RUDN Journal of Agronomy and Animal IndustriesRUDN Journal of Agronomy and Animal IndustriesВестник Российского университета дружбы народов. Серия: Агрономия и животноводство2312-797X2312-7988Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba1979710.22363/2312-797X-2022-17-3-263-286Crop productionРастениеводствоResearch ArticleSpatial patterns of crops in RussiaПространственное размещение посевов сельскохозяйственных культур в Россииhttps://orcid.org/0000-0002-8739-5441SavinIgor Y.СавинИгорь Юрьевич

Academician of the Russian Academy of Sciences, Doctor of Agricultural Sciences, Head of Department of Genesis, Geography, Classification and Digital Soil Mapping, V.V. Dokuchaev Soil Science Institute; Professor, Department of Environmental Management, Institute of Environmental Engineering, Peoples’ Friendship University of Russia

академик РАН, доктор сельскохозяйственных наук, заведующий отделом генезиса, географии, классификации и цифровой картографии почв, ФИЦ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева»; профессор департамента рационального природопользования Института экологии, Российский университет дружбы народов

savin_iyu@esoil.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3435-9092AvetyanSergey A.АветянСергей Андреевич

Candidate of Biological Sciences, Senior Researcher, Department of Genesis, Geography, Classification and Digital Soil Mapping, V.V. Dokuchaev Soil Science Institute

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник отдела генезиса, географии, классификации и цифровой картографии почв, ФИЦ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева»; доцент факультета почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова

avetyan-serg@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4396-2712ShishkonakovaEkaterina A.ШишконаковаЕкатерина Анатольевна

Candidate of Geographical Sciences, Senior Researcher, Department of Genesis, Geography, Classification and Digital Soil Mapping

кандидат географических наук, старший научный сотрудник отдела генезиса, географии, классификации и цифровой картографии почв

shishkonakova_ea@esoil.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2225-7037ZhogolevArseny V.ЖоголевАрсений Вадимович

Candidate of Agricultural Sciences, Researcher, Department of Genesis, Geography, Classification and Digital Soil Mapping

кандидат сельскохозяйственных наук, научный сотрудник отдела генезиса, географии, классификации и цифровой картографии почв

zhogolev_av@esoil.ruV.V. Dokuchaev Soil Science InstituteФИЦ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева»RUDN UniversityРоссийский университет дружбы народовLomonosov Moscow State UniversityМосковский государственный университет им. М.В. Ломоносова26092022173VOL 17, NO3 (2022)ТОМ 17, №3 (2022)26328626092022Copyright ©; 2022, Savin I.Y., Avetyan S.A., Shishkonakova E.A., Zhogolev A.V.Copyright ©; 2022, Савин И.Ю., Аветян С.А., Шишконакова Е.А., Жоголев А.В.2022Savin I.Y., Avetyan S.A., Shishkonakova E.A., Zhogolev A.V.Савин И.Ю., Аветян С.А., Шишконакова Е.А., Жоголев А.В.https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0https://agrojournal.rudn.ru/agronomy/article/view/19797

Information about spatial distribution of agricultural crops in Russia exists only in the form of statistical data aggregated at the level of regions or farms, which does not make it possible to obtain data about the actual distribution of crops. Attempts to use satellite data for mapping of individual crops have not yet been successful either. We have attempted to disaggregate statistical data on crop areas using map of ploughed soils in Russia, information on crop rotations, and assessment of suitability of land for cultivation of specific crops. An analysis was conducted for the 28 most common crops in Russia. Maps of the distribution of these crops in the country were constructed. The maps give an idea of the geography of crops in Russia and can be used to improve approaches to satellite mapping and monitoring of crop areas in the country.

Информация о пространственном распределении сельскохозяйственных культур в России существует только в виде статистических данных, агрегированных на уровне регионов или хозяйств, что не позволяет получить данные о фактическом пространственном размещении посевов. Попытки использовать спутниковые данные для картирования отдельных культур также пока не увенчались успехом. Мы попытались дезагрегировать статистические данные о площадях посевов, используя карту распаханных почв России, информацию о севооборотах и оценку пригодности земель для выращивания конкретных культур. Анализ был проведен по 28 наиболее распространенным в России культурам. Были построены карты распространения этих культур в стране. Карты дают представление о географии посевов в России и могут быть использованы для совершенствования подходов к спутниковому картографированию и мониторингу посевных площадей в стране.

croplandscrop maskcropped areastatistical data disaggregationRussiaпосевыкарты посевовплощадь посевовдезагрегация статистических данныхРоссияИсследования поддержаны РФФИ (грант № 19-05-50063).The research was funded by the RFBR (No. 19-05-50063).Dessart FJ, Rommel J, Barreiro-Hurlé J, Thomas F, Rodríguez-Entrena M; Espinosa-Goded M, et al. Farmers and the new green architecture of the EU common agricultural policy: A behavioural experiment. EU European Commission, Joint Research Centre. Report number: 30706, 2021. doi: 10.2760/718383Santeramo FG, Ramsey AF. Crop Insurance in the EU: Lessons and Caution from the US. EuroChoices. 2017; 16(3):34-39. doi: 10.1111/1746-692X.12154Savin IY, Kozubenko IS. Possibilities of satellite data usage in agricultural insurances. RUDN Journal of Agronomy and Animal Industries. 2018; 13(4):336-343. doi: 10.22363/2312-797X-2018-13-4-336-343Bindraban PS, Dimkpa C, Nagarajan L, Roy A, Rabbinge R. Revisiting fertilizers and fertilization strategies for improved nutrient uptake by plants. Biology and Fertility of Soils. 2015; 51:897-911. doi: 10.1007/ s00374-015-1039-7OECD/FAO. OECD-FAO Agricultural Outlook 2021-2030. Paris, France: OECD Publishing; 2021. doi: 10.1787/19428846-enWFP Evaluation. WFP Evaluation Communications and Knowledge Management Strategy (2021-2026). Available from: https://docs.wfp.org/api/documents/WFP-0000128399/download/?_ga=2.267109641.664769273.1626092810-432516319.1626092810&_gac=1.224919144.1626092810.Cj0KCQjw0K-HBhDDARIsAFJ6UGiNZbBpPz4sh8mGodTBzmJiWKGy8qMHAnQyzwrrHyGgY5jLX1byW78aArdLEALw_wcB [Accessed 12 May 2022].FAO. Special Report- 2020 FAO/WFP Crop and Food Security Assessment Mission (CFSAM) to the Republic of South Sudan. FAO. Report number: 3/2021. doi: 10.4060/cb4498enAtzberger C. Advances in remote sensing of agriculture: context description, existing operational monitoring systems and major information needs. Remote Sensing. 2013; 5:949-981. doi: 10.3390/rs5020949Rembold F, Atzberger C, Savin I, Rojas O. Using low resolution satellite imagery for yield prediction and yield anomaly detection. Remote Sens. 2013; 5:1704-1733. doi: 10.3390/rs5041704Wu B, Meng J, Li Q, Yan N, Du X, Zhang M. Remote sensing-based global crop monitoring: Experiences with China’s CropWatch system. International Journal of Digital Earth. 2014; 7(2):113-137. doi: 10.1080/17538947.2013.821185.Ennouri K, Kallel A. Remote Sensing: An Advanced Technique for Crop Condition Assessment. Mathematical Problems in Engineering. 2019; 9404565. doi: 10.1155/2019/9404565Xue J, Su B. Signifi Remote Sensing Vegetation Indices: A Review of Developments and Applications. Journal of Sensors. 2017; 1353691. doi: 10.1155/2017/1353691Zhang Y, Chipanshi A, Daneshfar B, Koiter L, Champagne C, Davidson A, et al. Effect of using crop specific masks on earth observation based crop yield forecasting across Canada. Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2019; 13:121-137. doi: 10.1016/j.rsase.2018.10.002Miloserdov VV, Bespakhotny GV. Regional’noe planirovanie razvitiya sel’skogo khozyaistva [Regional planning of agricultural development]. Moscow: Ekonomika publ.; 1982. (In Russ.).Милосердов В.В., Беспахотный Г.В. Региональное планирование развития сельского хозяйства. М.: Экономика, 1982. 215 с.Polyanskaya NA, Polyansky MV. Influence of climatic variations on manufacture of grain in the Russian Federation. Modern Problems of Science and Education. 2014; (5):383. (In Russ.).Полянская Н.А., Полянский М.В. Влияние климатических изменений на производство зерна в российской федерации // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 5.Federal State Statistics Service. Official Statistics. Available from: https://rosstat.gov.ru/folder/10705 [Accessed 12 May 2022]. (In Russ.).Федеральная служба государственной статистики. Официальная статистика. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/10705 Дата обращения: 12.05.2022.Earth Engine Data Catalog. FAO GAUL: Global Administrative Unit Layers 2015, Second-Level Administrative Units. Available from: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/FAO_ GAUL_2015_level2 [Accessed 12 May 2022].Savin IY, Stolbovoy VS, Avetyan SA, Shishkonakova EA. Map of plowed soils of Russia. Dokuchaev Soil Bulletin. 2018; (94):38-56. doi: 10.19047/0136-1694-2018-94-38-56Ministry of Agriculture of the Russian Federation. Dokuchaev Soil Science Institute. Unique state registry of soil resources of Russia. Version 1.0. Collective monograph. Moscow; 2019. http://egrpr.esoil.ru Единый государственный реестр почвенных ресурсов России. Версия 1.0. Коллективная монография. Москва; 2019. http://egprr.esoil.ruFAO. A framework for land evaluation. FAO Soils bulletin 32. Rome: FAO; 1976.Ivanov AL, Savin IY, Egorov AV. Methodology of land resources assessment for agricultural production in Russia (at the example of hop cultivation). Dokuchaev Soil Bulletin. 2014; (73):29-94. (In Russ.). doi: 10.19047/0136-1694-2014-73-29-94Иванов А.Л., Савин И.Ю., Егоров А.В. Методология оценки ресурсного потенциала земель России для сельскохозяйственного производства (на примере хмеля) // Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 2014. Т. 73. С. 29-94. doi: 10.19047/0136-1694-2014-73-29-94Niklyaev VS. (ed.) Osnovy tekhnologii sel’skokhozyaistvennogo proizvodstva. Zemledelie i rastenievodstvo [Fundamentals of agricultural production technology. Farming and crop production]. Moscow: Bylina publ.; 2000. (In Russ.).Основы технологии сельскохозяйственного производства. Земледелие и растениеводство / В.С. Никляев, В.С. Косинский, В.В. Ткачев, А.А. Сучилина; под ред. В.С. Никляева. М.: Былина, 2000. 555 с.University of Twente. Integrated Land and Water Information System (ILWIS). Available from: https://www.itc.nl/ilwis/ [Accessed 12 May 2022].Saraikin VA. Economic and structural changes in agricultural production in Russia for the period 2006-2016 (According to agricultural censuses). Economy of agricultural and processing enterprises. 2021; (1):16-23. (In Russ.). doi: 10.31442/0235-2494-2021-0-1-16-23Сарайкин В.А. Экономические и структурные изменения в сельскохозяйственном производстве России за период с 2006 по 2016 год (по данным сельскохозяйственных переписей) // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2021. № 1. С. 16-23. doi: 10.31442/0235-2494-2021-0-1-16-23Ivanov AL, Savin IY, Stolbovoy VS. The resource potential of Russian lands for crop farming. Doklady Akademii Nauk. 2017; 473(1):346-349. (In Russ.). doi: 10.7868/S 0869565217080175Иванов А.Л., Савин И.Ю., Столбовой В.С. Ресурсный потенциал земель России для развития растениеводства // Доклады Академии наук. 2017. Т. 473. № 1. С. 346-349. doi: 10.7868/S0869565217080175Tolpin VA, Balashov IV, Lupyan EA, Savin IY. «VEGA» Satellite-based service. Earth from Space. 2011; (9):32-37.Perez-Hoyos A, Rembold F, Kerdiles H, Gallego J. Comparison of global land cover datasets for cropland monitoring. Remote Sensing. 2017; 9(11):1118. doi: 10.3390/rs9111118Royer A, Genovese G. (eds.) Methodology of the MARS Crop Yield Forecasting System. Vol.3. Remote Sensing Information, Data Processing and Analysis. Luxembourg: OPOCE; 2004.Ozdogan M. The spatial distribution of crop types from MODIS data: Temporal unmixing using Independent Component Analysis. Remote Sensing of Environment. 2010; 114(6):1190-1204. doi: 10.1016/j. rse.2010.01.006You L, Wood S, Wood-Sichra U. Generating plausible crop distribution maps for Sub-Saharan Africa using a spatially disaggregated data fusion and optimization approach. Agricultural Systems. 2009; 99(2-3):126-140. doi: 10.1016/j.agsy.2008.11.003You L, Wood S. An entropy approach to spatial disaggregation of agricultural production. Agricultural Systems. 2006; 90(1-3):329-347. doi: 10.1016/j.agsy.2006.01.008Savin IY, Vernyuk YI, Isaev VA. Operative satellite monitoring of crops. Vestnik of the Russian agricultural science. 2014; (1):22-23. (In Russ.).Савин И.Ю., Вернюк Ю.И., Исаев В.А. Оперативный спутниковый мониторинг посевов // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 2014. № 1. С. 22-23.