YIELD OF SPRING WHEAT SAMPLES SELECTED USING RGB IMAGE | RGB СУРЕТТЕРІН ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ СҰРЫПТАЛҒАН ЖАЗДЫҚ БИДАЙ СОРТҮЛГІЛЕРІНІҢ ӨНІМДІЛІГІІ | ПРОДУКТИВНОСТЬ СОРТООБРАЗЦОВ ЯРОВОЙ ПШЕНИЦЫ, ОТОБРАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ RGB ИЗОБРАЖЕНИЙ

English. Using conventional digital cameras with appropriate image analysis software, it is possible to evaluate not only green biomass but also other vegetation characteristics. A number of simple color gamut operations can provide many parameters that can potentially be used as indicators of vegetation characteristics. The article presents the results of a study on determining a set of vegetation indices using RGB image analysis as a criterion for selecting highly productive spring wheat samples. As a result of the analysis of the RGB image, samples with the best color parameters were selected, where high yields were established compared to the rest of the studied samples. Like the NDVI index, color parameters provide a more reliable forecast of the productivity of variety samples in small-plot breeding experiments.

Kazakh. Қарапайым сандық камераларды сәйкес бағдарламалық жабдықтармен бірге қоладан отырып өсімдіктердің тек биомассасын ғана емес, сонымен қатар басқа та сипаттамаларын да анықтауға болады. Түстер гаммасының бірқатар қарапайым операцияларын қоладану арқылы өсімдік сипаттамаларының индикаторы ретінде қолдануға болатын көптеген параметрлерді анықтауға болады. Мақалада жаздық бидайдың өнімділігі жоғары үлгілерін сұрыптау критериі ретінде RGB суреттерін талду арқылы алынған өсімдік жамылғысының индекстерін анықтау бойынша жүргізілген зерттеу жұмыстарының нәтижелері келтірілген.  RGB суреттерін талдау нәтижесінде өзге үлгілермен салыстырғанда түстік параметрлері бойынша ең жақсы көрсеткіштер мен жоғары өнімділік көрсеткен үлгілер таңдап алынды.  Шағын учаскедегі селекциялық тәжірибелерде түс параметрлері NDVI индексі сияқты, сорт үлгілерінің өнімділігінің сенімдірек болжамын қамтамасыз ете алады.

Russian. С использованием обычных цифровых камер с соответствующими программными обеспечениями для анализа RGB изображений можно оценить не только зеленую биомассу, но и другие характеристики растительности. Ряд простых операций с цветовыми гаммами может предоставить множество параметров, которые могут быть потенциально использованы в качестве индикаторов характеристики растительности. В статье приведены результаты исследовании по определению набора индексов растительности с помощью анализа RGB изображений в качестве критерия для отбора высокопродуктивных образцов яровой пшеницы. В результате проведенного анализа изображении RGB выделены образцы с наилучшими показателями цветовых параметров, где установлены высокие показатели урожайности по сравнению с остальными изученными образцами. Как и индекс NDVI цветовые параметры обеспечивают более надежный прогноз продуктивности сортооборазцов в мелкоделяночных селекционных опытах.