Визначення врожайності пшениці з використанням програмно-апаратних засобів JOHN DEERE 9670sts та сенсорного обладнання slantrange 3P
DOI:
https://doi.org/10.31548/energiya2020.01.005Анотація
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
Посилання
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.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).