Методичні підходи щодо використання знімків бпла для оцінки технологічних стресових станів посівів
DOI:
https://doi.org/10.31548/energiya2021.04.027Анотація
Стаття присвячена прикладним аспектам використання БПЛА, а саме – моніторингу посівів озимої пшениці для виявлення стресів технологічного характеру. Передусім це стосується пролонгованої дії гербіцидів, що залишились від попередньої культури, і які викликають стресовий стан у нових посівів. Питання має місцеву специфіку, пов’язану як невідповідністю технологій вирощування рослин, так і недостатнім вивченням впливу новітніх засобів захисту рослин у вітчизняних ґрунтових умовах. Відновлення врожайності посівів можливе при своєчасній ідентифікації причин стресу, проте час прийняття рішень є обмеженим, що вимагає впровадження новітніх технологій моніторингу, придатних для промислових масштабів. При лабораторних дослідженнях з використанням фітокамер була зафіксована наявність як спектральних показників здорових та вражених рослин, так і різниця в їх габаритах. Проте, такі відмінності можуть бути пояснені іншими стресовими чинниками, тому не вдалось встановити для спектральних чи спектрально-просторових методів моніторингу чітких критеріїв, які однозначно свідчили про стрес, обумовлений післядією гербіцидів. При польових дослідженнях з використанням комплексу Slantrange, змонтованому на БПЛА DJI Matrice 600 як об’єкт дослідження, було проаналізовано розподіл стресових ділянок на полі. Було встановлено, що при суто спектральному та спектрально-просторовому моніторингу озимої пшениці не вдалося достовірно ідентифікувати стресовий характер, обумовлений саме післядією гербіцидів, тобто наземні платформи для спектрального сенсорного обладнання є неефективними. Доведено, що карти стресових індексів, отримані на базі даних із високою розподільчою здатністю від БПЛА, можна розглядати як окремий об’єкт дослідження стосовно інтерпретації причин стресів складних біотехнічних об'єктів, таких як посіви зернових культур. Підвищення вірогідності та достовірності даних моніторингу можна досягти при впровадженні систем машинної обробки даних та комп’ютерного навчання стосовно пошуку кореляційних зв’язків між розподілом стресових станів рослин в полі та виконанням технологічних операцій, рельєфу місцевості тощо.
Ключові слова: БПЛА, стреси, пролонгована дія гербіцидів, Slantrange
Посилання
Dionisio Andújar, Hugo Moreno, José M. Bengochea-Guevara, Ana de Castro, Angela Ribeiro (2019). Aerial imagery or on-ground detection? An economic analysis for vineyard crops. Computers and Electronics in Agriculture,.157, 351-358.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.007
Machado, S. C., Martins, I. (2018). Risk assessment of occupational pesticide exposure: Use of endpoints and surrogates. Regulatory Toxicology and Pharmacology, 98, 276-283.
https://doi.org/10.1016/j.yrtph.2018.08.008
Haibo Yao, Yanbo Huang, Zuzana Hruskaa, Steven J. Thomson, Krishna N. Reddy (2012). Using vegetation index and modified derivative for early detection of soybean plant injury from glyphosate. Computers and Electronics in Agriculture, 89, 145-157.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.09.001
Miroslav Jursík, Michaela Kolářová, Josef Soukup (2019). Competition, reproduction ability, and control possibilities of conventional and Clearfield® volunteer oilseed rape in winter wheat. Crop Protection, 122, 30-34.
https://doi.org/10.1016/j.cropro.2019.04.013
Robert L. Zimdahl (2018). Chapter 16 Properties and Uses of Herbicides. Fundamentals of Weed Science (Fifth Edition), 463-499.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-811143-7.00016-0
David R. Green, Jason J. Hagon, Cristina Gómez, Billy J. Gregory (2019). Chapter 21. Using Low-Cost UAVs for Environmental Monitoring, Mapping, and Modelling: Examples From the Coastal Zone. Coastal Management Global Challenges and Innovations, 465-501.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-810473-6.00022-4
Lei Deng, Zhihui Mao, Xiaojuan Li, Zhuowei Hu, Fuzhou Duan, Yanan Yan (2018). UAV-based multispectral remote sensing for precision agriculture: A comparison between different cameras. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 146, 124-136.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.09.008
V. Lysenko, D. Komarchuk, O. Opryshko, N. Pasichnyk, N. Zaets (2017). Determination of the not uniformity of illumination in process monitoring of wheat crops by UAVs. 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T), 265 - 267.
https://doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2017.8246394
Igor Korobiichuk, Vitaliy Lysenko, Oleksiy Opryshko, Dmiyriy Komarchyk, Natalya Pasichnyk, Andrzej Juś (2018). Crop monitoring for nitrogen nutrition level by digital camera. AUTOMATION 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, 743, Springer, 595-603.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-77179-3_56
Juan Enciso, Carlos A. Avila, Jinha Jung,Sheren Elsayed-Farag, Anjin Chang, Junho Yeom, Juan Landivar, Murilo Maeda, Jose C. Chavez (2019). Validation of agronomic UAV and field measurements for tomato varieties. Computers and Electronics in Agriculture, 158, 278-283.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.02.011
T. Duan, S. C. Chapman, Y. Guo, B. Zheng (2017). Dynamic monitoring of NDVI in wheat agronomy and breeding trials using an unmanned aerial vehicle. Field Crops Research, 210, 71-80.
https://doi.org/10.1016/j.fcr.2017.05.025
Vitalii Lysenko, Oleksiy Opryshko, Dmytro Komarchuk, Nadiia Pasichnyk, Nataliia Zaets, Alla Dudnyk (2017). Usage of Flying Robots for Monitoring Nitrogen in Wheat Crops. The 9th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications 21-23 September, Bucharest Romania, 1, 30-34.
https://doi.org/10.1109/IDAACS.2017.8095044
Jibo Yue, Guijun Yang, Qingjiu Tian, Haikuan Feng, Kaijian Xu, Chengquan Zhou (2019). Estimate of winter-wheat above-ground biomass based on UAV ultrahigh-ground-resolution image textures and vegetation indices. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 150, 226-244.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.022
V. Lysenko, O. Opryshko, D. Komarchuk, N. Pasichnyk, N. Zaets (2018). Information Support Of The Remote Nitrogen Monitoring System In Agricultural Crops. International Journal of Computing, 17(1), 47-54.
https://doi.org/10.47839/ijc.17.1.948
R. Calderón, J. A. Navas-Cortés, C. Lucena, P. J. Zarco-Tejada (2013). High-resolution airborne hyperspectral and thermal imagery for early detection of Verticilliuwilt of olive using fluorescence, temperature and narrow-band spectral indices. Remote Sensing of Environment, 139, 231-245.
Завантаження
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).
