добива . Например Уанг , Рич , Прайс , Кетъл [ 2 ] демонстрират , че NDVI корелира силно с биомасата и добива на царевица и пшеница ( използват термина NPP или чиста първична продуктивност ), което предполага , че сателитното наблюдение може да се използва за оптимизиране на планирането на реколтата .
2.2 . Базирано на БЛС дистанционно изследване
Безпилотните летателни средства ( БЛС ) или дронове , оборудвани с RGB камери с висока разделителна способност или мултиспектрални сензори , предоставят гъвкаво решение за заснемане на подробни данни за помалки или специфични участъци от земеделското стопанство . БЛС като WingtraOne GEN II с камерите Sony RX1RII и MicaSense RedEdge-P предлагат съответно RGB изображения с висока разделителна способност и мултиспектрални данни , което позволява подробни оценки на състоянието на културите и приложения за прецизно земеделие . измервания – в централизирана система . Тази интеграция осигурява следните предимства :
• Пространствен анализ : ГИС дава възможност за картографиране на състоянието на културите във времето и пространството , като проследява тенденциите и пространствените модели в големите стопанства ;
• Прецизно земеделие : Данните от дистанционното наблюдение могат да бъдат съчетани с данни за почвата , данни за добиви от предходни сезони и информация за климата , за да се оптимизира прилагането на торове , графиците за напояване и управлението на борбата с вредителите ;
• Автоматизиране на работните потоци : ГИС платформите с отворен код , като QGIS , комбинирани с инструменти като Google Earth Engine , позволяват автоматизирани работни потоци , при които сателитните данни се обработват редовно и се генерират предупреждения въз основа на специфични прагове ( напр . NDVI пада под критично ниво ).
Платформите с отворен код позволяват на стопаните с ограничени финансови ресурси да имат достъп до ГИС инструменти , което им позволява да вземат решения , базирани на данни , без значителни финансови инвестиции .
3 . ПРАКТИЧЕСКИ ПРИЛОЖЕНИЯ НА ДАННИ ОТ ДИСТАНЦИОННИ И БЕЗПИЛОТНИ СИСТЕМИ ЗА МАЛКИ И СРЕДНИ ЗЕМЕДЕЛСКИ СТОПАНСТВА
3.1 . Анализ на разходите и ползите
Фиг . 1 . БЛС WingtraOne и DJI Phantom 4 RTK
БЛС предлагат няколко предимства :
• Висока пространствена разделителна способност : БЛС могат да заснемат изображения с точност до един сантиметър , значително надвишавайки разделителната способност , налична от спътникови платформи ;
• Гъвкавост : БЛС могат да бъдат разгърнати при поискване , което позволява на стопаните да събират данни , когато е необходимо , като например след буря или по време на ключови фази на растеж ;
• 3D картографиране и моделиране на терена : БЛС позволяват създаване на цифров модел на терена Digital Terrain Model ( DTM ) и цифров модел на повърхността Digital Surface Model ( DSM ) за оценка на водния отток , нуждите от напояване и планиране на земеползването .
Проучвания , като това на Барбедо [ 1 ] подчертават възможностите при наличие на добра разделителна способност и гъвкавостта при използване на БЛС за откриване на ранни признаци на болести , недостиг на хранителни вещества и нашествия от вредители . Тези технологии позволяват бърза намеса , преди да настъпи значителна загуба на реколта , подобрявайки общата производителност на фермата .
2.3 . Интегриране |
на |
данни |
от |
дистанционно |
наблюдение |
с |
Географски |
информационни |
системи ( ГИС ) |
|
|
|
Интегрирането на данни от дистанционно наблюдение с ГИС платформи позволява безпроблемното комбиниране на различни източници на данни – сателитни изображения , данни от БЛС и наземни сензорни
Докато спътниковите данни от платформи като Sentinel-2 са достъпни безплатно , цената на комерсиалните изображения с висока разделителна способност или БЛС оборудване може да бъде непосилна за по-малките фермери . БЛС системите , като WingtraOne GEN II , изискват значителна предварителна инвестиция , въпреки че способността им да предоставят подробни данни и данни при поискване често води до дългосрочни спестявания чрез намаляване на входните разходи и подобряване на добивите чрез техники за прецизно
земеделие . В своята статия Жанг и Ковач [ 3 ] дискутират рентабилността и потенциални ползи от БЛС в прецизното земеделие , включително в мониторинга на добивите и оценка на здравословното състояние на културите . В това и други проучвания се разглеждат разходите за използване на БЛС , като опитът показва , че разходите се намаляват с увеличаване на наблюдаваните площи .
3.2 . Достъп и обработка на данни
Достъпът до спътниковите данни вече е по-лесен от всякога чрез платформи , като Google Earth Engine , които позволяват на потребителите да обработват широкомащабни данни от дистанционно наблюдение , без да се нуждаят от мощни изчислителни ресурси . Предизвикателството се крие в обработката на данни от БЛС , което изисква специализиран софтуер ( напр . Pix4D или Agisoft Metashape ) за фотограметрия и мултиспектрална обработка на изображения .
Инструменти с отворен код като Orfeo ToolBox и SNAP ( платформата за приложения Sentinel на ESA ) предлагат алтернативи на частния софтуер , позволявайки на потребителите да обработват спътникови и изображения от БЛС безплатно , въпреки че често изискват повече технически познания .
ГКЗ 5-6 ’ 2024 43