Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Идентификатор DOI: 10.60797/JAE.2026.72.20
Ключевые слова: agro-ecological monitoring, gis, Ers, uav, vegetation indices, adaptive landscape farming, агроэкологический мониторинг, гис, дзз, бпла, вегетационные индексы, адаптивно-ландшафтное земледелие
Аннотация: Представлены результаты апробации цифровой платформы агроэкологического мониторинга на территории опытно-производственных хозяйств ФИЦ КНЦ СО РАН в Красноярском крае. Платформа интегрирует данные дистанционного зондирования Земли (спутниковая съемка и аэросъемка с БПЛА), геоинформационные системы и наземные наблюдения. Описана трехПоказать полностьюуровневая архитектура сбора данных (спутниковый, беспилотный и наземный мониторинг) и информационно-вычислительное обеспечение платформы. Приведены результаты апробации платформы по оценке природно-ресурсного потенциала агроландшафтов, агроморфологическому анализу рельефа, дистанционной диагностике состояния посевов и сортовой идентификации, мониторингу залежных земель, а также оценке продуктивности агроценозов в зависимости от систем удобрения. На примере ОПХ «Минино» показано, что введение поправочных коэффициентов на крутизну и экспозицию склонов, а также степень деградации почв, позволило рассчитать дифференцированную балльную оценку природно-ресурсного потенциала для каждого поля (39,1-46,7 балла). На основе цифровой модели рельефа ОПХ «Курагинское», построенной по данным аэрофотосъемки с БПЛА, выявлены участки с крутизной склонов свыше 5°, рекомендованные к выводу из севооборота. Разработанные подходы формируют научно-методическую базу для цифровизации сельского хозяйства Красноярского края. The paper presents the results of field tests of a digital platform for agro-ecological monitoring carried out at the experimental and production farms of the FRC KSC of the SB of the RAS in Krasnoyarsk Krai. The platform integrates Earth remote sensing data (satellite imagery and UAV aerial photography), geographic information systems and ground-based observations. A three-level data collection architecture (satellite, unmanned aerial and ground-based monitoring) and the platform’s information and computing infrastructure are described. The results of testing the platform for assessing the natural resource potential of agricultural landscapes, agro-morphological analysis of the relief, remote diagnosis of crop condition and variety identification, monitoring of fallow land, and assessment of the productivity of agrocenoses depending on fertilisation systems are presented. On the example of the "Minino" EPF, it is shown that the introduction of correction factors for slope steepness and aspect, as well as the degree of soil degradation, made it possible to calculate a differentiated score for the natural resource potential of each field (39.1-46.7 points). Based on a digital elevation model of the "Kuraginskoe" EPF, constructed using aerial photography data from a UAV, areas with slope gradients exceeding 5° were identified and recommended for exclusion from crop rotation. The approaches developed form the scientific and methodological basis for the digitalisation of agriculture in Krasnoyarsk Krai.
Журнал: Journal of Agriculture and Environment
Выпуск журнала: № 8
ISSN журнала: 2564890X
Место издания: Ekaterinburg
Издатель: Cifra Limited Liability Company