Современный аграрный сектор находится на этапе глубокой цифровой трансформации, движимой внедрением передовых технологий. Фундаментом этой революции стали данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), получаемые со спутников и беспилотных летательных аппаратов. Среди всего массива космической информации ключевым инструментом для оперативной и объективной оценки состояния посевов являются вегетационные индексы. В настоящее время на рынке представлено множество специализированных цифровых агроплатформ, которые предлагают расчет и визуализацию вегетационных индексов. Однако функциональность, точность и набор алгоритмов у этих решений существенно различаются, что создает проблему выбора для конечного пользователя - агронома или руководителя хозяйства. Исследование проводилось на территории учебно-научного производственного учреждения (УНПУ) “Оёкский” Иркутского района Иркутской области в июле 2025 года. Объектом мониторинга стали участки залежных земель, выведенные из оборота более 5 лет назад, расположенные на расстоянии 4 км северо-западней д. Рязановщина. В результате фотограмметрической обработки 950 снимков получен высокоточный цифровой ортофотоплан территории площадью 126.5 га и цифровая модель рельефа. В данной статье проводится сравнительный анализ различных цифровых платформ, таких как OneSoil, NASA Earthdata и др. Исследование фокусируется на трех основных аспектах: функциональности (доступный набор индексов, включая NDVI, GNDVI, EVI), точности (качество и разрешение исходных спутниковых данных, алгоритмы обработки) и применимости (релевантность для решения конкретных агрономических задач). Не существует единственной “лучшей” платформы или “универсального” вегетационного индекса.
Цель статьи - описание многоуровневого прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на основе разработанных многоуровневых моделей для динамико-стохастических, случайных временных рядов и вероятностной оценки благоприятных и неблагоприятных событий. Территорией исследования выбран Юго-Восточный агроландшафтный район Иркутской области, в который входят Иркутский, Усольский и Черемховский районы с развитым аграрным производством. Приводится описание метеорологических факторов, в значительной степени влияющих на биопродуктивность сельскохозяйственных культур. Рассматривается алгоритм построения многоуровневых трендов и уровней случайного ряда для получения многолетних прогнозов. При прогнозировании учитывались тенденции всего временного ряда, локальных минимумов и локальных максимумов. Для моделирования уровней использовались следующие функции: линейная, степенная, логарифмическая, экспоненциальная, логистическая и асимптотическая. Предложен комплексный прогноз. Во-первых, по трендам локальных минимумов и локальных максимумов определялись будущие значения для неблагоприятных и благоприятных условий, с помощью которых оценивался интервал прогноза. При этом установлена вероятность попадания прогнозируемого значения в интервал. Во-вторых, рассчитаны вероятности благоприятных и неблагоприятных событий с использованием закона распределения вероятностей. В-третьих, приводится алгоритм прогноза на основе учета циклов между локальными минимумами и локальными максимумами как исходными точками отсчета. Для оценки точности многолетнего прогноза согласно многоуровневому моделированию применялся ретроспективный прогноз. По данным за 1996-2021 годы по урожайности зерновых культур трех муниципальных районов Юго-Восточного агроландшафтного района построены многоуровневые трендовые и вероятностные модели. Затем спрогнозированы их значения с учетом расчетных интервалов и циклов. Результатом прогнозирования являются расчетные уровни урожайности пшеницы, ячменя и овса на 2022-2024 годы. Полученные прогнозы и их сравнение с фактическими данными показывают возможности использования предложенной методики.