НОРМАЛІЗОВАНИЙ ДИФЕРЕНЦІЙНИЙ ВЕГЕТАЦІЙНИЙ ІНДЕКС ПШЕНИЦІ ОЗИМОЇ ЗАЛЕЖНО ВІД НОРМ АЗОТНИХ ДОБРИВ ТА ІНГІБІТОРА НІТРИФІКАЦІЇ
Анотація
У статті наведено результати експериментальних досліджень із вивчення взаємозв’язку між нормалізованим диференційним вегетаційним індексом та врожайністю пшениці озимої за використання різних норм азотних добрив та інгібітора нітрифікації 3,4-диметилпіразолфосфат з КАС-32. Польові дослідження проведено протягом 2018-2021 рр. у науково-дослідному відділі СТОВ «Дружба Нова» Варвинського району Чернігівської області (відділення агрохолдингу «Кернел»). Для обробки експериментальних даних використано аналітичні та математично-статистичні методи. Нормалізований диференційний вегетаційний індекс (NDWI) визначали за результатами знімків із супутників WorldView-2, WorldView-3, Geoeye-1 (Maxar USA). Схемою однофакторного польового досліду було використання варіантів із різними нормами азотних добрив (N100 та N120), а також використання інгібітора нітрифікації 3,4-диметилпіразолфосфат при додаванні в КАС-32. Контрольним був варіант із внесенням добрив у нормі N10P30K40. Результатами експериментальних досліджень доведено, що NDWI прямо корелює з урожайністю пшениці озимої за всі 4 роки досліджень. Встановлено, що NDWI в середньому за три місяці за варіантами досліду був вищим у 2018 р. у межах 0,56-0,67 та в 2020 р. – 0,53-0,66 Врожайність пшениці озимої також була більшою в 2018 та 2020 роках, а саме: у 2018 р. від 3,72 т/га до 8,14 т/га та у 2020 р. – від 3,77 т/га до 7,25 т/га. В 2019 р. та у 2021 р. NDWI в середньому за три літні місяці за варіантами досліду був нижчим та складав: у 2019 р. 0,33-0,38, у 2021 р. – 0,30-0,33. Ця тенденція корелюється з урожайністю пшениці озимої, яка також була на нижчому рівні в цей період. Так, у 2019 р. вона становила від 3,63 т/га до 5,10 т/га та у 2021 р. – 3,83–4,81 т/га. Коефіцієнт кореляції між NDWI та врожайністю пшениці озимої був високим: у липні та серпні на варіантах із нормами азотних добрив N100 і N120 становив від 0,93 до 0,97.
Посилання
2. Gitelson, A.A., Kaufman, Y.J., & Merzlyak, M.N. (1996). Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment, 58 (3), 289-298.
3. Pettorelli, N., Vik, J.O., Mysterud, A., Gaillard, J.M., Tucker, C.J., & Stenseth, N.C. (2005). Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Trends in Ecology & Evolution, 20 (9), 503-510.
4. Jiang, Z., & Huete, A.R. (2006). Global intercomparison of three NDVI datasets for 1981–2001. Remote Sensing of Environment, 101(2), 366-379.
5. Hatfield, J.L., Gitelson, A.A., Schepers, J.S., & Walthall, C.L. (2008). Application of spectral remote sensing for agronomic decisions. Agronomy Journal, 100(1), 121-127.
6. Tucker, C.J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Rem. Sens. Environ. 8 (2), 127–150. https://doi.org/10.1016/0034- 4257(79)90013-0
7. Myneni, R.B., Hall, F.G., Sellers, P.J., & Marshak, A.L. (1995). The interpretation of spectral vegetation indexes. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 33 (2), 481-486.
8. Vrieling, A., De Leeuw, J., & Said, M.Y. (2013). Length of growing period over Africa: variability and trends from 30 years of NDVI time series. Rem. Sens. 5 (2), 982–1000. https://doi.org/10.3390/rs5020982
9. Zhu, Z., Bi, J., Pan, Y., Ganguly, S., Anav, A., Xu, L., Samanta, A., Piao, S., Nemani, R.R., & Myneni, R.B. (2013). Global data sets of vegetation leaf area index (LAI) 3g and fraction of photosynthetically active radiation (FPAR) 3g derived from global inventory modeling and mapping studies (GIMMS) normalized difference vegetation index (NDVI3g) for the period 1981 to 2011. Rem. Sens. 5 (2), 927–948. https://doi. org/10.3390/rs5020927
10. Eid, A.N.M., Olatubara, C.O., Ewemoje, T.A., Farouk, H., & El-Hennawy, M.T. (2020). Coastal wetland vegetation feature and digital change detection mapping based on remotely sensed imagery: El-Burullus Lake Egypt. Int. Soil Water Conserv. Res. 8 (1), 66–79. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2020.01.004
11. Darby, F.A., & Turner, R.E. (2008). Below- and aboveground Spartina alterniflora production in a Louisiana salt marsh. Estuar. Coast 31, 223–231. https://doi.org/ 10.1007/s12237-007-9014-7.
12. Justice, C.O., Townshend, J.R., Holben, B.N., & Tucker, C.J. (1985). Analysis of the phenology of global vegetation using meteorological satellite data. International Journal of Remote Sensing, 6 (8), 1271-1318
13. Ozesmi, S.L., & Bauer, M.E. (2002). Satellite remote sensing of wetlands. Wetl. Ecol. Manag. 10 (5), 381–402. https://doi.org/10.1023/a:1020908432489
14. Ghosh, S., Mishra, D.R., & Gitelson, A.A. (2016). Long-term monitoring of biophysical characteristics of tidal wetlands in the northern Gulf of Mexico - a methodological approach using MODIS. Rem. Sens. Environ. 173, 39–58. https://doi.org/10.1016/j. rse.2015.11.015
15. Greben', A.S., & Krasovskaya, I.G. (2012). Analiz osnovnykh metodik prognozirovaniya urozhajnosti s pomoshch'yu dannykh kosmicheskogo monitoringa, primenitel'no k zernovym kul'turam stepnoj zony Ukrainy. [Analysis of the main methods of yield forecasting with the help of space monitoring data, as applied to cereal crops of the steppe zone of Ukraine]. Radioelektronni i kompiuterni systemy, 2 (54), 170-180. [In Russian].
16. Wardlow, B.D., & Egbert, S.L. (2008). Large-area crop mapping using time-series MODIS 250 m NDVI data: An assessment for the U.S. Central Great Plains. Remote Sensing of Environment, 112 (3), 1096-1116.
17. Hansen, P.M., & Schjoerring, J.K. (2003). Reflectance measurement of canopy biomass and nitrogen status in wheat crops using normalized difference vegetation indices and partial least squares regression. Remote Sensing of Environment, 86 (4), 542-553.
18. Semenova, I.H. (2014). Vykorystannia vehetatsiinykh indeksiv dlia monitorynhu posukh v Ukraini. [The use of vegetation indices for drought monitoring in Ukraine]. Ukrainskyi hidrometeorolohichnyi zhurnal, 14, 43-52. [In Ukrainian].
19. Tarariko, O.H., Syrotenko, O.V., Ilienko, T.V., & Kuchma, T.L. (2019). Ahroekolohichnyi suputnykovyi monitorynh [Agroecological satellite monitoring]. Kyiv, 135-158. [In Ukrainian].
20. European Parliament and of the Council. (2014). Commission Regulation (EU) № 1257/2014 amending Regulation (EC) No. 2003/2003 of the European Parliament and of the Council relating to fertilizers for the purposes of adapting Annexes I and IV., 12.
