Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 2. С. 235-247
Применение спектральных индексов для оценки влияния засоренности посева и азотного питания на деятельность фотосинтетического аппарата растений и урожайность озимой тритикале
А.М. Шпанев
1 , Д.В. Русаков
1 1 Агрофизический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 09.04.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-235-247
Внесение азотных удобрений и защита посевов от сорной растительности являются наиболее значимыми факторами получения высоких урожаев зерновых культур на Северо-Западе России. Оценка влияния засоренности посевов и азотного питания на активность фотосинтетического аппарата культурных растений должна определить возможности гиперспектральной съёмки в решении задач эффективного управления продукционным процессом. Изучение изменчивости спектральных отражательных способностей растений озимой тритикале под влиянием засоренности посева и азотного питания проводилось в 2022 г. в микрополевом опыте на экспериментальной базе Меньковского филиала Агрофизического научно-исследовательского института. Схема опыта включала наличие трёх уровней азотного питания (низкий, средний, высокий) и четырёх степеней засоренности посева (нулевая, слабая, средняя, сильная). По результатам исследований определено, что весенняя подкормка азотом значительно сильнее сказывалась на деятельности фотосинтетического аппарата растений озимой тритикале, чем засоренность посева. Вклад факторов в варьирование значений спектральных индексов составлял 66,0; 33,2; 36,3 % и 13,7; 13,1; 4,9 % соответственно в отношении индексов хлорофилла (англ. Chlorophyll Reflection Index — ChlRI), фотохимического отражения (англ. Photochemical Reflectance Index — PRI) и антоцианов (англ. Anthocyanins Reflection Index — ARI). Наилучшие результаты при оценке влияния сорных растений на деятельность фотосинтетического аппарата растений озимой тритикале были получены при использовании данных измерений, проведённых в фазу колошения, азотного удобрения — в фазы стеблевания и колошения. Индекс хлорофилла демонстрировал большую чувствительность к изменению степени засоренности посева и азотного питания растений в сравнении с индексами фотохимического отражения и антоцианов. По результатам статистической обработки данных выявлена тесная связь спектральных индексов, оценивающих деятельность фотосинтетического аппарата, с продуктивностью растений и урожайностью озимой тритикале. Достоверный и наиболее ранний прогноз урожайности тритикале и таких элементов структуры урожая, как число и масса зёрен в колосе, достигался в фазу стеблевания с использованием в расчётах индекса хлорофилла.
Ключевые слова: озимая тритикале (Triticosecale Wittm. ex A. Camus), сорные растения, азотные удобрения, наземные гиперспектральные измерения, спектральные индексы, индекс хлорофилла, прогноз урожайности
Полный текстСписок литературы:
- Архипов М. В., Данилова Т. А., Синицына С. М. Состояние и перспективы развития зерновой отрасли в Северо-Западном федеральном округе РФ // Научное обеспечение развития производства зерна на Северо-Западе России. СПб., 2014. С. 4–15.
- Григорьев А. Н., Рыжиков Д. М. Общая методика и результаты спектрорадиометрического исследования отражательных свойств борщевика Сосновского в диапазоне 320–1100 нм в интересах дистанционного зондирования Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 1. С. 183–192. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-1-183-192.
- Данилов Р. Ю., Кремнева О. Ю., Исмаилов В. Я. и др. Общая методика и результаты наземных гиперспектральных исследований сезонного изменения отражательных свойств посевов сельскохозяйственных культур и отдельных видов сорных растений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 1. С. 113–127. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-1-113-127.
- Илларионов А. И., Деркач А. А. Иммунологический метод защиты растений: современное состояние и перспективы его практического использования // Вестн. Воронежского гос. аграр. ун-та. 2022. Т. 15. № 3(74). С. 65–78. DOI: 10.53914/issn2071-2243_2022_3_65-78.
- Канаш Е. В., Якушев В. П., Осипов Ю. А., Русаков Д. В., Блохина С. Ю., Кравцова А. В. Оптические характеристики листьев яровой пшеницы при дефиците азота и воды // Вестн. Российской с.-х. науки. 2017. № 4. С. 9–12.
- Качалина Н. А., Архипова О. Е., Гречищев А. В. Оценка засоренности агрофитоценозов Ростовской области с использованием гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли // Информация и космос. 2016. № 1. С. 131–136.
- Лысов А. К., Корнилов Т. В. Разработка дистанционных методов съема информации о засоренности посевов сорной растительностью для систем точного земледелия // Техн. обеспечение сельского хоз-ва. 2020. № 1(2). С. 128–134.
- Савин И. Ю., Шишконакова Е. А., Прудникова Е. Ю. и др. О влиянии засоренности посевов озимой пшеницы на их спектральную отражательную способность // Сельскохозяйственная биология. 2020. Т. 55. № 1. С. 53–65. DOI: 10.15389/agrobiology.2020.1.53rus.
- Шпанев А. М. Влияние азотных удобрений на фитосанитарное состояние и потери урожая яровой пшеницы от вредных организмов в Северо-Западном регионе // Агрохимия. 2016. № 9. С. 62–69.
- Шпанев А. М. Вредоносность сорных растений в посевах пшеницы озимой на Северо-Западе России // Вестн. защиты растений. 2018. № 2(96). С. 42–46.
- Шпанев А. М. Экспериментальная база для дистанционного зондирования фитосанитарного состояния агроэкосистем на Северо-Западе РФ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 61–68. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-61-68.
- Шпанев А. М., Смук В. В. Применение гербицидов на основе спектральных измерений // Земледелие. 2021. № 1. С. 37–40. DOI: 10.24411/0044-3913-2021-10109.
- Шпанев А. М., Смук В. В. Изменение спектральных характеристик культурных и сорных растений под влиянием минеральных удобрений в агроценозах Северо-Запада России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 3. С. 165–177. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-61-68.
- Chalker-Scott L. Invited Review Environmental Significance of Anthocyanins in Plant Stress Responses // Photochemistry and Photobiology. 1999. V. 70(1). P. 1–9. DOI: 10.1111/j.1751-1097.1999.tb01944.x.
- Filella I., Amaro T., Araus J. L., Penuelas J. Relationship between photosynthetic radiation-use efficiency of barley canopies and the photochemical reflectance index // Physiologia Plantarum. 1996. V. 96. P. 211–216. DOI: 10.1111/j.1399-3054.1996.tb00204.x.
- Gitelson A., Gamon J. A., Solovchenko A. Multiple drivers of seasonal change in PRI: Implications for photosynthesis 1. Leaf level // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 191. P. 110–116. DOI: 10.1016/j.rse.2016.12.014.
- Goel P. K., Prasher S. O., Patel R. M. et al. Use of airborne multi-spectral imagery for weed detection in field crops // Trans. ASAE. 2002. V. 45. No. 2. P. 443–449. DOI: 10.13031/2013.8513.
- Kanash E. V., Osipov Y. A. Optical signals of oxidative stress in crops physiological state diagnostics // Precision Agriculture. Wageningen, Netherland, 2009. P. 81–89. DOI: 10.3920/978-90-8686-664-9.
- Kanash E. V., Panova G. G., Blokhina S. Yu. Optical criteria for assessment of efficiency and adaptogenic characteristics of biologically active preparations // Acta Horticulturae. 2013. V. 1009. P. 37–44. DOI: 10.17660/ActaHortic.2013.1009.2.
- Kanash E. V., Sinyavina N. G., Rusakov D. V. et al. Morpho-Physiological, Chlorophyll Fluorescence, and Diffuse Reflectance Spectra Characteristics of Lettuce under the Main Macronutrient Deficiency // Horticulturae. 2023. V. 9(11). No. 1185. DOI: 10.3390/horticulturae9111185.
- Kovinich N., Kayanja G., Chanoca A. et al. Not all anthocyanins are born equal: distinct patterns induced by stress in Arabidopsis // Planta. 2014. V. 240. P. 931–940. DOI: 10.1007/s00425-014-2079-1.
- Merzlyak M. N., Solovchenko A. E., Smagin A. I., Gitelson A. A. Apple flavonols during fruit adaptation to solar radiation: spectral features and techniques for non-destructive assessment // J. Plant Physiology. 2005. V. 162(2). P. 151–160. DOI: 10.1016/j.jplph.2004.07.002.
- Peñuelas J., Marino G., Llusia J. et al. Photochemical reflectance index as an indirect estimator of foliar isoprenoid emissions at the ecosystem level // Nature Communications. 2013. V. 4(1). No. 2604. DOI: 10.1038/ncomms3604.
- Rusakov D. V., Kanash E. V. Spectral characteristics of leaves diffuse reflection in conditions of soil drought: a study of soft spring wheat cultivars of different drought resistance // Plant, Soil and Environment. 2022. V. 68. No. 3. P. 137–145. DOI: 10.17221/483/2021-PSE.
- Sims D. A., Gamon J. A. Relationships between leaf pigment content and spectral reflectance across a wide range of species, leaf structures and developmental stages // Remote Sensing Environment. 2002. V. 81. P. 337–354. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00010-X.
- Thénot F., Méthy M., Winkel T. The Photochemical Reflectance Index (PRI) as a water-stress index // Intern. J. Remote Sensing. 2002. V. 23(23). P. 5135–5139. DOI: 10.1080/01431160210163100.
- Yakushev V., Kanash E., Rusakov D., Blokhina S. Specific and non-specific changes in optical characteristics of spring wheat leaves under nitrogen and water deficiency // Advances in Animal Biosciences. 2017. V. 8. P. 229–232. DOI: 10.1017/S204047001700053X.