UAV lahko nosijo različne senzorje za daljinsko zaznavanje, ki lahko pridobijo večdimenzionalne, visoko natančne informacije o kmetijskih zemljiščih in izvajajo dinamično spremljanje več vrst informacij o kmetijskih zemljiščih. Takšne informacije v glavnem vključujejo informacije o prostorski porazdelitvi pridelka (lokacija kmetijskih zemljišč, identifikacija vrst pridelka, ocena površine in dinamično spremljanje sprememb, ekstrakcija poljske infrastrukture), informacije o rasti pridelka (fenotipski parametri pridelka, prehranski kazalniki, pridelek) in dejavnike stresa pri rasti pridelka (poljska vlaga , škodljivci in bolezni) dinamika.
Prostorske informacije o kmetijskih zemljiščih
Podatki o prostorski lokaciji kmetijskih zemljišč vključujejo geografske koordinate polj in klasifikacije posevkov, pridobljene z vizualnim razločevanjem ali strojnim prepoznavanjem. Meje njive lahko določimo z geografskimi koordinatami, prav tako lahko ocenimo površino zasaditve. Tradicionalni način digitalizacije topografskih kart kot temeljnih kart za prostorsko načrtovanje in ocenjevanje površin je slabo ažuren, razlika med lokacijo meje in dejanskim stanjem pa je ogromna in brez intuicije, kar ni naklonjeno izvajanju preciznega kmetijstva. Daljinsko zaznavanje UAV lahko pridobi celovite informacije o prostorski lokaciji kmetijskih zemljišč v realnem času, kar ima neprimerljive prednosti tradicionalnih metod. Zračne slike iz digitalnih kamer visoke ločljivosti lahko realizirajo identifikacijo in določitev osnovnih prostorskih informacij o kmetijskih zemljiščih, razvoj tehnologije prostorske konfiguracije pa izboljša natančnost in globino raziskav informacij o lokaciji kmetijskih zemljišč ter izboljša prostorsko ločljivost ob uvajanju informacij o nadmorski višini. , ki izvaja natančnejše spremljanje prostorskih informacij kmetijskih zemljišč.
Informacije o rasti pridelka
Rast pridelka je mogoče označiti s podatki o fenotipskih parametrih, prehranskih indikatorjih in donosu. Fenotipski parametri vključujejo vegetacijski pokrov, indeks listne površine, biomaso, višino rastlin itd. Ti parametri so medsebojno povezani in skupaj označujejo rast pridelka. Ti parametri so medsebojno povezani in skupaj označujejo rast pridelka ter so neposredno povezani s končnim donosom. Prevladujejo v raziskavah spremljanja informacij o kmetijah in opravljenih je bilo več študij.
1) Fenotipski parametri pridelka
Indeks listne površine (LAI) je vsota enostranske zelene listne površine na enoto površine, ki lahko bolje opiše absorpcijo pridelka in izkoriščanje svetlobne energije ter je tesno povezan z akumulacijo materiala pridelka in končnim donosom. Indeks listne površine je eden od glavnih parametrov rasti pridelka, ki se trenutno spremlja z daljinskim zaznavanjem UAV. Izračun vegetacijskih indeksov (razmerni vegetacijski indeks, normalizirani vegetacijski indeks, vegetacijski indeks za kondicioniranje tal, diferenčni vegetacijski indeks itd.) z multispektralnimi podatki in vzpostavitev regresijskih modelov s podatki o resnici na tleh je bolj zrela metoda za invertiranje fenotipskih parametrov.
Nadzemna biomasa v pozni fazi rasti poljščin je tesno povezana s pridelkom in kakovostjo. Trenutno ocenjevanje biomase z daljinskim zaznavanjem UAV v kmetijstvu še vedno večinoma uporablja večspektralne podatke, ekstrahira spektralne parametre in izračuna vegetacijski indeks za modeliranje; tehnologija prostorske konfiguracije ima določene prednosti pri ocenjevanju biomase.
2) Indikatorji hranilne vrednosti pridelka
Tradicionalno spremljanje prehranskega stanja pridelkov zahteva vzorčenje na polju in kemično analizo v zaprtih prostorih za diagnosticiranje vsebnosti hranil ali indikatorjev (klorofil, dušik itd.), medtem ko UAV daljinsko zaznavanje temelji na dejstvu, da imajo različne snovi specifične spektralne odbojno-absorpcijske značilnosti za diagnoza. Klorofil spremljamo na podlagi dejstva, da ima v pasu vidne svetlobe dve močni absorpcijski regiji, in sicer rdeči del 640-663 nm in modro-vijolični del 430-460 nm, medtem ko je absorpcija šibka pri 550 nm. Značilnosti barve in teksture listov se spremenijo, ko pridelki primanjkuje, zato je odkrivanje statističnih značilnosti barve in teksture, ki ustrezajo različnim pomanjkljivostim in povezanim lastnostim, ključno za spremljanje hranil. Podobno kot spremljanje rastnih parametrov je še vedno glavna vsebina študije izbira značilnih pasov, vegetacijskih indeksov in napovednih modelov.
3) Pridelek
Povečanje pridelka je glavni cilj kmetijske dejavnosti, natančna ocena pridelka pa je pomembna tako za kmetijsko pridelavo kot tudi za vodstvene službe. Številni raziskovalci so s pomočjo večfaktorske analize poskušali vzpostaviti modele ocene donosa z večjo natančnostjo napovedi.
Kmetijska vlaga
Vlažnost kmetijskih zemljišč se pogosto spremlja s toplotnimi infrardečimi metodami. Na območjih z visoko vegetacijo zaprtje listnih žel zmanjša izgubo vode zaradi transpiracije, kar zmanjša latentni toplotni tok na površju in poveča občutljivi toplotni tok na površju, kar posledično povzroči zvišanje temperature krošnje, kar je velja za temperaturo rastlinske krošnje. Indeks vodnega stresa, ki odraža energijsko bilanco pridelka, lahko kvantificira razmerje med vsebnostjo vode v pridelku in temperaturo krošnje, zato lahko temperatura krošnje, pridobljena s toplotnim infrardečim senzorjem, odraža stanje vlage na kmetijskem zemljišču; gola tla ali vegetacijski pokrov na majhnih območjih se lahko uporabijo za posredno spreminjanje vlage v tleh s temperaturo podzemlja, kar je načelo, da: je specifična toplota vode velika, temperatura toplote se počasi spreminja, tako da prostorska razporeditev temperature podzemlja čez dan se lahko posredno odraža v razporeditvi vlage v tleh. Zato lahko prostorska porazdelitev dnevne podzemne temperature posredno odraža porazdelitev vlage v tleh. Pri spremljanju temperature krošnje so gola tla pomemben moteči dejavnik. Nekateri raziskovalci so preučevali razmerje med temperaturo golih tal in pokrovnostjo tal, razjasnili vrzel med meritvami temperature krošnje zaradi golih tal in pravo vrednostjo ter uporabili popravljene rezultate pri spremljanju vlažnosti kmetijskih zemljišč, da bi izboljšali natančnost spremljanja rezultate. Pri dejanskem upravljanju pridelave kmetijskih zemljišč je v središču pozornosti tudi uhajanje vlage na polju, opravljene so bile študije z uporabo infrardečih slikovnih snemalnikov za spremljanje uhajanja vlage iz namakalnih kanalov, natančnost lahko doseže 93 %.
Škodljivci in bolezni
Uporaba bližnjega infrardečega spektralnega odbojnega spremljanja rastlinskih škodljivcev in bolezni, ki temelji na: listi v bližnjem infrardečem območju odboja s tkivom gobe in nadzorom tkiva ograje, zdravimi rastlinami, ti dve vrzeli v tkivu, napolnjeni z vlago in širjenjem , je dober reflektor različnih sevanj; ko je rastlina poškodovana, se list poškoduje, tkivo ovene, voda se zmanjša, infrardeči odboj se zmanjša, dokler se ne izgubi.
Toplotno infrardeče spremljanje temperature je tudi pomemben pokazatelj škodljivcev in bolezni pridelka. Rastline v zdravih razmerah, predvsem z nadzorom odpiranja in zapiranja stomatov listov in regulacije transpiracije, da ohranijo stabilnost lastne temperature; v primeru bolezni se bodo pojavile patološke spremembe, medsebojno delovanje patogena in gostitelja v patogenu na rastlini, zlasti na vidike, povezane s transpiracijo, vpliva na okuženi del dviga in padca temperature. Na splošno zaznavanje rastlin vodi do deregulacije odpiranja stomatov, zato je transpiracija višja na obolelem območju kot na zdravem območju. Močna transpiracija povzroči znižanje temperature okuženega območja in večjo temperaturno razliko na površini lista kot na normalnem listu, dokler se na površini lista ne pojavijo nekrotične lise. Celice v nekrotičnem predelu so popolnoma odmrle, transpiracija v tem delu je popolnoma izgubljena, temperatura začne naraščati, ker pa se začne okužiti preostali del lista, je temperaturna razlika na površini lista vedno višja od zdrava rastlina.
Druge informacije
Na področju informacijskega spremljanja kmetijskih zemljišč imajo podatki daljinskega zaznavanja UAV širši obseg uporabe. Na primer, lahko se uporablja za ekstrakcijo padlega območja koruze z uporabo več funkcij teksture, odraža stopnjo zrelosti listov med fazo zrelosti bombaža z uporabo indeksa NDVI in ustvarja zemljevide receptov za nanašanje abscizinske kisline, ki lahko učinkovito usmerjajo škropljenje abscizinske kisline na bombažu, da bi se izognili pretirani uporabi pesticidov itd. Glede na potrebe spremljanja in upravljanja kmetijskih zemljišč je neizogiben trend prihodnjega razvoja informatiziranega in digitaliziranega kmetijstva, da nenehno raziskujejo informacije podatkov UAV daljinskega zaznavanja in širijo njihova področja uporabe.
Čas objave: 24. december 2024