INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ 2587-6740 113358 10.55186/25876740_2025_68_2_229 Аграрная реформа и формы хозяйствования Agrarian reform and forms of managing Аграрная реформа и формы хозяйствования Methods of operational accounting of weed inflammation of fields using digital agricultural technologies in Yakutia Приемы оперативного учета засоренности полей с применением цифровых агротехнологий в Якутии https://orcid.org/0000-0002-7738-5485 Осипова Валентина Валентиновна Osipova Valentina Valentinovna luzerna_2008@mail.ru

доктор сельскохозяйственных наук;

doctor of agricultural sciences;

 https://orcid.org/0000-0002-6088-8801 Платонова Агафья Захаровна Platonova Agafya Zaharovna agafya.platonova.2016@mail.ru

кандидат сельскохозяйственных наук;

candidate of agricultural sciences;

 Олесова Марианна Маратовна Olesova Marianna Maratovna olesova1964@mail.ru

кандидат педагогических наук;

candidate of pedagogical sciences;

 https://orcid.org/0000-0003-3348-5094 Конощук Лада Ярославовна Konoshchuk Lada Yaroslavovna olada87@gmail.com Октемский филиал Арктический государственный агротехнологический университет Якутск Россия Oktemsky branch Arctic State Agricultural University Yakutsk Russian Federation Октемский филиал Арктический государственный агротехнологический университет Якутск Россия Oktemsky branch Arctic State Agricultural University Yakutsk Russian Federation Октемский филиал Арктический государственный агротехнологический университет Якутск Россия Oktemsky branch Arctic State Agricultural University Yakutsk Russian Federation Октемский филиал Арктический государственный агротехнологический университет Якутск Россия Oktemsky branch Arctic State Agricultural University Yakutsk Russian Federation 14 04 2025 14 04 2025 2 229 232 18 02 2025 26 03 2025 https://ecience.ru/en/nauka/article/113358/view

В условиях мерзлотных пойменных почв Якутии в 2024 году проводились исследования по изучению распространения сорной растительности с использованием цифровых технологий. Целью исследований являлось определение засоренности полей в Якутии с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) на примере Хангаласского района Республики Саха (Якутия). Предмет исследований - определение засоренности полей в Якутии с использованием БПЛА. Полевые работы проводились с использованием мультироторного квадрокоптера (дрона) DJIMaviс 3 в период вегетации кормовых культур. Исследования проводились в период вегетации основных кормовых культур. Статистическая обработка данных с использованием пакета программ Excel, составление проекта карты с помощью программы Agisoft Metashape. Согласно цели исследований проведены полевые и камеральные лабораторные исследования на предмет определения уровня засоренности полей в Октемском наслеге Хангаласского улуса Республики Саха (Якутия). Оперативный учет дроном DJIMavik-с позволил определить по тонам цвета индекс биомассы растительности в пределах 0,2…0,8. Установлено, что на первом участке с многолетними травами Normalized difference vegetation index или нормализованный вегетационный индекс (NDVI) при учете в конце вегетации растений (05 и 17 сентября) оставался на одном уровне 0,3. NDVI сорной растительности варьировал от 0,5 (05 сентября) до 0,32-0,4 (17 сентября), что характерно для осеннего периода. На втором участке учет, проведенный 21 августа показал, что в посевах овса NDVI достигает высокого уровня 0,7 со следами засоренности, далее 15 сентября показатель NDVI посевов овса снижается до 0,5. На третьем участке учет, проведенный с 19 августа по 24 сентября позволил установить, что в динамике развития растений овса от фазы выхода в трубку до начала выметывания NDVI возрастал с 0,4 до 0,7, при этом замечены следы засоренности – 13%. Для более точного установления состояния посевов карты местности, процента засоренности посевов сельскохозяйственных культур необходимо сочетать применение БПЛА с традиционной технологией учета засоренности посевов.

In the permafrost floodplain soils of Yakutia, research was conducted in 2024 to study the distribution of weed vegetation using digital technologies. The purpose of the research was to determine the weediness of fields in Yakutia using unmanned aerial vehicles (UAVs) on the example of the Khangalassky District of the Sakha Republic (Yakutia). The subject of the research was to determine the weediness of fields in Yakutia using UAVs. Field work was conducted using a multi-rotor quadcopter (drone) called DJIMavics 3 during the vegetation period of forage crops. The studies were conducted during the vegetation period of the main fodder crops. Statistical data processing using the Excel software package, and map drafting using the Agisoft Metashape software. According to the research objectives, field and laboratory studies were conducted to determine the level of weed infestation in the Oktemsky village of the Khangalassky District of the Sakha Republic (Yakutia). The operational accounting by the DJIMavik-c drone made it possible to determine the biomass index of vegetation within the range of 0.2…0.8 based on the color tones. It was found that the Normalized difference vegetation index (NDVI) remained at the same level of 0.3 at the end of the vegetation period (on September 5 and 17) in the first area with perennial grasses. The NDVI of the weed vegetation varied from 0.5 (on September 5) to 0.32-0.4 (on September 17), which is typical for the autumn period. In the second plot, the survey conducted on August 21 showed that the NDVI in oat crops reached a high level of 0.7 with traces of weediness, and then decreased to 0.5 on September 15. In the third plot, the survey conducted from August 19 to September 24 revealed that the NDVI increased from 0.4 to 0.7 in the dynamics of oat plant development from the tillering phase to the beginning of earing, while traces of weediness were observed at 13%. To more accurately determine the condition of the crop map and the percentage of weediness in agricultural crops, it is necessary to combine the use of UAVs with traditional methods of crop weediness assessment.

 сорная растительность цифровые технологии беспилотный летательный аппарат NDVI биомасса растений процент засоренности мерзлотные почвы weeds digital technologies unmanned aerial vehicle NDVI plant biomass weed infestation percentage permafrost soils

Баранов И. А. (2020). Беспилотные технологии в сельском хозяйстве. М.: Агропромиздат, с. 185. Baranov I. A. (2020). Bespilotnye tehnologii v sel'skom hozyaystve. M.: Agropromizdat, s. 185. Буров В. Н.(2019). Проектирование баз данных. СПб.: Питер, с. 20. Burov V. N.(2019). Proektirovanie baz dannyh. SPb.: Piter, s. 20. Васильев А.И. (2021). Современные методы мониторинга засоренности полей. Казань: Издательство Казанского университета, с. 210. Vasil'ev A.I. (2021). Sovremennye metody monitoringa zasorennosti poley. Kazan': Izdatel'stvo Kazanskogo universiteta, s. 210. Герасимов Д. С. (2022) Модели баз данных. Новосибирск: Сибирское университетское издательство, с. 245. Gerasimov D. S. (2022) Modeli baz dannyh. Novosibirsk: Sibirskoe universitetskoe izdatel'stvo, s. 245. Зубарев Ю.Н., Фомин Д.С., Чащин А.Н., Заболотнова М.В., (2019). Использование беспилотных летательных аппаратов в сельском хозяйстве // Вестник ПФИЦ, №2, с.47-51. Zubarev Yu.N., Fomin D.S., Chaschin A.N., Zabolotnova M.V., (2019). Ispol'zovanie bespilotnyh letatel'nyh apparatov v sel'skom hozyaystve // Vestnik PFIC, №2, s.47-51. Караваев М.Н., Скрябин С.З. (1971). Растительный мир Якутии. Якутск, с. 124. Karavaev M.N., Skryabin S.Z. (1971). Rastitel'nyy mir Yakutii. Yakutsk, s. 124. Киселев, А.Н. (1971). Сорные растения и меры борьбы с ними / А.Н. Киселев. М.: Колос, с 192 . Kiselev, A.N. (1971). Sornye rasteniya i mery bor'by s nimi / A.N. Kiselev. M.: Kolos, s 192 . Коротаев А.А., Новопашин Л.А. (2015). Применение беспилотных летательных аппаратов для мониторинга сельскохозяйственных угодий и посевных площадей в аграрном секторе // Аграрный вестник Урала. №2(142) , с. 38-42. Korotaev A.A., Novopashin L.A. (2015). Primenenie bespilotnyh letatel'nyh apparatov dlya monitoringa sel'skohozyaystvennyh ugodiy i posevnyh ploschadey v agrarnom sektore // Agrarnyy vestnik Urala. №2(142) , s. 38-42. Лунева Н.Н. (2021). Сорные растения и сорная флора как основа фитосанитарного районирования (обзор) // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. № 182 (2). с. 139-150. Luneva N.N. (2021). Sornye rasteniya i sornaya flora kak osnova fitosanitarnogo rayonirovaniya (obzor) // Trudy po prikladnoy botanike, genetike i selekcii. № 182 (2). s. 139-150. Николин Е.Г. (2014). Сорные и чужеродные растения Якутии // Российский журнал биологических инвазий. № 1. с. 41-46. Nikolin E.G. (2014). Sornye i chuzherodnye rasteniya Yakutii // Rossiyskiy zhurnal biologicheskih invaziy. № 1. s. 41-46. Николин Е.Г. (2016). Сорные растения Якутии: наиболее опасные и агрессивные элементы флоры. Новосибирск: Наука, с. 264. Nikolin E.G. (2016). Sornye rasteniya Yakutii: naibolee opasnye i agressivnye elementy flory. Novosibirsk: Nauka, s. 264. Основы технологии сельскохозяйственного производства. Земледелие и растениеводство. Под ред. В.С. Никляева. М.: Былина, 2000. с. 555. Osnovy tehnologii sel'skohozyaystvennogo proizvodstva. Zemledelie i rastenievodstvo. Pod red. V.S. Niklyaeva. M.: Bylina, 2000. s. 555. Скрябин С.З., Караев М.Н. (1991). Зеленый покров Якутии. Якутск с. 113. Skryabin S.Z., Karaev M.N. (1991). Zelenyy pokrov Yakutii. Yakutsk s. 113. Спиридонов Ю.Я. (2004). Изменение видового состава сорняков / Ю.Я Спиридонов, Л.Д. Протасов, Г.Е Ларина // Защита и карантин растений. № 10. с. 18 - 19. Spiridonov Yu.Ya. (2004). Izmenenie vidovogo sostava sornyakov / Yu.Ya Spiridonov, L.D. Protasov, G.E Larina // Zaschita i karantin rasteniy. № 10. s. 18 - 19.