Введение В последнее время фокус многих исследований направлен на оценку продуктивности сельскохозяйственных культур. Многие авторы отмечают важность оценки продуктивности в целях оптимизации севооборотов и менеджмента ресурсов [1]. Ряд работ посвящен оценке эффективности возделывания культур в различных природных условиях и вариантах агротехники [2, 3]. Оценка урожайности также требуется при обосновании рентабельности производства. Для органов власти агропромышленного комплекса прогноз урожайности позволяет оценивать достижимость целей экономического развития [4]. Поэтому пристальное внимание уделяется совершенствованию методов оценки состояния сельхозкультур с помощью различных вегетационных индексов. Среди них наибольшее распространение получил нормализованный разностный индекс NDVI, который представляет собой характеристику соотношения величин красного и ближнего инфракрасного спектра. Этот диапазон длин волн успешно используют для картирования растительности [5]. Индекс NDVI является одним из универсальных методов качественной оценки состояния растительного покрова [6].Материалы и методы исследований Исследования проводились на территории Коломенского городского округа Московской области в 2024 и 2025 гг. Общее число земельных участков, занятых белокочанной капустой – 104 (с общей площадью 809,2 га), в том числе в 2024 г. – 58 участков  (451,5 га), в 2025 г. – 46 участков (357,7 га). Зная расчетное значение урожайности и график хода вегетационного индекса NDVI, можно составить прогноз урожайности сельскохозяйственных культур. Для вычисления вегетационных индексов NDVI использовались свободно распространяемые геореференцированные растровые изображения в красном и ближнем инфракрасном диапазонах спутника Sentinel-2, которые в настоящее время являются наиболее предпочтительными материалами для анализа. Последнее обусловлено их разрешающей способностью по сравнению с другими спутниковыми данными. Необходимо учитывать, что NDVI является случайной величиной, зависящей от многих факторов.Для точного прогнозирования урожайности необходимо брать в расчет значение NDVI, приходящееся на момент пика развития культуры, то есть максимальное значение. Для прогнозирования урожайности необходимо владеть информацией о максимальной потенциальной урожайности возделываемого сорта сельскохозяйственной культуры, а также учитывать значение индекса NDVI в фазу колошения для зерновых или в фазу максимального развития листьев для всех остальных культур. В данном исследовании потенциально возможная урожайность вычислялась по методике А.А. Ничипоровича, приводилась к величине стандартной влажности. В общем случае прогнозное значение урожайности YNDVI также является случайной величиной, так как определяющие ее параметры имеют стохастические свойства:YNDVI = f (NDVImax,i ; Уpot).Зная фактически полученную урожайность в хозяйстве Уfact, , определяют ошибку Er(YNDVI,1) прогнозаEr(YNDVI,1) = [ |YNDVI,1 – Уfact | / Уfact]100%.Удовлетворительными считают прогнозы с ошибкой до 15%.Результаты и обсуждение Максимальные значения вегетационного индекса NDVI белокочанной капусты (Brassica oleracea L) в 2024 г. достигали 0,869, в 2025 – 0,870, минимум в 2024 г. – 0,496, в 2025 г. – 0,652. По данным ДЗЗ наилучшим образом капуста развивалась в 2025 г. со средним NDVI = 0,816 (SE = 0,007, CI = 0,015, SD = 0,050, median = 0,829). Этот показатель в 2024 году был меньше и составил NDVI = 0,737 (SE = 0,011, CI = 0,022, SD = 0,084, median = 0,754). Прогноз урожайности белокочанной капусты в 2024 г. получен на уровне 495,07 ± 15,00 ц/га (SE = 7,49, SD = 56,53) и в 2025 г. – 547,84 ± 9,94 ц/га (SE = 4,94, SD = 33,48).Для оценки возможной ошибки прогноза в исследовании используются данные Росстата. Средняя урожайность за период 2022–2024 гг. капусты белокочанной составила 372,5 ц/га в России и 499,0 ц/га – в Московской области. Тогда возможная ошибка Er(YNDVI) в 2024 г. составляет 0,8%, в 2025 г. – 9,8%.ЗаключениеВ статье показаны результаты оценки возможной хозяйственно полезной урожайности белокочанной капусты (Brassica oleracea L). Приведенная методика может быть полезной сельскохозяйственным товаропроизводителям при уточнении прогноза урожайности и сельскохозяйственных культур методами дистанционного зондирования Земли.