izvestiiatimacadИзвестия Тимирязевской сельскохозяйственной академииIZVESTIYA OF TIMIRYAZEV AGRICULTURAL ACADEMY0021-342XФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева10.26897/0021-342X-2022-3-129-137izvestiiatimacad-261Research ArticleКРАТКИЕ СООБЩЕНИЯBRIEF MESSAGESДистанционное зондирование пастбищ для прогнозирования продуктивности овецRemote sensing of pastures to predict sheep productivityТрухачевВладимир ИвановичTrukhachevVladimir I.rector@rgau-msha.ruОлейникСергей АлександровичOliynykSergey A.ЛеснякТатьяна СергеевнаLesnyakTatyana S.alexandrova_026@inbox.ruЛитвинДмитрий БорисовичLitvinDmitry B.litvin-372@yandex.ruЛеснякАртем ВасильевичLesnyakArtem V.lesnyak.artem@mail.ruРоссийский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А. ТимирязеваРоссияRussian State Agrarian University – Moscow Timiryazev Agricultural AcademyRussian FederationСтавропольский государственный аграрный университетРоссияStavropol State Agrarian UniversityRussian Federation20222612202203129137Copyright © Трухачев В.И., Олейник С.А., Лесняк Т.С., Литвин Д.Б., Лесняк А.В., 20222022Трухачев В.И., Олейник С.А., Лесняк Т.С., Литвин Д.Б., Лесняк А.В.Trukhachev V.I., Oliynyk S.A., Lesnyak T.S., Litvin D.B., Lesnyak A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://izvestiia.timacad.ru/jour/article/view/261

Рассмотрены перспектива применения и стремительное развитие современных спутниковых систем и технологий наблюдения в пастбищном животноводстве. Представлены основные возможности построения прогностической модели для планирования продуктивности пастбищного травостоя на основании многофакторного анализа по данными дистанционного зондирования. Полученные данные позволяют составить технологическую карту выпаса животных. В настоящее время данные, полученные с сервисов, где представлена возможность спутникового наблюдения, а также связанные с ним наблюдения помогают решить задачи, связанные с получением достоверной и объективной информации о состоянии сельскохозяйственных земель и возможности их производственного использования. Для решения поставленных задач стремительно разрабатываются и внедряются специализированные информационные системы и модели различного уровня прогнозирования продуктивности используемых земель и продуктивности пастбищных животных. В качестве экспериментальных данных о текущем состоянии пастбищных участков в наших исследованиях использовались мультиспектральные снимки космических спутников дистанционного зондирования Земли Copernicus Sentinel-2 Европейского космического агентства (ESA). Анализ полученных данных позволил выявить взаимосвязь между продуктивностью пастбищных угодий и индексом NDVI, который получен дистанционным методом со спутниковых сервисов и проверенным контактным методом при проведении полевых испытаний. Также были проведены исследования химического состава и питательной ценности кормовых пастбищных растений. Полученные данные позволили произвести учет выхода питательных веществ и энергии с 1 м2 . После проведенного зоотехнического учета живой массы животных контрольных групп было установлено, что живая масса овец, выпасавшихся на пастбище № 1, статистически достоверно превосходила на 6,2% данный показатель у животных, выпасавшихся на пастбище № 2. Благодаря полученным результатам были составлены рекомендации с обоснованием оптимального использования пастбищных участков согласно климатическим периодам, основанные на применении цифровых методов дистанционного мониторинга.

This article discusses the prospects for the use and rapid development of modern satellite systems and observation technologies in pasture farming. The main possibilities of constructing a predictive model for planning the productivity of pasture herbage on the basis of multivariate analysis of remote sensing are presented. The obtained data are used to build a technological map of animal grazing. Currently, the data obtained as a result of satellite observation and associated technologies are increasingly used in tasks related to obtaining reliable objective information about the state of agricultural land and the possibility of their industrial use. To solve the set tasks, specialized information systems and models of various levels of predicting the productivity of the land used and the productivity of pasture animals are rapidly being developed and implemented. As objectively observable data on the current state of pastures in our studies, we used multispectral images of the Copernicus Sentinel-2 Earth remote sensing satellite of the European Space Agency (ESA). The data obtained made it possible to establish the relationship between the productivity of rangelands and the vegetation index obtained by the remote method and verified by the contact method during field trials. Studies of the chemical composition and nutritional value of forage grazing plants made it possible to assess the yield of nutrients and energy from 1 m2 . According to the results of accounting for the live weight of the controlled animals, it was found that the live weight of sheep grazed on pasture No. 1 statistically significantly exceeded this indicator by 6.2% in analogues that were grazed on pasture No. 2. Based on the results obtained, recommendations were made to substantiate the periods of optimal use of pasture areas, based on the use of digital methods of remote monitoring.

дистанционный мониторингспутниковый сервисвегетационный индекспастбищные кормахимический состав кормовпитательная ценностьпастбищные животныеremote monitoringsatellite servicevegetation indexpasture forageschemical composition of foragesnutritional valuegrazing animalsReferencesАбросимов А.В. Перспективы применения данных ДЗЗ из космоса для повышения эффективности сельского хозяйства в России // Геоматика. – 2009. – № 4. – С. 46–49.Abrosimov A.V. Perspektivy primeneniya dannykh DZZ iz kosmosa dlya povysheniya effektivnosti sel’skogo khozyaystva v Rossii [Prospects for the use of remote sensing data from space to improve the efficiency of agriculture in Russia]. Geomatika. 2009; 4: 46–49. (In Rus.)Блохина С.Ю. Применение дистанционного зондирования в точном земледелии // Вестник российской сельскохозяйственной науки. – 2018. – № 5. – С. 10–16.Blokhina S.Yu. Primenenie distantsionnogo zondirovaniya v tochnom zemledelii [The use of remote sensing in precision agriculture]. Vestnik rossiyskoy sel’skokhozyaystvennoy nauki. 2018; 5: 10–16. (In Rus.)Бутрова Е.В. Дистанционное зондирование для решения задач управления сельским хозяйством в условиях глобальной цифровизации экономики / Е.В. Бутрова, Ю.В. Денисов, Д.В. Ковков, А.Е. Скляров // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2019. – Т. 11, № 2. – С. 95–105.Butrova E.V., Denisov Yu.V., Kovkov D.V., Sklyarov A.E. Distantsionnoe zondirovanie dlya resheniya zadach upravleniya sel’skim khozyaystvom v usloviyakh global’noy tsifrovizatsii ekonomiki [Remote sensing for solving problems of agricultural management in the context of global digitalization of the economy]. Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya. 2019; 11; 2: 95–105. (In Rus.)Глазунова Н.П. Беспилотные системы в АПК / Н.П. Глазунова, Т.А. Марынова, Р.Н. Бахтиев // Аграрные конференции. – 2019. – № 4 (16). – С. 15–20.Glazunova N.P., Marynova T.A., Bakhtiev R.N. Bespilotnye sistemy v APK [Unmanned systems in the agro-industrial sector]. Agrarnye konferentsii. 2019; 4 (16): 15–20. (In Rus.)Ивановская В.В. Применение ГИС-технологий для оптимизации сельскохозяйственного природопользования / В.В. Ивановская, Е.И. Голубева, А.В. Труфанов // Проблемы региональной экологии. – 2020. – № 5. – С. 36–41.Ivanovskaya V.V., Golubeva E.I., Trufanov A.V. Primenenie GIS-tekhnologiy dlya optimizatsii sel’skokhozyaystvennogo prirodopol’zovaniya [Application of GIS-technologies for optimization of agricultural nature management]. Problemy regional’noy ekologii. 2020; 5: 36–41. (In Rus.)Что такое NDVI. Специализированный сайт компании ExactFarming (аккредитованная ИТ-компания, номер записи в Реестре – 10468. – URL: https://exactfarming.com/ru/o-chem-rasskazhet-ndvi/.Chto takoe NDVI. [What is NDVI]. Specialized website of ExactFarming company (accredited IT company, registry entry number – 10468)]. URL: https://exactfarming. com/ru/o-chem-rasskazhet-ndvi/ (Access date: 10.06.2022) (In Rus.)Как космические технологии помогают сельскому хозяйству. – URL: https://www.sovzond.ru] (дата обращения: 09.10.2020).Kak kosmicheskie tekhnologii pomogayut sel’skomu khozyaystvu [How space technologies help agriculture]. [Electronic source]. URL: https://www.sovzond.ru] (Access date: 10.06.2022) (In Rus.)Кантемиров Ю.И. Возможности спутникового радиолокационного мониторинга для решения задач сельского хозяйства // Геоматика. – 2011. – № 2. – С. 85–89.Kantemirov Yu.I. Vozmozhnosti sputnikovogo radiolokatsionnogo monitoringa dlya resheniya zadach sel’skogo khozyaystva [Possibilities of satellite radar monitoring for solving problems of agriculture]. Geomatika. 2011; 2: 85–89. (In Rus.)Министерство сельского хозяйства Российской Федерации // Разработка инновационных методических подходов по применению современных цифровых технологий дистанционного мониторинга и зондирования в пастбищном животноводстве – URL: https://apknet.ru/pastbishchnom-zhivotnovodstve/ (дата обращения: 20.12.2021).Razrabotka innovatsionnykh metodicheskikh podkhodov po primeneniyu sovremennykh tsifrovykh tekhnologiy distantsionnogo monitoringa i zondirovaniya v pastbishchnom zhivotnovodstve. Ministerstvo sel’skogo khozyaystva rossiyskoy federatsii [Development of innovative methodological approaches to the use of modern digital technologies for remote monitoring and sensing in pasture animal husbandry. Ministry of Agriculture of the Russian Federation]. [Electronic source]. URL: https://apknet.ru/pastbishchnom-zhivotnovodstve/ (Access date: 20.12.2021) (In Rus.)Письман Т.И. Определение сезонной динамики урожайности агроценозов на основе спутниковой информации и математической модели / Т.И. Письман, И.Ю. Ботвич, А.Ф. Сидько // Известия Российской академии наук. Серия «Биологическая». – 2014. – № 2. – С. 196.Pis’man T.I., Botvich I.Yu., Sid’ko A.F. Opredelenie sezonnoy dinamiki urozhaynosti agrotsenozov na osnove sputnikovoy informatsii i matematicheskoy modeli [Determination of the seasonal dynamics of the productivity of agrocenoses on the basis of satellite information and a mathematical model]. Izvestiya Rossiyskoy akademii nauk. Seriya biologicheskaya. 2014; 2: 196. (In Rus.)Сыч А.С. Применение аэрофотосъемки с применением мультиспектральной камеры в комплексе с нейросетью в сельском хозяйстве / А.С. Сыч, В. Балык, А.И. Поляков, А.В. Карталов // Chronos. – 2019. – № 9 (36). – С. 26–28.Sych A.S., Balyk V., Polyakov A.I., Kartalov A.V. Primenenie aerofotos”yomki s primeneniem mul’tispektral’noy kamery v komplekse s neyroset’yu v sel’skom khozyaystve [Application of aerial photography using a multispectral camera in combination with a neural network in agriculture]. Chronos. 2019; 9 (36): 26–28. (In Rus.)Чутчева Ю.В. Цифровые трансформации в сельском хозяйстве / Ю.В. Чутчева, Ю.С. Коротких, А.А. Кирица // Агроинженерия. – 2021. – № 5 (105). – С. 53–58.Chutcheva Yu.V., Korotkikh Yu.S., Kiritsa A.A. Tsifrovye transformatsii v sel’skom khozyaystve [Digital transformations in agriculture]. Agroinzheneriya. 2021; 5 (105): 53–58. (In Rus.)Якушев В.П. Информационное обеспечение современных систем земледелия в России / В.П. Якушев, В.В. Якушев, С.Ю. Блохина, Ю.И. Блохин, Д.А. Матвеенко // Вестник Российской академии наук. – 2021. – Т. 91, № 8. – С. 755–768.Yakushev V.P., Yakushev V.V., Blokhina S.Yu., Blokhin Yu.I., Matveenko D.A. Informatsionnoe obespechenie sovremennykh sistem zemledeliya v Rossii [Information support of modern farming systems in Russia]. Vestnik Rossiyskoy akademii nauk. 2021; 91; 8: 755–768. (In Rus.)Bernardi A.C. (2017). Spatial variability of vegetation index and soil properties in an integrated crop-livestock system / A.C. Bernardi de C.R. Grego, R.G. Andrade, L.M. Rabello, & R.Y. // Inamasu Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. – 2017. – № 21 (8). – Рр. 513–518.Bernardi A.C. de C., Grego C.R., Andrade R.G., Rabello L.M., Inamasu R.Y. Spatial variability of vegetation index and soil properties in an integrated crop-livestock system. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. 2017; 21(8): 513–518.Prasad S. Smith and Eddy De Pauw. Hyperspectral vegetation indices and their relationships with agricultural crop characteristics / S. Prasad, Thenkabail B. Ronald // Remote sensing environmental. – Рp. 158–182.Prasad S. Thenkabail, Ronald B. Smith, Eddy De Pauw Hyperspectral vegetation indices and their relationships with agricultural crop characteristics. Remote sensing environmental. 71; 158–182.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.