Безпілотні літальні апарати можуть нести різноманітні датчики дистанційного зондування, які можуть отримувати багатовимірну, високоточну інформацію про сільськогосподарські угіддя та здійснювати динамічний моніторинг різних типів інформації про сільськогосподарські угіддя. Така інформація головним чином включає інформацію про просторовий розподіл сільськогосподарських угідь (локалізація сільськогосподарських угідь, ідентифікація видів сільськогосподарських угідь, оцінка площі та динамічний моніторинг змін, вилучення польової інфраструктури), інформацію про ріст сільськогосподарських угідь (фенотипові параметри сільськогосподарських угідь, показники живлення, врожайність) та динаміку стресових факторів росту сільськогосподарських угідь (волога поля, шкідники та хвороби).
Просторова інформація про сільськогосподарські угіддя
Інформація про просторове розташування сільськогосподарських угідь включає географічні координати полів та класифікації культур, отримані за допомогою візуальної дискримінації або машинного розпізнавання. Межі полів можна ідентифікувати за допомогою географічних координат, а також можна оцінити площу посіву. Традиційний метод оцифрування топографічних карт як базової карти для регіонального планування та оцінки площі має низьку своєчасність, а різниця між розташуванням меж та фактичною ситуацією є величезною та не має інтуїтивної складності, що не сприяє впровадженню точного землеробства. Дистанційне зондування за допомогою БПЛА може отримувати комплексну інформацію про просторове розташування сільськогосподарських угідь у режимі реального часу, що має незрівнянні переваги традиційних методів. Аерофотознімки з цифрових камер високої чіткості можуть реалізувати ідентифікацію та визначення основної просторової інформації сільськогосподарських угідь, а розвиток технології просторової конфігурації підвищує точність та глибину дослідження інформації про розташування сільськогосподарських угідь, а також покращує просторову роздільну здатність, одночасно вводячи інформацію про висоту, що забезпечує точніший моніторинг просторової інформації сільськогосподарських угідь.
Інформація про ріст врожаю
Ріст сільськогосподарських культур можна охарактеризувати інформацією про фенотипічні параметри, показники живлення та врожайність. Фенотипічні параметри включають рослинний покрив, індекс площі листя, біомасу, висоту рослин тощо. Ці параметри взаємопов'язані та разом характеризують ріст сільськогосподарських культур. Ці параметри взаємопов'язані та разом характеризують ріст сільськогосподарських культур і безпосередньо пов'язані з кінцевою врожайністю. Вони домінують у дослідженнях моніторингу сільськогосподарської інформації, і було проведено більше досліджень.
1) Фенотипічні параметри культури
Індекс листової площі (LAI) – це сума площі одностороннього зеленого листя на одиницю площі поверхні, яка може краще характеризувати поглинання та використання світлової енергії культурою, і тісно пов'язана з накопиченням речовини культурою та кінцевим урожаєм. Індекс листової площі є одним з основних параметрів росту сільськогосподарських культур, який наразі контролюється за допомогою дистанційного зондування БПЛА. Розрахунок вегетаційних індексів (індексу співвідношення вегетації, нормалізованого індексу вегетації, індексу ґрунтових умов, індексу різниці вегетацій тощо) за допомогою мультиспектральних даних та створення регресійних моделей з наземними даними є більш зрілим методом інвертування фенотипових параметрів.
Надземна біомаса на пізній стадії росту сільськогосподарських культур тісно пов'язана як з врожайністю, так і з якістю. Наразі оцінка біомаси за допомогою дистанційного зондування БПЛА в сільському господарстві все ще здебільшого використовує мультиспектральні дані, витягує спектральні параметри та розраховує вегетаційний індекс для моделювання; технологія просторової конфігурації має певні переваги в оцінці біомаси.
2) Показники живлення сільськогосподарських культур
Традиційний моніторинг стану живлення сільськогосподарських культур вимагає відбору польових проб та хімічного аналізу в приміщенні для діагностики вмісту поживних речовин або індикаторів (хлорофілу, азоту тощо), тоді як дистанційне зондування за допомогою БПЛА базується на тому факті, що різні речовини мають специфічні спектральні характеристики відбиття-поглинання для діагностики. Хлорофіл контролюється на основі того факту, що він має дві сильні області поглинання у смузі видимого світла, а саме червону частину 640-663 нм та синьо-фіолетову частину 430-460 нм, тоді як поглинання слабке при 550 нм. Характеристики кольору та текстури листя змінюються, коли культури мають дефіцит, і виявлення статистичних характеристик кольору та текстури, що відповідають різним дефіцитам та пов'язаним з ними властивостям, є ключем до моніторингу поживних речовин. Подібно до моніторингу параметрів росту, вибір характеристичних смуг, вегетаційних індексів та моделей прогнозування залишається основним змістом дослідження.
3) Врожайність
Збільшення врожайності сільськогосподарських культур є головною метою сільськогосподарської діяльності, і точна оцінка врожайності важлива як для сільськогосподарського виробництва, так і для відділів прийняття управлінських рішень. Численні дослідники намагалися створити моделі оцінки врожайності з вищою точністю прогнозування за допомогою багатофакторного аналізу.
Сільськогосподарська волога
Вологість сільськогосподарських угідь часто контролюють за допомогою теплових інфрачервоних методів. У районах з високим рослинним покривом закриття продихів листя зменшує втрати води через транспірацію, що зменшує прихований тепловий потік на поверхні та збільшує відчутний тепловий потік на поверхні, що, у свою чергу, призводить до підвищення температури пологу, яка вважається температурою пологу рослин. Оскільки індекс водного стресу, що відображає енергетичний баланс культури, може кількісно визначити зв'язок між вмістом води в культурі та температурою пологу, температура пологу, отримана за допомогою теплового інфрачервоного датчика, може відображати стан вологості сільськогосподарських угідь; голий ґрунт або рослинний покрив на невеликих площах може бути використаний для непрямої інверсії вологості ґрунту з температурою підземного шару, що полягає в наступному: питома теплоємність води велика, температура тепла змінюється повільно, тому просторовий розподіл температури підземного шару протягом дня може опосередковано відображатися на розподілі вологості ґрунту. Отже, просторовий розподіл денної температури підземного шару може опосередковано відображати розподіл вологості ґрунту. Під час моніторингу температури пологу голий ґрунт є важливим фактором перешкод. Деякі дослідники вивчали зв'язок між температурою оголеного ґрунту та ґрунтовим покривом сільськогосподарських культур, з'ясували розрив між вимірюваннями температури пологу, спричиненими оголеним ґрунтом, та істинним значенням, а також використали скориговані результати для моніторингу вологості сільськогосподарських угідь для підвищення точності результатів моніторингу. У реальному управлінні сільськогосподарським виробництвом також увага приділяється витоку вологи на полях, були проведені дослідження з використанням інфрачервоних тепловізорів для моніторингу витоку вологи з іригаційних каналів, точність яких може сягати 93%.
Шкідники та хвороби
Використання моніторингу ближнього інфрачервоного спектрального відбиття шкідників та хвороб рослин, засноване на: відбиття листя в ближньому інфрачервоному діапазоні губчастою тканиною та контролі тканини огорожі, здорові рослини, ці дві тканинні проміжки заповнені вологою та розширені, є добрим відбивачем різного випромінювання; коли рослина пошкоджена, листок пошкоджений, тканина в'яне, вода зменшується, інфрачервоне відбиття зменшується, аж до повної втрати.
Тепловий інфрачервоний моніторинг температури також є важливим показником шкідників та хвороб сільськогосподарських культур. Рослини у здорових умовах, головним чином, контролюють відкриття та закриття продихів листків для регуляції транспірації, щоб підтримувати стабільність власної температури; у разі захворювання відбуваються патологічні зміни, взаємодія патоген-господар у взаємодії патогена з рослиною, особливо на аспекти, пов'язані з транспірацією, визначатиме підвищення та зниження температури в зараженій частині. Загалом, сенсорне спостереження рослин призводить до порушення регуляції відкриття продихів, і таким чином транспірація вища в ураженій ділянці, ніж у здоровій. Енергійна транспірація призводить до зниження температури в зараженій ділянці та більшої різниці температур на поверхні листка, ніж у нормальному листку, доки на поверхні листка не з'являються некротичні плями. Клітини в некротичній ділянці повністю відмирають, транспірація в цій частині повністю втрачається, і температура починає підвищуватися, але оскільки решта листка починає заражатися, різниця температур на поверхні листка завжди вища, ніж у здорової рослини.
Інша інформація
У сфері моніторингу інформації про сільськогосподарські угіддя дані дистанційного зондування з БПЛА мають ширший спектр застосування. Наприклад, їх можна використовувати для визначення площі опалого листя кукурудзи за допомогою кількох текстурних ознак, відображення рівня зрілості листя на стадії стиглості бавовни за допомогою індексу NDVI, а також для створення карт внесення абсцизової кислоти, які можуть ефективно спрямовувати обприскування абсцизової кислоти на бавовну, щоб уникнути надмірного застосування пестицидів тощо. Відповідно до потреб моніторингу та управління сільськогосподарськими угіддями, неминучою тенденцією для майбутнього розвитку інформатизованого та цифрового сільського господарства є постійне дослідження інформації, отриманої з БПЛА, та розширення сфер її застосування.
Час публікації: 24 грудня 2024 р.