УДК 502/504:631.6.02:620.193.15
https://doi.org/10.25630/PAV.2021.86.53.003
Касьянов А.Е.
В зонах дефицита естественного увлажнения (Краснодарский, Ставропольский края, Саратовская, Волгоградская, Астраханская области) высокие урожаи картофеля и овощей можно получать только на орошаемых землях. В зонах неустойчивого естественного увлажнения (Центрально-Черноземный район, Центральный район, Алтайский край) оросительные мелиорации обеспечивают получение стабильных и высоких урожаев этих культур. С 2005 по 2020 годы площадь орошаемых земель в России увеличилась с 4,55 до 4,63 млн га. Орошаемые площади в основном увеличивались за счет овощных полей. На орошаемых землях начинают использовать дистанционные технологии зондирования с. – х. земель. По сигналам частотных каналов определяют нормализованный разностный вегетационный индекс NDVI, индекс влажности поверхности Земли LSWI. Известные технологии не позволяют дистанционно установить сроки поливов овощных культур и картофеля. Предлагаемая технология включает создание маркерных участков, установление сроков поливов массива орошения по индексам NDVI зондирования растений маркерного участка. Размещали не менее одного маркерного участка на 100 га. Площадь маркерного участка не менее 200 м2. Норма внесения азотных удобрений на маркерном участке на 50–70% превышает норму внесения удобрений на остальном массиве орошения. На маркерном участке отмечали интенсивное подвядание листьев растений при NDVI менее 0,4. В этот момент назначали полив всего массива орошения. Особенности технологии показаны на результатах математического моделирования динамики NDVI, влажности почвы на маркерном участке и массиве орошения в условиях Саратовской области. Культура – картофель, нормы внесения удобрений на массиве орошения – N40P30K35, на маркерном участке – N65P30K35, урожайность – 39 т/га, почвы каштановые, среднесуглинистые, климатические показатели среднемноголетние. Определение индекса NDVI по сигналам зондирования, установление сроков поливов выполняется с использованием данных градиентного влагомера влажности почвы и технологии обучения искусственного интеллекта системы управления орошением. Программно-инструментальный комплекс, включающий маркерный участок, градиентный влагомер и искусственный интеллект системы управления орошением обеспечат экологическую безопасность и высокую эффективность производства картофеля и овощей.
Ключевые слова: картофель, овощи, орошение, дистанционное зондирование, маркерный участок, градиентный влагомер, искусственный интеллект, управление орошением
Касьянов Александр Евгеньевич, доктор техн. наук, профессор кафедры с.-х. мелиораций, лесоводства и землеустройства, Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А. Тимирязева. E-mail: kasian64@mail.ru
- Государственный национальный доклад о состоянии и использовании земельных ресурсов Российской Федерации [Электронный ресурс] URL: https://rosreestr.gov.ru/site/activity/gosudarstvennyy-natsionalnyy-doklad-o-sostoyanii-i-ispolzovanii-zemel-rossiyskoy-federatsii. Дата обращения: 10.04.2021.
- Зверков М.С., Брыль С.В. Оценка мелиоративного состояния гидромелиоративной системы с использованием данных дистанционного зондирования земли и беспилотного летательного аппарата // Природообустройство. 2021. №2. С. 6–16. https://doi.org/10.26897/1997-6011-2021-2-6-16.
- Ермолаева О.С., Зейлигер А.М. Анализ трендов потоков суммарного испарения (за 2003-2017 гг.) по данным продукта MOD16A2 для территории Марксовского района Саратовской области // Природообустройство. 2021. №2. С. 16–25. https://doi.org/10.26897/1997-6011-2021-2-16-25. 2021-2-6-16.
- Paul S., Kumar D.N. Evaluation of Feature Selection and Feature Extraction Techniques on Multi-Temporal Landsat-8 Images for Crop Classification. Remote Sens Earth Syst Sci 2. Pp. 197–207 (2019). https://doi.org/10.1007/s41976-019-00024-8.
- Касьянов А.Е., Гулюк Г.Г. Патент 2199208 РФ, МПК A01G 25/00 (2000.01). Способ выращивания сельскохозяйственных культур на орошаемых землях. (РФ). № 2001128716/13; заявл. 25.10.2001; заявитель и патентообладатель Московский государственный университет леса. Опубл.: 27.02.2003. Бюлл. №6. 4 с.
- Касьянов А.Е., Кобозев Д.Д., Исмаил Х. Градиентный влагомер влажности почвы // Природообустройство. 2020. №4. С. 44–47. https://doi.org/10.26897/1997-6011/2020-4-44-47.
- Касьянов А.Е. Искусственный интеллект в системе мониторинга мелиорируемых земель: cовременные проблемы развития мелиорации и пути их решения (Костяковские чтения). Материалы международной научно-практической конференции. М., 2020. С. 264–268. https://doi.org: 10.37738/VNIIGiM.2020.50.59.047
- Учет текущих и ожидаемых погодных рисков в растениеводстве на основе математической теории игр / К.А. Перевертин, В.И. Леунов, А.И. Белолюбцев, Е.А. Симаков, Н.Н. Иванцова, Т.А. Васильев // Картофель и овощи. 2020. №6. С. 6–10. https://doi.org/10.25630/PAV.2020.13.27.001.
Для цитирования: Касьянов А.Е. Инновационные технологии оросительных мелиораций в производстве картофеля и овощей // Картофель и овощи. 2021. №8. С. 21–23. https://doi.org/10.25630/PAV.2021.86.53.003
