Analyzing Disease and Pest Dynamics in Steppe Crop Using Structured Data

IEEE Access, 2024

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/access.2024.3397843
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

In this study, an analysis of the spectral brightness coefficients (SBC) of agricultural crops in the steppe regions of Kazakhstan was carried out using remote field and space measurements during the growing season. The possibility of assessing structural changes in plants using near-infrared data was explored. An electronic database of corrected spectral data of SBC for the studied crops has been created. The results obtained confirm that the dynamics of SBC values reflect morphophysiological changes in crops during their growing season. Analysis of the seasonal dynamics of the spectral brightness of pests and diseases makes it possible to diagnose their species composition and the physiological state of plants. Spectrophotometric information obtained from satellite data of various crops can be used to build simulation models that provide scientifically based forecasts of the dynamics of the spatial distribution of the species composition of vegetation cover. The study highlights the potential of using subtle spectral differences to study the spatial distribution of different vegetation types and their ecological status. The results of the analysis of satellite information from Sentinel confirm the prospects of its use for assessing the morphophysiological state of agricultural crops using ground-based spectrometric calibration, as well as for predicting yields.