UAV-er kan bære en rekke fjernmålingssensorer, som kan få multidimensjonal, høypresisjon jordbrukslandinformasjon og realisere dynamisk overvåking av flere typer jordbrukslandinformasjon. Slik informasjon inkluderer hovedsakelig informasjon om romlig distribusjon av avlingen (lokalisering av jordbruksland, identifikasjon av avlingsarter, arealestimering og dynamisk overvåking av areal, utvinning av feltinfrastruktur), informasjon om avlingsvekst (fenotypiske parametere for avlingen, ernæringsindikatorer, utbytte) og stressfaktorer for avlingvekst (fuktighet i åkeren). , skadedyr og sykdommer) dynamikk.
Jordbruksarealinformasjon
Romlig plasseringsinformasjon for jordbruksland inkluderer geografiske koordinater for åkre og avlingsklassifiseringer oppnådd gjennom visuell diskriminering eller maskingjenkjenning. Feltgrensene kan identifiseres ved geografiske koordinater, og plantearealet kan også estimeres. Den tradisjonelle metoden med å digitalisere topografiske kart som basiskart for regional planlegging og arealestimering har dårlig aktualitet, og forskjellen mellom grenseplassering og faktisk situasjon er enorm og mangler intuisjon, noe som ikke er gunstig for gjennomføring av presisjonslandbruk. UAV-fjernmåling kan få omfattende romlig plasseringsinformasjon for jordbruksland i sanntid, som har de uforlignelige fordelene med tradisjonelle metoder. Luftbilder fra digitalkameraer med høy oppløsning kan realisere identifisering og bestemmelse av grunnleggende romlig informasjon om jordbruksland, og utviklingen av romlig konfigurasjonsteknologi forbedrer presisjonen og dybden i forskningen på informasjon om jordbrukslandplassering, og forbedrer den romlige oppløsningen samtidig som høydeinformasjonen introduseres , som realiserer finere overvåking av romlig informasjon om jordbruksland.
Informasjon om avlingsvekst
Avlingsvekst kan karakteriseres av informasjon om fenotypiske parametere, ernæringsindikatorer og utbytte. Fenotypiske parametere inkluderer vegetasjonsdekke, bladarealindeks, biomasse, plantehøyde osv. Disse parameterne henger sammen og karakteriserer til sammen avlingsvekst. Disse parameterne henger sammen og karakteriserer til sammen avlingsvekst og er direkte relatert til endelig avling. De er dominerende i gårdsinformasjonsovervåkingsforskning og flere studier er utført.
1) Beskjæringsfenotypiske parametere
Bladarealindeks (LAI) er summen av ensidig grønt bladareal per overflateenhet, som bedre kan karakterisere avlingens absorpsjon og utnyttelse av lysenergi, og er nært knyttet til avlingens materialansamling og sluttavling. Bladarealindeks er en av de viktigste avlingsvekstparametrene som for tiden overvåkes av UAV-fjernmåling. Beregning av vegetasjonsindekser (forholdsvegetasjonsindeks, normalisert vegetasjonsindeks, jordbetingende vegetasjonsindeks, forskjellsvegetasjonsindeks, etc.) med multispektrale data og etablering av regresjonsmodeller med jordsannhetsdata er en mer moden metode for å invertere fenotypiske parametere.
Overjordisk biomasse i sent vekststadium av avlinger er nært knyttet til både utbytte og kvalitet. For tiden bruker biomasseestimering ved UAV-fjernmåling i landbruket fortsatt for det meste multispektrale data, trekker ut spektrale parametere og beregner vegetasjonsindeks for modellering; romlig konfigurasjonsteknologi har visse fordeler i biomasseestimering.
2) Ernæringsindikatorer for avlingen
Tradisjonell overvåking av avlingens ernæringsstatus krever feltprøvetaking og innendørs kjemisk analyse for å diagnostisere innholdet av næringsstoffer eller indikatorer (klorofyll, nitrogen osv.), mens UAV-fjernmåling er basert på at ulike stoffer har spesifikke spektralreflektans-absorpsjonsegenskaper for diagnose. Klorofyll overvåkes ut fra at det har to sterke absorpsjonsområder i det synlige lysbåndet, nemlig den røde delen på 640-663 nm og den blåfiolette delen på 430-460 nm, mens absorpsjonen er svak ved 550 nm. Bladfarge og teksturegenskaper endres når avlingene er mangelfulle, og å oppdage de statistiske egenskapene til farge og tekstur som tilsvarer forskjellige mangler og relaterte egenskaper er nøkkelen til næringsovervåking. I likhet med overvåking av vekstparametere er utvalget av karakteristiske bånd, vegetasjonsindekser og prediksjonsmodeller fortsatt hovedinnholdet i studien.
3) Avlingsutbytte
Å øke avlingene er hovedmålet for landbruksaktiviteter, og nøyaktig estimering av utbytte er viktig for både landbruksproduksjon og ledelsesbeslutningsavdelinger. Tallrike forskere har forsøkt å etablere avkastningsestimeringsmodeller med høyere prediksjonsnøyaktighet gjennom multifaktoranalyse.
Jordbruksfuktighet
Jordfuktighet overvåkes ofte med termiske infrarøde metoder. I områder med høyt vegetasjonsdekke reduserer lukking av bladstomata vanntap på grunn av transpirasjon, noe som reduserer den latente varmefluksen ved overflaten og øker den sensible varmefluksen ved overflaten, som igjen forårsaker en økning i baldakintemperaturen, som er anses å være temperaturen på plantekronen. Som gjenspeiling av avlingsenergibalansen til vannstressindeksen kan kvantifisere forholdet mellom avlingens vanninnhold og baldakintemperaturen, så kan baldakintemperaturen oppnådd av den termiske infrarøde sensoren reflektere fuktighetsstatusen til jordbrukslandet; bar jord eller vegetasjonsdekke i små områder, kan brukes til indirekte å invertere jordfuktigheten med temperaturen i undergrunnen, som er prinsippet om at: den spesifikke varmen til vannet er stor, temperaturen på varmen endres sakte, så den romlige fordelingen av temperaturen i undergrunnen i løpet av dagen kan indirekte gjenspeiles i fordelingen av jordfuktighet. Derfor kan den romlige fordelingen av dagtemperatur under overflaten indirekte reflektere fordelingen av jordfuktighet. Ved overvåking av baldakintemperatur er bar jord en viktig interferensfaktor. Noen forskere har studert forholdet mellom barjordstemperatur og avlingsjorddekke, klargjort gapet mellom baldakintemperaturmålingene forårsaket av bar jord og den sanne verdien, og brukt de korrigerte resultatene i overvåkingen av jordbruksjordfuktighet for å forbedre nøyaktigheten av overvåkingen. resultater. I selve produksjonsstyringen av jordbruksland er fuktlekkasje i felt også i fokus, det har vært studier som bruker infrarøde bildeapparater for å overvåke fuktighetslekkasje i vanningskanalen, nøyaktigheten kan nå 93%.
Skadedyr og sykdommer
Bruken av nær-infrarød spektral reflektans overvåking av plante skadedyr og sykdommer, basert på: blader i den nær-infrarøde regionen av refleksjonen av svampen vev og gjerdet vev kontroll, friske planter, disse to vev gapene fylt med fuktighet og utvidelse , er en god reflektor for forskjellig stråling; når planten er skadet, er bladet skadet, vevet visnet, vannet reduseres, den infrarøde refleksjonen reduseres til den går tapt.
Termisk infrarød overvåking av temperatur er også en viktig indikator på skadedyr og sykdommer. Planter i sunne forhold, hovedsakelig gjennom kontroll av bladstomatal åpning og lukking av transpirasjonsregulering, for å opprettholde stabiliteten til sin egen temperatur; ved sykdom vil patologiske endringer oppstå, interaksjoner mellom patogen og vert i patogenet på planten, spesielt på de transpirasjonsrelaterte aspektene ved påvirkningen vil bestemme den infiserte delen av temperaturstigningen og -fallet. Generelt fører plantesansing til en deregulering av stomatalåpning, og dermed er transpirasjonen høyere i det syke området enn i det friske området. Den kraftige transpirasjonen fører til en reduksjon i temperaturen i det infiserte området og en høyere temperaturforskjell på bladoverflaten enn i det normale bladet inntil nekrotiske flekker vises på overflaten av bladet. Cellene i det nekrotiske området er helt døde, transpirasjonen i den delen går helt tapt, og temperaturen begynner å stige, men fordi resten av bladet begynner å bli infisert, er temperaturforskjellen på bladoverflaten alltid høyere enn for en sunn plante.
Annen informasjon
Innen overvåking av jordbrukslandinformasjon har UAV-fjernmålingsdata et bredere spekter av bruksområder. For eksempel kan den brukes til å trekke ut det falne området av mais ved å bruke flere teksturfunksjoner, reflektere modenhetsnivået til bladene under bomullsmodningsstadiet ved å bruke NDVI-indeksen, og generere reseptkart for påføring av abscisinsyre som effektivt kan veilede sprøyting av abscisinsyre på bomull for å unngå overdreven bruk av plantevernmidler, og så videre. I henhold til behovene til overvåking og forvaltning av jordbruksland er det en uunngåelig trend for fremtidig utvikling av informatisert og digitalisert landbruk å kontinuerlig utforske informasjonen om UAV-fjernmålingsdata og utvide bruksfeltene.
Innleggstid: 24. desember 2024