Недеструктивный метод диагностики азотообеспеченности растений оптико-электронной системой мониторинга растений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена решению актуальной научно-технической и хозяйственной задачи - разработке недеструктивного метода диагностики отечественных сортов растений, реализуемого посредством соответствующей оптико-электронной системы. Обоснован общий метод [1] спектрального анализа пигментного состава фотосинтезирующего аппарата растительности. Установлено соответствие концентрации минерального вещества в растении пигментному составу фотосинтезирующего аппарата растительности. Выявлен характер связи между состоянием азотообеспеченности растения, видом спектральных кривых отражения и значением основного вегетативного индекса обосновываемого метода - NDVI. Экспериментально получена зависимость спектральных показателей отражения фотосинтезирующего аппарата растительности от концентраций азотных удобрений в почве для выбранного вида растений. В ходе экспериментальных исследований подтверждены теоретические положения о возможности применения оптических недеструктивных методов для определения азотообеспеченности растения. Для реализации предложенного метода выбрана оптико-электронная система мониторинга, соответствующая уровню развития сельскохозяйственной техники.

Об авторах

Анастасия Валентиновна Введенская

Московский Государственный Технический Университет имени Н.Э. Баумана

Автор, ответственный за переписку.
Email: anastasiya.vvedenskaya@gmail.com
ул. 2-я Бауманская, 5, Москва, Россия, 105005

Валентин Валентинович Введенский

Российский университет дружбы народов

Email: vaval-ved@yandex.ru
ул. Миклухо-Маклая, 8/2, Москва, Россия, 117198

Мурат Сабирович Гинс

Российский университет дружбы народов

Email: anirr@bk.ru
ул. Миклухо-Маклая, 8/2, Москва, Россия, 117198

Алексей Михайлович Хорохоров

Московский Государственный Технический Университет имени Н.Э. Баумана

Email: a.horohorov@yandex.ru
ул. 2-я Бауманская, 5, Москва, Россия, 105005

Список литературы

  1. Merzlyak М.N., Gitelson А.А., Chivkunova О.B., Solovchenko А.H., Poghosyan S.I. Using reflectance spectroscopy to analyze the pigments of higher plants. Vegetable physiology. 2003. Vol. 50. No 5. P. 785—792.
  2. Afanasiev R.А., Sopov I.V., Galitsky V.V. Principles and methods of differentiated application of fertilizers using photometry. Fertility. 2008. No 6. P. 14—17.
  3. Belousova К.V. Photometric diagnosis of nitrogen nutrition of plants. Author. on dis. candidate tehn. sciences. Institute of Agrochemistry. D.N. Pryanishnikova RAAS, Moscow, 2009. P. 9—11.
  4. Cherepanov А.S., Druzhinin H.G. The spectral properties of vegetation and vegetative indices. Geomatics. 2009. No 3. P. 28—32.
  5. Sopov I.V. Effect of nitrogen fertilizer on plant performance diagnostics and productivity of crops and white mustard in a central area of the non-chernozem zone. Author. on dis. candidate tehn. sciences. Institute of Agrochemistry D.N. Pryanishnikova RAAS. Moscow, 2009. P. 15—17.
  6. Afanasiev R.А., Sopov I.V., Berezovsky H.V., Melnikov А.V., Sorokin А.V. Photometric diagnosis of nitrogen nutrition of crops. Materials All-Russia Conference “Environmental Agro-chemistry function in modern agriculture”. М.: VNIIA, 2008. P. 32—35.
  7. Budagovsky А.V., Budagovskya О.N., Lenz F. A new approach to the problem of functional diagnostics of plants. Agricultural science. 2009. No 9. P. 19—21.
  8. Yakushenkov Y.G. Theory and design of optoelectronic devices. М.: Logos, 2004. P. 201—203.
  9. Orlov А.G. Razrabotka i issledovanie aviatsionnogo giperspektrometra vidimogo i blizhnego IK diapazonov. Dis. Candidate. tehn. Sciences, Institute of Chemical Physics them. NN Semenov, RAS, 2008. P. 120—135.
  10. Zagrubsky А.А., Tsyganenko N.М., Chernova А.P. The manual "Fundamentals of optical measurement”. SPb.: Solo, 2007. P. 56—57.
  11. Internet resource: agricultural machinery AMAZONE. http://www.amazone.ru/6.asp 20.11.2016.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».