UAV môžu niesť rôzne snímače diaľkového snímania, ktoré môžu získať viacrozmerné, vysoko presné informácie o poľnohospodárskej pôde a realizovať dynamické monitorovanie viacerých typov informácií o poľnohospodárskej pôde. Takéto informácie zahŕňajú hlavne informácie o priestorovom rozložení úrody (lokalizácia poľnohospodárskej pôdy, identifikácia druhov plodín, odhad oblasti a zmeny dynamického monitorovania, extrakcia infraštruktúry v teréne), informácie o raste plodín (informácie o plodinách (plodiny fenotypové parametre, výživové indikátory, výťažok) a rastové stresové faktory v teréne (vlhkosť poľa (vlhkosť v teréne).
Územné informácie
Informácie o priestorovej polohe poľnohospodárskej pôdy zahŕňajú geografické súradnice polí a klasifikácií plodín získané prostredníctvom vizuálnej diskriminácie alebo rozpoznávania stroja. Hranice poľa je možné identifikovať geografickými súradnicami a je možné odhadnúť aj plocha výsadby. Tradičná metóda digitalizácie topografických máp ako základnej mapy pre regionálne plánovanie a odhad oblasti má zlú včasnosť a rozdiel medzi umiestnením hraníc a skutočnou situáciou je obrovský a chýba mu intuícia, ktorá nevedie k implementácii presného poľnohospodárstva. Diaľkové snímanie UAV môže získať komplexné informácie o priestorovej polohe poľnohospodárskej pôdy v reálnom čase, čo má neporovnateľné výhody tradičných metód. Letecké obrázky z digitálnych fotoaparátov s vysokým rozlíšením môžu realizovať identifikáciu a určenie základných priestorových informácií o poľnohospodárskej pôde a vývoj technológie priestorovej konfigurácie zlepšuje presnosť a hĺbku výskumu informácií o informáciách o polohe poľnohospodárskej pôdy a zlepšuje priestorové rozlíšenie pri zavádzaní informácií o výške, čo realizuje jemnejšie monitorovanie priestorových informácií poľnohospodárskej pôdy.
Informácie o raste
Rast plodín možno charakterizovať informáciami o fenotypových parametroch, ukazovateľoch výživy a výnosoch. Fenotypové parametre zahŕňajú kryt vegetácie, index plochy listov, biomasu, výška rastlín atď. Tieto parametre sú vzájomne prepojené a kolektívne charakterizujú rast plodín. Tieto parametre sú vzájomne prepojené a kolektívne charakterizujú rast plodín a priamo súvisia s konečným výťažkom. Sú dominantné vo výskume monitorovania informácií o farme a uskutočnilo sa ďalšie štúdie.
1) Fenotypové parametre plodín
Index oblasti listov (LAI) je súčet jednostrannej plochy zelených listov na jednotku plochy, ktorá môže lepšie charakterizovať absorpciu a využívanie svetla energie plodiny a úzko súvisí s akumuláciou materiálu plodiny a konečným výťažkom. Index oblasti listov je jedným z hlavných parametrov rastu plodín, ktoré sa v súčasnosti monitoruje pomocou diaľkového snímania UAV. Výpočet indexov vegetácie (index vegetácie pomeru, index normalizovaného vegetácie, index vegetácie pôdy, index rozdielov vegetácie atď.) S multispektrálnymi údajmi a vytvorenie regresných modelov s údajmi o pozemnej pravde je zrelejšou metódou na prevrátenie fenotypových parametrov.
Biomasa nad zemou v neskorom štádiu plodín v neskorom raste úzko súvisí s výnosom a kvalitou. V súčasnosti odhad biomasy pomocou diaľkového snímania UAV v poľnohospodárstve stále väčšinou používa multispektrálne údaje, extrahuje spektrálne parametre a vypočíta index vegetácie pre modelovanie; Technológia priestorovej konfigurácie má určité výhody pri odhadovaní biomasy.
2) Indikátory výživy plodín
Tradičné monitorovanie stavu výživy plodín vyžaduje odber vzoriek v teréne a chemickú analýzu v interiéri na diagnostikovanie obsahu živín alebo ukazovateľov (chlorofyl, dusík atď.), Zatiaľ čo diaľkové snímanie UAV je založené na skutočnosti, že rôzne látky majú špecifické spektrálne charakteristiky absorpcie reflexie na diagnostiku. Chlorofyl sa monitoruje na základe skutočnosti, že má dve silné absorpčné oblasti v pásme viditeľného svetla, konkrétne červená časť 640-663 nm a modrá-fialová časť 430-460 nm, zatiaľ čo absorpcia je slabá pri 550 nm. Charakteristiky farby listov a textúry sa menia, keď sú plodiny nedostatočné, a objavovanie štatistických charakteristík farby a textúry zodpovedajúce rôznym nedostatkom a súvisiacim vlastnostiam je kľúčom k monitorovaniu živín. Podobne ako v prípade monitorovania parametrov rastu, výber charakteristických pásiem, indexov vegetácie a predikčných modelov je stále hlavným obsahom štúdie.
3) Výťažok plodín
Zvyšujúci sa výnos plodín je hlavným cieľom poľnohospodárskych aktivít a presný odhad výnosu je dôležitý pre oddelenia rozhodovania o poľnohospodárskej výrobe a riadení. Mnohí vedci sa pokúsili stanoviť modely odhadu výnosu s vyššou presnosťou predikcie prostredníctvom multifaktorovej analýzy.
Poľnohospodárska vlhkosť
Vlhkosť poľnohospodárskej pôdy je často monitorovaná tepelnou infračervenou metódou. V oblastiach s vysokou vegetačnou pokrývkou znižuje uzavretie stomaty listov v dôsledku transpirácie, čo znižuje latentný tepelný tok na povrchu a zvyšuje rozumný tepelný tok na povrchu, čo následne spôsobuje zvýšenie teploty vrchlíka, ktorý sa považuje za teplotu rastlinného koša. Odrážajúc energetickú rovnováhu plodín indexu vodného napätia môže kvantifikovať vzťah medzi obsahom plodiny a teplotou vrchlíka, takže teplota vrchlíka získaná pomocou tepelného infračerveného senzora môže odrážať stav vlhkosti poľnohospodárskej pôdy; Krytie holej pôdy alebo vegetácie v malých oblastiach sa môže použiť na nepriamy inverzitu pôdnej vlhkosti teplotou podpovrchového povrchu, čo je zásada, že: špecifické teplo vody je veľké, teplota tepla sa pomaly mení, takže priestorové rozdelenie teploty podpovrchu počas dňa sa môže nepriamo odrážať v distribúcii pôdnej vlhkosti. Preto priestorové rozloženie dennej podpovrchovej teploty môže nepriamo odrážať distribúciu pôdnej vlhkosti. Pri monitorovaní teploty vrchlíka je holá pôda dôležitým interferenčným faktorom. Niektorí vedci študovali vzťah medzi holou teplotou pôdy a územným krytom, objasnili medzeru medzi meraniami teploty vrchlíka spôsobenej holou pôdou a skutočnou hodnotou a použili opravené výsledky pri monitorovaní vlhkosti poľnohospodárskej pôdy na zlepšenie presnosti výsledkov monitorovania. V skutočnom riadení poľnohospodárskej výroby je únik vlhkosti v teréne tiež zameraná na pozornosť, existujú štúdie, ktoré používajú infračervené snímače na monitorovanie úniku zavlažovacích kanálov vlhkosti, presnosť môže dosiahnuť 93%.
Škodcovia a choroby
Použitie monitorovania rastlinných škodcov a chorôb v blízkosti infračervenej spektrálnej odraznosti založené na: listoch v oblasti infračervenej oblasti odrazu pomocou špongie tkaniva a reguláciou tkaniva plotov, zdravých rastlín, je tieto dve tkanivové medzery naplnené vlhkosťou a expanziou, dobrým reflektorom rôznych žiarenia; Keď je rastlina poškodená, list je poškodený, tkanivo zvädne, voda sa zníži, infračervený odraz sa zníži, kým sa nestratí.
Tepelné infračervené monitorovanie teploty je tiež dôležitým ukazovateľom škodcov a chorôb plodín. Rastliny v zdravých podmienkach, hlavne kontrolou otvorenia stomatálneho listu a zatvárania regulácie transpirácie, aby sa zachovala stabilita ich vlastnej teploty; V prípade ochorenia dôjde k patologickým zmenám, interakcie patogénu - hostiteľa v patogérii v rastline, najmä v súvislosti s transpiračnými aspektmi nárazu, určujú zamorenú časť zvyšovania a poklesu teploty. Všeobecne platí, že snímanie rastlín vedie k deregulácii stomatálneho otvoru, a preto je transpirácia vyššia v chorobnej oblasti ako v zdravej oblasti. Silný transpirácia vedie k zníženiu teploty infikovanej plochy a k vyššiemu teplotnému rozdielu na povrchu listu ako v normálnom liste, až kým sa na povrchu listu neobjavia nekrotické škvrny. Bunky v nekrotickej oblasti sú úplne mŕtve, transpirácia v tejto časti je úplne stratená a teplota sa začína zvyšovať, ale pretože zvyšok listu sa začína infikovať, teplotný rozdiel na povrchu listu je vždy vyšší ako teplota zdravej rastliny.
Ďalšie informácie
V oblasti monitorovania informácií o poľnohospodárskej pôde má údaje UAV diaľkové snímanie širšiu škálu aplikácií. Napríklad sa môže použiť na extrahovanie padnutej oblasti kukurice pomocou viacerých textúrnych prvkov, odráža úroveň zrelosti listov počas fázy vatovovej zrelosti pomocou indexu NDVI a generovanie mapy predpisovania kyseliny abscisovej, ktoré môžu účinne usmerňovať postrek kyseliny abscisovej na bavlnu, aby sa zabránilo nadmernému uplatňovaniu pesticídov, atď. Podľa potrieb monitorovania a riadenia poľnohospodárskej pôdy je nevyhnutným trendom pre budúci vývoj informatizovaného a digitalizovaného poľnohospodárstva na nepretržité preskúmanie informácií o údajoch o diaľkovom snímaní UAV a rozšírení jeho aplikačných polí.
Čas príspevku: december 24-2024