Новая лаборатория создана 08.11.2022 г в соответствии письма Министерства науки и высшего образования РФ от 3 июня 2022 г. № МН-15/1926-АМ, и в рамках национального проекта «Наука и университеты», на основании Соглашения о предоставлении субсидии из федерального бюджета на финансовое обеспечение выполнения государственного задания на оказание государственных услуг от 14.01.2022 г. № 075-03-2022-457 в части проведения фундаментальных научных исследований новыми лабораториями.

Заведующий лабораторией Вилюнов Сергей Дмитриевич

Научный коллектив лаборатории
мл. науч. сотр. Е.В. Митюхина, науч. сотр. М.А. Катальникова, инженер В.П. Ботвинков, мл. науч. сотр. М.М.Чернышев,
науч. сотр. М.А. Мартынов, ст. науч. сотр. С.Д. Вилюнов, вед. науч. сотр., канд. с.-х. н. М.М. Донской,
мл. науч. сотр. Л.И. Глазкова, вед. науч. сотр., канд. с.-х. н. С.В. Патаракин, науч. сотр. Е.С.Михалева

Основные направления исследований:
4.1.2. Растениеводство, защита и биотехнология растений
4.1.2.3. «Управление селекционным процессом создания новых генотипов культурных растений с высокоценными признаками продуктивности и качества, устойчивости к био- и абиострессорам; методы и способы реализации генетического потенциала новых генотипов сельскохозяйственных, лекарственных и ароматических культур»
Тема: «Мониторинг селекционно-семеноводческих посевов с использованием цифровых технологий с целью повышения продуктивности новых сортов» (№ госзадания FGZZ-2022-0011)
Аннотация тематики: Анализ, оценка и браковка разнообразного исходного материала в селекции растений является исключительно правом и обязанностью ученого-селекционера. Цифровая обработка и объективный анализ полевых данных в селекционном процессе позволяет снизить влияние субъективности при отборе, расширить объем исследуемых вариантов в опыте, и более детально характеризовать селекционный материал для дальнейшей работы, подкрепляя собственную интуицию ученого цифровыми характеристиками признаков.
Кроме характеристики сложившихся погодных условий, продуктивных показателей урожая и данных структурного анализа (высота растения, количество бобов или зерен, длинна вегетационного периода и т.п.) – одними из числовых показателей, редко применяемым на практике в селекции, являются вегетационные индексы (ВИ). Главным преимуществом ВИ является легкость их получения дистанционным зондированием со спутников и дронов. Индексы основаны на известных особенностях спектральной отражающей способности растительности и почвы, которая характеризуется большими различиями в поглощении излучения при фотосинтезе разных длин волн. Сегодня из открытых источников данных можно получать достоверные числовые характеристики ВИ посевов со спутников, но в селекции эти данные малоприменимы, т.к. имеют низкое разрешение (метры на пиксель), а селекционные посевы из-за ограниченности посевного материала имеют очень маленькие площади посевов. Для селекционных посевов подходит аэрофотосъемка с помощью беспилотных летательных аппаратов и мультиспектральной камеры, которая позволяет получать значения ВИ с малых площадей с разрешением до 1 см на пиксель. Такие объективные характеристики ВИ, в комплексе с уже применяемыми параметрами, используемыми в селекционном анализе, способны более точно и на ранних этапах выявить различия в исследуемых образцах. Выделение в опыте на ранних этапах и с малых площадей вариантов, несоответствующих поставленным целям и задачам, значительно сокращает сроки создания нового сорта и уменьшает физическую и интеллектуальную нагрузку на селекционера. Известно, что такой подход хорошо фиксирует оценку перезимовки озимых культур в селекционных посевах. Решения, полученные в результате комплексного исследований цифровых характеристик вегетирующих растений, – не только облегчат отбор селекционного материала, расширят базу данных признаковой коллекции культур, но и позволят дистанционно и оперативно анализировать и состояние семеноводческих и производственных посевов.

Описание задач, предлагаемых к решению
1. Создание селекционной признаковой базы данных в электронном виде (ПБД) по анализируемым образцам в опытах, объединенных пространственным и временным фактором посева.
2. Разработка и реализация алгоритма анализа цифрового материала селекционной ПБД.
3. Сбор цифрового материала и наполнение селекционной ПБД, включающий данные полученные в течение вегетации посевов: визуальный осмотр и оценка специалистами; мониторинг с беспилотных аппаратов мультиспектральной камерой высокого разрешения; характеристики погодные места расположения опытов; структурные и продуктивные характеристики образцов; результаты анализа влияние отдельных факторов на варианты экспериментов.

По теме исследований опубликованы статьи:
1.Применение вегетационных индексов в селекции озимой мягкой пшеницы / С. Д. Вилюнов, В. И. Зотиков, В. С. Сидоренко [и др.] // Зернобобовые и крупяные культуры. – 2022. – № 3(43). – С. 73-83. – DOI 10.24412/2309-348X-2022-3-73-83.

2.The Use of Vegetation Indices in Comparison to Traditional Methods for Assessing Overwintering of Grain Crops in the Breeding Process / R. Kurbanov, N. Zakharova, V. Sidorenko, S. Vilyunov // Advances in Artificial Systems for Power Engineering II : Conference proceedings, Москва, 17–19 декабря 2021 года. Vol. 119. – Москва: Springer Nature Switzerland AG, 2022. – P. 52-64. – DOI 10.1007/978-3-030-97064-2_6.

3.Применение вегетационных индексов в селекции озимой мягкой пшеницы / С. Д. Вилюнов, В. И. Зотиков, В. С. Сидоренко [и др.] // Зернобобовые и крупяные культуры. – 2022. – № 3(43). – С. 73-83. – DOI 10.24412/2309-348X-2022-3-73-83.

4.Выявление корреляционных закономерностей по данным структурного анализа и в динамике индексов отражения на сое / М. А. Мартынов, С. Д. Вилюнов, Н. И. Захарова [и др.] // Зернобобовые и крупяные культуры. – 2023. – № 4(48). – С. 57-64. – DOI 10.24412/2309-348X-2023-4-57-64.

5.Проверка алгоритма дистанционной идентификации сельскохозяйственных культур по спутниковым цифровым данным вегетационного индекса NDVI / С. Д. Вилюнов, М. М. Чернышов, С. В. Потаракин [и др.] // Зернобобовые и крупяные культуры. – 2023. – № 4(48). – С. 140-150. – DOI 10.24412/2309-348X-2023-4-140-150.

6.Использование вегетационных индексов в селекции пшеницы и проса / С. Д. Вилюнов, В. С. Сидоренко, Н. А. Степанова, М. А. Шапорова // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. – 2023. – № 5. – С. 18-34. – DOI 10.26897/0021-342X-2023-5-18-34.

7.Предпосылки создания лаборатории цифрового мониторинга в селекции и семеноводстве на базе ФГБНУ ФНЦ ЗБК / С. Д. Вилюнов // Актуальные научные разработки для отрасли растениеводства : Материалы международных научно-практических конференций, Орёл, 29 июня – 03 августа 2023 года. – Орёл: ООО Полиграфическая фирма «Картуш», 2023. – С. 120-134. DOI 10.34757/p1150-8885-3516-p

8.Анализ связей между морфологическими параметрами растений сои и вегетационными индексами: возможности и перспективы исследования / М. А. Мартынов // Аграрная наука в обеспечении продовольственной безопасности и развитии сельских территорий : Сборник материалов V международной научно-практической конференции, Луганск, 25 января – 08 2024 года. – Луганск: Луганский государственный аграрный университет им. К.Е. Ворошилова, 2024. – С. 26-28.