Растениеводство / 69 год / 1 номер (март 2020) / pp. 73-94

RAGÁN PÉTER – SULYOK DÉNES ZSOLT – CSATÁRI NÁNDOR – VÁNTUS ANDRÁS – HAGYMÁSSY ZOLTÁN – NAGY JÁNOS – HARSÁNYI ENDRE – RÁTONYI TAMÁS

Исследование взаимосвязей данных, происходящих из разных источников, в производственном опыте сорта

Неблагоприятные свойства почвы и чрезвычайные погодные факторы вместе негативно влияют на урожай промышленных растений. Исследования почвы и растения безусловно необходимы для специфичного для места хозяйствования, однако традиционное, основанное на сетке взятие образцов почвы трудно и дорого. В наши дни, в прецизионном сельском хозяйстве всё более распространяется применение карты зон плодородности, приготовленных с помощью снимков с искусственных спутников, с использованием вегетационного индекса. Наши исследования провели в промышленном опыте кукурузы, на участке площадью 56,3 га, в области Хайду-Бихар. На этом участке почвенным сканером типа «Veris U3» провели исследование почвы в 2018 году, затем после выведения с помощью каналов почвенных вод в 2019 году. В ходе наших исследований в 2019 году два раза сделали снимки участка оборудованным камерой NGB дроном типа «DJI Phantom 4 Agro». В 2019 году при по возможности безоблачной и без помех погоде, приготовили из 23 снимков искусственого спутника «Sentinel 2» снимки NDVI, GNDVI и bNDVI. С помощью софтвера «Quantum GIS» из данных точечного вектора «Veris U3», а также из растровых данных участка «UAV» и «Sentinel 2» приготовили размером 10×10 м объёмного разложения векторно геоинформатическую, затем из этого числовую базу данных. Нашей целью было исследование взаимосвязей данных контактного изучения почвы и дистанционного изучения, и урожаев кукурузы. Измереннные в 2019 году ECa и три на основе вегетационного типа «Sentinel 2» индекса вместе в среднем показали сильную (r=0,6) связь с урожаем кукурузы. Два «UAV» полета дополненно с данными «bNDVI» данными «Veris», и ещё «Sentinel 2», их взаимосвязь с урожаем была тесной (r=0,79). Принимая во внимание на основе «UAV» распределение «GNDVI», а также на основе «UAV» «bNDVI», на основе «Sentinel 2» годовой «bNDVI», «GNDVI», и средние «NDVI», распределение ECa, IR/R и pH, их взаимосвязь с урожаем кукурузы была значительной и тесной (r=0,86). Данные почвенного сканера, а ещё дистанционно полученые данные на 74,6% взимомозависили с урожаем кукурузы. На основании нашего анализа можно установить, что ни ECa, ни годовые дистанционные данные сами по себе не дают достаточно информации в связи с гетерогенностью участка.
Keywords: данные «Veris U3», вегетационные индексы на основе UAV и «Sentinel 2», комплексная база данных геоинформатики, линейная и мульти-линейная регрессия

Указатель для автора

Download (PDF, 94 KB)

Publication Ethics

Publication Ethics and Malpractice Statement of Növénytermelés: The journal follows the CODE OF CONDUCT AND BEST PRACTICE GUIDELINES FOR JOURNAL EDITORS announced by the Committee on Publication Ethics.

Импрессум

Главный редактор:

János Nagy

Адрес

Debreceni Egyetem
Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar
4032 Debrecen, Böszörményi út 138.
4015 Debrecen, Pf. 36.

Teлефон

(06 52) 508-310

Более подробно