Academic Journal
Методичні основи використання БПЛА для контроля забур’яненості посівів
| Τίτλος: | Методичні основи використання БПЛА для контроля забур’яненості посівів |
|---|---|
| Πηγή: | Man and environment. Issues of neoecology; № 1-2(29) (2018): ; 21-28 Людина та довкілля. Проблеми неоекології; № 1-2(29) (2018): Людина та довкілля. Проблеми неоекології; 21-28 |
| Στοιχεία εκδότη: | Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, 2018. |
| Έτος έκδοσης: | 2018 |
| Θεματικοί όροι: | БПЛА, дрон, QGIS, моніторинг посівів, бур'яни, соняшник, дешифрування знімків, контрольована класифікація, 632.21:528.8, мониторинг посевов, сорняки, подсолнечник, дешифрование снимков, контролируемая классификация, UAV, drone, crop monitoring, weed, sunflower, decryption of images, controlled classification |
| Περιγραφή: | Purpose. To work out methodological approaches to the use of quadcopters for weeds assesment. Methods. The shooting was carried out using DJI Phantom Vision 2+ and LadyBug Copper Dot. The LadyBug was shoted in the visible and near-infrared range using the 12-megapixel S100 NDVI UAV-Kit camera with elevations: 20 m, 40 m and 60 m. The DJI Phantom Vision 2+ was shot in the visible range of the GoPro 14 megapixel camera altitudes: 10 m, 15 m, 30 m and 60 m. Decryption of photographs was carried out using the controlled classification method in QGIS and TNTmips programs. Weed accounting was performed on control sites 1m2 by weight method, taking into account their qualitative composition. Results. It is shown that the best results of weed recognition during decoding of images was obtained by the use of controlled classification according to the maximum likelihood method under conditions of shooting from heights up to 40 m. In order to improve the recognition of weeds and separate their image from images of cultivated plants, it is expedient to use the object-oriented analysis. At the stage of sunflower budding, about 30% of the weeds are closed from the remote observation, which led to an automatic underestimation of number of weeds. Conclusions. In order to evaluate the crop contamination, it is possible to successfully use the data from UAVs in a visible range of electromagnetic waves under low altitudes (up to 40 meters) and the use of a controlled classification method for decoding images. For the recognition of weeds, the images in the infrared range do not have advantages over images in the visible range. It is necessary to additionally apply ground-based control of weeds to assess the proportion of "hidden" from remote observation of weeds. Цель. Разработка методических подходов к использованию квадрокоптеров и свободного программного обеспечения для оценки засоренности посевов. Методы. Съемка осуществлялась с помощью коптеров DJI Phantom Vision 2+ и LadyBug в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне с высот от 10 до 60 м. Дешифрирование снимков проводилось по методу контролируемой классификации в программах QGIS и TNTmips. Учет сорняков выполнялся на контрольных участках 1м2 весовым методом с учетом их качественного состава. Результаты. Показано, что для оценки засоренности посевов лучшие результаты позволяет получить использование контролируемой классификации по методу максимального правдоподобия для дешифрирования снимков, получаемых при съемке с высот не более 40 м. На стадии бутонизации около 30% сорняков было закрыто от дистанционного наблюдения листьями подсолнечника, что приводило к автоматической недооценке засоренности посевов. Выводы. Для оценки засоренности посевов можно успешно использовать данные съемки с БПЛА в видимом диапазоне при условии съемки с малых высот (до 40 м) и применения метода контролируемой классификации для дешифрирования снимков. Необходим дополнительный наземный контроль засоренности для оценки доли сорняков, скрытых от дистанционного наблюдения листьями культурных растений. Мета. Опрацювання методичних підходів до використання квадрокоптерів та вільного програмного забезпечення для оцінки забур’яненості посівів. Методи. Зйомка здійснювалась за допомогою коптерів DJI Phantom Vision 2+ та LadyBug у видимому та ближньому інфрачервоному діапазонах з висот від 10 до 60 м. Дешифрування знімків проводилось за методом контрольованої класифікації в програмах QGIS та TNTmips. Облік бур’янів виконувався на контрольних ділянках 1м2 ваговим методом з урахуванням якісного їх складу. Результати. Показано, що найкращі результати розпізнавання бур’янів при дешифруванні знімків дозволяє отримати використання контрольованої класифікації за методом максимальної правдоподібності за умов проведення зйомки з висот до 40 м. На стадії бутонізації соняшника близько 30% бур’янів закрито від дистанційного спостереження листям соняшника, що призводило до автоматичної недооцінки забур’яненості. Висновки. Для оцінки забур’яненості посівів можна використовувати дані зйомки з БПЛА у видимому діапазоні електромагнітних хвиль за умов зйомки з малих висот (до 40 м) та застосування методу контрольованої класифікації при дешифруванні знімків. Необхідно додаткова застосовувати наземний контроль забур’яненості для оцінки частки «прихованих» від дистанційного спостереження бур’янів. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | Ukrainian |
| ISSN: | 1992-4224 2415-7678 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | http://journals.uran.ua/ludina_dov/article/view/143796 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.scientific.p..1efbe81bb88fbd32767eb96e49a549b5 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| ISSN: | 19924224 24157678 |
|---|