Вид документа : Статья из журнала Шифр издания : 528.88/М 95 Автор(ы) : Мыслыва, Тамара Николаевна (доктор сельскохозяйственных наук; род. 1973), Бушуева, Вера Ивановна, Волынцева В. А. Заглавие : Оценка возможности использования данных дистанционного зондирования и цепей Маркова для прогноза развития растительного покрова Место публикации : Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі. Серыя аграрных навук/ Нацыянальная акадэмія навук Беларусі. - Минск: Беларуская навука, 2020. - Т. 58, № 2. - С. 176-184: табл. - ISSN 1817-7204 (Шифр В1/2020/58/2). - ISSN 1817-7204 Примечания : Библиогр. в конце ст. УДК : 528.88 + 633/635 + (476) Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): растительный покров--растительность--с-х культуры--продукция растениеводства--продукция сельского хозяйства--продуктивность пастбищ--продуктивность--урожайность--хозяйственно полезные признаки--прогнозирование--моделирование--методы--математические модели--модели--маркова цепи--мониторинг посевов--мониторинг--дистанционное зондирование--дистанционные методы--гис--информационные системы--беларусь--страны мира--20-23 Аннотация: В условиях глобальных климатических изменений актуальной является разработка надежных моделей, позволяющих получать достоверные прогнозы развития растений на основе комбинирования данных дистанционного зондирования Земли и статистического моделирования. Моделирование посредством цепей Маркова - эффективный и одновременно простой способ прогнозирования случайных событий, к которым относится и прогнозирование продуктивности фитомассы сельскохозяйственных культур. Данные дистанционного зондирования Земли, полученные со спутника Sentinel-2, с пространственным разрешением 10 м были использованы для вычисления величины вегетационного индекса NDVI и получения разновременных растров (2017-2019 гг.) c различной степенью развития растительного покрова. Для построения матрицы вероятности перехода из одного состояния в другое для различных уровней развития растительности использовались функциональные возможности геоинформационных систем, посредством которых выполнялась классификация растровых изображений, их преобразование в векторные слои и установление областей пересечения. Матрица вероятностей в дальнейшем использовалась для прогнозирования развития растительности с использованием в качестве предиктора марковской модели. Разработанная прогнозная модель была проверена на выполнимость теста χ2. Полученные результаты показали, что как смоделированные значения, так и фактическая площадь распределения растительности с различной степенью развития, определенная по имеющемуся растровому изображению за 2019 г., хорошо соотносятся между собой. Результаты исследования могут быть полезны при разработке методики прогнозирования и при непосредственном прогнозировании урожайности, прежде всего плотнопокровных сельскохозяйственных культур, а также для оценки продуктивности пастбищ и создания эффективных пастбищеоборотов. Доп.точки доступа: Бушуева, Вера Ивановна (доктор сельскохозяйственных наук ; род. 1952); Волынцева, В. А.