Прогнозирование урожайности посевов сельскохозяйственных культур представляет интерес для широкого круга потребителей: от министерств сельского хозяйства (страны или отдельных регионов) до отдельных сельхозтоваропроизводителей. Важное значение для решения этой задачи имеют методы, позволяющие получать заблаговременные оценки потенциальной продуктивности посевов на больших территориях, основанные на использовании данных спутниковых наблюдений.
На протяжении последних нескольких лет в ИКИ РАН проводились эксперименты по оценке урожайности сельскохозяйственных культур с использованием возможностей сервиса спутникового мониторинга Вега-Science на уровне субъектов Российской Федерации (Трошко и др., 2022; Трошко и др., 2021). Возможность получения таких оценок основана на наличии тесной связи между максимальными значениями вегетационного индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, нормализованный разностный вегетационный индекс) озимых и яровых культур, полученными на основе данных спутниковых наблюдений, с урожайностью озимых зерновых и яровых зерновых и зернобобовых соответственно (в качестве источника данных об урожайности используется ЕМИСС – Единая межведомственная информационно-статистическая система, https://www.fedstat.ru/).
В продолжение этих экспериментов написана консольная программа, автоматизирующая процесс сбора и совместной обработки статистической и спутниковой информации для оценки потенциальной продуктивности посевов сельскохозяйственных культур. Программа автоматически запрашивает все необходимые для расчетов данные из Вега-Science и ЕМИСС (для расчетов используются сведения об NDVI и урожайности, начиная с 2001 года), строит регрессии, рассчитывает потенциальное значение урожайности для каждого региона, погрешность оценки и формирует отчеты в разных форматах.
В докладе приводится описание разработанной программы, примеры её использования для оценки урожайности сельскохозяйственных культур в 2023 году, а также планы по её развитию.
Работа выполнена в рамках темы «Мониторинг» (госрегистрация № 122042500031-8) c использованием возможностей УНУ ВЕГА-Science (Лупян и др., 2021), входящей в Центр коллективного пользования «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др., 2019).