Исследование Земли из Космоса, 2023, № 5, стр. 71-84

Зависимость вегетации озимых культур от рельефа и почв на востоке Ставропольского края

В. В. Дорошенко *

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение “Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук”
Волгоград, Россия

* E-mail: doroshenko-vv@vfanc.ru

Поступила в редакцию 16.12.2022

Аннотация

Всего картографировано 7444 полей общей площадью 857.9 тыс. га на территории пяти восточных засушливых районов Ставропольского края. По состоянию на 2021 г. пашня занимает более 55% территории исследования и расположена преимущественно в западной ее части. Озимыми культурами занято 4693 поля общей площадью более 487 тыс. га (56.9% от общей площади полей). Картографирование контуров полей производилось на основе космоснимков “Sentinel-2” (“естественные цвета”). Расчет морфометрических характеристик полей производился на основе ЦМР “SRTM3”. Маска озимых культур за период 2011–2021 гг. и еженедельные композиты с данными о значении NDVI за весну (март–май) были получены с помощью сервиса “Вега-Science”. Площади выявленных по данным ДЗЗ полей сопоставимы с данными официальной статистики. Поля располагаются на землях с крутизной до 5°, преобладает крутизна 1–2° (около 90% общей площади). Большинство полей имеют преобладающую южную экспозицию, поля с северной экспозицией отсутствуют. На территории зоны исследования расположено 13 родов почв, преобладают каштановые глубокие почвы. Средний NDVI за март–май 2011–2021 гг. показывает наибольшие значения на полях, расположенных на луговых почвах, наименьшие значения NDVI наблюдаются на солонцах и солончаках. Выявлено, что значение NDVI снижается при увеличении размеров поля, оптимальный размер поля – до 150 га. Наибольшие значения NDVI выявлены на полях с крутизной 1–2°, южной экспозицией и луговыми, каштановыми и светло-каштановыми почвами. Проанализировано влияние годовых сумм осадков на значение NDVI.

Ключевые слова: Ставропольский край, морфометрический анализ, геоинформационный анализ, данные дистанционного зондирования, озимая пшеница

Список литературы

  1. Антонов С.А. Изменение агроклиматического районирования территории Ставропольского края для повышения продуктивности агроландшафтов // Изв. Оренбургского государственного аграрного университета. 2018. № 3(71). С. 8–11.10.25930/0erb-cm88 EDN XRTQZV.

  2. Берденгалиева А.Н., Берденгалиев Р.Н. Связь сезонной динамики озимой пшеницы и рельефа в подзоне южных черноземов Волгоградской области // Научно-агрономический журн. 2022. № 3(118). С. 49–56. EDN WLPXJN.

  3. Денисов П.В., Середа И.И., Трошко К.А. и др. Возможности и опыт оперативного дистанционного мониторинга состояния озимых культур на территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 2. С. 171–185. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-2-171-185. EDN CVLTGO.

  4. Денисова Е.В. Применение современных технологий при инвентаризации земель // Научно-агрономический журн. 2020. № 1(108). С. 10–14. EDN JIFEOC.

  5. Денисова Е.В. К вопросу учета орошаемых угодий Волгоградской области с применением методов дистанционного мониторинга // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2021. Т. 11. № 1. С. 113–128. https://doi.org/10.31774/2222-1816-2021-11-1-113-128. EDN TNVYAH.

  6. Зинченко В.Е., Лохманова О.И., Калиниченко В.П. и др. Космический мониторинг земель сельскохозяйственного назначения юга России // Исслед. Земли из космоса. 2013. № 3. С. 33. https://doi.org/10.7868/S0205961413030068.EDN QAXMFN.

  7. Комаров А.А., Ирмулатов Б.Р., Якушев В.В. и др. Использование данных дистанционного зондирования для управления продуктивностью пшеницы в условиях аридной зоны (на примере Северного Казахстана) // Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве: Материалы III Всероссийской научной конференции с международным участием, Санкт-Петербург, 16–17 сентября 2021 года. Санкт-Петербург: Агрофизический научно-исследовательский институт РАСХН. 2021. С. 51–55. EDN WCIJTY.

  8. Лупян Е.А., Середа И.И., Денисов П.В. и др. Дистанционный мониторинг состояния озимых культур зимой 2020–2021гг. на Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 1. С. 165–172. 10.21046/2070-7401-2021-18-1-165-172 EDN MFAITF.

  9. Письменная Е.В., Азарова М.Ю. Зависимость продуктивности озимой пшеницы от показателей NDVI в засушливой зоне Ставропольского края // Агропромышленные технологии Центральной России. 2021. № 1(19). С. 39–45https://doi.org/10.24888/2541-7835-2021-19-39-45. EDN CCUPAK.

  10. Середа И.И., Денисов П.В., Трошко К.А. и др. Уникальные условия развития озимых культур, наблюдаемые по данным спутникового мониторинга на европейской территории России в октябре 2020 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. С. 304–310. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-5-304-310 EDN AWYDOQ.

  11. Синельникова К.П. Пространственный анализ деградации агроландшафтов Донской гряды // Научно-агрономический журн. 2021. № 4(115). С. 30–34.10.34736/FNС.2021.115.4.005 EDN WAHUTS.

  12. Сторчак И.Г., Ерошенко Ф.В. Использование NDVI для оценки продуктивности озимой пшеницы в Ставропольском крае // Земледелие. 2014. № 7. С. 12–15. EDN RCQQIN.

  13. Тесленок К.С., Муштайкин А.П., Тесленок С.А. Изучение особенностей сельскохозяйственных угодий с использованием цифровых моделей рельефа // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2020. Т. 26. № 3. С. 221–228.

  14. Трошко К.А., Денисов П.В., Лупян Е.А. и др. Особенности состояния зерновых культур в регионах европейской части России и Сибири в июне 2021 г. по данным дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 3. С. 325–331. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-3-325-331. EDN KJNBSF.

  15. Трошко К.А., Денисов П.В., Дунаева Е.А. и др. Особенности развития озимых сельскохозяйственных культур на юге европейской части России весной 2022 г. по данным дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 261–267. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-2-261-267. EDN BJXOUW.

  16. Филина Я.А., Дунаева Е.А., Денисов П.В. Оценка состояния озимых зерновых культур по Республике Крым с помощью сервиса ВЕГА // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли: Материалы IX Международной научной конференции, Красноярск, 13–16 сентября 2022 года. Красноярск: Сибирский федеральный университет. 2022. С. 307–310. EDN RAINYE.

  17. Шинкаренко С.С., Бодрова В.Н., Сидорова Н.В. Влияние экспозиции склонов на сезонную динамику вегетационного индекса NDVI посевных площадей // Изв. Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2019. № 1(53). С. 96–105.https://doi.org/10.32786/2071-9485-2019-01-12. EDN RPZVDY.

  18. Юферев В.Г., Мелихова А.В., Балынова В.В. Геоинформационный анализ рельефа Кумо-Манычской впадины // Природные системы и ресурсы. 2022. Т. 12. № 2. С. 67–76. https://doi.org/10.15688/nsr.jvolsu.2022.2.9 EDN TDGQVF.

  19. Национальный атлас почв Российской Федерации. М.: Астрель: ACТ. 2011. 632 с.

  20. Chen Q., Laurin G.V., Battles J.J., Saah D. Integration of airborne lidar and vegetation types derived from aerial photography for mapping aboveground live biomass // Remote Sensing of Environment. 2012. V. 121. P. 108–117.

  21. Franch B., Vermote E., Becker-Reshef I., Claverie M., Huang J., Zhang J., Justice C., Sobrino J. Improving the timeliness of winter wheat production forecast in the United States of America, Ukraine and China using MODIS data and NCAR Growing Degree Day information // Remote Sensing of Environment. 2015. № 161. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.02.014

  22. Pan L., Xia H., Zhao X., Guo Y., Qin Y. Mapping Winter Crops Using a Phenology Algorithm, Time-Series Sentinel-2 and Landsat-7/8 Images, and Google Earth Engine // Remote Sens. 2021. V. 13. № 2510. https://doi.org/10.3390/rs13132510

Дополнительные материалы отсутствуют.