უპილოტო საფრენ აპარატებს შეუძლიათ ატარონ სხვადასხვა დისტანციური ზონდირების სენსორები, რომლებსაც შეუძლიათ მიიღონ მრავალგანზომილებიანი, მაღალი სიზუსტით სასოფლო-სამეურნეო მიწების ინფორმაცია და განახორციელონ დინამიური მონიტორინგი სხვადასხვა ტიპის სასოფლო-სამეურნეო მიწების შესახებ. ასეთი ინფორმაცია ძირითადად მოიცავს მოსავლის სივრცის განაწილების ინფორმაციას (სასოფლო-სამეურნეო მიწების ლოკალიზაცია, მოსავლის სახეობების იდენტიფიკაცია, ფართობის შეფასება და ცვლილების დინამიური მონიტორინგი, საველე ინფრასტრუქტურის მოპოვება), მოსავლის ზრდის ინფორმაციას (მოსავლის ფენოტიპური პარამეტრები, კვების მაჩვენებლები, მოსავლიანობა) და მოსავლის ზრდის სტრესის ფაქტორები (მინდვრის ტენიანობა). მავნებლები და დაავადებები) დინამიკა.
სასოფლო-სამეურნეო მიწის სივრცითი ინფორმაცია
სასოფლო-სამეურნეო მიწების სივრცითი მდებარეობის ინფორმაცია მოიცავს მინდვრების გეოგრაფიულ კოორდინატებს და მოსავლის კლასიფიკაციას, რომელიც მიღებულ იქნა ვიზუალური დისკრიმინაციის ან მანქანური ამოცნობის გზით. მინდვრის საზღვრები შეიძლება განისაზღვროს გეოგრაფიული კოორდინატებით, ასევე შესაძლებელია გამწვანების ფართობის შეფასება. ტოპოგრაფიული რუქების დიგიტალიზაციის ტრადიციულ მეთოდს, როგორც საბაზისო რუქას რეგიონული დაგეგმარებისა და ტერიტორიის შეფასებისთვის, აქვს ცუდი დროულობა, ხოლო განსხვავება საზღვრის მდებარეობასა და რეალურ ვითარებას შორის არის უზარმაზარი და მოკლებულია ინტუიციას, რაც არ უწყობს ხელს ზუსტი სოფლის მეურნეობის განხორციელებას. უპილოტო საფრენი აპარატების დისტანციური ზონდირებას შეუძლია რეალურ დროში მიიღოს ყოვლისმომცველი ინფორმაცია სასოფლო-სამეურნეო მიწების სივრცის ადგილმდებარეობის შესახებ, რასაც ტრადიციული მეთოდების შეუდარებელი უპირატესობა აქვს. მაღალი გარჩევადობის ციფრული კამერების საჰაერო სურათებს შეუძლიათ გააცნობიერონ სასოფლო-სამეურნეო მიწების ძირითადი სივრცითი ინფორმაციის იდენტიფიკაცია და განსაზღვრა, ხოლო სივრცითი კონფიგურაციის ტექნოლოგიის განვითარება აუმჯობესებს კვლევის სიზუსტეს და სიღრმეს სასოფლო-სამეურნეო მიწების ადგილმდებარეობის შესახებ და აუმჯობესებს სივრცის გარჩევადობას სიმაღლის ინფორმაციის შემოტანისას. , რომელიც ახორციელებს სასოფლო-სამეურნეო მიწების სივრცითი ინფორმაციის უფრო დახვეწილ მონიტორინგს.
მოსავლის ზრდის ინფორმაცია
მოსავლის ზრდა შეიძლება ხასიათდებოდეს ფენოტიპური პარამეტრების, კვების მაჩვენებლებისა და მოსავლიანობის შესახებ ინფორმაციით. ფენოტიპური პარამეტრები მოიცავს მცენარეულ საფარს, ფოთლის ფართობის ინდექსს, ბიომასას, მცენარის სიმაღლეს და ა.შ. ეს პარამეტრები ურთიერთდაკავშირებულია და ერთობლივად ახასიათებს მოსავლის ზრდას. ეს პარამეტრები ურთიერთდაკავშირებულია და ერთობლივად ახასიათებს მოსავლის ზრდას და პირდაპირ კავშირშია საბოლოო მოსავალთან. ისინი დომინირებენ ფერმის ინფორმაციის მონიტორინგის კვლევაში და ჩატარდა მეტი კვლევა.
1) მოსავლის ფენოტიპური პარამეტრები
ფოთლის ფართობის ინდექსი (LAI) არის ცალმხრივი მწვანე ფოთლის ფართობის ჯამი ზედაპირის ერთეულზე, რომელიც უკეთ ახასიათებს მოსავლის შთანთქმას და სინათლის ენერგიის გამოყენებას და მჭიდროდ არის დაკავშირებული მოსავლის მასალის დაგროვებასთან და საბოლოო მოსავალთან. ფოთლის ფართობის ინდექსი არის მოსავლის ზრდის ერთ-ერთი მთავარი პარამეტრი, რომელსაც ამჟამად აკონტროლებს UAV დისტანციური ზონდირება. მცენარეულობის ინდექსების გამოთვლა (ვეგეტაციის თანაფარდობის ინდექსი, ნორმალიზებული მცენარეულობის ინდექსი, ნიადაგის კონდიცირების მცენარეულობის ინდექსი, მცენარეულობის სხვაობის ინდექსი და ა.შ.) მულტისპექტრული მონაცემებით და რეგრესიული მოდელების დადგენა გრუნტის ჭეშმარიტების მონაცემებით არის უფრო მომწიფებული მეთოდი ფენოტიპური პარამეტრების ინვერსიისთვის.
მიწისზედა ბიომასა კულტურების გვიან ზრდის ეტაპზე მჭიდრო კავშირშია როგორც მოსავლიანობასთან, ასევე ხარისხთან. დღეისათვის ბიომასის შეფასება სოფლის მეურნეობაში უპილოტო საფრენი აპარატების დისტანციური ზონდირებით კვლავ ძირითადად იყენებს მულტისპექტრულ მონაცემებს, აგროვებს სპექტრულ პარამეტრებს და ითვლის მცენარეულობის ინდექსს მოდელირებისთვის; სივრცითი კონფიგურაციის ტექნოლოგიას აქვს გარკვეული უპირატესობები ბიომასის შეფასებაში.
2) მოსავლის კვებითი ინდიკატორები
მოსავლის კვების სტატუსის ტრადიციული მონიტორინგი მოითხოვს საველე სინჯს და შიდა ქიმიურ ანალიზს ნუტრიენტების ან ინდიკატორების (ქლოროფილი, აზოტი და ა.შ.) შემცველობის დიაგნოსტიკისთვის, ხოლო UAV დისტანციური ზონდირება ეფუძნება იმ ფაქტს, რომ სხვადასხვა ნივთიერებებს აქვთ სპექტრული არეკვლის შთანთქმის სპეციფიკური მახასიათებლები. დიაგნოზი. ქლოროფილის მონიტორინგი ხდება იმის საფუძველზე, რომ მას აქვს ორი ძლიერი შთანთქმის რეგიონი ხილული სინათლის ზოლში, კერძოდ წითელი ნაწილი 640-663 ნმ და ლურჯი-იისფერი ნაწილი 430-460 ნმ, ხოლო შთანთქმა სუსტია 550 ნმ. ფოთლების ფერი და ტექსტურის მახასიათებლები იცვლება მოსავლის დეფიციტის დროს, ხოლო ფერისა და ტექსტურის სტატისტიკური მახასიათებლების აღმოჩენა, რომლებიც შეესაბამება სხვადასხვა ნაკლოვანებებს და მათთან დაკავშირებულ თვისებებს, არის საკვები ნივთიერებების მონიტორინგის გასაღები. ზრდის პარამეტრების მონიტორინგის მსგავსად, დამახასიათებელი ზოლების, მცენარეულობის ინდექსების და პროგნოზირების მოდელების შერჩევა კვლავაც კვლევის ძირითად შინაარსს წარმოადგენს.
3) მოსავლის მოსავლიანობა
მოსავლიანობის გაზრდა სასოფლო-სამეურნეო საქმიანობის მთავარი მიზანია და მოსავლიანობის ზუსტი შეფასება მნიშვნელოვანია როგორც სასოფლო-სამეურნეო წარმოების, ისე მენეჯმენტის გადაწყვეტილების მიმღები განყოფილებებისთვის. მრავალი მკვლევარი ცდილობდა დაედგინა მოსავლიანობის შეფასების მოდელები უფრო მაღალი პროგნოზირების სიზუსტით მრავალფაქტორიანი ანალიზის საშუალებით.
სასოფლო-სამეურნეო ტენიანობა
ფერმერული მიწების ტენიანობა ხშირად კონტროლდება თერმული ინფრაწითელი მეთოდებით. მაღალი მცენარეული საფარის მქონე ადგილებში, ფოთლის სტომატის დახურვა ამცირებს წყლის დაკარგვას ტრანსპირაციის გამო, რაც ამცირებს ლატენტურ სითბოს ნაკადს ზედაპირზე და ზრდის მგრძნობიარე სითბოს ნაკადს ზედაპირზე, რაც თავის მხრივ იწვევს ტილოების ტემპერატურის ზრდას, რაც ითვლება მცენარის ტილოების ტემპერატურად. როგორც წყლის სტრესის ინდექსის მოსავლის ენერგეტიკული ბალანსის ასახვა შეუძლია რაოდენობრივად განსაზღვროს კავშირი მოსავლის წყლის შემცველობასა და ტილოების ტემპერატურას შორის, ამიტომ თერმული ინფრაწითელი სენსორის მიერ მიღებული ტილოების ტემპერატურა შეიძლება ასახავდეს სასოფლო-სამეურნეო მიწის ტენიანობის სტატუსს; შიშველი ნიადაგი ან მცენარეული საფარი მცირე ფართობზე, შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნიადაგის ტენის არაპირდაპირი ინვერსიისთვის მიწისქვეშა ტემპერატურასთან, რაც არის პრინციპი, რომ: წყლის სპეციფიკური სითბო დიდია, სითბოს ტემპერატურა ნელა იცვლება. დღის განმავლობაში მიწისქვეშა ტემპერატურის სივრცითი განაწილება შეიძლება ირიბად აისახოს ნიადაგის ტენიანობის განაწილებაზე. აქედან გამომდინარე, დღის მიწისქვეშა ტემპერატურის სივრცითი განაწილება შეიძლება ირიბად ასახავდეს ნიადაგის ტენიანობის განაწილებას. ტილოების ტემპერატურის მონიტორინგისას შიშველი ნიადაგი მნიშვნელოვანი ჩარევის ფაქტორია. ზოგიერთმა მკვლევარმა შეისწავლა კავშირი შიშველი ნიადაგის ტემპერატურასა და მოსავლის საფარს შორის, გაარკვია უფსკრული შიშველი ნიადაგით გამოწვეულ ტილოების ტემპერატურის გაზომვებსა და ნამდვილ მნიშვნელობას შორის და გამოიყენა შესწორებული შედეგები სასოფლო-სამეურნეო მიწის ტენიანობის მონიტორინგში მონიტორინგის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად. შედეგები. სასოფლო-სამეურნეო მიწების წარმოების მენეჯმენტში, საველე ტენიანობის გაჟონვა ასევე ყურადღების ცენტრშია, ჩატარებული იყო კვლევები ინფრაწითელი გამოსახულების გამოყენებით სარწყავი არხის ტენიანობის გაჟონვის მონიტორინგისთვის, სიზუსტე შეიძლება მიაღწიოს 93%.
მავნებლები და დაავადებები
მცენარეთა მავნებლებისა და დაავადებების ახლო ინფრაწითელი სპექტრული არეკვლის მონიტორინგის გამოყენება, რომელიც დაფუძნებულია: ფოთლები ღრუბლის ქსოვილის ანარეკლების ინფრაწითელ მიდამოში და ღობის ქსოვილის კონტროლი, ჯანსაღი მცენარეები, ეს ორი ქსოვილის უფსკრული სავსეა ტენიანობით და გაფართოებით. , არის სხვადასხვა გამოსხივების კარგი რეფლექტორი; როდესაც მცენარე ზიანდება, ფოთოლი ზიანდება, ქსოვილი ჭკნება, წყალი მცირდება, ინფრაწითელი ანარეკლი მცირდება დაკარგამდე.
ტემპერატურის თერმული ინფრაწითელი მონიტორინგი ასევე მნიშვნელოვანი მაჩვენებელია მოსავლის მავნებლებისა და დაავადებების შესახებ. მცენარეები ჯანსაღ პირობებში, ძირითადად ფოთლის სტომატის გახსნისა და ტრანსპირაციის რეგულირების დახურვის კონტროლით, რათა შეინარჩუნონ საკუთარი ტემპერატურის სტაბილურობა; დაავადების შემთხვევაში მოხდება პათოლოგიური ცვლილებები, პათოგენ-მასპინძლის ურთიერთქმედება პათოგენში მცენარეზე, განსაკუთრებით ტრანსპირაციასთან დაკავშირებულ ზემოქმედების ასპექტებზე, განსაზღვრავს ტემპერატურის მატებისა და დაცემის დაზიანებულ ნაწილს. ზოგადად, მცენარის შეგრძნება იწვევს სტომატის გახსნის დერეგულაციას და, შესაბამისად, ტრანსპირაცია უფრო მაღალია დაავადებულ ზონაში, ვიდრე ჯანმრთელ ზონაში. ძლიერი ტრანსპირაცია იწვევს ინფიცირებული უბნის ტემპერატურის დაქვეითებას და ფოთლის ზედაპირზე უფრო მაღალ ტემპერატურულ სხვაობას, ვიდრე ჩვეულებრივ ფოთოლში, სანამ ნეკროზული ლაქები გამოჩნდება ფოთლის ზედაპირზე. ნეკროზულ ზონაში უჯრედები მთლიანად მკვდარია, ამ ნაწილში ტრანსპირაცია მთლიანად იკარგება და ტემპერატურა იწყებს მატებას, მაგრამ რადგან ფოთლის დანარჩენი ნაწილი იწყებს ინფიცირებას, ტემპერატურის სხვაობა ფოთლის ზედაპირზე ყოველთვის უფრო მაღალია, ვიდრე ჯანსაღი მცენარე.
სხვა ინფორმაცია
სასოფლო-სამეურნეო მიწების ინფორმაციის მონიტორინგის სფეროში უპილოტო საფრენი აპარატების დისტანციური ზონდირების მონაცემებს აპლიკაციების უფრო ფართო სპექტრი აქვს. მაგალითად, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას სიმინდის დაცვენილი უბნის ამოსაღებად მრავალი ტექსტურის მახასიათებლის გამოყენებით, ასახოს ფოთლების სიმწიფის დონე ბამბის სიმწიფის ეტაპზე NDVI ინდექსის გამოყენებით და აბსციზინის მჟავას გამოყენების რეცეპტის რუქების გენერირება, რომლებიც ეფექტურად წარმართავს აბსცინის მჟავას შესხურებას. ბამბაზე პესტიციდების გადაჭარბებული გამოყენების თავიდან ასაცილებლად და ა.შ. სასოფლო-სამეურნეო მიწების მონიტორინგისა და მართვის საჭიროებიდან გამომდინარე, გარდაუვალი ტენდენციაა ინფორმატიზებული და ციფრული სოფლის მეურნეობის მომავალი განვითარებისათვის უპილოტო საფრენი აპარატების დისტანციური ზონდირების მონაცემების უწყვეტი შესწავლა და მისი გამოყენების სფეროების გაფართოება.
გამოქვეყნების დრო: დეკ-24-2024