доктор экономических наук;
doctor of economic sciences;
В статье рассмотрен вопрос применения NDVI для мониторинга использования сельскохозяйственных угодий в составе земель сельскохозяйственного назначения — сенокосов. По двум тестовым участкам, расположенным в Калининградской области на взаимном удалении в 12 км, были отобраны данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) за 2024 год, полученные с использованием спектрорадиометра MODIS. При помощи Python и ГИС QGIS отрисованы маски двух земельных участков и сформированы наборы данных, характеризующие динамику NDVI по диапазонам с шагом 0,1. В качестве вспомогательных данных выступает информация об использовании земельных участков в течение сезона 2024 года — о датах технологических операций по заготовке сена и зеленых кормов. Сформированы таблицы по каждому из двух участков, и рассмотрена динамика изменения индекса. По результатам работы сделаны выводы о недостаточности использования NDVI как единственного индикатора для определения сенокосов по данным ДЗЗ. В то же время применение индекса совместно со сведениями об отнесении участка к сенокосам позволяет осуществлять мониторинг при наличии набора данных ДЗЗ с низким процентом перекрытия облаками или в случае разработки механизма корректировки перекрывающихся областей.
The article considers the issue of using NDVI to monitor the use of agricultural land as part of agricultural land – hayfields. For two test sites located in the Kaliningrad region at a mutual distance of 12 km, the Earth's remote sensing data for 2024, obtained using the MODIS spectroradiometer, was selected. Using Python and QGIS GIS, the masks of two land plots were drawn and data sets were generated that characterize the dynamics of NDVI in ranges with increments of 0.1. As auxiliary data, information on the use of land plots during the 2024 season was used – on the dates of technological operations for harvesting hay and green fodder. Tables for each of the two sections are formed and the dynamics of the index changes are considered. Based on the results of the work, conclusions were drawn about the insufficiency of using NDVI as the only indicator that can be used to determine hayfields based on remote sensing data. At the same time, using the index together with information on the assignment of the site to hayfields allows monitoring in the presence of a set of remote sensing data with a low percentage of cloud cover or in the case of developing a mechanism for correcting overlapping areas.