АГРОМЕТЕОРОЛОГІЧНІ УМОВИ ТА ДИНАМІКА ВЕГЕТАЦІЙНИХ ІНДЕКСІВ ПШЕНИЦІ ОЗИМОЇ У ПІВДЕННОМУ СТЕПУ УКРАЇНИ
Анотація
Комплексно оцінити агрометеорологічні умови вегетаційних періодів 2021–2025 рр. для пшениці озимої в умовах Південного Степу України та встановити закономірності динаміки вегетаційних індексів NDVI, NDRE і NDMI під впливом сезонної мінливості температурного режиму, опадів і дефіциту вологи. Методи. Дослідження проведено на базі Навчально-науково- практичного центру Миколаївського національного аграрного університету. Використано метеорологічні дані автоматичної станції Pessl Instruments (iMETOS) за 2021–2025 рр. та супутникові дані Sentinel‑2 SR Harmonized, оброблені в середовищі Google Earth Engine. Для оцінки стану посівів розраховано індекси NDVI, NDRE і NDMI та виконано їх порівняльний аналіз у взаємозв’язку з температурним режимом, кількістю опадів і перебігом основних фенологічних фаз розвитку пшениці озимої. Результати. Встановлено істотні міжрічні відмінності агрометеорологічних умов, які визначали характер формування та сезонної динаміки вегетаційних індексів. Найсприятливішими для розвитку рослин були вегетаційні періоди 2021–2022 та 2022–2023 рр., коли значення NDVI досягали 0,8–0,9, а NDRE – 0,6–0,7. Вегетаційний період 2023–2024 рр. характеризувався пригніченим осіннім розвитком і компенсаторним весняним наростанням біомаси, тоді як у 2024–2025 рр. добрі умови осінньої вегетації не забезпечили тривалого весняного розвитку через холодну й відносно суху весну. Встановлено, що найбільш критичним періодом розвитку водного стресу був червень, коли рослини переходили від фази колосіння до наливу зерна. Індекс NDMI найраніше реагував на погіршення водного режиму посівів і був найбільш чутливим індикатором розвитку водного стресу, тоді як скорочення тривалості плато NDVI відображало обмеження реалізації продуктивного потенціалу посівів. Висновки. Динаміка вегетаційних індексів пшениці озимої тісно пов’язана з особливостями сезонного перебігу температурного режиму та зволоження. Вирішальне значення для формування фізіологічного стану рослин мали умови весняного періоду, а найбільш критичним щодо розвитку водного стресу був перехід від колосіння до наливу зерна. Індекс NDMI доцільно використовувати як ранній індикатор водного стресу, тоді як комплексне застосування NDVI, NDRE і NDMI забезпечує ефективний моніторинг стану посівів, а скорочення тривалості плато NDVI може бути використане як індикатор обмеження реалізації продуктивного потенціалу озимої пшениці
Посилання
Remote Sensing of Environment, Vol. 202, 18–27.
2. Bhandari, M., Baker, S., Rudd, J.C., Ibrahim, A.M.H., Chang, A., Xue, Q., Jung, J., Landivar, J. & Auvermann, B. (2021). Assessing the effect of drought on winter
wheat growth using unmanned aerial system (UAS)-based phenotyping. Remote Sensing, Vol. 13(6), 1144. https://doi.org/10.3390/rs13061144.
3. Ma, C., Liu, M., Ding, F., Li, C., Cui, Y., Chen, W. & Wang, Y. (2022). Wheat growth monitoring and yield estimation based on remote sensing data assimilation
into the SAFY crop growth model. Scientific Reports, Vol. 12, 5473. https://doi.org/10.1038/s41598-022-09535-9.
4. El Imanni, H.S., El Harti, A. & Panimboza, J. (2022). Investigating Sentinel‑1 and Sentinel‑2 data efficiency in studying the temporal behavior of wheat phenological
stages using Google Earth Engine. Agriculture, Vol. 12, no. 10, 1605. https://doi.org/10.3390/agriculture12101605.
5. Lobert, F., Löw, J., Schwieder, M., Gocht, A., Schlund, M., Hostert, P. & Erasmi, S. (2023). A deep learning approach for deriving winter wheat phenology
from optical and SAR time series at field level. Remote Sensing of Environment, Vol. 298, 113800. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113800.
6. Tian, G. & Zhu, L. (2024). Drought monitoring of winter wheat in Henan Province, China based on multi-source remote sensing data. Agronomy, Vol. 14, no. 4, 758.
https://doi.org/10.3390/agronomy14040758.
7. European Space Agency. Sentinel‑2 user handbook. ESA Standard Document. 2015. URL: https://sentinel.esa.int/ (дата звернення: 16.05.2026).
8. Copernicus Data Space Ecosystem. Sentinel‑2 mission and products. URL: https://dataspace.copernicus.eu/(дата звернення: 16.05.2026).
9. Google Earth Engine. Earth Engine documentation. URL: https://developers.google.com/earth-engine/(дата звернення: 16.05.2026).
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
