Анализ влияния почвенных характеристик на результаты регрессионного моделирования урожайности озимой пшеницы по данным вегетационного индекса NDVI

Abstract

В статье рассмотрена зависимость качества регрессионного моделирования урожайности озимой пшеницы по данным вегетационного индекса NDVI при наличии дополнительной априорной информации о плодородности почвы. Рассматриваемые в данной статье модели урожайности строятся на основе следующих групп факторов: факторы, полученные по значениям вегетационного индекса NDVI за сезон, биоклиматические данные, и данные сельхозтоваропроизводителей (фактическая урожайность, сорт и т.п.). В зависимости от набора используемых наиболее значимых факторов было выделено три модели урожайности, имеющие наибольший коэффициент детерминации. Эти модели являлись базой для сравнения с аналогичными моделями, построенными с учётом дополнительной априорной информации о плодородности почвы. При этом, в качестве характеристик плодородности почвы рассматривались балл бонитета почв, полученный по данным почвенных карт и справочников бонитетов почв, и данные агрохимического обследования. Проведённое сравнение исходных и дополненных моделей, показало, что качество модели на основе вегетационного индекса NDVI возрастает при использовании априорной информации о степени плодородности почвы. The article considers the dependence of regression modeling of winter wheat yield on soil characteristics. The average value of the vegetation index, bioclimatic and agricultural data were used to calculate the primarily yield models. Best three models were chosen and then modified to take into account soil characteristics. We used soil score derived from soil maps and agrochemical inspection results as additional factors of modified models. The comparison of basic and modified models shown that winter wheat yield should be predicted with information about soil characteristics. The results of a research can be applied to forecasting yield of winter wheat at the regional level.