Надіслати цю статтю 
Визначення врожайності пшениці з використанням програмно-апаратних засобів JOHN DEERE 9670sts та сенсорного обладнання slantrange 3P
DOI: http://dx.doi.org/10.31548/energiya2020.01.005
Анотація
Стаття присвячена методичним основам визначення врожайності пшениці при використанні програмно-апаратних засобів John Deere 9670STS та сенсорного обладнання Slantrange 3p, що є нині актуальним питанням серед аграріїв. Це завдання не в повній мірі вирішується за допомогою супутникових платформ, тому доцільніше використовувати БПЛА, які можна застосовувати при хмарній погоді та враховувати зміну освітлення за допомогою зенітних сенсорів. Питання постає в тому, яким чином інтерпретувати результати дослідження, адже існує багато вегетаційних індексів, які можна використовувати для визначення врожайності пшениці.
Метою дослідження є розробка методичних основ визначення врожайності пшениці при використанні програмно-апаратних засобів John Deere 9670STS та сенсорного обладнання Slantrange 3p.
Для досягнення поставленої мети були проведені експериментальні дослідження з використанням програмно-апаратних засобів John Deere 9670STS та спеціалізованої спектральної системи Slantrange 3p, закріпленої на промисловій платформі DJI Matrice 600 Pro. За допомогою програмного забезпечення Slantview здійснено поєднання знімків та індивідуальну і геометричну корекції з урахуванням спрямування камери.
При виборі спектральних каналів використано залежності, які забезпечили достатню чутливість та високу роздільну здатність, тому отримані результати експериментів апроксимовані у вигляді лінійної залежності. Найкращі показники були отримані в інфрачервоному каналі, адже він має найбільше значення коефіцієнта детермінації (0,774) та кутового коефіцієнта, що відповідає за чутливість та роздільну здатність.
Ключові слова: Slantrange, пшениця, врожайність, БПЛА, програмно-апаратні засоби
Повний текст:
PDFПосилання
Greben, O. S., Krasovska, I. G. (2012). Analiz osnovnykh metodyk prohnozuvannia vrozhainosti za dopomohoiu danykh kosmichnoho monitorynhu, stosovno zernovykh kultur stepnoi zony Ukrainy [Analysis of basic methods of yield forecasting using space monitoring data on cereals of the steppe zone of Ukraine]. Radio-electronic and computer systems, 2 (54), 170-180.
Trofimenko, P. I., Zatserkovnyi, V. I., Zubova, E. V., Trofimenko, N. V., Myslyva T. N. (2018). Ispol'zovaniye dannykh distatsionnogo zondirovaniya dlya otsenki produktivnosti ozimoy pshenitsy v usloviyakh Zhitomirskogo Poless'ya [Using remote sensing data to evaluate winter wheat productivity in the conditions of Zhytomyr Polesie]. Bulletin of the BSKHA: scientific method, 2, 161-168.
Genin, V. A., Klebanovich, N. V. (2018). Modelirovaniye urozhaynosti kukuruzy i soi po dannym distantsionnogo zondirovaniya zemli [Modeling corn and soybean yield based on remote sensing data]. Bulletin of the BSAA: scientific-method, 4,100-104.
Akinchin, A. V., Levshakov, L. V., Linkov, S. A., Kim, V. V., Gorbunov, V. V. (2017). Informatsionnyye tekhnologii v sisteme tochnogo zemledeliya [Information technologies in the system of precision agriculture]. Vestn. Chur. state. agricultural Acad., 9, 16-21.
Kataev, M. Yu., Elgin, K. S., Sorokin, I. B. (2017). Metody tekhnicheskogo zreniya dlya kartirovaniya sostoyaniya [Techniques of technical vision for state mapping]. Reports of TUSUR, 4 (21), 75-80.
https://doi.org/10.21293/1818-0442-2018-21-4-75-80
Korobiichuk, I., Lysenko, V., Opryshko, O., Komarchyk, D., Pasichnyk, N., Jus. A. (2018). Crop Monitoring for Nitrogen Nutrition Level by Digital Camera. Automation 2018. AUTOMATION 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, 743. 595-603;
https://doi.org/10.1007/978-3-319-77179-3_56
Shvorov, S. A., Komarchuk, D. S., Pasichnyk, N. A., Opryshko, O. O., Gunchenko, Y. A., Kuznichenko, S. D. (2018) UAV Navigation and Management System Based on the Spectral Portrait of Terrain. 2018 IEEE 5th International Conference on Navigation and Motion Control Methods and Systems, MSNMC 2018. Proceedings, 68-71.
https://doi.org/10.1109/MSNMC.2018.8576304
Lysenko, V., Komarchuk, D., Pasichnyk, N., Opryshko, O., Awtoniuk, M., Martsyfei, A. (2018). Information Support for Remote Monitoring of Grain Crops Biomass Amount as a Feedstock to Load Biogas Reactors. 2018 International Scientific Practical Conference on Problems of Infocommunications Science and Technology, 35-38.
https://doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2018.8632090
Pasichnyk. N. A., Opryshko, O. O., Komarchuk, D. S., Miroshnyk, V. O. (2019). Experience in using Mathcad to analyze data from UAVS for remote sensing of crops. Scientific Bulletin of NULES of Ukraine. Series: Agronomy, 244-250.
Метрики статей
Metrics powered by PLOS ALM
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.
