI-8/W48 Workshop proceedings: Remote sensing support to crop yield forecast and area estimates. Commission VIII, WG VIII/10. OPOCE, Stresa, 2007: 130-134.
- Rembold F., Atzberger C., Savin I., Rojas O. Using low resolution satellite imagery for yield prediction and yield anomaly detection. Remote Sensing, 2013, 5(4): 1704-1733 ( ).
- DOI: 10.3390/rs5041704
- Береза О.В., Страшная А.И., Лупян Е.А. О возможности прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Среднем Поволжье на основе комплексирования наземных и спутниковых данных. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2015, 12(1): 18-30.
- Савин И.Ю., Вернюк Ю.И., Фараслис И. Возможности использования беспилотных летательных аппаратов для оперативного мониторинга продуктивности почв. Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева, 2015, 80: 95-105 ( ).
- DOI: 10.19047/0136-1694-2015-80-95-105
- Савин И.Ю. Современный спутниковый мониторинг почв и посевов: достижения и проблемы. В сб.: Применение средств дистанционного зондирования земли в сельском хозяйстве. СПб, 2015: 29-32.
- Menges R.M., Nixon P.R., Richardson A.J. Light reflectance and remote sensing of weeds in agronomic and horticultural crops. Weed Science, 1985, 33(4): 569-581 ( ).
- DOI: 10.1017/S0043174500082862
- Thorp K., Tian L.F. A review on remote sensing of weeds in agriculture. Precision Agriculture, 2004, 5(5): 477-508 ( ).
- DOI: 10.1007/s11119-004-5321-1
- Захаренко В.А. Тенденции изменения потерь урожая сельскохозяйственных культур от вредных организмов в земледелии в условиях реформирования экономики России. Агрохимия, 1997, 3: 67-74.
- Petit S., Boursault A., Guilloux M., Munier-Jolain N., Reboud X. Weeds in agricultural landscapes. A review. Agronomy for Sustainable Development, 2011, 31(2): 309-317 ( ).
- DOI: 10.1051/agro/2010020
- Синещеков В.Е., Васильева Н.В. Засоренность зерновых агроценозов при минимизации основной обработки почвы в лесостепи Приобья. Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет), 2017, 4: 32-40.
- Lamba D.W., Brown R.B. PA - precision agriculture: remote-sensing and mapping of weeds in crops. Journal of Agricultural Engineering Research, 2001, 78(2): 117-125 ( ).
- DOI: 10.1006/jaer.2000.0630
- Martin M. P., Barreto L., Riaño D., Fernandez-Quintanilla C., Vaughan P. Assessing the potential of hyperspectral remote sensing for the discrimination of grassweeds in winter cereal crops. International Journal of Remote Sensing, 2011, 32(1): 49-67 ( ).
- DOI: 10.1080/01431160903439874
- Pflanz M., Nordmeyer H., Schirrmann M. Weed mapping with UAS Imagery and a Bag of Visual Words based image classifier. Remote Sensing, 2018, 10(10): 1530 ( ).
- DOI: 10.3390/rs10101530
- Noble S., Brown R., Crowe T. The use of spectral properties for weed detection and identification -a review. Presentation at the AIC 2002 Meeting CSAE/SCGR Program Saskatoon, Saskatchewan, July 14-17, 2002. Saskatoon, 2002: Paper No. 02-208.
- Vrindts E.J. De Baerdemaeker J., De Baerdemaeker, Ramon H. Weed detection using canopy reflection. Precision Agriculture, 2002, 3(1): 63-80 (doi: 10.1023/A:1013326304427).
- Che'Ya N., Gupta M., Doug G., Lisle A., Basnet B., Campbell G. Spectral discrimination of weeds using hyperspectral radiometry. Proceedings of the 5th Asian Conference on Precision Agriculture (ACPA), June 25-28, 2013, Jeju, Korea. Jeju, 2013: 325.
- Мальцев А.И. Сорная растительность СССР и меры борьбы с нею. Л., 1936.
- Алехин В.В. Методика полевого изучения растительности и флоры. М., 1938.
- Понятовская В.М. Учет обилия и особенности размещения видов в естественных растительных сообществах. В кн.: Полевая геоботаника. Т. III /Под ред. Е.М. Лаврененко, А.А. Корчагина. М.-Л., 1964: 209-290.
- Бейдеман И.Н. Изучение фенологии растений. В кн.: Полевая геоботаника. Т. II /Под ред. Е.М. Лаврененко, А.А. Корчагина. М.-Л., 1960: 333-366.
- Growth stages of mono- and dicotyledonous plants. BBCH Monograph /U. Meier (ed.). Federal Biological Research Centre for Agriculture and Forestry 2001.
- Savitzky A., Golay M.J.E. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures. Analytical Chemistry, 1964, 36(8): 1627-1239 ( ).
- DOI: 10.1021/ac60214a047
- Weiss M., Baret F., Myneni R.B., Pragnère A., Knyazikhin Y. Investigation of a model inversion technique to estimate canopy biophysical variables from spectral and directional reflectance data. Agronomie, 2000, 20(1): 3-22 (doi: 10.1051/agro:2000105).
- Маевский П.Ф. Флора средней полосы европейской части России. М., 2014.
- Савин И.Ю., Докукин П.А., Вернюк Ю.И., Жоголев А.В. О влиянии засоренности на NDVI посевов ярового ячменя, определяемый по спутниковым данным MODIS. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2017, 14(3): 185-195 ( ).
- DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-3-185-195
- Verstraete M.M. Radiation transfer in plant canopies - transmission of direct solar radiation and the role of leaf orientation. Journal of Geophysical Research, 1987, 92(D9): 10985-10995 ( ).
- DOI: 10.1029/JD092iD09p10985
- Merotto A. Jr., Bredemeier C., Vidal R.A., Goulart I.C.G.R., Bortoli E.D., Anderson N.L. Reflectance indices as a diagnostic tool for weed control performed by multipurpose equipment in precision agriculture. Planta Daninha, 2012, 30(2): 437-447 ( ).
- DOI: 10.1590/S0100-83582012000200024
- Abouziena H.F., El-Saeid H.M., Amin A.A.E. Water loss by weeds: a review. International Journal of ChemTech Research, 2014, 7(01): 323-336.
- Zimdahl R.L. Fundamentals of weed science. Elsevier Inc., 2018 ( ).
- DOI: 10.1016/C2015-0-04331-3
Статья научная
