50 40 30 20 10 0
1.08.2024г . 3.08.2024г . 5.08.2024г . 7.08.2024г . 9.08.2024г . 11.08.2024г . 13.08.2024г . 15.08.2024г . 17.08.2024г . 19.08.2024г . 21.08.2024г . 23.08.2024г . 25.08.2024г . 27.08.2024г . 29.08.2024г . 31.08.2024г .
Температура С₀ 00:00:00
Температура С₀ 03:00:00
Температура С₀ 06:00:00
Температура С₀ 9:00:00
Фиг . 2 . Графика температури при пилотния обект за мес . август 2024 г . 4.3 . Използване на БЛС и спътникови данни 4.3.1 . Използване на БЛС
За заснеманията е направена външна поръчка , поради липса на средства по проекта за тази дейност . Използвани са БЛС DJI Phantom 4 RTK и БЛС WingtraOne GENII ( като основно ), като се използва камера със сензор – 1 ″ CMOS и ефективна разделителна способност 20 мегапиксела ; камера Sony RX1RII , с разрешителна способност 42 мегапиксела ; Мултиспектралната камера е MicaSenseRedEdge-P — Син ( 475 nm center , 32 nm bandwidth ), — Зелен ( 560 nm center , 27 nm bandwidth ), — Червен ( 668 nm center , 14 nm bandwidth ), — Червен граничен ( 717 nmcenter , 12 nmbandwidth ) — близко до инфрачервен ( 842 nm , center , 57 nm bandwidth ) — панхроматичен , с висока резолюция сензор RGB за създаване на изображения и RGB изход .
По отношение на управление на БЛС бяха използвани следните продукти :
• DJI Assistant 2 ForPhantom 2.0.10 – за компютър ;
• DJI Flight Simulator Launcher - за компютър ;
• DJI Pilot – за смартфон ;
• DJI GO 4 — за смартфон . За обработката на изображенията се използват следните софтуерни продукти :
• DJI Terra v . 3.1.4 ;
• Pix4D Fields ;
• Pix4D Mapper
Обработката на изображенията се извърши чрез описаните софтуерни продукти , с работна станция от ново поколение . Въпреки това , бе установено , че сегашните хардуерни продукти не отговарят на количеството информация , което се произвежда от камерите на БЛС и я обработват бавно . Бяха проведени срещи с управлението на българския суперкомпютър за бъдещо сътрудничество по обработка на изображения .
Обработените данни бяха предоставени на научния екип под формата на pdf файлове за съответните етапи . Липсата на финансиране по проекта за провеждане на облитанията създаде пречки пред организацията на тези процеси , но те бяха преодолени от проектния екип .
4.3.2 . Използване на спътникови данни , чрез платформа EOSDA LandViewer Overview
EOSDA LandViewer е облачна платформа , предназначена за лесен достъп и анализ на спътникови изображения . Разработена от EOS Data Analytics ( EOSDA ), платформата е лесна за употреба и предлага широк набор от функционалности за преглед , обработка и анализ на спътникови данни без необходимост от напреднали технически умения или хардуер . EOSDA LandViewer предоставя цялостна и лесна за употреба платформа за използване на спътникови данни в селското стопанство . С широка гама от селскостопански индекси , като NDVI , EVI , SAVI и други , фермерите могат да получат достъп до практическа информация за състоянието на културите , почвените условия и наличието на вода . Интеграцията на платформата с мултиспектрални данни и нейната способност да борави както с данни в реално време , така и с исторически данни , я правят ценен инструмент за прецизно земеделие и практики за устойчиво земеделие .
Основни характеристики на EOSDA LandViewer :
Достъп до набори от множество спътникови данни — Предоставя изображения от различни спътници , включително Sentinel-2 , Landsat 8 , MODIS и PlanetScope . Това го прави полезен за наблюдение на различни мащаби на земното покритие , от глобални тенденции до подробни местни оценки .
Данни в реално време и исторически данни — Позволява на потребителите достъп както до данни в почти реално време , така и до разновременни изображения , което позволява дългосрочно наблюдение на промените в използването на земята , състоянието на културите , водните ресурси и др .
Инструменти за обработка на данни — Потребителите могат да прилагат вградени алгоритми за обработка на изображения , като комбинации от ленти ( напр . естествени цветове , условни цветове ) и растерни анализи , за да извлекат представа от данните . Платформата предоставя адаптивни индекси и поддържа мултиспектрален и хиперспектрален анализ .
Визуализация и изтегляне — След като спътниковите данни бъдат обработени , потребителите могат да визуализират резултатите , да създават персонализирани отчети и да изтеглят данни в различни формати ( напр . GeoTIFF , PNG , JPEG ) за допълнителен анализ или представяне .
Селскостопански индекси в EOSDA LandViewer :
EOSDA LandViewer включва няколко важни селскостопански индекса , извлечени от спътникови изображения . Тези индекси помагат на фермери , изследователи и агрономи да наблюдават условията на
ГКЗ 1-2 ’ 2024 45