In conditions of global climate change, it is important to develop reliable models allowing to reliably predict plant development based on combination of the Earth remote sensing data and statistical modeling. Modeling by means of Markov chains is an efficient and at the same time simple way to predict random events, which include prediction of performance of phytomass of agricultural crops. The Earth remote sensing data obtained from the Sentinel-2 satellite with spatial resolution of 10 m were used to calculate the value of vegetation index NDVI and obtain different time rasters (2017-2019) with different degrees of vegetation cover development. To construct the matrix of probability of transition from one state to another for different levels of vegetation cover development, functionality of geoinformation systems (GIS) were used allowing to classify raster images, transform them into vector layers, and establish intersection areas. The probability matrix was later used to predict vegetation cover development using the Markov model as a predictor. The developed prediction model was tested for feasibility of the χ2 test. The results obtained showed that both the modeled values and the actual area of vegetation distribution with different degrees of development, determined from the available raster image of 2019, correlated well with each other. The research results can be useful both in developing forecasting methods and in directly predicting the crop yield of primarily dense-cover agricultural crops, as well as for estimating performance of pastures and creating efficient pasture rotations.В условиях глобальных климатических изменений актуальной является разработка надежных моделей, позволяющих получать достоверные прогнозы развития растений на основе комбинирования данных дистанционного зондирования Земли и статистического моделирования. Моделирование посредством цепей Маркова – эффективный и одновременно простой способ прогнозирования случайных событий, к которым относится и прогнозирование продуктивности фитомассы сельскохозяйственных культур. Данные дистанционного зондирования Земли, полученные со спутника Sentinel-2, с пространственным разрешением 10 м были использованы для вычисления величины вегетационного индекса NDVI и получения разновременных растров (2017–2019 гг.) c различной степенью развития растительного покрова. Для построения матрицы вероятности перехода из одного состояния в другое для различных уровней развития растительности использовались функциональные возможности геоинформационных систем, посредством которых выполнялась классификация растровых изображений, их преобразование в векторные слои и установление областей пересечения. Матрица вероятностей в дальнейшем использовалась для прогнозирования развития растительности с использованием в качестве предиктора марковской модели. Разработанная прогнозная модель была проверена на выполнимость теста χ2. Полученные результаты показали, что как смоделированные значения, так и фактическая площадь распределения растительности с различной степенью развития, определенная по имеющемуся растровому изображению за 2019 г., хорошо соотносятся между собой. Результаты исследования могут быть полезны при разработке методики прогнозирования и при непосредственном прогнозировании урожайности, прежде всего плотнопокровных сельскохозяйственных культур, а также для оценки продуктивности пастбищ и создания эффективных пастбищеоборотов
