Modeling of effective soil fertility using remote sensing methods of agrocenoses : доклад, тезисы доклада | Научно-инновационный портал СФУ

Modeling of effective soil fertility using remote sensing methods of agrocenoses : доклад, тезисы доклада

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: IV International Conference on Agribusiness, Environmental Engineering and Biotechnologies - AGRITECH-IV - 2020; Krasnoyarsk; Krasnoyarsk

Год издания: 2021

Идентификатор DOI: 10.1088/1755-1315/677/3/032104

Аннотация: The presence of statistical relationships between productivity and soil properties allows one to assess soil fertility on a mathematical and statistical basis. To do this, it is necessary to substantiate a set of estimated soil properties and mathematically describe their cumulative effect on the yield. Known traditional methods of establishing relationships between soil properties and yield are time-consuming and expensive. It is practically impossible to cover large cultivated areas with these studies. Such work can be effectively performed using the means and methods of remote sensing, using imagery from satellites and unmanned aerial vehicles, which are equipped with multispectral cameras. Modern technologies provide the ability to survey a large area of the territory, uniform rules for recording the spectral characteristics of vegetation, determining the associated vegetation indices.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science

Выпуск журнала: Volume 677

Номера страниц: 32104

Место издания: Krasnoyarsk, Russian Federation

Издатель: IOP Publishing Ltd

Персоны

  • Erunova M.G. (Federal Research Center Krasnoyarsk Science Center SB RAS)
  • Trubnikov Y.N. (Federal Research Center Krasnoyarsk Science Center SB RAS)
  • Shpedt A.A. (Federal Research Center Krasnoyarsk Science Center SB RAS)
  • Yakubailik O.E. (Institute of Computational Modelling SB RAS)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.