Competition Between Crop and Weeds in Agroecosystems Studied Using Satellite Data and a Mathematical Model

Abstract

In this study, the data obtained by satellite remote sensing and by studying a mathematical model are combined to investigate seasonal dynamics of wheat and oat agroecosystems with different levels of weed infestation. The study was performed in the south of the Krasnoyarskii Krai. NDVI was used to show the possibility of identifying weed-free and weed-infested crop fields. The model study was based on variations in the initial percentages of the crop and weed biomasses, with plant growth limited by mineral element deficiency. Model prediction of productivity of agroecosystems with different levels of weed infestation showed that the initial weed biomass higher than 30% is critical for crop productivity and may result in considerable crop yield loss

В работе использовано комплексное применение данных спутникового зондирования Земли и результатов исследований математической модели сезонной динамики агроценозов пшеницы и овса с различной степенью засорения. Исследования проводились на территории Юга Красноярского края. На основе NDVI показана возможность идентификации чистых и засоренных полей с посевами зерновых культур. Исследование модели проводилось в зависимости от начального соотношения биомассы культурных и сорных растений при лимитировании роста минеральными элементами. В результате оценена возможность прогноза урожайности агроценозов с разной степенью засорения. Показано, что превышение начальной доли сорной растительности свыше 30 % может стать критическим и привести к значительному уменьшению урожайности культурных растений