Rice crops remote monitoring and heterogeneities detection algorithm
Дистанционный мониторинг посевов риса и алгоритм выявления неоднородностей

E.V. Truflyak, Kuban State Agrarian University, S.I. Skubiev, V.V. Tsybulevsky, N.V. Malashikhin, State University of Land Management, Kuban State Agrarian University, Kuban State Agrarian University
2019 Current problems in remote sensing of the Earth from space  
В 2018 г. на полях ВНИИ риса проводились работы, связанные с применением дистанционных исследований качественных показателей посева риса. Для этих целей на специально выделенных (двух равнозначных) делянках был осуществлён посев некоторых сортов риса разными моделями сеялок: СН-16 (заводской вариант, который был в хозяйстве) и КЛЕН-1.5П (собрана в ООО МИП «КЛЕН-АГРО» Кубанского государственного аграрного университета). Для дистанционного наблюдения за вегетацией риса использовался беспилотный
more » ... вался беспилотный летательный аппарат DJI Phantom 4 PRO (съёмка осуществлялась как в видимом диапазоне спектра, так и в ближней ИК-зоне). Применялись также и наземные методы контрольных измерений высоты и количества растений для проведения дальнейшего сравнительного анализа полученных результатов дистанционного мониторинга. Использовалась цифровая модель местности, построенная по материалам аэрофотосъёмок с целью определения высоты растительного покрова дистанционными методами. Продольные и поперечные профили всходов на тестируемых участках заданных направлений были получены в программной среде Global Mapper 19.1. Также при анализе были использованы результаты обработки материалов съёмок в программе «КОМПАС-3D». При обработке изображений Plant Health двух участков по сеялкам СН-16 и КЛЕН-1.5П, полученных в программе DroneDeploy, применялся алгоритм, выполненный в Mathcad 15, с помощью которого определялось среднее значение кода плотности тона изображения в массиве и количество пикселей, находящихся в выбранном диапазоне. В результате проведённых экспериментов на основании наземных и дистанционных исследований определено, что после посева сеялкой КЛЕН-1.5П по сравнению с СН-16 количество всходов на 53 % выше при одной норме высева семян, высота растений больше на 17 % (перед уборкойна 2 %), а длина метёлки перед уборкой -на 6 %, урожайность выше на 12 ц/га. ключевые слова: дистанционное зондирование, беспилотный летательный аппарат (БПЛА), сеялка, рис, испытания, качественные показатели посева, алгоритм, статистические показатели одобрена к печати: 21.
doi:10.21046/2070-7401-2019-16-3-110-124 fatcat:ek4uagh4pjhj7hzbhv6sxwia2y