904

2013 году. Средняя температура за июль в оба года исследования составляла 19,1оС, что на 1,2оС выше нормы.

В августе в 2012 году осадков выпало 165%, в 2013 году 105% от нормы. Средняя температура августа 2013 года была больше на 2,1оС средней многолетней и на 1,8оС больше 2012 года [2].

По метеорологическим условиям 2012 год был более благоприятен для роста и развития картофеля, чем 2013 год, что влияло на урожайность клубней

имела урожайность на 68,5 ц/га больше 2012 года (табл. 1).

В среднем за два года наибольшую прибавку урожая к стандарту сорту Невский (281 ц/га) имели линии С 43, №13, Ад 14-1, С 43,В 43-1, и И 64-1 – 58,5

–53,7 ц/га.

Воба года исследований достоверную прибавку урожая клубней к стандарту сорту Невский имели линии №13, Ад 14-1 и И 64-1, которая в 2012 году составляла80,5ц/га, 81,25ц/га и 53,3ц/га,в 2013 году соответственно31,67ц/га и,34,82 ц/га и 52,2ц/га . Следовательно, эти линии являются более пластичными и превосходят по урожайности стандарт сорт Невский, который возделывается во всех регионах РФ и является эталоном пластичности. Линия С43 в неблагоприятных условиях 2013 года обеспечила урожайность выше стандарт сорта Невский на 107,2 ц/га, тогда как в 2012 году урожайность линии была на уровне стандарта (табл. 1).

Высокая урожайность линии С43 в 2013 году объясняется высокой продуктивностью одного растений 910 г и массой клубня: среднего 127,6 г и товарного 152,9 г, а также выходом товарной продукции 97% (табл.2).

В 2012 году средняя продуктивность одного куста составляла 976,3 г, а в 2013 году 707,3 г/куст, что на 27% меньше, но снизилось общее число клубней на одно растение в среднем на 3 клубня при увеличении средней массы клубня.

Талица 2

Товарность клубней линий картофеля

Продуктивность растенийлиний Ад3-2 и В 22 в 2013 году уменьшилась почти в 3 раза, астандарта сорта Невский – только в 2 разапо сравнению с 2012 годом. Следовательно, линии Ад3-2 и В 22 более раннеспелые по сравнению со стандартом и формирование клубней пришлось на засушливый период. Выход стандартных клубней в 2012 году на 11% от массы урожая меньше 2013 года, что можно объяснить увеличением массы среднего и стандартного клубня (табл. 2).

Наибольшим содержанием сухого вещества 23,11-21,70% и крахмала 17,5616,49% отличались линии Ад 14-1, Ад 3-2, В 22, В 33, В 43, В 43-1 по сравнению со стандартом сортом Невский 17,66 и 13,42%. Содержание нитратов было меньше ПДК у всех линий и сортов.

Выводы

1.В 2012 году средняя урожайность клубней линий картофеля была на 85,5ц больше 2013 года;

2.Снижение урожайности в 2013 году произошло из-за снижения продуктивности растений и уменьшению числа клубней на 3 шт.;

3.В среднем за два года наибольшую прибавку урожая 58,5 – 53,7 ц/га к стандарту сорту Невский (281 ц/га) имели линии С 43, №13, Ад 14-1, С 43,В 43-1, и И

64-1.

Литература

1.Агроклиматический справочник по Пермской области. Л.: Гидрометиоиздат, 1956. – 132с.

2.Гидрометеорология и мониторинг окружающей среды в Пермском крае. – Пермь: ФГБУ «Пермский ЦГМС», 2012 и 2013. – 140с.

132

3.Доспехов Б.А. Методика полевого опыта/ Б.А. Доспехов.– М.: ИД Альянс,

2011. – 352 с.

4.Маслов И.Л. Методика и тематика опытов с растениями: учебно-методическое

пособие/ И.Л. Маслов – Пермь: изд-во ФГБОУ ВПО «Пермская ГСХА», 2009. – 136с.

5. Результаты сортоиспытания сельскохозяйственных культур на госсортоучастках Пермского края за 2014 год. – Пермь: филиал ФГБУ «Госсорткомисия» по Пермско-

му краю, 2014. – 64с.

УДК 635.21: 631.82

А.М. Тепляшова – студентка 4 курса; Я.В. Пирожкова, Е.А. Полякова – студентки 3 курса; А.А. Боровских – ученик 8 класса; И.Л. Маслов – научный руководитель, канд. с.-х. наук, профессор, ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА, г. Пермь, Россия

ВЛИЯНИЕ МИНЕРАЛЬНЫХ УДОБРЕНИЙ НА УРОЖАЙНОСТЬ И КАЧЕСТВО КЛУБНЕЙ ЛИНИЙ КАРТОФЕЛЯ

Аннотация. В статье ставится цель изучить влияние минеральных удобрений на рост, развитие, урожайность и качество клубней линий картофеля, выявить наиболее продуктивные и пластичные линии картофеля с хорошим качеством клубней в Предуралье. В результате работы было выявлено, что наиболее отзывчивой на минеральные удобрения, продуктивной и пластичной является линия картофеля С 43 и может возделываться в условиях Предуралья.

Ключевые слова: картофель, линия картофеля, минеральные удобрения, качество клубней.

Основной конечный показатель продуктивности картофеля – урожай и качество картофеля. Урожайность картофеля зависит от многих факторов: обеспеченности растений питательными веществами, метеорологических условий и агротехники на всех этапах роста и развития, качества посадочного материала и сорта картофеля.

В РФ в реестр районированных сортов включено около 250 сортов картофеля, а в Пермском крае 19 сортов [5], что явно не достаточно, так как Пермский край делится на пять агроклиматических районов с границами сумм активных температур от 1300 до 1900оС [1]. Поэтому изучение и отбор новых высокоурожайных, пластичных и устойчивых к болезням линий картофеля является актуальным.

Цель работы: изучить и выявить наиболее продуктивные и пластичные линии картофеля с высокой урожайностью и хорошим качеством клубней в условиях Предуралья.

Опыт закладывали в крестьянском хозяйстве Боровских А.А. Ильинского района Пермского края. Исследования проводили с одиннадцатью линиями и двумя сортами картофеля – Карина и Невский (стандарт). Минеральные удобрения вносили в трех дозах: без удобрений (контроль); N100P150K200; N150P150K200. Повторность опыта шестикратная. Учетная площадь делянки при динамических копках – 5 м2, и при уборке – 16 м2. Посадку клубней проводили5 июня 2013 года с площадью питания 70 см х 30 см или 47,6 тыс. клубней/га [3, 4].

133

Вегетационный период 2013 характеризовался неравномерным распределением осадков и температуры. В 1 декаде июня осадков выпало 195% от нормы, а во 2 и 3 декадах июня всего 9% и 7% от нормы. Средняя температура воздуха в июне была на 3,1 оС выше нормы, то есть наблюдалась почвенная и воздушная засуха.

В первую декаду июля осадков выпало 161% от нормы. Во 2 и 3 декады июля осадков выпало 91% и 73% от нормы. В августе осадков выпало 105% от нормы, а температура воздуха была 17,3 оС, что на 2,1оСвышесредней многолетней [2].

Через 45 дней от всходов средняя урожайность линий картофеля на контрольном варианте составляла 106,7 ц/га, что на 8,8 и 3,8 ц/га больше вариантов с внесением минеральных удобрений. Наибольшую урожайность в контроле имела линия Ад 14-1 с урожайностью 145,7ц/га, что на 73,5 ц/га больше стандарта сорта Невский (табл.1).

Через 55 дней от всходов средняя урожайность линий картофеля на контрольном варианте составляла 128,3 ц/га, а на варианте с внесением минеральных удобрений в дозе N150P150K200 была больше на 8,4 ц/га. На контрольном варианте наибольшую урожайность имела линия В43-1 -179,5 ц/га, что на 63,0 ц/га больше стандарта сорта Невский. На варианте N100P150K200 более высокую урожайность имела линия Ад14188,8ц/га, что на 49,6 ц/га больше стандарта сорта Невский.

Таблица 1

Урожайность линий картофеля,ц/га, 2013г.

На варианте с удобрения в дозе N150P150K200 у линий №13, Ад 14-1 и И 64,1урожайность была на 50 – 32,6 ц/га больше стандарта сорта Невский

(136,2 ц/га).

В период уборки средняя урожайность на контрольном варианте составила 203,1 ц/га, а на вариантах с внесением минеральных удобрений была больше на 61,3 и 71,6 ц/га. Планируемая прибавка урожая 100ц получена на вариантах: N100P150K200 у линий С 43 – 161,1 ц, №13 – 140,1 ц и И 64-1 – 103,3 ц; N150P150K200

134

у линий №13 – 207,5 ц, С 43 – 143,6 ци И 64-1 – 98,3 ц. Линия С43 более отзывчивая на внесение минеральных удобрений по сравнению со стандартом сортом Невским и прибавка составляла 107,2ц/га на варианте N100P150K200 и 79,9 ц/га на варианте N150P150K200 (табл.1).

На вариантах с внесением минеральных удобрений увеличение урожайности по сравнению с контролем обусловлено увеличением средней продуктивности одного растения: на варианте N100P150K200 – 742 г, N150P150K200 – 749 г, что на 196 и 212 г больше контрольного варианта (табл.2).

На вариантах с внесением минеральных удобрений увеличивается масса среднего и товарного клубня и в среднем на вариантеN100P150K200 она составляла 106,8 и 129,4 г и на варианте N150P150K200 – 110,0 и 125,8 г по сравнению с контрольным вариантом 79,2 и 101,4 г соответственно. Наибольшую массу товарных клубней на контрольном варианте имели линии Ад 14-1, Ф 3 и В 43 - от 115,8 до 119,0 г, на варианте N100P150K200 у стандарта сорта Невский 153,2 г и у линии С43 152,9 г, на варианте N150P150K200 линии Ф 3 147,3 г и И 64- 1 137,1г.Средняя товарность клубней по вариантам не имела существенных различий и составила 95,1 -95,5% (табл.2).

Наибольший выход товарных клубней на контрольном варианте имел сорт Карина 97,2% и линии Н 23 97,8%, Ф 3 96,9%; на варианте N100P150K200 линии В 33, В 43 и В 43-1 и составило 98,4-98,1 %; на варианте N150P150K200 линии Ад3-2, В

43-1 и Ад 14-1 – 98,7-98,0%.

135

Содержание нитратов было меньше ПДК на всех вариантах и у всех сортов и линий.

Выводы

1.Линия С43 более отзывчивая на внесение минеральных удобрений по сравнению со стандартом и другими линиями и прибавка составляла 107,2 ц/га на варианте N100P150K200 и 79,9 ц/га на варианте N150P150K200;

2.Наибольшую массу товарного клубня имели линии на варианте

N100P150K200: у стандарта сорта Невский 153,2 г и С43 152,9 г;

3. Средняя товарность клубней по вариантам не имела существенных различий и составила 95,1 -95,5 %;

Литература

1.Агроклиматический справочник по Пермской области. Л.: Гидрометиоиздат,

1956. – 132с.

2.Гидрометеорология и мониторинг окружающей среды в Пермском крае. – Пермь: ФГБУ «Пермский ЦГМС», 2013. – 140с.

3.Доспехов Б.А. Методика полевого опыта/ Б.А. Доспехов.– М.: ИД Альянс, 2011.

–352 с.

4.Маслов И.Л. Методика и тематика опытов с растениями: учебно-методическое пособие/ И.Л. Маслов – Пермь: изд-во ФГБОУ ВПО «Пермская ГСХА», 2009. – 136с.

5.Результаты сортоиспытания сельскохозяйственных культур на госсортоучастках Пермского края за 2014 год. – Пермь: филиал ФГБУ «Госсорткомисия» по Пермско-

му краю, 2014. – 64с.

УДК 630.5:630.58

И.А. Токарева – студентка 3 курса; А.В. Кедров – научный руководитель, старший преподаватель,

ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА, г. Пермь, Россия

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ, ПОЛУЧЕННОГО ПУТЕМ СОВМЕЩЕНИЯ РАЗНОВРЕМЕННЫХ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ LANDSAT 8

В ПРОГРАММНОЙ СРЕДЕ SCANEX IMAGE PROCESSOR

Аннотация. В статье рассматривается процесс обработки изображения полученного в результате совмещения спектральных каналов зимних и летних космических снимков среднего разрешения с обучение нейронной сети топографического отображения в программной средеScanEx IMAGE Processor. Также оценивается эффективность использования данного метода при решении лесоустроительных задач.

Ключевые слова: космический снимок, нейронная сеть Кохонена, ScanEx IMAGE Processor, лесоустройство.

Распознавание и анализ объектов на изображении в настоящий момент является актуальной задачей информационных технологий. И она не потеряет своей актуальности и в будущем, так как высокий темп развития уровня компьютеризации в области получения графической информации требует создания различных методов их анализа и распознавания, которые бы смогли

136

успешно обрабатывать нарастающие с каждым годом объемы информации, получаемые с космических спутников.

Вкачестве объекта исследования была выбрана территория ВерхнеКурьинского участкового лесничества, входящего в состав Пермского городского лесничества расположенного в северной его части, на правом берегу р. Камы в черте г. Перми. Выбор территории обусловлен расположением в этом месте учебно-тренировочного полигона Пермского государственного университета, для тренировки инженеров-таксаторов. Как следствие растительный покров на участке хорошо изучен наземными методами исследований.

Изучение разновременного космического снимка Landsat 8 производилось, при помощи модуля «ThematicPro» программного комплексаScanEx IMAGE Processor, который был разработан для обработки данных дистанционного зондирования Земли.Модуль позволяет решать следующие классы задач: тематическая интерпретация многоканальных изображений, визуализация исходных данных и результатов обработки, ипередача результатов обработки в ГИС [2].

Нейронная сеть Кохонена (созданная в 1984 г.) – это взаимосвязи пикселей, которые обучается без учителя. Работа и обучение сети происходит по соревновательному принципу "победитель получает все", а именно: из всех нейронов выбирается нейрон, наилучшим образом опознавший предъявленный вектор. Этот нейрон используется для получения выходного сигнала сети или же в алгоритме обучения [4].

Вкачестве исходного материала для работы были выбраны зимние и летние снимки, полученные со спутника Landsat 8. Основными причинами такого выбора стали бесплатность спутниковых данных и мультиспектральность изображений.

Основными этапами изучения космического снимка Landsat 8являются:

• Построение топографического отображения методом нейронной сети Кохонена;

• Выполнение классификации заданной области территории (в терминах классовтопографического отображения);

• Анализ полученного отображения и визуализация результатов ординации

иклассификации [1].

На первом этапе происходит совмещение каналов с зимних и летних космических снимков в одном изображении. На совмещенный снимок подбирают территорию для обучения, в нашем случае, это изучаемая область ВерхнеКурьинского лесничества. Затем выбирают комбинацию каналов, в которой требуемые объекты различаются наиболее контрастно. На совмещенном снимке создают полигональные объекты, которые будут использоваться как эталоны для обучения нейронной сети, а так же вносятся значения весов для каждого полигона в атрибутивную таблицу. После, происходит обучение нейронной сети, в котором используется градиентный алгоритм. Результатом обучения является нейронная сеть Кохонена (рис.1).

137

Рис. 1. Вид нейронной сети Кохонена после экспертной обработки

Вторым этапом является классификация снимка с использованием ранее обученной нейронной сети. В результате выполнения классификации создается новый растровый тематический слой. Затем идет последний этап анализа и визуализации результатов классификации. Здесь же происходит просмотр обученной нейронной сети и создается тематическая палитра. Оценивается визуально соответствие элементов нейронной сети, видимым на снимке объектам. Таким образом, сравнивают визуально рисунок нейронной сети, контура выделенного объекта и количество выделенных нейронов, а также производят анализ, оценивая результат классификации [3].

Нейронные сети обеспечивают быстрое и надѐжное распознавание изображений. Для лесоустроительных работ данный метод может быть успешно использован при решении задачи контурного дешифрирования космических снимков. При правильной организации обучения нейронная сеть позволяет легко распознавать и четко отграничивать растительность по породному составу, возрасту различать и классифицировать различные виды нелесных земель входящих в лесной фонд: водные объекты от болот, застройки от луга. Среднее разрешение снимков Landsat 8 во многом облегчает задачу выделения границ однородных участков, за счет низкой детальности. А бесплатный доступ к ним позволяет значительно сэкономить средства на получении исходной информации. Минусами метода являютсявысокая стоимость программного обеспечения и высокие требования к специалисту-дешифровщику, так как результат классификации зависит во многом от правильного расположения полигонов и расстановки весов. Главным преимуществом метода нейронных сетей является: облегчение задачи таксатору, улучшение результата и снижение себестоимости работы.

Литература

1.Кравцова В.И. Генерализация аэрокосмического изображения: континуальные

идискретные снимки, М., 2000

2.СканЕкс – инженерно-технологический центр. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.scanex.ru.

3.Уоссермен Ф. "Нейрокомпьютерная техника", М.: Мир, 1992

4.KohonenT., "Self-Organizing Maps", Springer, 1995

138

УДК 574.472

М. А. Тутунова – ученица 7 класса; В.П. Буравлева – руководитель, учитель биологии, МАОУ СОШ 132, г. Пермь, Россия

ХАРАКТЕРИСТИКА РАСТИТЕЛЬНОСТИ ООПТ «КАМЕНЬ ПЕХАЧ», «ВЕТЛАНСКИЙ КАМЕНЬ» (ЧЕРДЫНСКОГО РАЙОНА)

Аннотация. Статья посвящена изучению растительности ландшафтных памятников природы Чердынского района («Камень Пехач» и «Ветланский Камень»). Геоботанические исследования проводились в августе 2013 года. Дана характеристика двух фитоценозов: ельника-пихтарника мелкотравного и смешанного чернично-зеленомошного леса. Выявлено 40 видов сосудистых растений, обнаружены редкие виды: любкадвулистная, тайник овальный, пион уклоняющийся.

Ключевые слова: особо охраняемые природные территории (ООПТ), ландшафтный памятник природы, ельник-пихтарник мелкотравный, смешанный чернично-зеленомошный лес, фитоценоз.

Вавгусте 2013 года туристский клуб «Астрагал» (пермская школа №132) осуществил водный поход по маршруту: река Березовая – река Колва (Чердынский район, Пермский край). В рамках этого похода были начаты геоботанические исследования на ООПТ «Пехач» и «Ветланский камень».

Вцелях сохранения природных богатств, уникальных геологических объектов, обширных болотных экосистем в Чердынском районе выделено множество особо охраняемых природных территорий регионального значения. Подавляющее большинство ООПТ Чердынского района пользуется интересом у жителей близлежащих мест и Пермского края. Реки, на которых расположена большая часть ООПТ, привлекают к себе туристов, охотников и рыбаков, что вызывает серьезную тревогу за сохранность памятников природы. Незначительные площади последних, отсутствие обозначенных границ, опознавательных знаков, слабая представленность на туристских картах, экологическая непросвещенность населения могут создать прецеденты нарушения охраняемого режима.

Вэтой связи возрастает значение мониторинга состояния взятых под охрану природных комплексов. Кроме того, в рамках работы по созданию Красной книги Пермского края важно выявление мест обитания редких и исчезающих видов.

ООПТ «Камень Пехач» и «Ветланский камень» – ландшафтные памятники природы регионального значения [1]. Камень Пехач – мысообразный скалистый выступ водораздельной возвышенности между долинами р. Березовой и ее правого притока р. Бадья с превышением над урезом воды до 100 м. Со стороны

речных долин скалы образуют сплошную отвесную стену высотой до 40 м. У подножия имеется задернованная осыпь, покрытая темнохвойным лесом [2].

Ветланский камень – скальное обнажение на левом берегу р. Колвы протяженностью 400 м. Возвышается над урезом воды на 100 м. Состоит из нескольких скал. Длина самой большой скалы 150 м, высота – до 40 м. У подножия расположена полоса березово-пихтово-елового разнотравного леса [2].

139

Для выявления флористического состава (списка видов фитоценоза, включая низшие растения) нами был использован метод геоботанических описаний [3].

Врезультате полевых исследований на ООПТ «Камень Пехач», «Ветланский Камень» было сделано 2 геоботанических описания. В изученных фитоценозах выявлено 40 видов сосудистых растений, относящихся к 4 отделам и 24 семействам. Из них на Камне Пехач – 22 вида, а на Ветланском Камне – 30 видов растений. Подавляющее большинство видов (33) относится к отделу Покрытосеменные, что составляет 82,5% от общего числа. Отделы Хвощевидные

иГолосеменные представлены тремя видами и один вид относится к отделу Папоротниковидные.

Врезультате исследования фитоценозов нами выявлены следующие жизненные формы растений:

деревья – 5 видов (сосна кедровая, пихта сибирская, ель сибирская береза повислая, осина);

кустарники – 1 вид (княжик сибирский); кустарнички – 2 вида (брусника, черника);

травянистые растения – 32 вида: хвощовые (3), бобовые (3), норичниковые (3), сложноцветные (3), грушанковые (2), лилейные (2), орхидные (2), лютиковые (2), по одному виду – кочедыжниковые, гвоздичные, гераниевые, жимолостные, кирказоновые, кислициевые, мареновые, первоцветные, пионовые, розоцветные, фиалковые, злаковые.

Общее проективное покрытие растений на Камне Пехач в среднем составляет 70%, мохового яруса – 19%. На Ветланском камне общее проективное покрытие и покрытие мохового ярусов составляет 80% и 51% соответственно. При анализе геоботанических описаний и флористического состава были выявлены 2 варианта лесных фитоценозов.

1.Ельник-пихтарник мелкотравный. Формула состава – 4П3Е3Б+Ос; древостой представлен главным образом пихтой сибирской, елью сибирской и березой повислой. В подросте пихта, ель, изредка – сосна кедровая.

2.Ельник черничник.состав – 5Е3Ос2Б, едП; древостой представлен елью сибирской, осиной и березой повислой. Пихта здесь встречается единично. Но подрост представлен главным образом пихтой, еловый подрост практически отсутствует. Обобщенная характеристика изученных фитоценозов представлена в таблице 1.