Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 23, 2026
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 22, 2025
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 21, 2024
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 20, 2023
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 19, 2022
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 18, 2021
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 17, 2020
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 16, 2019 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 15, 2018 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 14, 2017 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 13, 2016 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 12, 2015 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 11, 2014 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 10, 2013 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 9, 2012 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
Том 8, 2011 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 7, 2010 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Выпуск 6, 2009 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 5, 2008 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 4, 2007 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 3, 2006 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 2, 2005 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 1, 2004 г.
Том 1
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
подписаться отписаться
English version
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 4. С. 258-271

Изучение отражательных свойств растений картофеля, поражённых фитофторозом, посредством наземных гиперспектральных измерений

А.М. Шпанев 1 , Д.В. Русаков 1 , В.В. Смук 2 , А.В. Хютти 2 
1 Агрофизический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия
2 Всероссийский научно-исследовательский институт защиты растений, Пушкин, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 16.06.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-4-258-271
Фитофтороз считается одним из самых распространённых и особо опасных заболеваний картофеля на Северо-Западе России. Этим обстоятельством определяется важность своевременного выявления заражённости растений и проведения фунгицидных обработок ещё до видимых симптомов поражения листьев. Современные возможности приборной базы предполагают, что решение этой задачи может быть достижимо с помощью гиперспектральной съёмки. Изучение особенностей отражательной способности поражённых и не поражённых фитофторозом растений картофеля проводилось на экспериментальной базе Меньковского филиала Агрофизического научно-исследовательского института в 2020 и 2022 гг. Объектами гиперспектральных наземных измерений выступали растения восприимчивого (Ланорма) и устойчивого (Синеглазка) сортов картофеля, удобренные (N90P90K90) и неудобренные (N0P0K0), не поражённые (4-кратная фунгицидная обработка) и поражённые фитофторозом в сильной степени (искусственный инфекционный фон). По результатам исследований определено, что с увеличением развития заболевания отражательная способность растений снижалась, особенно сильно на восприимчивом сорте и при внесении полного минерального удобрения, которые сильнее поражались фитофторозом. На 5-е сутки после искусственного заражения отмечалось достоверное снижение коэффициента спектральной яркости в зелёном диапазоне спектра, на 20-е и 29-е сутки — в ближнем инфракрасном. Использование спектральных индексов, отражающих содержание пигментов в листьях, позволило выявлять изменения в отражательной способности растений картофеля, поражённых фитофторозом. Наиболее перспективными оказались индексы отражения каротиноидов CAR1 (англ. Carotenoid Reflectance Index 1) и CAR2 (англ. Carotenoid Reflectance Index 2), значения которых достоверно увеличивались под влиянием патогена в абсолютном большинстве проведённых измерений, включая самое раннее, выполненное на 2-е сутки после заражения. Индексы Гительсона и Мерзляка GM1 (англ. Gitelson and Merzlyak Index 1) и GM2 (англ. Gitelson and Merzlyak Index 2) лучше всего реагировали на заражение растений картофеля фитофторозом на 12-е сутки, а индекс флавонолов FRI (англ. Reflection Index of Flavonols), из-за малого количества случаев с достоверными различиями в отражательных свойствах растений, имеющих разную степень поражения фитофторозом, оказался менее надёжным и подходящим для решения поставленной нами задачи.
Ключевые слова: картофель (Solanum tuberosum L.), фитофтороз, искусственный инфекционный фон, сортовая устойчивость, минеральные удобрения, наземные гиперспектральные измерения, коэффициент спектральной яркости, спектральные индексы
Полный текст

Список литературы:

  1. Бекмухамедов Н. Э., Карабкина Н. Н. Изменение спектральных характеристик растений яровой пшеницы, зараженных грибковыми болезнями // Сельское, лесное и водное хоз-во. 2013. № 10. http://agro.snauka.ru/2013/10/1169.
  2. Белов Д. А., Хютти А. В. Фитофтороз картофеля и программа его контроля // Картофель и овощи. 2018. № 8. С. 19–21.
  3. Васфилова Е. С. Значение биологически активных соединений для повышения собственной устойчивости растений к неблагоприятным абиотическим воздействиям // Растительные ресурсы. 2024. Т. 60. № 3. С. 3–20. DOI: 10.31857/S0033994624030013.
  4. Гурова Т. А., Клименко Д. Н., Луговская О. С. и др. Спектральные характеристики сортов пшеницы при биотическом стрессе // Достижения науки и техники АПК. 2019. Т. 33. № 10. С. 71–75. DOI: 10.24411/0235-2451-2019-11016.
  5. Данилов Р. Ю., Исмаилов В. Я., Третьяков В. А. и др. Разработка прецизионных технологий фитосанитарного мониторинга агроэкосистем на основе использования данных дистанционного гиперспектрального зондирования Земли // Достижения науки и техники АПК. 2018. Т. 32. № 10. С. 82–86. DOI: 10.24411/0235-2451-2018-11019.
  6. 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.
  7. Данилов Р. Ю., Кремнева О. Ю., Пачкин А. А. Изучение спектральных характеристик растений озимого ячменя, инфицированных возбудителями экономически значимых болезней // Тр. Кубанского гос. аграрного ун-та. 2021. № 93. С. 111–121. DOI: 10.21515/1999-1703-93-111-121.
  8. Деревягина М. К., Васильева С. В., Зейрук В. Н., Белов Г. Л. Препараты, содержащие коллоидное серебро, против ризоктониоза, альтернариоза и фитофтороза картофеля // Изв. ТСХА. 2020. № 4. С. 54–66. DOI: 10.26897/0021-342X-2020-4-54-66.
  9. Исмаилов Э. Я., Надыкта В. Д., Исмаилов В. Я., Костенько И. А., Швец А. А. Гиперспектральные исследования поражения сельскохозяйственных культур фитопатогенами // Космонавтика и ракетостроение. 2012. № 3 (68). С. 98–103.
  10. Кондратьев К. Я., Федченко П. П. Спектральная отражательная способность и распознавание растительности. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. 216 с.
  11. Кремнева О. Ю., Тутубалина О. В., Середа И. И. и др. Исследования изменения спектральных характеристик сортов озимой пшеницы в зависимости от степени инфицирования возбудителями болезней // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 3. С. 149–161. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-3-149-161.
  12. Кремнева О. Ю., Данилов Р. Ю., Тутубалина О. В., Середа И. И. Изменения спектральных характеристик озимой пшеницы в зависимости от степени развития желтой пятнистости листьев // Материалы 9-й Международ. науч. конф. «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли». Красноярск: СФУ, 2022. С. 242–246.
  13. Методические указания по регистрационным испытаниям фунгицидов в сельском хозяйстве. СПб.: ВИЗР, 2009. 378 с.
  14. Мударисов С. Г., Мифтахов И. Р., Фархутдинов И. М. Использование беспилотных технологий и методов машинного обучения для детекции болезней сахарной свёклы // АПК России. 2025. Т. 32. № 5. С. 674–684. DOI: 10.55934/2587-8824-2025-32-4-674-684.
  15. Соколов Ю. Г., Садковский В. Т., Кремнева О. Ю. и др. Разработка технологии обнаружения очагов ржавчинных болезней пшеницы // Международ. научно-исследоват. журн. 2018. № 12-2 (78). С. 29–33. DOI: 10.23670/IRJ.2018.78.12.042.
  16. Чугунов В. С., Шатилова О. Н., Ускова Л. Б., Анисимов Б. В. Импорт картофеля в России в 2014–2015 годах // Картофель и овощи. 2016. № 5. С. 33–35.
  17. 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.
  18. Шпанев А. М., Фесенко М. А., Смук В. В. Эффективность применения минеральных удобрений и интегрированной системы защиты растений в полевом севообороте на Северо-Западе РФ // Агрохимия. 2021. № 1. С. 12–22. DOI: 10.31857/S0002188121010099.
  19. Barnes J. D., Balaguer L., Manrique E. et al. A reappraisal of the use of DMSO for the extraction and determination of chlorophyll a and b in lichens and higher plants // Environmental and Experimental Botany. 1992. V. 32 (2). P. 85–100. DOI: 10.1016/0098-8472(92)90034-Y.
  20. Gamon J. A., Peñuelas J., Field C. B. A narrow-waveband spectral index that tracks diurnal changes in photosynthetic efficiency // Remote Sensing of Environment. 1992. V. 41 (1). P. 35–44. DOI: 10.1016/0034-4257(92)90059-S.
  21. Gitelson A. A., Merzlyak M. N. Signature analysis of leaf reflectance spectra: Algorithm development for remote sensing // J. Plant Physiology. 1996. V. 148(3–4). P. 494–500. DOI: 10.1016/S0176-1617(96)80284-7.
  22. Gitelson A. A., Merzlyak M.N., Chivkunova O. B. Optical properties and nondestructive estimation of anthocyanin content in plant leave // Photochemistry and Photobiology. 2001. V. 74 (1). P. 38–45. DOI: 10.1562/0031-8655(2001)074<0038:OPANEO>2.0.CO;2.
  23. Gitelson A. A., Zur Y., Chivkunova O. B., Merzlyak M. N. Assessing carotenoid content in plant leaves with reflectance spectroscopy // Photochemistry and Photobiology. 2002. V. 75 (3). P. 272–281. DOI: 10.1562/0031-8655(2002)0750272ACCIPL2.0.CO2.
  24. Merzlyak M. N., Gitelson A. A., Chivkunova O. B., Rakitin V. Y. Non-destructive optical detection of pigment changes during leaf senescence and fruit ripening // Physiologia Plantarum. 1999. V. 106. P. 135–141. DOI: 10.1034/j.1399-3054.1999.106119.x.
  25. 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.
  26. Peñuelas J., Gamon J. A., Freeden A. L. et al. Reflectance indices associated with physiological changes in nitrogen and water limited sunflower leaves // Remote Sensing of Environment. 1994. V. 48 (2). P. 135–146. DOI: 10.1016/0034-4257(94)90136-8.
  27. Peñuelas J., Baret F., Filella I. (1995a) Semi-empirical indices to assess carotenoids/chlorophyll a ratio from leaf spectral reflectance // Photosynthetica. 1995. V. 31 (2). P. 221–230.
  28. Peñuelas J., Filella I., Lloret P. et al. (1995b) Reflectance assessment of mite effects on apple trees // Intern. J. Remote Sensing. 1995. V. 16 (14). P. 2727–2733. DOI: 10.1080/01431169508954588.
  29. 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 of Environment. 2002. V. 81(2–3). P. 337–354. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00010-X.