Моделирование сезонной динамики вегетационного индекса NDVI для пахотных земель ЕАО

Вегетационный индекс NDVI является одним из эффективных показателей, позволяющих оценивать изменение зеленой биомассы растительного покрова. При прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур зачастую применяются регрессионные модели, где в качестве одного из независимых предикторов рассматривается максимальное значение индекса NDVI. Исследование сезонной динамики индекса NDVI пахотных земель региона в целом является особо важной задачей для тех территорий, где доминирует определенная сельскохозяйственная культура. В частности, приоритетной культурой сельского хозяйства ЕАО, является соя. Доля посевных площадей сои в последние годы превышает 90% от общей площади пахотных земель региона.
Для пахотных земель Октябрьского и Ленинского районов ЕАО в период с 2007 по 2019 гг с помощью системы Вега-Science были получены еженедельные композиты NDVI. Сформированные ежегодные динамические ряды значений для 22-42 календарных недель аппроксимировались с помощью функций Гаусса, двойной логистической функции, а также полиномов 2-й и 3-й степени (с применением алгоритма Левенберга-Марквардта). Было установлено, что сглаженная кривая сезонного хода NDVI пахотных земель идентична сезонному ходу NDVI на отдельных полях сои. Максимальное значение функций наблюдалось к 32 календарной неделе, что соответствует первой декаде августа. Достоверно выявлена значимость различий в точности модели: ошибка моделирования с использованием двойной логистической функции не превышала 4,5%, в то время как ошибка гауссианы и полиномиальных моделей находилась в пределах 5,7-7,3%. Вместе с тем, показана возможность использования функции Гаусса и двойной логистической функции для раннего прогнозирования урожайности сои в районах ЕАО, до прохождения максимума NDVI пахотных земель. Ошибка прогнозирования при применении функции Гаусса в период с 27 по 32 календарную неделю была достоверно ниже в сравнении с двойной логистической функцией, и не превышала 8,5%.
Таким образом, было показано, что двойную логистическую функцию целесообразно использовать для сглаживания ряда еженедельных композитов NDVI пахотных земель соепроизводящего региона и идентификации основной культуры; для раннего прогнозирования максимума NDVI, и, соответственно, прогнозирования урожайности, оптимально применять функцию Гаусса.