Оцінка забур’яненості посівів соняшника за допомогою безпілотних літальних апаратів

Автор(и)

  • А. Б. Ачасов Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна Харківський національний аграрний університет імені В. В. Докучаєва, Україна https://orcid.org/0000-0002-5009-7184
  • А. О. Седов Харківський національний аграрний університет імені В. В. Докучаєва, Україна
  • А. О. Ачасова Харківський національний аграрний університет імені В. В. Докучаєва, Україна

Ключові слова:

БПЛА, дрон, моніторинг посівів, бур’яни, соняшник, амброзія полинолиста, врожай, дешифрування, контрольована класифікація

Анотація

Ціль. Оцінка можливості використання квадрокоптерів для оцінки забур’яненості посівів соняшника.  Методи. Аерозйомка за допомогою безпілотних літальних апаратів, об’єктно-орієнтований аналіз зображення. Результати. Наведені результати оцінки забур’яненості посівів соняшнику за результатами дешифрування знімків, зроблених за допомогою БПЛА  у видимому діапазоні. Показано, що найкращі результати дешифрування знімків отримані при використанні контрольованої класифікації за методом максимальної правдоподібності. Висновки. Для покращення розпізнавання бур’янів та відокремлення їх зображення від зображень культурних рослин доцільно використовувати об’єктно-орієнтований аналіз.

Біографії авторів

А. Б. Ачасов, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна Харківський національний аграрний університет імені В. В. Докучаєва

д-р с.-г. наук, доц.

А. О. Седов, Харківський національний аграрний університет імені В. В. Докучаєва

Харьковский национальный аграрный университет имени В. В. Докучаева

А. О. Ачасова, Харківський національний аграрний університет імені В. В. Докучаєва

канд. біол. наук, доц.

Посилання

Global Market for Commercial Applications of Drone Technology Valued at over $127 bn. http://press.pwc.com/News-releases/global-market-for-commercial-applications-of-drone-technology-valued-at-over--127-bn/s/AC04349E-C40D-4767-9F92-A4D219860CD2

Гудзь В.П., Примак І.Д., Будьонний Ю.В., Танчик С.П. Землеробство Підручник. 2-ге вид. перероб. та доп. / За ред. В.П. Гудзя. - К.: Центр учбової літератури, 2010. - 464 с.

Шпанев А. М. Новые подходы к методике учета сорных растений / А. М. Шпанев, П. В. Лекомцев // Защита и карантин растений: ежемесячный журнал для специалистов, ученых и практиков. - 2012. - N 8. - С. 38-41

Архипова О.Е., Качалина Н.А., Тютюнов Ю.В, Ковалев О.В. Оценка засоренности антропогенных фитоценозов на основе данных дистанционного зондирования Земли (на примере амброзии полыннолистной). Исследования Земли из космоса, 2014. № 6. C. 15-26.

De Castro, A.I.; Lopez Granados, F.; Jurado-Exposito, M. Broad-scale cruciferous weed patch classification in winter wheat using QuickBird imagery for in-season site-specific control—Springer. Precis. Agric. 2013, 14, 392–413.

Hunt, E.R., Jr.; Hively, W.D.; Fujikawa, S.J.; Linden, D.S.; Daughtry, C.S. T.; McCarty, G.W. Acquisition of NIR-Green-Blue Digital Photographs from Unmanned Aircraft for Crop Monitoring. Remote Sens. 2010, 2, 290–305.

López-Granados, F. Weed detection for site-specific weed management: Mapping and real-time approaches. Weed Res. 2011, 51, 1–11

Peña J.M., J. Torres-Sánchez, A. Serrano, A.I. de Castro, F. López-Granados. 2015. Quantifying efficacy and limits of unmanned aerial vehicle (UAV) technology for weed seedling detection as affected by sensor resolution. Sensors, 15(3), 5609-5626

Зуза В. С. Нова концепція рівня забур’яненості посівів сільськогосподарських культур при гербологічному моніторингу / В. С. Зуза // Вісн. ХНАУ. Сер. «Ґрунтознавство, агрохімія, землеробство, лісове господарство»: зб. наук. пр. – Х.: ХНАУ ім. В. В. Докучаєва, 2011. – № 1. – С. 169–173.

Yu, Q.; Gong, P.; Clinton, N.; Biging, G.; Kelly, M.; Schirokauer, D. Object-based detailed vegetation classification with airborne high spatial resolution remote sensing imagery. Photogramm. Eng. Remote Sens. 2006, 72, 799–811.

Blaschke, T. Object based image analysis for remote sensing. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens.2010, 65, 2–16.

Pena, J.M.; Torres-Sanchez, J.; de Castro, A.I.; Kelly, M.; Lopez-Granados, F. Weed Mapping in Early-Season Maize Fields Using Object-Based Analysis of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Images. PLoS One 2013, 8, e77151.

##submission.downloads##

Номер

№ 3-4 (26) (2016): Людина та довкілля. Проблеми неоекології

Розділ

Сучасні географічні та екологічні дослідження компонентів довкілля

Ліцензія

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

    1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

    1. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

    1. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).