Агрохімія і ґрунтознавство. Mіжвід. тем. наук. зб. Вип.89. Харків: ННЦ ІГА. 2020. С.90-97
doi: https://doi.org/10.31073/acss89-10


©2020, N.A. Pasichnyk, V.P. Lysenko, O.O. Opryshko

Рисунки та Таблиці / Рисунки и таблицы
89-10-fig1

89
Контакти / Контакты
УДК 631.81
Методические подходы для идентификации растений в оптическом диапазоне при мониторинге посевов з использованием БПЛА
Н.А. Пасичник*, В.Ф. Лысенко, А.А. Опрышко
Национальный университет биоресурсов и природопользования Украины, Киев, Украина
*E-mail: n.pasichnyk@nubip.edu.ua


Ключевые слова: БПЛА; дистанционный мониторинг; образ объекта; пшеница озимая

Резюме. Применение БПЛА в качестве платформы для измерительного оборудования может расширить потенциал спектральных исследований и обеспечить возможность получения данных, пригодных для управления урожаем. Целью работы является разработка метода программной идентификации на цифровых снимках посевов культур сплошного сева пикселей, соответствующих именно растениям, а также оценка горизонтальной проекции купола растений. Идентификацию растительных насаждений для культур сплошного сева выполняли в 2017-2018 годах на опытном стационаре по изучению системы применения удобрений НУБИП Украины на примере пшеницы озимой сорта Colonia в стадиях вегетации, кущения и выхода в трубку. Съемку осуществляли с помощью БПЛА Phantom 3+ с высоты 40-100 метров камерой FC200. Цифровую обработку графических данных формата jpeg проводили в программной среде MathCAD, где графические данные рассматривались в виде матрицы, количество столбцов которой было в три раза больше количества пикселей по горизонтали исходного изображения. Исследовали эффективность каскадных фильтров и специализированных индексов EGVI, ERVI и MNVI. Установили, что фильтрация почвы по отдельным спектральным каналам в условиях оптического мониторинга растительных насаждений оказалась недостаточно эффективной для культур сплошного сева. Индексы для идентификации растений в оптическом диапазоне EGVI, ERVI и MNVI, созданные для высот в 5-7 метров, оказались недееспособными для высот от 40 м и выше, поэтому их использование для промышленных масштабов производства в таких условиях нецелесообразно. Исходя из полученных результатов разработали методику идентификации растений для промышленного использования на базе спектральных портретов растений, основанную на оценке разницы между значениями интенсивностей зеленого и синего каналов пикселя. Предложили для создания вегетационных индексов с целью идентификации культур сплошного сева использовать горизонтальную проекцию купола растений как часть общей площади изображения, принадлежащей куполам растений.