zhrosЗерновое хозяйство РоссииGrain Economy of Russia2079-87252079-8733Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Аграрный научный центр "Донской»10.31367/2079-8725-2025-100-5-90-97zhros-3236Research ArticleОБЩЕЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ И РАСТЕНИЕВОДСТВОGENERAL AGRICULTURE AND PLANT BREEDINGЦифровое сопровождение агротехнологий в земледелии Южного УралаDigital support of agrotechnologies in the Southern Urals’ agriculturehttps://orcid.org/0000-0002-5883-349XГуляновЮ. А.GulyanovYu. A.

доктор сельскохозяйственных наук, профессор, ведущий научный сотрудник

отдел степеведения и природопользования

460000; ул. Пионерская, д. 11; Оренбург

e-mail: orensteppe@mail.ru

Doctor of Agricultural Sciences, professor, leading researcher

department of steppe studies and nature management

460000; Pionerskaya Str. 1; Orenburg

e-mail: orensteppe@mail.ru

iury.gulynov@yandex.ruИнститут степи Уральского отделения Российской академии наук – обособленное структурное подразделение Оренбургского федерального исследовательского центра Уральского отделения Российской академии наукРоссияThe Institute of Steppe of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences – a separate structural subdivision of the Orenburg Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of SciencesRussian Federation2025091120251759097Copyright © Гулянов Ю.А., 20252025Гулянов Ю.А.Gulyanov Y.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.zhros.online/jour/article/view/3236

   Исследования проведены в 2019–2024 гг. в посевах озимой и яровой пшеницы, озимой ржи, ячменя, подсолнечника, кукурузы и сои в Центральной почвенно-климатической зоне Оренбургской области с целью выявления эффективности цифровых методов в управлении продуктивностью полевых культур.

   Цифровой мониторинг развития биологической массы осуществляли посредством нормализованного разностного вегетационного индекса (NDVI) на основе данных ДЗЗ и наземного сканирования ручным сенсором. Площадь ассимиляционной поверхности растений определяли весовым методом. При обработке цифрового материала использовали общепринятые методы статистического анализа. Метеорологические условия соответствовали свойственной региону засушливости климата, определяемой повышенными ресурсами тепла и ограниченным атмосферным увлажнением. При сумме активных (выше 10 oC) температур 3402 oC и 232 мм осадков в среднем за период исследований ГТК Селянинова составил 0,69 единицы. Выявлена высокая внутрипольная гетерогенность биомассы растений, сопровождающаяся пространственной вариабельностью урожайности и снижением валовых сборов. Определена приемлемость цифровых методов ее выражения в виде мозаичности NDVI. Выявлена сильная связь его величины с площадью ассимиляционной поверхности (r = 0,86–0,89) и урожайностью полевых культур (r = 0,79–0,83) по элементарным участкам поля. Обоснована перспективность формирования зональной (региональной) базы оптимальных величин NDVI, характерных для высокопродуктивных (эталонных) посевов, и практическая целесообразность их использования при реализации корректирующих агроприемов в технологиях точного (цифрового) земледелия. На черноземах южных Оренбургской области при дискретном внесении минеральных удобрений установлено повышение средней по полю яровой пшеницы величины NDVI с 0,64 до 0,79 единицы, снижение пространственной вариабельности биомассы и повышение урожайности зерна на 0,32 т/га, или 22,6 %, по сравнению с внесением всей нормы удобрений сплошным способом в один прием.

   The study was conducted among winter and spring wheat, winter rye, barley, sunflower, maize and soybean in the Central soil and climate zone of the Orenburg region in 2019–2024 to identify the efficiency of digital methods in managing the productivity of field crops.

   Digital monitoring of the development of biological mass was carried out using the normalized difference vegetation index (NDVI) based on remote sensing Earth data (RS) and ground scanning with a hand-held sensor. The area of the assimilation surface of plants was determined by the weight method. When processing the digital material, there were used generally accepted methods of statistical analysis. The weather conditions corresponded to the aridity of the climate typical for the region, with increased heat resources and limited air moisture. With the sum of active (above 10 oC) temperatures of 3402 oC and 232 mm of precipitation, on average, Selyaninov HHC was 0.69 units during the study period. There has been established high intra-field heterogeneity of plant biomass, accompanied by spatial variability of productivity and gross harvests’ decrease. There has been determined acceptability of digital methods for expressing it in the form of NDVI mosaic. There has been identified a strong correlation between its value and the assimilation surface area (r = 0.86–0.89) and productivity of field crops (r = 0.79–0.83) according to elementary field plots. There have been substantiated prospects for forming a zonal (regional) base of optimal NDVI values characteristic of highly productive (reference) crops and the practical feasibility of their use in corrective agricultural practices in precision (digital) farming technologies. On the southern blackearth of the Orenburg region, with discrete application of mineral fertilizers, there has been found an increase from 0.64 to 0.79 units in the mean NDVI value in the spring wheat field, a decrease in the spatial variability of biomass and an increase in grain productivity by 0.32 t/ha or 22.6 % in comparison with the application of the entire fertilizer rate in a continuous manner in one go.

степная зона Россииполевые культурыпространственная гетерогенность биомассыNDVIДЗЗточное (цифровое) земледелиеsteppe part of Russiafield cropsspatial heterogeneity of biomassNDVIremote sensing (RS)precision (digital) agricultureРабота выполнена в рамках государственного задания по теме № ГР АААА-А21-121011190016-1 «Проблемы степного природопользования в условиях современных вызовов: оптимизация взаимодействия природных и социально-экономических систем»The work was carried out as part of the state assignment on the topic No. GR AAAA-A21-121011190016-1 "Problems of steppe nature management in the context of modern challenges: optimization of the interaction between natural and socio-economic systems"ReferencesГулянов Ю. А., Поляков Д. Г. Зависимость фитометрических параметров полевых агроценозов от агрофизических показателей почвы // Таврический вестник аграрной науки. 2023. № 1(33). С. 19–33. DOI: 10.5281/zenodo.7898389Gulyanov Yu.A., Polyakov D.G. Zavisimost' fitometricheskikh parametrov polevykh agrotsenozov ot agrofizicheskikh pokazatelei pochvy [Dependence of phytometric parameters of field agrocenoses on agrophysical soil indicators] // Tavricheskii vestnik agrarnoi nauki. 2023. № 1(33). S. 19–33. DOI: 10.5281/zenodo.7898389Ерошенко Ф. В., Барталев С. А., Кулинцев В. В., Сторчак И. Г., Шестакова Е. О., Симатин Т. В. Возможности региональной оценки качества зерна озимой пшеницы на основе спутниковых данных дистанционного зондирования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14, № 7. С. 153–165. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-7-153-165Eroshenko F. V., Bartalev S. A., Kulintsev V. V., Storchak I. G., Shestakova E. O., Simatin T. V. Vozmozhnosti regional'noi otsenki kachestva zerna ozimoi pshenitsy na osnove sputnikovykh dannykh distantsionnogo zondirovaniya [Opportunities of regional estimation of winter wheat grain quality based on satellite remote sensing data] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2017. T. 14, № 7. S. 153–165. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-7-153-165Зубарев Ю. Н., Фомин Д. С., Новикова Т. В., Полякова С. С., Фомин Д. С. Применение данных дистанционного зондирования Земли с элементами точного земледелия при возделывании бобово-злаковых смесей с разным соотношением компонентов // Пермский аграрный вестник. 2023. № 1(41). С. 20–28. DOI: 10.47737/2307-2873_2023_41_20Zubarev Yu. N., Fomin D. S., Novikova T. V., Polyakova S. S., Fomin D. S. Primenenie dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli s elementami tochnogo zemledeliya pri vozdelyvanii bobovo-zlakovykh smesei s raznym sootnosheniem komponentov [Application of remote sensing Earth data with elements of precision farming in the cultivation of legume-cereal mixtures with different ratios of components] // Permskii agrarnyi vestnik. 2023. № 1(41). S. 20–28. DOI: 10.47737/2307-2873_2023_41_20Кирюшин В. И. Организация территориального и внутрихозяйственного землеустройства на ландшафтно-экологической основе // Достижения науки и техники АПК. 2024. Т. 38, № 5. С. 4–9. DOI: 10.53859/02352451_2024_38_5_4Kiryushin V. I. Organizatsiya territorial'nogo i vnutrikhozyaistvennogo zemleustroistva na landshaftno-ekologicheskoi osnove [Organization of territorial and intra-agricultural management on a landscape-ecological basis] // Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2024. T. 38, № 5. S. 4–9. DOI: 10.53859/02352451_2024_38_5_4Кремнева О. Ю., Костенко И. А., Пачкин А. А., Данилов Р. Ю., Пономарев А. В., Ким Ю. С. Картирование распространения и развития фитопатогенов на пшенице и ячмене с использованием NextGIS // Зерновое хозяйство России. 2020. № 3. С. 61–66. DOI: 10.31367/2079-8725-2020-69-3-61-66Kremneva O. Yu., Kostenko I. A., Pachkin A. A., Danilov R. Yu., Ponomarev A. V., Kim Yu. S. Kartirovanie rasprostraneniya i razvitiya fitopatogenov na pshenitse i yachmene s ispol'zovaniem NextGIS [Mapping the spread and development of phytopathogens on wheat and barley using NextGIS] // Zernovoe khozyaistvo Rossii. 2020. № 3. S. 61–66. DOI: 10.31367/2079-8725-2020-69-3-61-66Попович В. В., Дунаева Е. А. Мониторинг и прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур по данным ДЗЗ на уровне районов Республики Крым // Таврический вестник аграрной науки. 2024. № 2 (38). С. 140–152. DOI: 10.5281/zenodo.12200306Popovich V. V., Dunaeva E. A. Monitoring i prognozirovanie urozhainosti sel'skokhozyaistvennykh kul'tur po dannym DZZ na urovne raionov Respubliki Krym [Monitoring and forecasting of agricultural crop productivity based on remote sensing data at the districts of the Republic of Crimea] // Tavricheskii vestnik agrarnoi nauki. 2024. № 2 (38). S. 140–152. DOI: 10.5281/zenodo.12200306Шпанев А. М., Смук В. В. Эффективность дифференцированного применения гербицидов в посевах озимой пшеницы // Российская сельскохозяйственная наука. 2020. № 4. С. 25–27. DOI: 10.31857/S2500262720040067Shpanev A. M., Smuk V. V. Effektivnost' differentsirovannogo primeneniya gerbitsidov v posevakh ozimoi pshenitsy [Efficiency of differentiated use of herbicides in winter wheat crops] // Rossiiskaya sel'skokhozyaistvennaya nauka. 2020. № 4. S. 25–27. DOI: 10.31857/S2500262720040067Якушев В. П., Канаш Е. В., Якушев В. В., Матвеенко Д. А., Русаков Д. В., Блохина С. Ю., Петрушин А. В., Митрофанов Е. П. Новые возможности автоматизации процесса обнаружения внутрипольной неоднородности по гиперспектральным снимкам и оптическим критериям // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16, № 3. С. 24–32. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-24-32Yakushev V. P., Kanash E. V., Yakushev V. V., Matveenko D. A., Rusakov D. V., Blokhina S. Yu., Petrushin A. V., Mitrofanov E. P. Novye vozmozhnosti avtomatizatsii protsessa obnaruzheniya vnutripol'noi neodnorodnosti po giperspektral'nym snimkam i opticheskim kriteriyam [New possibilities for automating the process of detecting in-field heterogeneity using hyperspectral images and optical criteria] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2019. T. 16, № 3. S. 24–32. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-24-32Acar E., Altun M. Classification of the agricultural crops using Landsat-8 NDVI parameters by support vector machine // Balkan journal of electrical and computer engineering. 2021. Vol. 9(1). P. 78–82. DOI: 10.17694/bajece.863147Acar E., Altun M. Classification of the agricultural crops using Landsat-8 NDVI parameters by support vector machine // Balkan journal of electrical and computer engineering. 2021. Vol. 9(1). P. 78–82. DOI: 10.17694/bajece.863147Zhai W., Cheng Q., Duan F., Huang X., Chen Z. Remote sensing-based analysis of yield and water-fertilizer use efficiency in winter wheat management // Agricultural Water Management. 2025. Vol. 11, Article number: 109390. DOI: 10.1016/j.agwat.2025.109390Zhai W., Cheng Q., Duan F., Huang X., Chen Z. Remote sensing-based analysis of yield and water-fertilizer use efficiency in winter wheat management // Agricultural Water Management. 2025. Vol. 11, Article number: 109390. DOI: 10.1016/j.agwat.2025.109390

The authors declare that there are no conflicts of interest present.