Определение высоты растений сельскохозяйственных культур на основе измерений беспилотных воздушных судов
Автор: Мальчиков Никита Олегович, Ботвич Ирина Юрьевна, Емельянов Дмитрий Владимирович, Ивченко Владимир Кузьмич, Шевырногов Анатолий Петрович
Журнал: Вестник Красноярского государственного аграрного университета @vestnik-kgau
Рубрика: Агрономия
Статья в выпуске: 12, 2020 года.
Бесплатный доступ
Цель исследований - апробация и оценка эффективности метода определения высоты растений посевов сельскохозяйственных культур по данным беспилотных воздушных судов. Задачи исследований: проведение измерения высоты растений контактными и дистанционными методами; построение карты пространственного распределения высоты растений посевов ячменя и пшеницы. Исследования проводились на землях в учебно-опытном хозяйстве «Миндерлинское» Сухобузимского района Красноярского края 22 июля 2020 г. В работе представлен анализ результатов обработки данных по полосам № 1, 3 - засеянной пшеницей сорта Новосибирская-15,№ 2 - ячменем сорта Ача. Исследование основывается на данных с DJI Matrice 210 RTK V2 (камера ZENMUSE X5S) - произведено построение 3D-модели местности; DJIPhantom 4 Multispectral - получена карта пространственного распределения NDVI. Выполнены измерения высоты растений посевов яровой пшеницы и ячменя контактными и дистанционными методами. Установлена ошибка определения высоты растений по данным дистанционных измерений. Наибольшая величина ошибки 12,9 % получена на посевах ячменя. Ошибка определения высоты растений яровой пшеницы составляет от 2,9 и до 3,8 % для полос с различными видами обработки. Установлено, что величина ошибки обусловлена морфологическими особенностями растений ячменя. Получены карты пространственного распределения высоты растений посевов яровой пшеницы и ячменя. Проведена оценка неоднородности посевов зерновых культур. Установлена возможность оценки площади полегания зерновых культур по данным о пространственном распределении высоты растений. Установлено, что наиболее эффективным подходом для выявления полегания посевов является совместное использование карт высот растений и NDVI.
Зерновые культуры, карта высот растений, беспилотные воздушные суда, бпла, точное земледелие
Короткий адрес: https://sciup.org/140250603
IDR: 140250603 | DOI: 10.36718/1819-4036-2020-12-46-53
Список литературы Определение высоты растений сельскохозяйственных культур на основе измерений беспилотных воздушных судов
- Juliane Bendig, Kang Yu, Helge Aasen, Andreas Bolten, Simon Bennertz, Janis Broscheit, Martin L. Gnyp, Georg Baretha Combining UAV-based plant height from crop surface models, visible, and near infrared vegetation indices for biomass monitoring in barley // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2015. V. 39. P. 79-87.
- Danyang Yu, Yuanyuan Zha, Liangsheng Shi, Xiuliang Jin, Shun Hu, Qi Yang, Kai Huang, Wenzhi Zeng Improvement of sugarcane yield estimation by assimilating UAV-derived plant height observations // European Journal of Agronomy. 2020. V. 121. 126159.
- Xiuliang Jin, Shouyang Liu, Frédéric Baret, Matthieu Hemerlé, Alexis Comar Estimates of plant density of wheat crops at emergence from very low altitude UAV imagery // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 198. P. 105-114.
- Sylvain Jay, Frédéric Baret, Dan Dutartre, Ghislain Malatesta, Stéphanie Héno,Alexis Comar, Marie Weiss, Fabienne Maupas Exploiting the centimeter resolution of UAV multispectral imagery toimprove remote-sensing estimates of canopy structure and biochemistry insugar beet crops // Remote Sensing of Environment. 2019.V. 231. 110898.
- Yan Pang, Yeyin Shid, Shancheng Gao, Feng Jiang, Arun-Narenthiran Veeranampa layam-Sivakumar, Laura Thompson, Joe Luck, Chao Liu Improved crop row detection with deep neural network for early-season maize stand count in UAVimagery // Computers and Electronics in Agriculture.2020.V. 178. 105766.
- Мальчиков Н.О., Пискорская С.Ю. Продвижение беспилотных летательных аппаратов для нужд сельского хозяйства // Актуальные проблемы авиации и космонавтики: мат-лы междунар. науч. конф. Красноярск: СибГУ, 2019. С. 832-833.
- Guijun Yang, Changchun Li, Yanjie Wang, Huanhuan Yuan, Haikuan Feng, Bo Xu, Xiaodong Yang. The DOM Generation and Precise Radiometric Calibration of a UAV-Mounted Miniature Snapshot Hyperspectral Imager // Remote Sensing. 2017. N 9(7). P. 642.
- Шевырногов А.П., Мальчиков Н.О., Ботвич И.Ю. [и др.]. Использование беспилотных летательных аппаратов для съемки микрорельефа при мониторинге агроценозов // Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов: мат-лы междунар. науч. конф. Бердск, 2019. С. 485-490.
- Deering D.W. Rangeland reflectance characteristics measured by aircraft and spacecraft sensors // Ph. D. Dissertation. Texas A & M University. College Station. 1978. TX. 338 pp.
- Астапов А.Ю., Рязанова Ю.А. Применение беспилотных летательных аппаратов в садоводстве // Наука и образование. 2019. № 2(4).
- Шевырногов А.П., Ботвич И.Ю., Емельянов Д.В. [и др.]. Возможность распознавания почвенного покрова опытного поля с использованием наземных и спутниковых данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 4. С. 150-160.
- Ивченко В.К., Демьяненко Т.Н., Ильченко И.О. [и др.]. Использование наземных спектрофотометрических измерений для выявления влияния приемов основной обработки почвы на процесс нарастания надземной фитомассы яровой пшеницы в зернопаропропашном севообороте // Вестник КрасГАУ. 2020. № 1. C. 3-11.
