Дистанционные методы определения ущерба от града на территории Юга России

Сельское хозяйство в России сталкивается с различными климатическими катаклизмами (засухи, наводнения, заморозки, град), одним из наиболее разрушительных является град. Градобитие может нанести серьезный ущерб сельскохозяйственным культурам, что в свою очередь негативно сказывается на экономике. В связи с этим, военизированные службы по активному воздействию на метеорологические и другие геофизические процессы активно работают над защитой сельскохозяйственных угодий от этого природного явления. Бывают случаи, когда предотвратить выпадения града не представляется возможным из-за объективных причин и тогда необходимо оценить, какой ущерб нанесен сельскохозяйственным культурам. В статье представлена дистанционная комбинированная методика оценки ущерба сельскохозяйственным культурам от града на территории Краснодарского края с использованием нормализованного относительного индекса растительности (NDVI) [1]. Для анализа были использованы спутниковые снимки сельскохозяйственных посевов, расположенных на территории Краснодарского края, полученные до выпадения града, и данные мультиспектральной съёмки, выполненной с помощью беспилотного воздушного судна (БАС) Geoscan Gemini, после того как град нанес ущерб сельскохозяйственным культурам. Сравнительный анализ значений NDVI до и после града позволил количественно оценить степень повреждения посевов. Методика была апробирована на культурах – пшенице, ячмене и сахарной свёкле – после градобития 12 июня 2025 года. Установлено, что снижение NDVI более чем на 30% в большинстве случаев соответствует полной гибели урожая. Разработанный подход может быть использован для оперативной оценки ущерба сельскому хозяйству, агрометеорологического мониторинга и принятия решений в области страхования сельского хозяйства и управления посевами.

1. Икенов И. А. Информационная система оценки состояния растительности на сельскохозяйственных полях // Вестник науки: международный научный журнал. 2019. № 5. С. 485–491.

2. Лиев, К. Б., Кущев С. А. Экономическая эффективность противоградовой защиты // Безопасность жизнедеятельности. 2022. № 10(262). С. 49–52.

3. Аппаева Ж. Ю. Анализ результатов противоградовых работ в краснодарском крае за последние 20 лет // Труды Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова. 2024. № 613. С. 118–187.

4. Суспицына Ю. В. Распределение синоптических данных для дней с градом в центральной части северного Кавказа // // Безопасность жизнедеятельности. 2025. № 1 (289). С. 48–52.

5. Лиев К. Б., Кущев С. А. Современные методы обследования повреждений сельскохозяйственных растений от града // Геология, география и глобальная энергия. 2025. № 1 (96). С. 47–53.

6. Радиолокационные характеристики конвективных облаков разных регионов при переходе в грозовую стадию / А. А. Синькевич, В. Б. Попов, А. М. Абшаев, B. A. Boe, S. D. Pawar, Ю. П. Михайловский, М. Л. Торопова, V. Gopalakrishnan, Ж. М. Геккиева // Оптика атмосферы и океана. 2020. Т. 33. № 12 (383). С. 932-936.

7. Лиев К. Б., Кущев С. А. Град в центральной части Северного Кавказа // Труды Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова. 2023. № 609. С. 156–164.

8. Харченко В. Е., Щербаков В. А., Щербаков Д. А. Возможности применения геоинформационных технологий в агрономической практике. // Аграрная наука в обеспечении продовольственной безопасности и развитии сельских территорий: сборник материалов VI Международной научно-практической конференции. Луганск, 2025. С. 86–87.

9. Позяев В. Н. Информационные технологии в растениеводстве // Информационные технологии и прикладная математика: сборник статей участников Всероссийской научно-практической конференции / Отв. редактор А.А. Статуев. Арзамас, 2022. С. 168–173.

10. Полухина В. С., Шеуджен З. Р. Инвентаризация земель с применением геоинформационных технологий // International Agricultural Journal. 2025. Т. 68. № 2. С. 566-579.

11. Оценка значений NDVI и QY для скрининга коллекции сои на засухоустойчивость / С. В. Дидоренко, А. А. Амангелдиева, Р. С. Ержебаева, А. И. Абугалиева // Вестник науки Казахского агротехнического университета им. С. Сейфуллина. 2020. № 3 (106). С. 104–117.

12. Динамический мониторинг NDVI в агрономических испытаниях агрокультур с использованием беспилотного летательного аппарата / М.Д. Кусаинова, Т.Б. Таменов, М.Р. Тойшиманов, Э.Б. Сыздық, Г. Искакова, Н.Д/ Нургали // Вестник науки Казахского агротехнического университета им. С. Сейфуллина. 2023. № 2 (117). С. 148–161.

13. Сысоева Т. Г., Ковалевская Н. М., Хворова Л. А. Анализ состояния растительности, как показателя изменения климата, на основе индекса NDVI и спутниковых данных. // Сборник трудов Всероссийской конференции по математике «МАК-2016»: материалы молодежной прикладной IT школы «Математическое моделирование в экологии, агроэкологии и природопользовании». 2016. С. 224–227.

14. Что такое индекс NDVI и как он делает жизнь фермера проще. [Электронный ресурс]. URL: https://blog.onesoil.ai/ru/what-is-ndvi (дата обращения 22.06.2025).

15. Геоскан Gemini Мультиспектр. [Электронный ресурс]. URL: https://www.geoscan.ru/ru/products/gemini-m (дата обращения 22.06.2025)