ГИС-технологии в оценке и прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур

Abstract

The authors analysed the practical application of GIS methods in agriculture, and found the crop capacity and biomass quantity dependence. They calculated a formula to forecast the crop yield; determined the farmland actual area, assessed the dynamics of biomass accumulation in the growing season for main agricultural crops. The questions of the definition of crops types using automatic classification methods were raised. To determine the dependence between the crop yield and the vegetation indices, the formulas for wheat and oats were derived. Two farms located in the forest-steppe and forest zones of the Tyumen region were selected as research areas. Correlation for the Tyumen district was 0.88 and 0.84, and for the Omutinsky district – 0.88 and 0.86, respectively. The results of the crop forecast under the formulas derived for the Omutinsky district show an average deviation from actual performance for wheat – by 16.1%, for oats – by 7.3%. Deviations in the Tyumen region are smaller: the average for wheat is 5.4%, for oats – 5.7%.

Рассмотрена практическая воможность ГИС-технологий в сельском хозяйстве, выявлена зависимость урожайности от величины фитомассы, рассчитаны формулы для прогнозирования урожайности, определена фактическая площадь сельхозугодий, проведена оценка динамики накопления фитомассы в течение вегетативного периода для основных типов сельхозкультур. Рассмотрены вопросы определения типов сельхозкультур методами автоматической классификации. Для определения зависимости урожайности и вегетационного индекса выведены формулы по пшенице и овсу. В качестве территории исследования были выбраны два хозяйства, расположенные в лесостепной и лесной зонах Тюменской области. Для Тюменского района корреляция составила 0,88 и 0,84, для Омутинского района 0,88 и 0,86 соответственно. Результаты прогноза урожайности по выведенным формулам по Омутинскому району имеют среднее отклонение от фактических показателей: для пшеницы на 16.1%, для овса – на 7.3%. По Тюменскому району отличия меньше: в среднем для пшеницы – 5.4%, для овса – 5.7%.