Dron môže niesť rôzne senzory diaľkového prieskumu Zeme, ktoré dokážu získať viacrozmerné, vysoko presné informácie o poľnohospodárskej pôde a realizovať dynamické monitorovanie viacerých typov informácií o poľnohospodárskej pôde. Medzi takéto informácie patria najmä informácie o priestorovom rozložení plodín (lokalizácia poľnohospodárskej pôdy, identifikácia druhov plodín, odhad plochy a dynamické monitorovanie zmien, extrakcia poľnej infraštruktúry), informácie o raste plodín (fenotypové parametre plodín, nutričné ukazovatele, výnos) a dynamika stresových faktorov rastu plodín (vlhkosť na poli, škodcovia a choroby).
Priestorové informácie o poľnohospodárskej pôde
Informácie o priestorovej polohe poľnohospodárskej pôdy zahŕňajú geografické súradnice polí a klasifikácie plodín získané vizuálnym rozlišovaním alebo strojovým rozpoznávaním. Hranice polí je možné identifikovať pomocou geografických súradníc a možno odhadnúť aj výsadbovú plochu. Tradičná metóda digitalizácie topografických máp ako základnej mapy pre regionálne plánovanie a odhad plochy má nízku aktuálnosť a rozdiel medzi polohou hraníc a skutočnou situáciou je obrovský a chýba mu intuícia, čo nevedie k implementácii presného poľnohospodárstva. Diaľkový prieskum Zeme pomocou UAV dokáže získať komplexné informácie o priestorovej polohe poľnohospodárskej pôdy v reálnom čase, čo má neporovnateľné výhody tradičných metód. Letecké snímky z digitálnych fotoaparátov s vysokým rozlíšením umožňujú identifikáciu a určenie základných priestorových informácií o poľnohospodárskej pôde a vývoj technológie priestorovej konfigurácie zlepšuje presnosť a hĺbku výskumu informácií o polohe poľnohospodárskej pôdy a zlepšuje priestorové rozlíšenie a zároveň zavádza informácie o nadmorskej výške, čo umožňuje presnejšie monitorovanie priestorových informácií o poľnohospodárskej pôde.
Informácie o raste plodín
Rast plodín možno charakterizovať informáciami o fenotypových parametroch, nutričných ukazovateľoch a výnose. Medzi fenotypové parametre patrí vegetačný kryt, index listovej plochy, biomasa, výška rastlín atď. Tieto parametre spolu súvisia a spoločne charakterizujú rast plodín. Tieto parametre spolu súvisia a spoločne charakterizujú rast plodín a priamo súvisia s konečným výnosom. Sú dominantné vo výskume monitorovania informácií o farmách a bolo vykonaných viac štúdií.
1) Fenotypové parametre plodiny
Index listovej plochy (LAI) je súčet plochy jednostranných zelených listov na jednotku povrchu, ktorý dokáže lepšie charakterizovať absorpciu a využitie svetelnej energie plodinou a úzko súvisí s akumuláciou materiálu plodinou a konečným výnosom. Index listovej plochy je jedným z hlavných parametrov rastu plodín, ktoré sa v súčasnosti monitorujú diaľkovým prieskumom Zeme pomocou bezpilotných lietadiel (UAV). Výpočet vegetačných indexov (pomerový vegetačný index, normalizovaný vegetačný index, vegetačný index pôdnych úprav, rozdielový vegetačný index atď.) s multispektrálnymi údajmi a vytvorenie regresných modelov s údajmi o pozemných údajoch je zrelšou metódou inverzie fenotypových parametrov.
Nadzemná biomasa v neskorom štádiu rastu plodín úzko súvisí s výnosom aj kvalitou. V súčasnosti odhad biomasy pomocou diaľkového prieskumu Zeme pomocou UAV v poľnohospodárstve stále prevažne využíva multispektrálne údaje, extrahuje spektrálne parametre a vypočítava vegetačný index na modelovanie; technológia priestorovej konfigurácie má pri odhade biomasy určité výhody.
2) Ukazovatele výživy plodín
Tradičné monitorovanie nutričného stavu plodín vyžaduje odber vzoriek z poľa a chemickú analýzu v interiéri na diagnostikovanie obsahu živín alebo indikátorov (chlorofyl, dusík atď.), zatiaľ čo diaľkový prieskum Zeme pomocou UAV je založený na skutočnosti, že rôzne látky majú špecifické spektrálne charakteristiky odrazivosti a absorpcie pre diagnostiku. Chlorofyl sa monitoruje na základe skutočnosti, že má dve silné absorpčné oblasti vo viditeľnom pásme svetla, a to červenú časť 640 – 663 nm a modrofialovú časť 430 – 460 nm, zatiaľ čo pri 550 nm je absorpcia slabá. Charakteristiky farby a textúry listov sa menia, keď sú plodiny nedostatočné, a kľúčom k monitorovaniu živín je objavenie štatistických charakteristík farby a textúry zodpovedajúcich rôznym nedostatkom a súvisiacim vlastnostiam. Podobne ako pri monitorovaní rastových parametrov, aj výber charakteristických pásiem, vegetačných indexov a predikčných modelov je stále hlavným obsahom štúdie.
3) Výnos plodín
Zvyšovanie výnosov plodín je hlavným cieľom poľnohospodárskych činností a presný odhad výnosov je dôležitý pre poľnohospodársku výrobu aj pre manažérske rozhodovacie oddelenia. Mnohí výskumníci sa pokúsili vytvoriť modely odhadu výnosov s vyššou presnosťou predikcie prostredníctvom viacfaktorovej analýzy.
Poľnohospodárska vlhkosť
Vlhkosť poľnohospodárskej pôdy sa často monitoruje tepelnými infračervenými metódami. V oblastiach s vysokým vegetačným krytom uzavretie listových prieduchov znižuje stratu vody v dôsledku transpirácie, čo znižuje tok latentného tepla na povrchu a zvyšuje tok citeľného tepla na povrchu, čo následne spôsobuje zvýšenie teploty koruny, ktorá sa považuje za teplotu koruny rastliny. Keďže index vodného stresu odráža energetickú bilanciu plodiny, môže kvantifikovať vzťah medzi obsahom vody v plodine a teplotou koruny, teplota koruny získaná tepelným infračerveným senzorom môže odrážať stav vlhkosti poľnohospodárskej pôdy. Holá pôda alebo vegetačný kryt v malých oblastiach sa môže použiť na nepriamu inverziu vlhkosti pôdy s teplotou podpovrchu, čo je princíp, že: čím je merné teplo vody veľké, tým sa teplota tepla mení pomaly, takže priestorové rozloženie teploty podpovrchu počas dňa sa môže nepriamo odrážať v rozložení vlhkosti pôdy. Preto priestorové rozloženie dennej teploty podpovrchu môže nepriamo odrážať rozloženie vlhkosti pôdy. Pri monitorovaní teploty koruny je holá pôda dôležitým interferenčným faktorom. Niektorí výskumníci skúmali vzťah medzi teplotou holej pôdy a pokryvom pôdy plodinami, objasnili rozdiel medzi meraniami teploty koruny spôsobenými holou pôdou a skutočnou hodnotou a použili korigované výsledky pri monitorovaní vlhkosti poľnohospodárskej pôdy na zlepšenie presnosti výsledkov monitorovania. V samotnom riadení poľnohospodárskej produkcie je pozornosť tiež venovaná úniku vlhkosti z polí. Existujú štúdie využívajúce infračervené kamery na monitorovanie úniku vlhkosti zo zavlažovacích kanálov, pričom presnosť môže dosiahnuť 93 %.
Škodcovia a choroby
Monitorovanie spektrálnej odrazivosti škodcov a chorôb rastlín pomocou blízkej infračervenej oblasti je založené na: odraze listov v blízkej infračervenej oblasti špongiovým tkanivom a kontrolou tkaniva plotu. Zdravé rastliny majú tieto dve medzery v tkanive naplnené vlhkosťou a rozpínaním, čo je dobrý odraz rôzneho žiarenia. Keď je rastlina poškodená, list je poškodený, tkanivo vädne, voda sa znižuje a infračervený odraz sa znižuje až do úplného stratenia.
Tepelné infračervené monitorovanie teploty je tiež dôležitým indikátorom škodcov a chorôb plodín. Rastliny v zdravých podmienkach, najmä prostredníctvom kontroly otvárania a zatvárania prieduchov listov, regulujú transpiráciu, aby si udržali stabilitu vlastnej teploty; v prípade choroby dochádza k patologickým zmenám, interakcie patogénu a hostiteľa v rastline, najmä na aspekty súvisiace s transpiráciou, určia nárast a pokles teploty v napadnutej časti. Vo všeobecnosti vedie snímanie rastlín k deregulácii otvárania prieduchov, a preto je transpirácia v chorej oblasti vyššia ako v zdravej oblasti. Intenzívna transpirácia vedie k poklesu teploty v infikovanej oblasti a 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 odumreté, transpirácia v tejto časti je úplne stratená a teplota začína stúpať, ale pretože zvyšok listu sa začína infikovať, teplotný rozdiel na povrchu listu je vždy vyšší ako u zdravej rastliny.
Ďalšie informácie
V oblasti monitorovania informácií o poľnohospodárskej pôde majú dáta diaľkového prieskumu Zeme z UAV širšiu škálu aplikácií. Napríklad sa dajú použiť na extrakciu popadanej plochy kukurice pomocou viacerých textúrnych prvkov, na znázornenie úrovne zrelosti listov počas štádia zrelosti bavlny pomocou indexu NDVI a na generovanie máp predpisu aplikácie kyseliny abscisovej, ktoré môžu efektívne usmerňovať postrek kyselinou abscisovou na bavlnu, aby sa zabránilo nadmernej aplikácii pesticídov atď. V súlade s potrebami monitorovania a manažmentu poľnohospodárskej pôdy je nevyhnutným trendom pre budúci rozvoj informatizovaného a digitalizovaného poľnohospodárstva neustále skúmať informácie z dát diaľkového prieskumu Zeme z UAV a rozširovať oblasti ich použitia.
Čas uverejnenia: 24. decembra 2024