Bezpilotní letouny mohou nést různé senzory dálkového průzkumu, které mohou získat vícerozměrné, vysoce přesné informace o zemědělské půdě a realizovat dynamické monitorování různých typů informací o zemědělské půdě. Mezi takové informace patří především informace o prostorovém rozložení plodin (lokalizace zemědělské půdy, identifikace druhů plodin, odhad plochy a dynamické monitorování změn, těžba polní infrastruktury), informace o růstu plodin (fenotypové parametry plodiny, nutriční indikátory, výnos) a stresové faktory růstu plodin (vlhkost pole). , škůdci a choroby) dynamika.
Zemědělská půda prostorové informace
Informace o prostorové poloze zemědělské půdy zahrnují geografické souřadnice polí a klasifikaci plodin získanou vizuální diskriminací nebo rozpoznáním stroje. Hranice pole lze identifikovat pomocí zeměpisných souřadnic a lze také odhadnout oblast výsadby. Tradiční metoda digitalizace topografických map jako podkladové mapy pro regionální plánování a odhad plochy má špatnou aktuálnost a rozdíl mezi polohou hranice a skutečným stavem je obrovský a postrádá intuici, což neprospívá zavádění precizního zemědělství. Dálkový průzkum UAV dokáže získat komplexní informace o prostorové poloze zemědělské půdy v reálném čase, což má nesrovnatelné výhody tradičních metod. Letecké snímky z digitálních kamer s vysokým rozlišením mohou realizovat identifikaci a určení základních prostorových informací o zemědělské půdě a vývoj technologie prostorové konfigurace zlepšuje přesnost a hloubku výzkumu informací o poloze zemědělské půdy a zlepšuje prostorové rozlišení při zavádění informací o nadmořské výšce. , která realizuje jemnější sledování prostorových informací zemědělské půdy.
Informace o růstu plodin
Růst plodin lze charakterizovat informacemi o fenotypových parametrech, nutričních ukazatelích a výnosu. Mezi fenotypové parametry patří vegetační pokryv, index listové plochy, biomasa, výška rostlin atd. Tyto parametry spolu souvisí a souhrnně charakterizují růst plodin. Tyto parametry jsou vzájemně propojené a společně charakterizují růst plodin a přímo souvisí s konečným výnosem. Jsou dominantní ve výzkumu sledování farmářských informací a bylo provedeno více studií.
1) Fenotypové parametry plodiny
Index listové plochy (LAI) je součet jednostranné plochy zelených listů na jednotku plochy, který může lépe charakterizovat absorpci a využití světelné energie plodinou a úzce souvisí s akumulací materiálu plodiny a konečným výnosem. Index listové plochy je jedním z hlavních parametrů růstu plodin, které v současnosti sleduje UAV dálkový průzkum Země. Výpočet vegetačních indexů (poměrový vegetační index, normalizovaný vegetační index, půdní kondicionační vegetační index, rozdílový vegetační index atd.) s multispektrálními daty a sestavení regresních modelů s daty základní pravdivosti je vyzrálejší metodou invertování fenotypových parametrů.
Nadzemní biomasa v pozdní růstové fázi plodin úzce souvisí jak s výnosem, tak s kvalitou. V současné době odhad biomasy pomocí UAV dálkového průzkumu Země v zemědělství stále většinou využívá multispektrální data, extrahuje spektrální parametry a vypočítává vegetační index pro modelování; technologie prostorové konfigurace má určité výhody v odhadu biomasy.
2) Nutriční ukazatele plodin
Tradiční sledování nutričního stavu plodin vyžaduje odběr vzorků na polích a chemickou analýzu v interiéru k diagnostice obsahu živin nebo indikátorů (chlorofyl, dusík atd.), zatímco dálkový průzkum UAV je založen na skutečnosti, že různé látky mají specifické spektrální odrazové-absorpční charakteristiky. diagnóza. Chlorofyl je monitorován na základě skutečnosti, že má dvě silné absorpční oblasti v pásmu viditelného světla, a to červenou část 640-663 nm a modrofialovou část 430-460 nm, zatímco absorpce je slabá při 550 nm. Charakteristiky barvy a textury listů se mění, když jsou plodiny nedostatečné, a odhalení statistických charakteristik barvy a struktury odpovídající různým nedostatkům a souvisejícím vlastnostem je klíčem k monitorování živin. Podobně jako u sledování růstových parametrů je stále hlavní náplní studie výběr charakteristických pásem, vegetačních indexů a predikčních modelů.
3) Výnos plodiny
Zvyšování výnosu plodin je hlavním cílem zemědělských činností a přesný odhad výnosu je důležitý jak pro zemědělskou výrobu, tak pro rozhodovací útvary managementu. Mnoho výzkumníků se pokusilo vytvořit modely odhadu výnosů s vyšší přesností předpovědi pomocí multifaktorové analýzy.
Zemědělská vlhkost
Vlhkost zemědělské půdy je často monitorována tepelnými infračervenými metodami. V oblastech s vysokým vegetačním krytem snižuje uzavření listových průduchů ztráty vody v důsledku transpirace, což snižuje latentní tepelný tok na povrchu a zvyšuje citelný tepelný tok na povrchu, což následně způsobuje zvýšení teploty zápoje, což je považována za teplotu vrchlíku rostliny. Vzhledem k tomu, že odrážení energetické bilance plodin indexu vodního stresu může kvantifikovat vztah mezi obsahem vody v plodinách a teplotou porostu, může teplota porostu získaná tepelným infračerveným senzorem odrážet stav vlhkosti zemědělské půdy; holá půda nebo vegetační kryt na malých plochách, lze použít k nepřímé inverzi půdní vlhkosti s teplotou podpovrchu, což je princip, že: měrné teplo vody je velké, teplota tepla se mění pomalu, takže prostorové rozložení teploty podpovrchu během dne se může nepřímo promítnout do rozložení půdní vlhkosti. Prostorové rozložení denní podpovrchové teploty tedy může nepřímo odrážet rozložení půdní vlhkosti. Při sledování teploty zápoje je důležitým interferenčním faktorem holá půda. Někteří výzkumníci studovali vztah mezi teplotou holé půdy a půdním pokryvem plodin, objasnili rozdíl mezi měřením teploty koruny způsobeným holou půdou a skutečnou hodnotou a použili opravené výsledky při monitorování vlhkosti zemědělské půdy ke zlepšení přesnosti monitorování. výsledky. Ve skutečném řízení produkce zemědělské půdy je středem pozornosti také únik polní vlhkosti, byly provedeny studie využívající infračervené snímače k monitorování úniku vlhkosti ze zavlažovacího kanálu, přesnost může dosáhnout 93%.
Škůdci a nemoci
Využití monitorování spektrální odrazivosti v blízké infračervené oblasti u rostlinných škůdců a chorob, založené na: listech v blízké infračervené oblasti odrazu houbovým pletivem a kontrole pletiva plotu, zdravých rostlinách, těchto dvou tkáňových mezerách vyplněných vlhkostí a expanzí , je dobrým reflektorem různého záření; při poškození rostliny dochází k poškození listu, vadnutí pletiva, snížení vody, snížení infračerveného odrazu do ztracena.
Tepelné infračervené monitorování teploty je také důležitým ukazatelem škůdců a chorob plodin. Rostliny ve zdravých podmínkách, zejména prostřednictvím kontroly otevírání průduchů listů a zavírání regulace transpirace, k udržení stability vlastní teploty; v případě onemocnění dojde k patologickým změnám, interakce patogen - hostitel v patogenu na rostlině, zejména na transpirační aspekty dopadu určují zamořenou část vzestup a pokles teploty. Snímání rostlin obecně vede k deregulaci otevírání průduchů, a proto je transpirace vyšší v nemocné oblasti než ve zdravé oblasti. Intenzivní transpirace vede ke snížení teploty infikované oblasti a vyššímu teplotnímu rozdílu na povrchu listu než u normálního listu, dokud se na povrchu listu neobjeví nekrotické skvrny. Buňky v nekrotické oblasti jsou zcela mrtvé, transpirace v této části je zcela ztracena a teplota začíná stoupat, ale protože zbytek listu začíná být infikován, je teplotní rozdíl na povrchu listu vždy vyšší než u zdravá rostlina.
Další informace
V oblasti monitorování informací o zemědělské půdě mají data dálkového průzkumu UAV širší rozsah aplikací. Lze jej například použít k extrakci padlých oblastí kukuřice pomocí několika texturních prvků, odrážet úroveň zralosti listů během fáze zralosti bavlny pomocí indexu NDVI a vytvářet aplikační mapy pro aplikaci kyseliny abscisové, které mohou účinně vést postřik kyseliny abscisové. na bavlně, aby se zabránilo nadměrné aplikaci pesticidů a tak dále. Podle potřeb monitoringu a managementu zemědělské půdy je nevyhnutelným trendem budoucího rozvoje informatizovaného a digitalizovaného zemědělství neustále prozkoumávat informace z dat dálkového průzkumu UAV a rozšiřovat pole jeho aplikací.
Čas odeslání: 24. prosince 2024