Table of Contents
מבוא ל- UAV Multispectral Imaging in Agriculture
כלי רכב אוויריים בלתי ידועים (AVAVs), הידוע בכינוי מל"טים, שינו את האופן שבו פרויקטים חקלאיים מודרניים ניגשים ליבול ול ניטור הקרקע. על ידי מינוף פלטפורמות אלה עם חיישנים רב-ספקטרום, חקלאים, צמחנים, מהנדסים אזרחיים יכולים לאסוף נתונים הרבה מעבר למה העין האנושית יכולה לתפוס.דמיה רב-ספקטרום קולטנימיץ אור משתקף מצמחים וקרקע על פני להקות גל מרובות, בדרך כלל, כולל חקלאות כחולה, ירוקה, אדום, אדום, אדום, אדום, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, ונפח של חומר נפץ, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, כמו מדד זה, אדום, אדום, אדום, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, בינוני, או צהוב, בינוני, בינוני, כמו גם כן, בינוני, כגון מדדים, בינוני, בינוני, בינוני, כגון:
פרויקטים חקלאיים אזרחיים, החל מתכניות השקיה הנתמכות על ידי הממשלה ועד לפעולות חקלאיות פרטיות גדולות, דורשים נתונים מדויקים, בזמן כדי לקבל החלטות מושכלות על נטישה, השקיה, הפריה ובקרת מזיקים. סקרים קרקעיים מסורתיים הם תזמון עבודה, איטי, ולעתים קרובות לספק רק כמה דגימות נקודה על שדה.
מימון של טכנולוגיות מרובות-ספקטרום
כיצד חיישנים רב-תחומיים פועלים
חיישנים רב-ספקטרום ללכוד קרינה אלקטרומגנטית משתקפת משטחים בכמה להקות ספקטרליות נפרדות.בניגוד למצלמות RGB סטנדרטיות המרשומות רק אדום, ירוק וכחול, חיישנים רב-ספקטרום מוסיפים להקות בטווח הקצר-האדום ולעיתים טווחים תרמיים.כל להקה תואמת למגוון גל ספציפי שנבחר לרלוונטיות שלה לצמחייה או ניתוח קרקע.
סוגים של חיישנים רב-ספקטרום עבור AV
כמה מצלמות מרובות-ספקטרום מסחריות זמינות לשילוב של UAV.The Micasense RedEdge סדרה, Parrot Sequoia+, ו-DJI's P4 Multispectral משמשים בדרך כלל בחקלאות.חיישנים אלה כוללים בדרך כלל חמישה או שישה להקות: כחול, ירוק, אדום, אדום-edge-edge, NIR, ולפעמים להקה אדמה תרמיה (under 200 גרם) ו מצוידת חיישנים גלובליים כדי לסתום מנגנונים שונים, כדי למנוע חיישנים אחרים, גם כדי להחליף חיישנים קלים (Dwell) כדי להחלפת תאים).
עיבוד נתונים וזרימת עבודה
זרימת העבודה עבור הדמיה רב-ספקטרום של UAV כוללת מספר שלבים:
- (FLT:0)Flight Planning:FLT:1 השימוש בתוכנה כגון DJI Pilot, Pix4Dcapture, או DroneDeploy, מפעילי להגדיר את אזור הסקר, אחוז חפיפות (90% קדימה, 75% צד), גובה (בדרך כלל 30–120 מטרים), ומרחק דגימה הקרקע (GSD) גבוה יותר מבטיח תפרים מדויקים לתוך או הומוזה.
- (FLT:0) איסוף נתונים: FLT:1; המל"ט טס באופן אוטונומי, לכידת תמונות במרווח שנקבע.לוח קלבריה (המטרה של משיכת הריון) הוא בתמונה לפני או לאחר הטיסה כדי לאפשר calibration RFmetric.
- (FLT:0) תמונה של סטיץ ותיקון אורת: FIRLT:1 Photogrammetry תוכנה כמו Pix4Dmapper, Agisoft Metashape, או DJI Terra מעבד את התמונות הגולמיות לתוך מודל גיאוגרפי אוטומומיסי ומודל משטח דיגיטלי (DSM).
- (FLT:0Calculating Vegetation Indices:cioFLT) 1 The Orthomosaic מעובד לייצר מפות אינדקס -NDVI, NDRE (הבדל מועשר Red Edge), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), וכו 'מפות אלה מדגישות את יכולת היבול בבריאות, מצב תזונתי, ותוכן מים.
- (FLT:0) אנליזות ודיווח: 1.10.10.10.1 מפות המדד מיובאות ל- GIS או תוכנת ניהול החווה (למשל, QGIS, ArcGIS, FarmWorks) כדי ליצור מפות מרשם עבור יישומים של שיעור משתנה, לזהות אזורי בעיה, ולעקוב אחר שינויים לאורך זמן.
(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
יישומים בפרויקטים חקלאיים אזרחיים
מעקב אחר בריאות וגילוי מתח
הדמיה רב-ספקטרוםית עולה בזיהוי סימנים מוקדמים של מתח היבול לפני שהם הופכים גלויים לעין העירומה. לחץ מים, ליקויים תזונתיים (במיוחד חנקן), חומרים מזיקים, ומחלות יכולים להתבטא כמו שינויים עדינים בראייה מרכזית. לדוגמה, מחסור חנקן מקטין את כלורפיל, צמצום ספיגה אדומה והורדת ערכי סקאונדט באופן קבוע (שבוע או שבועי), המאפשרים לטעימים של חומרים מסוכנים, כגון מוטציות, כגון שבץ, יכולות לדגמי סוכר, או גורמות להורדת מוטציות גדולות.
ניתוח ו להכנת קרקע
לפני השתילה, תמונות רב-ספקטרום ותרמיות תרמיות יכולות להעריך תכונות אדמה.יש להקות גלויות ו- NIR תואמים עם תוכן חומר אורגני, מרקם ולחות.לדוגמה, אדמה עם חומר אורגני גבוה מופיעים כהה יותר ויש להם פחות רפלקציה NIR. Soil קומפקטיות לעתים קרובות לשמור לחות שונה, גלויה בתמונה תרמית כמו אזורים קרירים או חמים יותר.
חקלאות וטכנולוגיות מחירים משתנות
יישום של שיעור משתנה (VRA) של דשנים, חומרי הדברה וזרעים הוא אבן הפינה של חקלאות מדויקת.מפות אינדקס רב-ספקטרום משמש כקלט לייצור מפות מרשם.לדוגמה, מפה מרשם חנקן ניתן ליצור מקודמת NDRE או כלורופיל אינדקס - כמו עם אינדיקציות נמוכות לקבל שיעורי חנקן גבוהים יותר, בעוד אזורים גבוהים לקבל פחות או אף גישה זו לא רק להפחית את עלויות הפיתוח של ULT1, אלא לעתים קרובות על ידי בנקים יעילים.
חיזוי ו-Crop Modeling
טיסות מרובות-ספקטרום חוזרות לאורך עונת הגידול בדגמי גידול היבול המעריכו את התשואה הסופית.הההה מצטברים לאורך זמן – במיוחד בשלבים פנולוגיים מרכזיים כמו פריחה או דגנים – החלים בחריפות עם תשואה. בשילוב עם נתונים מזג אוויר ומפות אדמה, נתונים מבוססי רחפנים יכולים לייצר תחזיות מדויקות בתוך 5–10% מהיבול האזרחי בקנה מידה גדול, מאפשרים תחזיות כאלה, תכנון טוב יותר, תחזיות אבטחה ומוצרים לא ממשלתיים.
ניהול חומרים ומקורות מים משתמשים ביעילות
חיישני רב-ספקטרום רב-ספקטרום מזהים טמפרטורה canopy, אשר קשורה באופן הפוך לשיעור Transpiration Rate. יבולים מתוחים במים קרוב סטומטה, המוביל לטמפרטורות עלות גבוהות יותר.מדד הלחץ במים Crop (CWSI), שמקורו מדידות טמפרטורה תרמית ואוויריתמרו, מעיד על כך עם NDVI מסייע להבחין בצמחים גוססים או צמחייה מתה.
יתרונות על שיטות פיקוח מסורתיות
החלטה מעשית ופנטרית
הדמיה רב-ספקטרום של UAV מציעה שילוב ייחודי של פתרון מרחבי גבוה (2-10 ס"מ GSD) וכיסוי זמני גמיש.לוויינים עשויים לחזור על כל 5-16 ימים ויכולים להיות חסימת על ידי עננים.קמפיינים מטוסים הם שבועות יקרים ומתוכנן מראש.עם AV, צוות יכול לטוס באותו שדה באותו יום זה גשם, אם צריך, לכידת נתונים לפני שינוי.
עלויות-אווירה
עבור שדות עד כמה מאות דונם, ניטור מבוסס AV הוא זול יותר מאשר מטוסים מאוישים ולעתים קרובות זול יותר מאשר sampling קרקע אינטנסיבית, כאשר עבודה, זמן וציוד הם נלקחים בחשבון עבור. a יחיד quadcopter עם עלויות מצלמה רב-ספקטרום בין 10,000 $ 30,000 $ 30,000 $ 30,000 $ 30,000, בעוד מנויים תוכנה ואימון להוסיף עלויות חוזרות.
בטיחות וגישה
המל"טים מבטלים את הצורך של עובדים לחצות שדות ברגל או ברכבים, להפחית סיכונים מחום, כימיקלים או שטח גס.מבול, בוץ, או אזורים תלולים להיות נגישים מהאוויר.עבור פרויקטים חקלאיים אזרחיים באזורים מרוחקים או פגום קונפליקטים, מזל"טים יכולים לספק נתונים ללא סיכון של אנשים.
אינטגרציה נתונים ואוטומציה
פלטפורמות תוכנה מודרניות של UAV משתלבות בצורה חלקה עם מערכות מידע לניהול החווה (FMIS) אוטומומיסטיקה ומפות אינדקס ניתן להעלות על ידי לוחות נתונים בענן, שבו אלגוריתמים אוטומטית אזורי בעיות דגל ושולחים התראות למכשירים ניידים.זה מאפשר מערכת תמיכה של זמן קצר-מציאותי כי הוא בעל ערך במיוחד עבור פרויקטים גדולים עם בעלי עניין מרובים.
אתגרים ושיקולים
הגבלות רגולטוריות
לכל מדינה יש תקנות מל"ט משלה בנוגע לגבהים טיסה (לעתים קרובות מוגבל ל-120 מ"ר / 400 רגל מעל הקרקע), מעבר לקו הראייה (BVLOS) שלה, ורישיון טייסים (בפרויקטים חקלאיים אזרחיים המכסים אזורים עצומים, מתפתלים, טיסות BVLOS יהיו יעילות יותר, אך כיום יש צורך לקבל אישורים רבים בתחום השיפוט.
נפח עיבוד ומורכבות
טיסה רב-ספקטרום יחיד יכול ללכוד אלפי תמונות, וכתוצאה מכך עשרות ג'יגה-ביאטים של נתונים גולמיים.עיבוד דורש מחשבים חזקים, תוכנה פוטוגרמהמטית מיוחדת, ואנשי צוות מיומנים. incorrect calibration או תכנון טיסה גרוע יכול להוביל אוthomosaics עם חפצים, כגון להקות או misalignment, ביצוע ניתוחים לא אמינים בפיילוט ועיבוד נתונים הוא חיוני.
מזג אוויר ורגישות סביבתית
הדמיה רב-ספקטרום דורשת תנאים קלים עקביים.עננים, האז, או שינויים פתאומיים בזווית השמש מציגים את הרגישות כי יש לתקן עם לוחות ריצוף רדיומטרי (מעל 20 ק"מ) להפחית את יציבות הטיסה ואת איכות התמונה.גשם אוסר על טיסות.באקלים טרופי, חלונות צרים יכולים לעכב איסוף נתונים קריטי.
דרישות מומחיות
בין נתונים רב-ספקטרום דורש ידע של פיזיולוגיה צמחית, מדע הקרקע, וחישה מרחוק. Misinterpreting NDVI שינויים (למשל, סגירה מאוזנת מבלבלת עם מתח) יכול להוביל לטעויות יקרות. פרויקטים חקלאיים אזרחיים רבים שותפים עם חברות agtech או לשכור מומחים מרחוק לחישה מרחוק כדי לגשר על הפער.
מחקרים: יישום מוצלח
פיקוח חיטה גדול של Indo-Gangetic Plains
בהודו, פרויקט ממשלתי המכסה 100,000 דונם של חיטה השתמש במל"טים רב-ספקטרוםיים כדי לפקח על מצב חנקן.מפות NDRE שבועיות אפשרו לחקלאים ליישם חנקן רק במידת הצורך, להפחית את השימוש הכולל ב-18% תוך הגדלת התשואה ב-6% בהשוואה ליישום השמיכה.
אופטימיזציה של סוכרקני לחקלאות בברזיל
שיתוף פעולה סוכרי בסאו פאולו ארגן רב-טור UAVs עם חיישנים תרמיים כדי לזהות מתח מים בשילוב עם חיישני לחות הקרקע, הנתונים תזמון השקיה מושכל כי לקצץ צריכת מים ב 22% ללא הפסד מניב עכשיו הקואופרטיב טס 500 דונם ליום וישלב את הנתונים במערכת ERP שלהם.
Soil Erosion Monitoring in רואנדה's Hillside Terraces
לאחר הקמת מרפסות לקפה ומזזזז, מועצת החקלאות ברואנדה השתמשה בסקרים של רחפנים רב-ספקטרום כדי לעקוב אחר התאוששות צמחייה ויציבות הקרקע. על ידי השוואת NDVI ו- חשוף אדמה מעל שתי עונות, הם זיהו אזורים הדורשים תחזוקה לפני החריפה.התוכנית הפחיתה את שיעור המרפסת ב-40% ונכללה בתוכנית הסתגלות האקלים הלאומית.
תחזיות עתידיות ומגמות טכנולוגיות
המונחים: Hyperspectral Imaging
חיישני Hyperspectral ללכוד מאות להקות צרות, המספקים אפילו אפליה ספקטרלית משובחת יותר, בעוד שכיום יקר ורבת, miniaturization בקרוב יעשה אותם מעשי עבור רחפנים.נתוני Hyperspectral יכולים להבחין זנים של יבול, לזהות פתוגנים ספציפיים, ואת סוללת מינרל הקרקע - כולם עם דיוק גבוה.
בינה מלאכותית ושילוב Machine Learning
אלגוריתמים ממוחשבים המוכשרים על נתונים מסיביים יכולים לזהות באופן אוטומטי מחלות, עשבים, ומחסור תזונתי בדימויים רב-ספקטרוםיים.מודלים למידה עמוק, כגון רשתות עצביות אבולוציה (CNN), יכולים לעבד אוטומומיסים תוך דקות ולפלט מפות טיפול ללא התערבות אנושית.זה מקטין את המחסום עבור לא- ⁇ s כדי להשתמש בטכנולוגיה ביעילות.
פעולות סווממות
חרוטים מתואמים של כמה מזל"טים יכולים לכסות אלפי דונם במושב טיסה יחיד, עם כל מזל"ט שהוקצה תת-שטח. Swarms להפחית את זמן הטיסה לאזור יחידת ולספק ריצוף במקרה של כשל מזל"ט בודדים.התקדמות בתקשורת והימנעות התנגשות מביאים יכולות חפות לחקלאות מסחרית בתוך חמש שנים.
זמן אמיתי על עיבוד
מחשוב צוק על מזל"טים מאפשר חישוב בזמן אמת של אינדיקציות צמחיות בזמן טיסה.המל"ל יכול להתאים את נתיב הטיסה שלו כדי לבחון מחדש אזורים חשודים, או לשלוח התראות מיידיות לצוותי הקרקע.זה סוגר את הלולאה בין רכישת נתונים ופעולה לשעות, לא ימים.
אבולוציה
מדינות רבות פועלות להרחיב את הרשאות של BVLOS לשימושים חקלאיים באמצעות מסגרות מבוססות סיכון.תקן מזהה מרחוק ומערכות אישור טיסה אוטומטיות (למשל, UPP - UAS ניהול תעבורה) יעשו פעולות גדולות של UAV יותר בטוחות ושגרה יותר. כמו תקנות בוגר, פרויקטים חקלאיים אזרחיים יוכלו לפרוס רחפנים בקנה מידה חסר תקדים.
מסקנה
הדמיה רב-ספקטרום של UAV הוכיחה את עצמה ככלי יקר עבור איסוף קרקעות ו ניטור פרויקטים חקלאיים אזרחיים. על ידי שילוב נתונים ספקטרליים ברזולוציה גבוהה עם פעילות טיסה גמישה, זה מאפשר זיהוי הלחץ מוקדם יותר, ניהול קלט יעיל יותר, ותחזיות תשואה חזקה יותר. בעוד אתגרים הקשורים רגולציה, עיבוד נתונים, ומומחיות, התקדמות טכנולוגית מתמשכת ועלויות מופחתות הופכת את הגישה הזו לנגישה יותר עבור מנהלים, amgromgroreativeists, וספקטיקנים, לא רק אקטיביים, אלא גם כן, יכולת פעולה דיגיטלית יעילה יותר, אלא גם כן, אלא גם כן, פיתוח יעיל יותר, 000 יעילה יותר, פיתוח יעיל יותר, 000.