Войти в систему | Регистрация
Казахский национальный аграрный исследовательский университет ISSN 2304-3334 (Print)  ·  ISSN 2304-3334 (Online)
Подать статью
Меню
Подать статью
ЗЕМЛЕДЕЛИЕ, АГРОХИМИЯ, КОРМОПРОИЗВОДСТВО, АГРОЭКОЛОГИЯ

АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ

Ділмұрат Ержан 1 , Акылбек Куришбаев 2 , Валерий Кирюшин 3 , Жанна Алманова 2

1 НАО «Казахский агротехнический исследовательский университет им. С. Сейфуллина», Астана, Казахстан; 2 «Национальная академия наук Республики Казахстан при Президенте Республики Казахстан», Алматы, Казахстан; 3 ФГБНУ ФИЦ «Почвенный институт имени В.В. Докучаева», Москва, Российская Федерация

doi.org/10.37884/4-2026/06 Стр. 74-89 Поступила 19.05.2026 Опубликовано 29.08.2026

Аннотация

Введение. Устойчивое земледелие в зернопроизводящих регионах Казахстана требует перехода от усреднённых технологических решений к агроэкологически дифференцированному управлению земельными ресурсами. В этом контексте важное значение имеет верификация зон продуктивности, выделенных по NDVI, поскольку дистанционные индексы отражают пространственную неоднородность посевов, но не всегда объясняют её почвенно-ландшафтные и биологические причины. Материалы и методы. Целью исследования являлась агроэкологическая верификация NDVI-зон продуктивности на основе анализа микрорельефа, агрохимического состояния почв и фенологических показателей сельскохозяйственных культур. Исследования проведены в 2024–2025 гг. на территории ТОО «Олжа-Садчиковское» Костанайского района Костанайской области на площади 1500 га, включающей поля №18, №33, №67–71 и №90. Использованы материалы почвенно-ландшафтного обследования, данные SRTM, NDVI-снимки, космические снимки разрешением 2,44–30 м, результаты агрохимического анализа слоя 0–20 см и полевые фенологические учёты. Результаты и обсуждение. Предложена трёхуровневая схема верификации: дистанционный уровень — NDVI, почвенно-ландшафтный уровень — микрорельеф и агрохимические показатели, биологический уровень — густота стояния и высота растений. Установлено, что устойчивые зоны продуктивности связаны с рельефом, влагообеспеченностью, гранулометрическим составом и элементами питания. Стабильная площадь зон составила 72 % на поле №67–71, 43 % на поле №18 и 58 % на поле №90. Содержание подвижного калия увеличивалось от склонов к понижениям с 650 до 950 мг/кг. Заключение. NDVI-зоны следует рассматривать как диагностический слой, требующий почвенно-агроэкологической и биологической верификации для обоснования дифференцированного управления посевами.

NDVI агроэкологическая оценка земель микрорельеф южные черноземы фенологическая реакция агрохимические показатели

01 Введение

Полный текст статьи доступен для скачивания в формате PDF на панели справа.

02 Список литературы

  1. Aghaloo, K., & Sharifi, A. (2023). A GIS-based agroecological model for sustainable agricultural production in arid and semi-arid areas: The case of Kerman Province. — Iran. Current Research in Environmental Sustainability. 6. 100230. https://doi.org/10.1016/j.crsust.2023.100230
  2. Arystanov, A., Sagin, J., Karabkina, N., Arystanova, R., Yermekov, F., Kabzhanova, G., Bekseitova, R., Aktymbayeva, A., & Kutymova, N. (2025). Automatic classification of agricultural crops using Sentinel-2 data in the rainfed zone of Southern Kazakhstan. Agronomy, 15(9), 2040. https://doi.org/10.3390/agronomy15092040
  3. Ali, A., Rondelli, V., Martelli, R., Falsone, G., Lupia, F., & Barbanti, L. (2022). Management zones delineation through clustering techniques based on soils traits, NDVI data, and multiple year crop yields. Agriculture. 12(2). 231. https://doi.org/10.3390/agriculture12020231
  4. Bhatti, M.T., Gilani, H., Ashraf, M., Iqbal, M.S. & Munir, S. (2024). Field validation of NDVI to identify crop phenological signatures. Precision Agriculture. 25. 2245–2270. https://doi.org/10.1007/s11119-024-10165-6
  5. Chebykina, E.Y., Bykova, G.S. & Karmanov, I.I. (2024). Agroecological assessment of arable lands in the Leningrad Region of Russia under the influence of climate change. Agronomy. 14(9). 2113. https://doi.org/10.3390/agronomy14092113
  6. Dogar, S.S., Brogi, C., O’Leary, D., Hernández-Ochoa, I.M., Donat, M., Vereecken, H., & Huisman, J.A. (2025). Combining electromagnetic induction and satellite-based NDVI data for improved determination of management zones for sustainable crop production. SOIL. 11. 655–679. https://doi.org/10.5194/soil-11-655-2025
  7. Fadl, M.E., AbdelRahman, M.A.E., El-Desoky, A.I., & Sayed, Y.A. (2024). Assessing soil productivity potential in arid region using remote sensing vegetation indices // Journal of Arid Environments. 222. 105166. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2024.105166
  8. Kiryushin, V.I. & Ivanov, A.L. (Eds.). (2005). Agroekologicheskaya otsenka zemel’, proektirovanie adaptivno-landshaftnykh sistem zemledeliya i agrotekhnologii [Agroecological land assessment, design of adaptive landscape farming systems and agrotechnologies]. — M.: Rosinformagrotekh. [in Russ.].
  9. Kiryushin, V.I., Dubachinskaya, N.N., & Yurova, A. Yu. (2021). Comprehensive assessment of agricultural land by the example of the Southern Urals. Eurasian Soil Science. 54(11). 1721–1731. https://doi.org/10.1134/S1064229321110089
  10. Khutuev, A.M., Zanilov, A.Kh., Tutukova, D.A., & Savin, I.Yu. (2024). NDVI posevov kak distantsionnyi indikator kachestva pakhotnykh pochv [NDVI of crops as a remote indicator of arable soils quality]. Dokuchaev Soil Bulletin. 121. 70–85. [in Russ.]. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2024-121-70-85
  11. Kabzhanova, G., Arystanova, R., Bissembayev, A., Arystanov, A., Sagin, J., Nasiyev, B., & Kurmasheva, A. (2025). Remote sensing applications for pasture assessment in Kazakhstan. Agronomy. 15(3). 526. https://doi.org/10.3390/agronomy15030526
  12. Ormanci, I.F., & Dengiz, O. (2025). Establishing and verifying soil quality index model based on GIS and remote sensing for cultivated lands under semi-humid terrestrial ecosystem // International Soil and Water Conservation Research. 13(2). 379–394. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2024.10.004
  13. Skakun, S., Kalecinski, N.I., Brown, M.G.L., Johnson, D.M., Vermote, E.F., Roger, J.C., & Franch, B. (2021). Assessing within-field corn and soybean yield variability from WorldView-3, Planet, Sentinel-2, and Landsat 8 satellite imagery. Remote Sensing. 13(5). 872. https://doi.org/10.3390/rs13050872
  14. Serrano, J., Shahidian, S., Paixão, L., da Silva, J.M., & Moral, F. (2022). Management zones in pastures based on soil apparent electrical conductivity and altitude: NDVI, soil and biomass sampling validation. Agronomy. 12(4). 778. https://doi.org/10.3390/agronomy12040778
  15. Shaimerdenova, A., Abdireimov, S., Ashimkhan, N., Zhumakan, A., Auesbekov, N., Kaisanova, A., Vagapova, A., Stepanova, D., Satvaldiyev, B., Ussarov, U., Bektanov, B., & Kenzhalieva, G. (2026). Spatial assessment of soil fertility using GIS and remote sensing: A case study of Southern Kazakhstan // SABRAO Journal of Breeding and Genetics. 58(1). 474–485. https://doi.org/10.54910/sabrao2026.58.1.44
  16. Tokbergenova, A., Kaliyeva, D., Zulpykharov, K., Taukebayev, O., Salmurzauly, R., Assanbayeva, A., Mukhtarov, U., Bilalov, B., & Tokkozhayev, D. (2025). Spatiotemporal assessment of climate change impacts on pasture ecosystems in Central Kazakhstan using remote sensing and spatial analysis. Sustainability. 17(22). 10331. https://doi.org/10.3390/su172210331
  17. Tiruneh, G.A., Meshesha, D.T., Adgo, E., Tsunekawa, A., Haregeweyn, N., Fenta, A.A., Alemayehu, T.Y., Mulualem, T., Fekadu, G., Demissie, S. & Reichert, J.M. (2023). Mapping crop yield spatial variability using Sentinel-2 vegetation indices in Ethiopia // Arabian Journal of Geosciences. 16. 631. https://doi.org/10.1007/s12517-023-11754-x
  18. Vanderlinden, K., Martínez, G., Ramos, M., et al. (2024). Relevance of NDVI, soil apparent electrical conductivity and topography for variable rate irrigation zoning in an olive grove. Precision Agriculture. 25. 3086–3108. https://doi.org/10.1007/s11119-024-10191-4
  19. Yli-Heikkilä, M., Wittke, S., Luotamo, M., Puttonen, E., Sulkava, M., Pellikka, P., Heiskanen, J., & Klami, A. (2022). Scalable crop yield prediction with Sentinel-2 time series and temporal convolutional network. Remote Sensing. 14(17). 4193. https://doi.org/10.3390/rs14174193
  20. Zhang, X., Ma, Y., Ma, S., Qin, C., Wang, Y., Liu, H., Chen, L., & Zhu, X. (2025). Mapping soil available nitrogen using crop-specific growth information and remote sensing. Agriculture, 15(14), 1531. https://doi.org/10.3390/agriculture15141531

Ссылки для цитирования

[1]2026. АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ. Izdenister natigeler. 28, 4 (112) (Aug. 2026), 74–89. DOI:https://doi.org/10.37884/4-2026/06.
(1)АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ. Izdenister natigeler 2026, 28 (4 (112), 74-89. https://doi.org/10.37884/4-2026/06.
АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ. (2026). Izdenister Natigeler, 28(4 (112), 74-89. https://doi.org/10.37884/4-2026/06
АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ. Izdenister natigeler, [S. l.], v. 28, n. 4 (112), p. 74–89, 2026. DOI: 10.37884/4-2026/06. Disponível em: https://journal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1389. Acesso em: 30 sep. 2026.
“АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ”. 2026. Izdenister Natigeler 28 (4 (112): 74-89. https://doi.org/10.37884/4-2026/06.
“АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ” (2026) Izdenister natigeler, 28(4 (112), pp. 74–89. doi:10.37884/4-2026/06.
[1]“АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ”, Izdenister natigeler, vol. 28, no. 4 (112), pp. 74–89, Aug. 2026, doi: 10.37884/4-2026/06.
“АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ”. Izdenister Natigeler, vol. 28, no. 4 (112), Aug. 2026, pp. 74-89, https://doi.org/10.37884/4-2026/06.
“АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ”. Izdenister natigeler 28, no. 4 (112) (August 29, 2026): 74–89. Accessed September 30, 2026. https://journal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1389.
1.АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ. Izdenister natigeler [Internet]. 2026 Aug. 29 [cited 2026 Sep. 30];28(4 (112):74-89. Available from: https://journal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1389
1.АГРОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ NDVI-ЗОН ПРОДУКТИВНОСТИ ЮЖНЫХ ЧЕРНОЗЁМОВ. Izdenister natigeler. 2026;28(4 (112):74-89. doi:10.37884/4-2026/06