İç Tarım Projelerde Bitki ve Soil İzleme için Uav Multispectral Görüntülemesi
Tarımda UAV Multispectral Görüntülemelerine Giriş
İnsan gözünün algıladığı çok sayıdaki küçük hava araçlarının (UAV) ile bu platformları çok sayıdaki, yeşil, kırmızı, kırmızı-st, ve sivil mühendislere donatarak, normalleştirilmiş Farklılıkların (ND) gibi bitki ve toprak görüntülemenin ne kadar yansıtabileceğine dair verileri toplayabilirler.
Hükümet destekli sulama programlarından büyük özel çiftlik arazi operasyonlarına kadar uzanan sivil tarım projeleri, daha geniş bir şekilde daha düşük uzaysal çözünürlükten ve infrektten tekrarlama konusunda bilgi sahibi olmak için doğru, zamanında veri gerektirir. UAVs köprüyü teklif ederek bu boşluğu sunuyor. Geleneksel zemin anketleri iş odaklı, yavaş ve genellikle alan başına birkaç nokta örneği sunuyor. Uydu görüntüleyici, daha geniş bir şekilde, daha geniş bir şekilde çalışan UAVs köprüyü bu boşluğunu sunuyor.
Multispectral Görüntüleme Teknolojisinin Temelleri
Multispectral Sensörler Nasıl Çalışılır
Multispectral sensörler elektromanyetik radyasyonu birkaç farklı yeraltı bandında yüzeylerden yansıyanlar.Örneğin, kırmızı-st grubu (700-730 nm) özellikle de yakın-infrared bandında (750-900-900 nm) değişiklikler, bir yaprak yapısında belirgin olan kırmızı renkte, kırmızı-st grubu (700-730-730-730-730-730-nm) için en belirgin şekilde yansıttığı gibi, yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte olan bazı renklerde belirgin değişikliklerle yapılır.
UAVs için Multispectral Sensörler
Birkaç ticari multispectral kameralar UAV entegrasyonu için kullanılabilir. Micasense RedEdge serisi, Parrot Sequoia+ ve DJI's P4 Multispectral, genellikle beş veya altı grup içerir: mavi, yeşil, kırmızı, kırmızı, kırmızı-st, NIR ve bazen termal bir grup.Onlar hafif (200 gram altında) ve uçuş sırasındaki bozulmadan kaçınmak için küresel panjur mekanizmaları ile donatılmıştır.
Data Acquisition and Processing Workflow
UAV multispectral görüntüleme için iş akışı birkaç adım içerir:
- [FONT:0]Flight Planlaması: [DFLT:1] DJI Pilot, Pix4Dcapture veya DroneDeploy gibi yazılımları kullanarak, operatörlerin anket alanını tanımlar, yüzdeleri (% 90,% 75 yan), yüksek çözünürlük (tipik olarak 30–120 metre), ve zemin örnekleme mesafe (GSD)
- [FONT:0)Data Collection: [Dönetici: 0:1] UAV, önerilen bir aralıkta görüntüleri ele alır. - A calibration paneli (reflectance Target) radyometrik kalibrasyonu yapmak için uçuştan önce veya sonrasında görüntülenir.
- [FONT:0]İmage Stitching ve Orthorectification: [DSM4Dmapper, Agisoft Metashape veya DJI Terra, ham görüntüleri bir georeferenced veyathomosaic ve bir dijital yüzey modeli (DSM) olarak geliştirmek için kullanılabilir.
- [FONT:0)Calculating Vegetation Indices:[Dönetici: 0:0) orthomosaic, indeks haritaları oluşturmak için işlenir -NDVI, NDRE (Normalize Farklılık Red Edge), SAVI (Soil İndüksiyon Endeksi), vb.
- [FONT=0]Anized and Reporting:[Döneticileri GIS veya çiftlik yönetimi yazılımına ithal edilir (örneğin, QGIS, ArcGIS, FarmWorks) değişken oran uygulamaları için reçete haritaları oluşturmak için, problem bölgeleri tanımlamak ve zaman içinde değişiklikler izlemek.
[FONT:0) ABD'den daha fazla NDVI hakkında bilgi sahibi olmak ).
Sivil Tarım Projelerde Uygulamaları
Ek Sağlık İzleme ve Stres Tespiti
Multispectral görüntüleme, çıplak göz önünde bulundurulmadan önce ekin stresin erken belirtilerini tespit etmeyi başarır.Su stresi, besin eksiklikleri (özellikle azot), pest infestasyonlar ve hastalık, sıcak noktaları ortaya koyan ve hedefli scouting içeriklerini azaltır, kırmızı absorpsiyon ve daha düşük NDVI değerleri azaltır.
Soil Analizi ve Arazi Hazırlıkları
Bitkilendirmeden önce, multispectral ve termal görüntüry toprak özelliklerini değerlendirebilir. Bare toprağı görünür ve NIR grupları organik madde içeriği, doku ve ne kadar nemlendirmek için, topraklar yüksek organik maddeye sahip ve daha düşük NIR yansımaları olan topraklar genellikle daha soğuk veya daha sıcak alanlarda görünür.Bu veriler, erozyona kadar değişken derinlik tasarlamaya yardımcı olur.
Hassas Tarım ve Değişken Hız Teknolojisi
Maddede, azot reçetesi, UAV-apos değerlerinin (profesyonel) değeri oranı, yüksek seviyelerdeki hassas tarımın temel taşıdır. Multispectral index haritaları, örneğin, azot reçeteli haritalar, UAV-based VRA'dan oluşturulabilir veya düşük indeksler ile elde edilir - daha düşük sürdürülebilirlik kriterlerine göre daha az gelir.Bu yaklaşım sadece giriş maliyetlerini azaltır, ancak çevresel kesintiye neden olan sürdürülebilirlik projelerinden tasarruf edilir.
Gerileme ve Bitki Modelleme
Büyüme mevsimi boyunca tekrarlanan multispectral uçuşları, son verimin tahmin ettiği ek büyüme modellerine beslenir. Vejetasyon zaman içinde bir araya gelir - özellikle de önemli phenological aşamalar çiçek veya tahıl gibi - hava verileri ve toprak haritaları ile birlikte, UAV bazlı verilerle birlikte, gerçek hasatların% 5-10'unda doğru tahminler üretebilir.
Irrigation Management ve Water Use
Termal multispectral sensörler, ısı ve hava sıcaklığı ölçümlerini tespit eder, bu da NDVI ile bitkileri ölmekten veya ölü bitkiden ayırt eder. - Büyük kana dayalı sistemler veya en önemli geri dönüş alanları gibi -UAV görüntüleme (CWSI), ısı ve hava sıcaklığı ölçümlerinden elde edilen, bu da gerekli olan su ve enerji tasarrufu sağlar.
Geleneksel İzleme Yöntemleri Üzerindeki Avantajları
Spasal ve Temporal Çözümü
UAV multispectral görüntüleme, yüksek uzaysal kararın eşsiz bir kombinasyonunu sunar (2-10 cm GSD) ve esnek zaman kapsamı. Uydular her 5-16 gün tekrarlayabilir ve bulutlar tarafından engellenebilir. Uçak kampanyaları önceden pahalı ve planlanan haftalar ile aynı alanda uçabilir, gerekirse, şartlar değişikliğinden önce verileri yakalamak.Bu yanıt vericilik kısa süreli müdahaleler için kritiktir.
Maliyet-i
Birkaç yüz hektara kadar, UAV- bazlı izleme, pahalı uçaklardan daha ucuz ve genellikle yoğun zemin örneklemesinden daha ucuzdur, çalışma, zaman ve ekipman% 15-40 için hesaplanır. - $ 10 ve $ arasında bir çok test maliyeti ile birlikte, yazılım abonelikleri ve eğitim tekrarlanan maliyetlerle birlikte, en iyi şekilde optimize edilen girdilerden tasarruf sağlar (% 15-30 tasarruf sağlar) genellikle 20-40 tasarruf sağlar.
Güvenlik ve Accessability
UAVs, işçilere ayak veya araçlardaki alanları ele geçirmek, ısı, kimyasal veya kaba arazi risklerini azaltmak için ihtiyaç ortadan kaldırır.Sabah, muddy, ya da dik alanlar havadan erişilebilir hale gelir.
Data Integration and Otomasyon
Modern UAV yazılım platformları, çiftlik yönetimi bilgi sistemleri ile sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir (FMIS) Süreçli veyathomosaics ve indeks haritaları, algoritmaları otomatik olarak bayrak problem alanları ve mobil cihazlara yol açabilir. Bu, özellikle de çok sayıda paydaş ile büyük projeler için değerli olan gerçek zamanlı bir karar destek sistemi sağlar.
Meydanlar ve düşünceler
Düzenlemeler
Her ülkenin uçuş yüksekliği ile ilgili kendi UAV düzenlemeleri vardır (toprak 120 m / 400 ft yukarıdan sınırlı), görsel hava savunmalarının ötesinde (BVLOS) operasyonları ve pilot lisanslamalar. Amerika Birleşik Devletleri'nde (DVLOS) çok sayıda yetkiye sahip olmak için daha verimli olacaktır.
Data Volume and Processing Kompleity
Tek bir multispectral uçuş binlerce görüntüyü yakalayabilir, on gigabaytlar ham veri işleme gerektirir güçlü bilgisayarlar, özel fotogrammetri yazılımı ve yetenekli personel.Incorrect kalibrasyon veya fakir uçuş planlaması, hem de bantlama veya yanlışlama gibi eserlerle yol açabilir.
Hava ve Çevre Hassasiyeti
Multispectral görüntüleme, tutarlı ortam ışığı koşullarını gerektirir. Bulutlar, fındık veya aniden güneş ışığındaki değişiklikler radyometrik kalibrasyon panelleriyle düzeltilmelidir. Yüksek rüzgarlar (above 20 km/h) uçuş stabilitesi ve görüntü kalitesini azaltır.
Uzmanlık Gereksinimleri
Çok fazla tahmin edilen verileri doğru şekilde bitki fizyolojisi, toprak bilimi ve uzaktan algılama bilgilerini talep eder. Personel için eğitim ve sertifikasyon konusunda araştırma yapmak tavsiye edilir.
Vaka Çalışmaları: Başarılı Uygulamalar
Indo-Gangetic Plains'ta büyük bir Buğday İzleme
Hindistan'da, 100.000 hektarlık buğday içeren bir hükümet projesi, azot statüsünü izlemek için çok sayıda araştırmayı kullandı. Haftalık NDRE haritaları çiftçilerin yalnızca ihtiyaç duyduğu yerde azotları uygulamalarına izin verdi,% 18 oranında artan verimin% 6 oranında azaltılmasına göre% 6 oranında yerel drone operatörlerine kıyasla, kırsal alanlarda istihdam yaratmasına izin verdi.
Sugarcane Irrigation Optimization in Brazil
São Paulo'da bir şeker kooperatifi, su stresi tespit etmek için termal sensörlerle çok-rotor UAVs'ı dağıtmıştı. Toprak ne sensörleriyle birlikte, veri su tüketimini% 22 azaltan su tüketimini günde 22 oranında artırdı.
Soil Erosion Watch in Ruanda'nın Hillside Terraces'ında
Kahve ve maize için teraslar inşa ettikten sonra, Ruanda Tarım Kurulu, kirliliği ve toprak istikrarını takip etmek için çok fazla düşünülmüş olan arazi anketlerini kullandı.MTV ile karşılaştırarak iki sezon boyunca bakım gerektiren alanları tespit etti.Program% 40 azaldı ve ulusal iklim adaptasyon planına dahil edildi.
Future Perspectives ve Teknolojik Trendler
Hiperspectral Görüntüleme
Hiperspectral sensörleri yüzlerce dar grubu yakalar, hatta iyileştirici ayrımcılık sağlar.Şu anda pahalı ve kaba olsa da, miniaturizasyon yakında UAVs için pratik hale getirecektir. Hyperspectral veriler ek çeşitleri ayırt edebilir, belirli patojenleri tespit eder ve harita toprak mineral kompozisyonu - tüm yüksek doğrulukla.
AI ve Machine Learning Integration
Büyük veri setlerinde eğitilmiş bilgisayar vizyonu algoritmaları, hastalıkları otomatik olarak tespit edebilir, insan müdahalesi olmadan önce operatörlerin teknolojiyi etkin bir şekilde kullanma bariyerini azaltır.
Swarm Operasyonları
Birkaç drone'un koordinatörleri, tek bir uçuş oturumunda binlerce hektarı kaplayabilir, her drone bir alt ada tayin etti. Swarms uçuş süresini birim alanı başına azaltır ve bireysel drone başarısızlığı durumunda tasarruf sağlayabilir. Haberleşme ve çarpışma kaçınma yetenekleri beş yıl içinde ticari tarıma getiriyor.
Gerçek Zamanlı Oda İşleme
Edge Computing on drone, uçanken gerçek zamanlı bitki hesaplamasına izin veriyor. UAV daha sonra şüpheli alanları tekrar gözden geçirmek için uçuş yolunu ayarlayabilir veya yedek ekiplere derhal uyarılar gönderebilir. Bu, veri satın alma ve eylem arasındaki döngüyü saatlerce kapatıyor.
Düzenleme
Birçok ülke BVLOS izinlerini risk tabanlı çerçeveler aracılığıyla genişletmek için çalışıyor. Standartlaştırılmış uzaktan kimlik ve otomatik uçuş yetki sistemleri (örneğin UPP – UAS Trafik Yönetimi) büyük ölçekli UAV operasyonları daha güvenli ve daha rutin hale getirecek.
Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç
UAV multispectral görüntüleme kendisini, yasal işlem için değerli bir araç olarak kanıtlamıştır ve sivil tarım projelerindeki arazi izlemesi, yüksek çözünürlüklü verileri esnek uçuş işlemleri ile birleştirerek, daha önce stres algılamasını sağlar, daha verimli giriş yönetimi ve daha güçlü veri işleme ile ilgili sorunlar olsa da, tarımın geleceği bu yaklaşımı daha erişilebilir hale getiriyor.Proje yöneticileri, agronomistler ve politika yapıcılar için, UAV multispectral kapasitelerine yatırım yapmak daha sürdürülebilir, üretken ve dayanıklı tarım sistemleri ile ilgili bir adımdır.