КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ ОПТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК АГРОФИТОЦЕНОЗОВ ПРИ ДИСТАНЦИОННОМ И КОНТАКТНО-СЕНСОРНОМ ИЗМЕРЕНИЯХ
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ИНСТИТУТА ВЫСОКИХ ТЕХНОЛОГИЙ
cетевое издание
ISSN 2949-4443

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ ОПТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК АГРОФИТОЦЕНОЗОВ ПРИ ДИСТАНЦИОННОМ И КОНТАКТНО-СЕНСОРНОМ ИЗМЕРЕНИЯХ

Линкина А.В.  

УДК 004.8: 504.06

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

В статье рассматривается корреляционная зависимость оптических характеристик агрофитоценозов, получаемых при дистанционном и контактно-сенсорном измерениях, от условий среды их произрастания и роли таких факторов как климат, рельеф, почвенный покров и доступность питательных элементов. Рассматриваются особенности спектрального анализа снимков высокого разрешения при расчете различных вегетационных индексов. Отмечаются особенности использования нормализованного разностного вегетационного индекса (NDVI) при моделировании агроландшафтов.

1. Адерихин В. В. Оценка влияния компонентов агроландшафта на формирование уро-жайности зерновых культур в засушливые годы / В. В. Адерихин, А. Ю. Кондауров, А. В. Линкина // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. – 2011. – № 4 (31). – С. 243-245.

2. Берников В. В. Возможности распараллеливания обработки изображений с помощью OpenCV и OpenMP / В. В. Берников, А. П. Преображенский, О. Н. Чопоров // Модели-рование, оптимизация и информационные технологии. – 2019. – Т. 7. – № 2 (25). – С. 110-126.

3. Использование NDVI для определения содержания азота в растениях озимой пшени-цы в условиях Ставропольского края / И. Г. Сторчак, И. В. Чернова, Ф. В. Ерошенко // АВУ. – 2019. – № 12 (191). Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-ndvi-dlya-opredeleniya-soderzhaniya-azota-v-rasteniyah-ozimoy-pshenitsy-v-usloviyah-stavropolskogo-kraya (дата обращения: 02.09.2022).

4. Клименко Ю. А. Адаптивная система управления для устранения несимметричности нагрузки фаз в трёхфазной сети 0,4 кв. / Ю. А. Клименко, А. П. Преображенский, О. Н. Чопоров // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2019. – Т. 7. – № 4 (27). – С. 9-10.

5. Корреляционные зависимости между вегетационными индексами, урожаем зерна и оптическими характеристиками листьев пшеницы при разном содержании в почве азота и густоте посева / В. П. Якушев, Е. В. Канаш, Д. В. Русаков и др. // С.-х. биол., Сельхозбиология, Ш биол, Сельхоз биол, Сельскохозяйственная биология, Сельско-хозяйственная биология. – 2022. – № 1. Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/korrelyatsionnye-zavisimosti-mezhdu-vegetatsionnymi-indeksami-urozhaem-zerna-i-opticheskimi-harakteristikami-listiev-pshenitsy-pri (дата об-ращения: 16.09.2022).

6. Линкина А. В Использование эколого-ландшафтной информации при кадастровой оценке земель / А. В. Линкина // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. – 2011. – № 3 (30). – С. 158-160.

7. Моделирование взаимодействия поляризованного лазерного излучения с листьями растений / Ю. Н. Кульчин, А. А. Сергеев, Ю. А. Зинин и др. // Квантовая электроника. – 2021. – Т. 51. – № 10. – С. 947-952

8. Пономарчук А. И. Дистанционное зондирование в картографии: практикум: учеб. По-собие / А. И. Пономарчук, Е. С. Черепанова, А. Н. Шихов. – Перм. гос. нац. исслед. ун-т. – Пермь. – 2013. – 100 с.

9. Применение искусственных нейронных сетей в задачах управления генетическим ал-горитмом / Д. А. Петросов и др. // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2019. – Т. 7. – № 4 (27). – С. 10-11.

10. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 8 сентября 2022 года N 2567-р «Об утверждении Стратегии развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года». Доступно по: Электрон-ный фонд нормативно-технической и нормативно-правовой информации Консорциу-ма «Кодекс» – Москва, 08.09.2022. – Доступно по: https://docs.cntd.ru/document/351735594?marker=6560IO (дата обращения: 22.09.2022).

11. Тимченко Е. В. Дифференциальные оптические методы контроля состояния расте-ний… Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук / Е. В. Тимченко. – Самара.: Самарский государственный аэрокосмический уни-верситет им. С. П. Королева., 2009. – 117 с.

12. Формирование базы данных оптических характеристик посевов для выделения зон управления на основе дистанционного зондирования / Д. А. Матвеенко и др. // Земле-делие. – 2021. – № 6. Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-bazy-dannyh-opticheskih-harakteristik-posevov-dlya-vydeleniya-zon-upravleniya-na-osnove-distantsionnogo-zondirovaniya

Линкина Анна Вячеславовна

Email: anna-linkina@rambler.ru

Воронежский институт высоких технологий

Воронеж, Россия

Ключевые слова: индекс отражения, спектральные характеристики, вегетационные индексы, NDVI, корреляционная зависимость, дистанционное зондирование, прецизионное (точное) земледелие

Для цитирования: Линкина А.В. , КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ ОПТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК АГРОФИТОЦЕНОЗОВ ПРИ ДИСТАНЦИОННОМ И КОНТАКТНО-СЕНСОРНОМ ИЗМЕРЕНИЯХ. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022;16(3). Доступно по: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=44

72

Полный текст статьи в PDF

Опубликована 30.09.2022