CC BY
72
11. Kruzhilin, I.P. Water-Saving technology of drip irrigated aerobic rice [Водосберегаю-щая технология возделывания аэробного риса при капельном орошении] [Текст]/ Kruzhilin, I.P., Doubenok, N.N., Abdou, N.M., Ganiv, M.A., Melikhov, V.V., Bolotin, A.G., Rodin, K.A.// Известия ТСХА. - 2015. - № 3. - С 47-56.
Reference
1. Agarkov, V. D. Agrotehnicheskie trebovaniya i normativy v risovodstve [Tekst]/ V. D. Agarkov, A. Ch. Udzhuhu, E. M. Haritonov. - Krasnodar: VNII risa, 2006. - 96 s.
2. Velichko, E. B. Poliv risa bez zatopleniya [Tekst]/ E. B. Velichko, K. P. Shumakova. -M.: Kolos, 1972. - 88 s.
3. Velichko, E. B. Racional'noe ispol'zovanie vody pri vozdelyvanii risa [Tekst] / E. B. Velichko. - Krasnodar, 1965. - 196 s.
4. Vozdelyvanie risa pri periodicheskih polivah na zemlyah OOO Agrokompleks "Priku-banskij" Krasnodarskogo kraya [Tekst]/ M. A. Ganiev, I. P. Kruzhilin, N. V. Kuznecova, K. A. Rodin // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrarnogo universitetskogo kompleksa: nauka i vysshee profession-al'noe obrazovanie. - 2013. - №4 (32). - S. 29-32.
5. Dospehov, B. A. Metodika polevogo opyta (s osnovami statisticheskoj obrabotki rezul'tatov issledovanij). - 5-e izd., dop. i pererab. [Tekst]/ B. A. Dospehov. - M.: Agropromizdat, 1985. - 351 s.
6. Pleshakov, V. N. Metodika polevogo opyta v usloviyah orosheniya [Tekst]/ V. N. Ple-shakov. - Volgograd: Rekomendacii VNIIOZ, 1983. - 149 s.
7. Ris toleranten k sposobam orosheniya [Tekst]/ M. A. Ganiev, I. P. Kruzhilin, N. V. Kuz-necova, K. A. Rodin// Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrarnogo universitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie. - 2015. - №3 (39). - S. 29-32.
8. Ris v Uzbekistane [Tekst]/ V. F. Schupakovskij, A. V. Nesterov, N. P. Sborschikova, K. I. Konovalov, U. Mulladzhanov. - Tashkent: Izd-vo Uzbekistan, 1966. - 152 s.
9. Filin, V. I. Spravochnaya kniga po rastenievodstvu s osnovami programmirovaniya urozhaya [Tekst]/ V. I. Filin. - Volgograd: VGSXA, 1994. - 274 s.
10. He, H. B. Rice root system spatial distribution characteristics at flowering stage and grain yield under plastic mulching drip irrigation [Tekst]/ H. B. He, R. Yang, L. Chen, H. Fan, X. Wang, S. Y. Wang, H.W. Cheng, F. Y. Ma// Journal of Animal & Plant Sciences. - 2014. - Vol. 24(1). - P. 290-301.
11. Kruzhilin, I.P. Water-Saving technology of drip irrigated aerobic rice [Vodosberegay-uschaya tehnologiya vozdelyvaniya a]robnogo risa pri kapel'nom oroshenii] [Tekst]/ Kruzhilin, I.P., Doubenok, N.N., Abdou, N.M., Ganiv, M.A., Melikhov, V.V., Bolotin, A.G., Rodin, K.A.// Izvestiya TSXA. - 2015. - № 3. - S. 47-56.
E-mail: [email protected].
УДК 634.93:521
ОЦЕНКА ЛЕСИСТОСТИ АГРОЛАНДШАФТОВ ЮГА ПРИВОЛЖСКОЙ ВОЗВЫШЕННОСТИ ПО ДАННЫМ NDVI
ASSESSMENT OF WOODINESS IN AGROLANDSCAPES OF THE SOUTHERN VOLGA UPLAND ACCORDING TO NDVI
А. С. Рулев, доктор сельскохозяйственных наук, член-корреспондент РАН О. Ю. Кошелева, кандидат сельскохозяйственных наук С. С. Шинкаренко, кандидат сельскохозяйственных наук
A. S. Rulev, O. Yu. Kosheleva, S. S. Shinkarenko
Федеральный научный центр агроэкологии, мелиорации и защитного лесоразведения РАН,
г. Волгоград
Federal Research Centre ofAgroecology, amelioration and protective afforestation RAS,
Volgograd
В статье рассмотрена возможность применения NDVI для инвентаризации лесных насаждений в ландшафтах малолесных регионов юго-востока европейской части России. Исследования проводились на тестовом полигоне, в качестве которого был выбран водосбор реки
Добринка, расположенный в пределах юга Приволжской возвышенности Волгоградской области. Работы по визуальному дешифрированию и расчету NDVI проводились по космическому снимку высокого разрешения Landsat 8, дата съемки - сентябрь 2014 года. Для оценки точности данных NDVI были построены изолинейные карты естественной, искусственной и общей лесистости территории тестового полигона, с которыми сравнивалась изолинейная карта распределения значений NDVI. Сопряженный анализ изолинейных карт позволил визуально выявить совпадение контуров общей лесистости территории и NDVI. При уровне точности в 0,68, установленном для инвентаризации, проводимой с использованием аэрокосмической информации, использование индекса NDVI для оценки закономерностей пространственного распределения лесных насаждений вполне правомерно. Установлено, что в процессе использования NDVI происходит четкое разделение территории на два ареала, соответствующих облесенным (естественные лесные массивы в пойме) и малооблесенным землям (агроландшафты).
The article considers the possibility of NDVI application for forest plantings inventory in agrolandscapes of low-forest regions of southeast of European part of Russia. Research was conducted on a test ground in the reservoir of the Dobrinkа river located within the south of Volga upland of Volgograd region. Works on a visual interpretation and calculation of NDVI were carried out on a high-resolution space image Landsat 8, date of shooting - September 2014. For the evaluation of the accuracy of NDVI data the isoline maps of natural, planted and total woodiness of the test ground territory were developed to which the isoline map of distribution of NDVI values was compared. The interfaced analysis of the isoline maps provided the visual coincidence of contours of the total woodiness of the territory and NDVI. At the accuracy level determined for the inventory carried out with use of remote sensing information in 0,68, use of the NDVI index for the evaluation of regularities of spatial distribution of forest plantings quite legally. It is determined that while using NDVI the accurate split of the territory into two areas corresponding to forested (natural forest aseas) and low-forest lands (agrolandscapes) occurs.
Ключевые слова: агроландшафт, защитные лесные насаждения, лесистость, космический снимок, дешифрирование, нормализованный разностный вегетационный индекс NDVI, изолинейное картографирование.
Key words: agrolandscape, protective forest plantings, woodiness, satellite image, interpretation, normalized difference vegetation index NDVI, isoline mapping.
Работа выполнена по теме Государственного задания № 0713-2014-0021 «Теоретическое и геоинформационное моделирование, мониторинг и прогноз процессов деградации и опустынивания ландшафтов в потенциально неустойчивых переходных природных зонах (зональных экотонах)» ФНЦ агроэкологии РАН
Введение. Проведение инвентаризации лесного фонда малолесных регионов нашей страны, к которым относится и юг Приволжской возвышенности, всегда было сопряжено с определенными трудностями, которые были обусловлены фрагментарностью древесной растительности и её многокомпонентностью. Последнее вызвано значительной долей в общей площади, занимаемой древесно-кустарниковой растительностью, защитных лесных насаждений - полезащитных, приовражных, прибалочных и т.д., формирующих, в свою очередь, агролесомелиоративный фонд южных регионов. В целом, лесные насаждения, будь то естественные лесные массивы или защитные лесные полосы, образуют экологический каркас агротерритории, в которую, по сути, превратился юг Приволжской возвышенности с высокой долей распаханных земель и пастбищных угодий. Актуальные данные об этом защитном каркасе необходимы для разработки современных планов адаптивно-ландшафтного обустройства конкретных территорий на региональном и локальном уровнях. В настоящее время только космические снимки, обрабатываемые современными геоинформационными системами и со-
ставляемые на их основе картографические изображения, могут дать целостное представление о закономерностях пространственного размещения лесного и агролесомелиоративного фондов страны.
Цель нашего исследования - рассмотрение вопроса о возможности использования вегетационного индекса NDVI, коррелирующего с запасами растительной биомассы [4, 10], для установления общей лесистости территории и выявления закономерностей пространственного размещения лесных насаждений в ландшафтах малолесных регионов. Для выполнения поставленной цели были проделаны работы по визуальному контурному дешифрированию естественной и искусственной лесистости для территории, выбранной в качестве тестового полигона, а затем для этой же территории рассчитаны значения NDVI. Для сопоставимости результатов, данные, полученные обоими методами, были представлены в виде изолинейных карт одного масштаба. Изолинейные карты дают возможность снимать количественную информацию в любой точке с детальностью, обусловленной разрешением базового космического изображения, и вычислять математико-статистические показатели с необходимой точностью. Кроме того, изолинейные карты дают представление об абстрактном «рельефе» явления, на них хорошо читаются максимумы и минимумы распределения, их удобно коррелировать с другими изолинейными картами [1].
Материалы и методы. Экспериментальная часть исследования была проведена с использованием космоснимка Landsat 8 высокого разрешения (сентябрь 2014 года) с покрытием облаками < 1 %. NDVI изменяется в пределах от -1 до +1 и подчеркивает контраст обнаженных пород и почв с зеленой растительностью, позволяет разделить разные типы растительности. Так, для водных объектов он принимает отрицательные значения; для почв, грунтов, сухой растительности близок к нулю; максимальные значения характерны для вегетирующей растительности и разные - для различных состояний растительного покрова. Значения индекса возрастают с развитием зеленой биомассы и уменьшаются с её усыханием. В то же время одни и те же значения вегетационного индекса могут соответствовать экологически различным категориям естественной и культурной растительности [3, 4], что составляет основную трудность использования NDVI для установления особенностей пространственного размещения лесных насаждений. Для минимализации погрешностей в оценке древесно-кустарниковой растительности, которая являлась основным объектом изучения, был выбран сентябрьский снимок из-за преимущественного прекращения вегетации травянистой растительности на сельскохозяйственных угодьях (сбор урожая, сенокошение).
На первом этапе по результатам визуального дешифрирования были составлены изолинейные карты лесистости тестового полигона: естественной (пойменные, нагорные и байрачные леса), искусственной (полезащитные и прибалочные лесные полосы, озеленительные насаждения населенных пунктов) и общей лесистости водосбора. Для этого на космоснимке поднимались все лесные насаждения, которые предполагалось учесть при оценке лесистости, - естественные байрачные и пойменные леса, искусственные полезащитные и прибалочные лесные полосы и т.д. Затем на космоснимок накладывалась квадратная сетка (в данном случае - из 28 квадратов, площадь квадрата - 40 км2). Внутри каждого квадрата сетки определялась площадь древесно-кустарниковой растительности. Полученные цифры делились на площадь квадрата и таким образом для каждого из них вычислялся показатель лесистости, т.е. площадь насаждений (в км2) на 1 км2. Для удобства показатель км2/км2 переводился в процентное значение.
Следующий этап заключался в создании изолинейной карты распределения вегетационного индекса NDVI. Для этого проводилась операция синтезирования исходного зонального снимка Landsat 8 в снимок с ложной цветопередачей для лучшего раз-
34
деления объектов: исходные спектральные зоны (красная, зеленая и ближняя инфракрасная) окрашивались соответственно зеленым, синим и красным цветами, в результате чего на итоговом снимке растительность изображалась красным цветом, обнаженные поверхности - серо-голубым, водные поверхности - черным цветом [4]. Затем создавалось индексное изображение на основе расчета нормализованного разностного вегетационного индекса NDVI, который определяется по формуле:
NDVI = (NIR-RED)/(NIR+RED), (1)
где RED и NIR - спектральные яркости в красном и ближнем инфракрасном диапазоне соответственно [4].
В центрах квадратов регулярной сетки, которая использовалась для составления изолинейной карты лесистости, определялись уже средневзвешенные значения NDVI, по которым, в свою очередь, строилась изолинейная карта распределения вегетационного индекса.
Результаты и обсуждение. В качестве тестового полигона был выбран водосборный бассейн реки Добринка, расположенный в Жирновском районе Волгоградской области. Река Добринка является левым притоком реки Медведицы, принадлежит к бассейну Дона. Длина реки составляет около 36 км, площадь водосборного бассейна -455,3 км2. В пределах данного водосбора еще сохранились фрагменты естественных лесных массивов пойменных, байрачных и нагорных лесов, а также представлена система полезащитных лесных насаждений на сельскохозяйственных угодьях.
Анализ каждой из карт лесистости, составленных для тестового полигона, позволяет четко выделить ареалы-максимумы и ареалы-минимумы лесистости. На карте естественной лесистости выделяются 2 ареала с максимальной лесистостью (более 1015 %). Первый ареал-максимум локализован в устьевой части реки Добринка, в месте впадения её в основной водоток Медведицы. Здесь естественная древесная растительность представлена пойменными лесными массивами из дуба черешчатого, осины (Populus tremula), ольхи черной (Alnus glutinosa). Также встречаются тополь серебристый (Populus alba) и черный (P. nigra), вяз гладкий (Ulmus laevis), ива белая (Salix alba), из кустарников обычны бересклет бородавчатый (Euonymus verrucosa), ежевика (Rubus caesius), тёрн (Prunus spinosa) и другие [7]. Второй ареал-максимум приурочен к верховьям балки Тетеревятка. Высокая лесистость на данном участке достигается за счет расположенных здесь байрачных (лес Яминный, лес Широкий, урочище Широкий Буерак) и нагорных дубрав. Средняя часть бассейна Добринки характеризуется самыми низкими значениями лесистости (менее 2 %).
Для большей части водосбора Добринки характерны низкие показатели искусственной лесистости - от 2 до 5 %, не отмечены какие-либо сильные перепады данного показателя. Самые низкие значения искусственной лесистости отмечены в верховье балки Тетеревятка, однако для данной территории характерны высокие показатели естественной лесистости. В силу данного обстоятельства, восточная часть водосборного бассейна характеризуется высокой общей лесистостью (более 15 %).
Два ареала-максимума общей лесистости приурочены к пойменным и плакор-ным местам произрастания крупных лесных массивов, выделяется малооблесенный «центр». В целом, карта общей лесистости повторяет контуры карты естественной лесистости, то есть общую лесистость на рассматриваемой территории формируют преимущественно леса естественного происхождения: пойменные леса Медведицы в устьевой части водосбора и нагорные дубравы и байрачные леса в верховьях водосборного бассейна. Защитные лесные насаждения по границам полей не представляют собой за-
вершенную агролесомелиоративную систему, прибалочные и приовражные лесные полосы практически отсутствуют, таким образом, искусственные насаждения вносят незначительный вклад в общую лесистость ключевого участка. Все же совсем не учитывать их мы не можем, тем более, что расположены защитные лесные насаждения непосредственно на землях сельскохозяйственного назначения, формирующих агроланд-шафт. Поэтому в дальнейшем анализе будем использовать карту общей лесистости, учитывающей показатели как естественной, так и искусственной лесистости [6].
Сопряженный анализ изолинейных карт общей лесистости и распределения NDVI позволил установить относительное совпадение отдельных контуров лесистости и Ж>У1 (рисунок 1).
Лесистость, %
-0,15- Значения NDVI
0 2 5 10 15 более
Рисунок 1 - Сопоставление изолинейной карты лесистости, составленной по результатам визуального дешифрирования, и изолинейной карты распределения NDVI
В первую очередь, максимальные показатели лесистости (> 10 %) и NDVI (>0,25) отмечаются в западной части тестового полигона, что соответствует пойменному экото-пу в месте впадения Добринки в Медведицу и на севере тестового полигона - месте локализации нагорного лесного массива Широкий Буерак и байрачных лесков урочищ До-бринские Вершины, Синяя гора, балок Крутые Ясли, Долгая и других. Также обращает на себя внимание область совпадения низких показателей лесистости (0-5 %) и NDVI (0-0,15), характерная для центральной части полигона, что обусловлено сосредоточием здесь основного массива сельскохозяйственных угодий и приуроченных к ним защитных лесных насаждений.
Визуальный анализ изолинейных карт лесистости и распределения NDVI показал, что наряду с достаточно четким совпадением отдельных контуров, также есть и явные несовпадения. Так, восточная часть тестового полигона с высокими показателями лесистости (> 15 %), которые обеспечивают густо облесенные верховья балки Тетеревятка и несколько довольно крупных массивов нагорных дубрав, согласно изолинейной карте распределения NDVI, имеет небольшие значения вегетационного индекса (от 0,1 до 0,25). Это обстоятельство обусловлено, скорее всего, вклиниванием в эту часть водосбора сельскохозяйственных полей, которые на итоговой изолинейной карте распределения NDVI снивелировали данный показатель, за счет чего лесные массивы не дали того ярко выраженного ареал-максимума, который отчетливо виден на карте лесистости.
В целом, наше исследование подтверждает выводы [2, 8, 9, 11] о том, что NDVI, рассчитанный по космоснимкам Landsat 8, хорошо зарекомендовал себя в регионах с большим количеством вегетирующей растительности, будь то лесные районы или высокопродуктивные пастбища.
Связь значений NDVI и лесистости представлена на рисунке 2.
Анализ графика показывает, что все данные локализуются в двух четко выраженных областях:
- ареал с низкой лесистостью (<5 %) и значениями NDVI в диапазоне 0,100,16, который соответствует землям сельскохозяйственного назначения, в том числе и полям с оголенной почвой (условное название ареала «Агроландшафты»);
- ареал с высокой лесистостью (>10 %) и значениями NDVI в диапазоне 0,20,35, который соответствует естественным лесным массивам (условное название ареала «Естественные лесные массивы»).
35 30 ^ 25 20
л н
о О
н о
к
о
15 10
5
У
Естественные • • о/ \
лесные массивы/ / 1
/ У • . /
V* •
-----^
Агро л ан дшафты
0,05
0,1 0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0.4
КГ) VI
Рисунок 2 - Распределение значений NDVI и лесистости ландшафтов тестового полигона «Добринка»
Связь лесистости и NDVI аппроксимируется экспоненциальной функцией с коэффициентом детерминации 0,56:
у = 1,0151е10,081х, R2 = 0,5605 (2)
где у - лесистость ландшафта; х - NDVI; Я2 - коэффициент детерминации [5].
Вышеизложенное подтверждает возможности применения NDVI в случае контраста открытого почвенного покрова и зеленой растительности, который имеет место на огромных площадях малолесных регионов нашей страны.
Заключение. Считаем, что использование индекса NDVI при проведении инвентаризации лесного фонда в малолесных регионах юго-востока европейской части России вполне оправдано, однако существует ряд факторов, однозначно влияющих на качество получаемой с помощью М0"У! информации. К ним относятся, в частности, качество исходного снимка, сезон и масштаб съемки, опытность дешифровщика и т.д. Поэтому предлагать внедрение индекса N□""1 в практику лесоустройства и инвентаризации лесов в малолесных регионах России возможно только с определенными допущениями, например, необходимостью контроля получаемых данных экспертной группой.
Между тем, процедура картографирования лесистости агроландшафтов с применением индекса N□"1 позволит в кратчайшие сроки без финансовых затрат на рекогносцировочные выезды провести предварительную оценку агролесомелиоративной обустроенности и защищенности территории как на региональном, так и на локальном уровнях. Применение данного метода в перспективе позволит отслеживать динамику
деградации или уничтожения естественной и искусственной растительности, контролировать ход лесовосстановительных работ, тем самым закладывая основу системы экологического мониторинга сельскохозяйственных земель.
Библиографический список
1. Берлянт, А. М. Картография [Текст]/ А. М. Берлянт. - М.: КДУ, 2011. - 464 с.
2. Заугольнова, Л. Б. Методические подходы к экологической оценке лесного покрова в бассейне малой реки [Текст]/ Л. Б. Заугольнова, Т. Ю. Браславская. - М.: Товарищество научных изданий КМК, 2010. - 383 с.
3. Капралов, Е. Г. Геоинформатика [Текст]/ Е. Г. Капралов, А. В. Кошкарев, В. С. Ти-кунов. - М.: Издательский центр «Академия», 2005. - 480 с.
4. Книжников, Ю. Ф. Аэрокосмические методы географических исследований [Текст]/ Ю. Ф. Книжников, В. И. Кравцова, О. В. Тутубалина. - М.: Издательский центр «Академия», 2004. - 336 с.
5. Кошелева, О. Ю. Использование NDVI для картографирования лесистости агроле-соландшафтов [Текст]/ О. Ю. Кошелева, С. С. Шинкаренко // Экология, экономика, информатика. Сборник статей: в 3 т. - Ростов-на-Дону: Издательство Южного федерального университета, 2015. - Т. 3: Геоинформационные технологии и космический мониторинг. - С. 262-266.
6. Кошелева, О. Ю. Роль картографирования лесистости в системе адаптивно-ландшафтного обустройства водосборов [Текст]/ О. Ю. Кошелева // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 11. Естественные науки. - 2015. - № 1 (11). - С. 92-99.
7. Краеведение: биологическое и ландшафтное разнообразие природы Волгоградской области [Текст]/ В. А. Сагалаев, А. Н. Сажин, В. М. Кретинин, А. С. Рулев, В. Ф. Чернобай. -М.: Глобус, 2008. - 272 с.
8. Сухих, В. И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве [Текст]/ В. И. Сухих. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. - 392 с.
9. Dandan X., Xulin G. Compare NDVI extracted from Landsat 8 imagery with that from Landsat 7 imagery // American Journal of Remote Sensing. 2014. - Vol. 2. - No. 2. - P. 10-14.
10. Lyon J. G., Yuan D., Lunetta R. S., Elvidge C. D. A change detection experiment using vegetation indices // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 1998. - Vol. 64. - No 2. - P. 143-150.
11. Viña A., Gitelson A. A., Nguy-Robertson A. L., Peng Y. Comparison of different vegetation indices for the remote assessment of green leaf area index of crops // Remote Sensing of Environment. 2011. - No 115. - P. 3468-3478.
References
1. Berlyant, A. M. Kartografiya [Tekst]/ A. M. Berlyant. - M.: KDU, 2011. - 464 s.
2. Zaugol'nova, L. B. Metodicheskie podhody k ]kologicheskoj ocenke lesnogo pokrova v bassejne maloj reki [Tekst]/ L. B. Zaugol'nova, T. Yu. Braslavskaya. - M.: Tovarischestvo nauchnyh izdanij KMK, 2010. - 383 s.
3. Kapralov, E. G. Geoinformatika [Tekst]/ E. G. Kapralov, A. V. Koshkarev, V. S. Tikunov. - M.: Izdatel'skij centr "Akademiya", 2005. - 480 s.
4. Knizhnikov, Yu. F. A jеrokosmicheskie metody geograficheskih issledovanij [Tekst]/ Yu. F. Knizhnikov, V. I. Kravcova, O. V. Tutubalina. - M.: Izdatel'skij centr "Akademiya", 2004. - 336 s.
5. Kosheleva, O. Yu. Ispol'zovanie NDVI dlya kartografirovaniya lesistosti agrolesoland-shaftov [Tekst]/ O. Yu. Kosheleva, S. S. Shinkarenko // Jеkologiya, jеkonomika, informatika. Sbornik statej: v 3 t. - Rostov-na-Donu: Izdatel'stvo Yuzhnogo federal'nogo universiteta, 2015. - T. 3: Geoin-formacionnye tehnologii i kosmicheskij monitoring. - S. 262-266.
6. Kosheleva, O. Yu. Rol' kartografirovaniya lesistosti v sisteme adaptivno-landshaftnogo obustrojstva vodosborov [Tekst]/ O. Yu. Kosheleva // Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 11. Estestvennye nauki. - 2015. - № 1 (11). - S. 92-99.
7. Kraevedenie: biologicheskoe i landshaftnoe raznoobrazie prirody Volgogradskoj oblasti [Tekst]/ V. A. Sagalaev, A. N. Sazhin, V. M. Kretinin, A. S. Rulev, V. F. Chernobaj. - M.: Globus, 2008. - 272 s.
8. Suhih, V. I. Ajerokosmicheskie metody v lesnom hozyajstve i landshaftnom stroitel'stve [Tekst]/ V. I. Suhih. - Joshkar-Ola: MarGTU, 2005. - 392 s.
9. Dandan X., Xulin G. Compare NDVI extracted from Landsat 8 imagery with that from Landsat 7 imagery // American Journal of Remote Sensing. 2014. - Vol. 2. - No. 2. - P. 10-14.
10.Lyon J. G., Yuan D., Lunetta R. S., Elvidge C. D. A change detection experiment using vegetation indices // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 1998. - Vol. 64. - No 2. - P. 143-150.
11.Vina A., Gitelson A. A., Nguy-Robertson A. L., Peng Y. Comparison of different vegetation indices for the remote assessment of green leaf area index of crops // Remote Sensing of Environment. 2011. - No 115. - P. 3468-3478.
E-mail: [email protected]
УДК 633.112:631.527
ПРЕДЕЛЬНО ДОПУСТИМЫЕ СРОКИ ПОСЕВА ОЗИМОЙ МЯГКОЙ И ТВЕРДОЙ ПШЕНИЦЫ НА СВЕТЛО-КАШТАНОВЫХ ПОЧВАХ НИЖНЕГО ПОВОЛЖЬЯ
MAXIMUM ALLOWABLE PLANTING DATES WINTER SOFT AND HARD WHEAT ON THE LOWER VOLGA LIGHT-BROWN SOILS
В.В. Балашов доктор сельскохозяйственных наук, профессор В.Н. Левкин доктор сельскохозяйственных наук, профессор К.В. Левкина кандидат сельскохозяйственных наук, ассистент
V.V. Balashov, V.N. Levkin, K.V. Levkina
Волгоградский государственный аграрный университет Volgograd State Agricultural University
Рассмотрено влияние сроков посева на урожайность и качественные показатели зерна озимой мягкой и твердой пшеницы. Данные экспериментальных исследований выявили роль сроков посева в технологии возделывания озимой мягкой и твердой пшеницы в длительных исследованиях, которые проводилисьна светло-каштановых почвах Октябрьского ГСУ Волгоградской области. Глобальное потепление климата значительно изменили количество и сроки выпадения осадков. При отсутствии их в период оптимального срока сева можно применять более поздние сроки при условии получения всходов за счет осенних осадков. Так, при появлении всходов 19.10 в 2006 году, 28.10 в 2011 году, 14.10 в 2014 году урожайность озимой пшеницы составила от 2,29 до 2,89 т/га. Появление всходов в первой декаде октября и их хорошей перезимовки, урожайность пшеницы достигала до 3,15 - 4,74 т/га. Перезимовка озимой пшеницы зависела от сроков посева и развития растений в осенний период. Более высокая урожайность в 2012 г. была получена на 1 сроке, нормой высева 3 млн шт./га - 2,70 т/га, в 2013 г. - на 5 сроке, нормой высева 5 млн шт./га - 0,87 т/га, в 2014 г. - на 3 сроке, нормой высева 5 млн шт./га - 2,27 т/га. В среднем за 3 года более высокая урожайность сформировалась на 3 сроке посева с нормой высева 4 млн шт./га всхожих семян.
The effect of sowing date on yield and quality parameters of winter and durum wheat have been observed. Experimental studies have identified the role of planting dates in the technology of cultivation of a winter soft and durum wheat in long-term studies, which are conducted on Octyabrsky sort land sector of Volgograd region. The results showed that it is possible sowing of winter wheat at a later date on light-brown soils of the Bottom Volga region, subject to the seedlings by later autumn precipitation. Thus, the appearance of seedlings 19.10 in 2006, 28.10 in 2011, 14.10 in 2014 winter wheat yields ranged from 2.29 to 2.89 t / ha. The emergence of shoots in the first ten days of October, and their good overwintering, wheat yield reached to 3.15 - 4.74 t / ha. The hibernation of winter wheat planting depended on the timing and development of plants in the fall. The preservation of seedlings was higher at sowing in September. When sowing in October, seedling emergence, their development and wintering depends on weather conditions.
Ключевые слова: озимая мягкая пшеница, озимая твердая пшеница, сроки посева, нормы посева, урожайность.
Key words: winter soft wheat, hard winter wheat, planting dates, crop yield.
