Китайские ученые разработали новую методику оценки состояния озимой пшеницы, которая объединяет спутниковые наблюдения, метеорологические данные и алгоритмы машинного обучения. Технология позволяет с высокой точностью определять стадию развития всходов на больших территориях, что критически важно для прогнозирования урожайности.
Состояние растений перед уходом в зиму, в частности так называемый «возраст листа», напрямую влияет на их способность пережить холода и на будущий урожай. Традиционные агрономические методы требуют ручных замеров в полях, что делает невозможным оперативный и одновременный мониторинг обширных посевных площадей.
Исследователи из Шаньдунского университета науки и технологии предложили комплексный подход. Система анализирует спутниковые снимки MODIS, чтобы определить точную дату появления всходов. Затем, используя архивные температурные данные ERA5-Land, она рассчитывает накопленное растениями тепло – ключевой показатель для их развития. Динамику роста вегетативной массы отслеживают по индексу NDVI.
На основе этих данных ученые создали две модели. Первая, более простая, основывалась только на показателе накопленного тепла. Вторая, построенная на базе алгоритма случайного леса, интегрировала все три источника информации. Сравнение с результатами полевых измерений показало, что комплексная модель значительно точнее: коэффициент детерминации R² достиг 0,67.
Исследование подтвердило, что дата появления всходов – решающий фактор для состояния озимых. Чем раньше прорастает пшеница, тем больше тепла она успевает накопить и тем крепче входит в зиму. Эта зависимость ярко проявилась в 2021 году в провинции Шаньдун, где затяжные дожди сместили сроки сева. В результате всходы по всему региону оказались слабее обычного, что и зафиксировала новая система мониторинга.
Авторы отмечают, что предложенная технология может стать стабильным и практичным инструментом для аграриев в ключевых зернопроизводящих регионах. Результаты исследования опубликованы в научном издании The Crop Journal.