Современные методы мониторинга сельскохозяйственных культур

Для точного контроля за развитием сельскохозяйственных культур и быстрого реагирования с целью оптимизации ситуации необходимо своевременное получение постоянной и высококачественной информации с посевных площадей путем применения полностью безопасных для растений методов. Традиционные методы исследований, основанные на деструктивном отборе проб растений, их физическом и химическом анализе в условиях лаборатории, занимают много времени, довольно трудоемки и не всегда своевременны.

Применение в последние годы технологии, основанной на определении основных жизненных показателей растений с использованием дистанционной отражательной спектроскопии, показало целый ряд преимуществ по сравнению с традиционными методами: недопущение повреждения или уничтожения исследуемых экземпляров, удобный доступ к информации и получение итоговых результатов в реальном времени. Поэтому сегодня данная технология широко используется в исследованиях, связанных с мониторингом посевов сельхозкультур. Одной из оценочных категорий состояния и характеристики растений является их спектральная отражательная способность.

В настоящее время исследовательские учреждения во всем мире получили доступ к спектрам отражения посевов сельскохозяйственных растений, полученных с использованием различных устройств (например, мультиспектральных радиометров Cropscan, гиперспектрометров ASD FieldSpec 3, датчиков GreenSeeker и CropCircle ACS-470). Проведенные исследования показали, что с помощью спектров отражения посевов можно получать данные об обеспеченности культур питательными веществами.

Для сбора информации о посевах статическим способом обычно используются ручные датчики. Хотя эти типы датчиков могут дать детальное определение спектральных характеристик биохимических компонентов культур, они имеют несколько недостатков, включая небольшой диапазон исследования, большую трудоемкость и прерывистый режим мониторинга. В итоге подобные методы не могут обеспечить высокую пропускную способность информации, необходимую для принятия решений в режиме реального времени при выращивании и уходе за культурами, размещёнными на значительных и удалённых друг от друга площадях. Чтобы решить эту проблему, научно-исследовательские институты создали оборудование для мониторинга роста растений с использованием транспортных средств.

Немецкая компания Yara и японская компания Topcon разработали способы определения содержания азота в растениях, используя собственный запатентованный датчик N-Sensor и лазерный модулированный источник света CropSpec. Кроме того, компания Trimble Navigation (США) также создала датчик GreenSeeker-RT200 для определения вегетационных индексов (NDVI) посевов. Такое оборудование может собирать информацию о росте сельскохозяйственных культур в непрерывном режиме и с высокой производительностью. Однако само транспортное средство при перемещении приводит к определенным потерям посевов. Кроме того, управление системой не является удобным, а её применение часто ограничивается размером и рельефом сельскохозяйственных угодий.

По сравнению с наземным транспортом использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для таких операций имеет ряд преимуществ, включая высокую эффективность, хорошую управляемость, удобство в эксплуатации и высокую степень адаптации к местности. Таким образом, БПЛА получили более широкое применение в мониторинге роста сельскохозяйственных культур. Используя миниатюрный гиперспектральный инфракрасный термограф на БПЛА, была получена в виде изображения гиперспектральная информация о растениях, выращиваемых на значительных площадях.

Благодаря программному обеспечению для обработки изображений, полученных с использованием дистанционного зондирования (включая среду для визуализации изображений (ENVI)), в автономном режиме анализировался стресс культур, вызванный недостатком воды. Установленная на БПЛА цветная камера позволила получить изображения растительности в реальном цвете и создать трехмерную (3D) геометрическую модель растений. Кроме того, с использованием наземного гиперспектрометра появилась возможность измерять параметры и высоту растений.

Во время проведения исследований, БПЛА использовался в качестве платформы для переноса различных типов визуализационных спектрорадиометров для получения изображений, содержащих информацию об урожае. Затем эта информация была откорректирована ​​в автономном режиме и смонтирована с использованием специального программного обеспечения для анализа информации о развитии растений. Но из-за сложности применяемых процедур такая операция требует участия специалистов дистанционного зондирования и в основном используется в научных исследованиях. Кроме того, любая возможная интерпретация информации о развитии растений задерживается, и изображения не могут быть непосредственно использованы в сельскохозяйственном производстве. Также этот подход не может быть популяризирован в условиях сельскохозяйственного производства из-за высокой стоимости оборудования (в основном, различных спектрометров для обработки изображений).

На основании продолжающихся исследований была разработана новая система мониторинга роста и развития сельхозкультур с использованием беспилотников. Эта разработка является результатом работы Нанкинского университета (Nanjing Agricultural University) в Китае и основана на применении датчиков роста растений. Она позволяет оперативно получать в полном объеме все необходимые характеристики растений в режиме реального времени. В качестве базовой операционной платформы используется четырёхроторный БПЛА, на котором устанавливаются датчики роста культур на посевных площадях. В дополнение к платформе создан совместимый наземный процессор.

Система определяет основные индексы роста посевов, включая индекс растительности (RVI), индекс содержания азота в растительном покрове (LNA), индекс листовой поверхности (LAI) и сухой массы листа (LDW), в реальном времени и в режиме онлайн. Подобная технология открывает новые возможности для получения информации, что позволит повысить производительность выращивания культур в угодьях, занимающих значительные площади.

agrostory.com