employee
Kazan', Russian Federation
employee
GRNTI 68.03 Сельскохозяйственная биология
OKSO 35.06.01 Сельское хозяйство
An unmanned aerial vehicle (UAV) for agriculture is an excellent planner and controller for multiple stages of agricultural operations. UAVs cope with monitoring and assessing the quality of land and forecasting future yields, as well as monitoring the condition of crops, processing them faster and with a minimum of costs - the economic benefit of using machines for large agro-industrial holding companies and individual farmers is on the face. The basis for this kind of work to determine the NDVI index is the reflection of solar radiation by agrocenoses, which is related to the amount of chlorophyll in the plant's phytomass. There is a close correlation between these two factors - the larger the phytomass, the higher the reflection of solar radiation. The article presents some of the results of research on the processing of aerial photographs obtained with UAV Geoscan 201 Agro. According to the results of the analysis of aerial photographs, a method of scoring the state of winter crops in the early spring period is proposed with recommendations for further response to preserve the future harvest in each field.
aerial photographs, crop management, winter wheat, multispectral data, scoring, crop condition, unmanned aerial vehicle.
Введение. Одной из причин получения низких урожаев озимых культур является неполное представление о состоянии посевов ранней весной после перезимовки, особенно на полях крупных агрохолдингов республики, а также упущение оптимальных сроков обработки посевов против многочисленных вредителей и химической прополки сорных растений из-за отсутствия своевременной информации.
Воздушная съемка, или точнее говоря, плановая аэрофотосъемка осуществляется с помощью БПЛА с камерой, которая снимает в видимом и тепловом диапазоне.
Материалы авиасъёмки могут помочь как для решения комплексных задач управления сельскохозяйственными территориями, так и в узкоспециализированных направлениях [1]. Для растениеводческой отрасли АПК это очень важно в ранневесенний период, когда невозможно попасть в любую точку поля из-за таких причин, как труднодоступность, большие территории, нехватка времени (идет посевная кампания) и т.д. В такой момент в помощь приходит БПЛА, но многие затрудняются правильно, оперативно обработать полученные снимки , чтобы не упустить сроков принятия последующих мер сохранения будущего урожая.
Для получения оперативной информации, необходимой для констатации текущей ситуации, ее оценки и прогнозирования, экономически выгодно использовать беспилотные летательные аппараты (БПЛА), оснащенные камерой высокого разрешения со спектрометром. Полученные аэрофотоснимки необходимо обработать в программе «Спутник Агро», поскольку она предназначена для визуализации данных о состоянии сельскохозяйственных культур.
«Спутник Агро» применяется для просмотра мультиспектральных данных с БПЛА, обработанных в Agisoft Photoscan. Конвертирует инфракрасные кадры с мультиспектрального фотоаппарата. Визуализирует и анализирует ортофотопланы с данными индекса NDVI. Также строит карты уклонов, рельефа и водостоков в максимально простой и высокопроизводительной геоинформационной системе для точного сельского хозяйства.
Актуальные и точные данные о площади обработки по каждому полю – фундаментальная основа современного сельского хозяйства. Точность информации о площади поля напрямую влияет на точность расчета затрат на его обработку. Инвентаризация земель с помощью БПЛА гораздо точнее и производительнее распространенных в настоящее время методов объезда поля по контуру или обрисовки по спутниковым данным. Технологии Геоскан позволяют точно определять границы и площади полей, определять реальное использование земель и тип растительного покрова.
В качестве примера возможного использования данных фотоснимков по угодьям можно привести исследования всходов озимой пшеницы, проведенные на полях Альметьевского муниципального района Республики Татарстан. Координаты территории Альметьевского района 54º55′ северной широты и 52º07′ восточной долготы. В физико-географическом отношении такое положение определяет значительную суровость и континентальность климата, что оказывает влияние на все компоненты природы.
Альметьевский муниципальный район является одним из самых экономически крепких и динамично развивающихся районов нашей республики. В связи с этим у него есть возможность перехода на высокотехнологические приемы возделывания сельскохозяйственных культур, включая использование дистанционного зондирования посевов для мониторинга вредителей и сорных растений.
Условия, материалы и методы исследований.
Методика исследований по определению состояния растительности по индексу NDVI. Основой проведения такого рода работ по определению индекса NDVI является отражение агроценозами солнечной радиации, что связано с количеством хлорофилла в фитомассе растений. Между этими двумя факторами существует тесная корреляционная зависимость – чем больше фитомасса, тем выше отражение солнечной радиации.
1. Kontseptsiya razvitiya gosudarstvennogo monitoringa zemel selskokhozyaystvennogo naznacheniya i zemel, ispolzuemykh ili predostavlennykh dlya vedeniya selskogo khozyaystva v sostave zemel inykh kategoriy, i formirovaniya gosudarstvennykh informatsionnykh resursov ob etikh zemlyakh na period do 2020 goda № 1292-r ot 30.06.2010g. (The concept of development of state monitoring of agricultural lands and lands used for or provided for agriculture as part of lands of other categories, and the formation of state information resources about these lands for the period up to 2020 №1292-r dated June 30, 2010). Available at: http://www.mcx.ru/navigation/page/show/320.htm
2. Cherepanov A.S., Druzhinina E.G. Spectral properties of vegetation and vegetation indices. [Spektralnye svoystva rastitelnosti i vegetatsionnye indeksy}. // GEOMATICS, №3, 2009. - P. 28-32.
3. Dannye distantsionnogo zondirovaniya so sputnika LANDSAT-7. (Remote sensing data from the LANDSAT-7 satellite). Available at: http://www.sovzond.ru/satellites/436/441.html
4. Cherepanov A.S. Vegetation indices. [Vegetatsionnye indeksy]. // GEOMATICS, №2, 2011. - P. 98-102.
5. Vegetatsionnyye indeksy. [Vegetation indices]. Available at: http://gis-lab.info/qa/vi.html.
6. Savin I.Yu., Bartalev S.A., Lupyan E.A., Tolpin V.A., Khvostikov S.A. Prognozirovanie urozhaynosti selskokhozyaystvennykh kultur na osnove sputnikovykh dannykh: vozmozhnosti i perspektivy. // Sovremennyye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. (Prediction of crop yields based on satellite data: opportunities and prospects. // Modern problems of remote sensing of the Earth from space). 2010. Vol.7. №3. - P. 275-285.
7. NDVI - teoriya i praktika. (NDVI - Theory and Practice). Available at: http://gis-lab.info/qa/ndvi.html.
8. Tolpin V.A., Bartalev S.A., Matveev A.M., Lupyan E.A. Vozmozhnosti analiza arkhivov sputnikovykh dannykh dlya vybora godov - analogov v sisteme distantsionnogo monitoringa selskokhozyaystvennykh zemel agropromyshlennogo kompleksa (SDMZ APK). // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. (Possibilities of analyzing satellite data archives for the selection of years - analogues in the system of remote monitoring of agricultural lands of the agro-industrial complex (SDMZ APK). // Modern problems of remote sensing of the Earth from space). 2009. Issue 6. Vol. II. - P. 560-571.
