UAV:er kan bära en mängd olika fjärravkänningssensorer, som kan erhålla flerdimensionell, högprecision jordbruksmarkinformation och realisera dynamisk övervakning av flera typer av jordbruksmarkinformation. Sådan information inkluderar huvudsakligen information om geografisk spridning av grödor (lokalisering av jordbruksmark, identifiering av arter av grödor, arealuppskattning och dynamisk övervakning av förändringar, utvinning av fältinfrastruktur), information om grödans tillväxt (fenotypiska parametrar för grödan, näringsindikatorer, skörd) och stressfaktorer för grödans tillväxt (fuktig på fältet). , skadedjur och sjukdomar) dynamik.
Jordbruksmark geografisk information
Rumslig lokaliseringsinformation för jordbruksmark inkluderar geografiska koordinater för fält och grödor som erhållits genom visuell diskriminering eller maskinigenkänning. Åkergränserna kan identifieras med geografiska koordinater, och planteringsområdet kan också uppskattas. Den traditionella metoden att digitalisera topografiska kartor som baskarta för regional planering och områdesuppskattning har dålig aktualitet, och skillnaden mellan gränsläget och den faktiska situationen är enorm och saknar intuition, vilket inte är gynnsamt för genomförandet av precisionsjordbruk. UAV-fjärranalys kan erhålla omfattande rumslig platsinformation för jordbruksmark i realtid, vilket har de ojämförliga fördelarna med traditionella metoder. Flygbilder från högupplösta digitalkameror kan realisera identifiering och bestämning av grundläggande rumslig information om jordbruksmark, och utvecklingen av rumslig konfigurationsteknik förbättrar precisionen och djupet i forskningen om information om jordbruksmarkens läge och förbättrar den rumsliga upplösningen samtidigt som höjdinformation introduceras , som realiserar finare övervakning av rumslig information om jordbruksmark.
Information om växtodling
Grödans tillväxt kan karakteriseras av information om fenotypiska parametrar, näringsindikatorer och skörd. Fenotypiska parametrar inkluderar vegetationstäcke, bladareaindex, biomassa, växthöjd, etc. Dessa parametrar är relaterade till varandra och karaktäriserar tillsammans grödans tillväxt. Dessa parametrar är relaterade till varandra och karaktäriserar tillsammans grödans tillväxt och är direkt relaterade till slutskörd. De är dominerande i forskning om övervakning av jordbruksinformation och fler studier har genomförts.
1) Grödningsfenotypiska parametrar
Bladareaindex (LAI) är summan av ensidig grönbladsarea per ytenhet, som bättre kan karakterisera grödans absorption och utnyttjande av ljusenergi, och är nära relaterat till grödans materialansamling och slutavkastning. Bladareaindex är en av de viktigaste tillväxtparametrarna för grödor som för närvarande övervakas av UAV-fjärranalys. Att beräkna vegetationsindex (kvot vegetationsindex, normaliserat vegetationsindex, markkonditioneringsvegetationsindex, skillnadsvegetationsindex, etc.) med multispektrala data och upprättande av regressionsmodeller med marksanningsdata är en mer mogen metod för att invertera fenotypiska parametrar.
Ovanjordsbiomassa i grödors sena tillväxtstadium är nära relaterad till både avkastning och kvalitet. För närvarande använder biomassauppskattning genom UAV-fjärranalys inom jordbruket fortfarande mestadels multispektrala data, extraherar spektrala parametrar och beräknar vegetationsindex för modellering; teknik för rumslig konfiguration har vissa fördelar vid uppskattning av biomassa.
2) Grödans näringsindikatorer
Traditionell övervakning av grödans näringsstatus kräver fältprovtagning och inomhuskemisk analys för att diagnostisera innehållet av näringsämnen eller indikatorer (klorofyll, kväve, etc.), medan UAV-fjärranalys baseras på det faktum att olika ämnen har specifika spektrala reflektans-absorptionsegenskaper för diagnos. Klorofyll övervakas utifrån att det har två starka absorptionsområden i det synliga ljusbandet, nämligen den röda delen på 640-663 nm och den blåvioletta delen på 430-460 nm, medan absorptionen är svag vid 550 nm. Bladfärg och texturegenskaper förändras när grödor är bristfälliga, och att upptäcka de statistiska egenskaperna hos färg och textur som motsvarar olika brister och relaterade egenskaper är nyckeln till näringsämnesövervakning. I likhet med övervakningen av tillväxtparametrar är valet av karakteristiska band, vegetationsindex och prediktionsmodeller fortfarande huvudinnehållet i studien.
3) Skörda avkastning
Att öka skörden är huvudmålet för jordbruksverksamhet, och korrekt uppskattning av avkastningen är viktig för både jordbruksproduktion och förvaltningens beslutsfattande avdelningar. Flera forskare har försökt att etablera modeller för avkastningsuppskattning med högre prediktionsnoggrannhet genom multifaktoranalys.
Jordbruksfukt
Fukt i jordbruksmark övervakas ofta med termiska infraröda metoder. I områden med hög vegetationstäckning minskar stängningen av bladstomata vattenförlusten på grund av transpiration, vilket minskar det latenta värmeflödet vid ytan och ökar det känsliga värmeflödet vid ytan, vilket i sin tur orsakar en ökning av krontakets temperatur, vilket är anses vara temperaturen på växtkronan. Eftersom en reflektion av grödans energibalans för vattenstressindexet kan kvantifiera förhållandet mellan grödans vatteninnehåll och trädkronans temperatur, så kan trädkronans temperatur som erhålls av den termiska infraröda sensorn återspegla jordbruksmarkens fuktstatus; bar jord eller vegetationstäcke i små områden, kan användas för att indirekt invertera markfuktigheten med temperaturen på underytan, vilket är principen att: vattnets specifika värme är stor, värmens temperatur är långsam att förändras, så den rumsliga fördelningen av underytans temperatur under dagen kan indirekt återspeglas i fördelningen av markfuktigheten. Därför kan den rumsliga fördelningen av dagtid under ytan indirekt återspegla fördelningen av markfuktighet. I övervakningen av kapelltemperaturen är bar jord en viktig interferensfaktor. Vissa forskare har studerat sambandet mellan barjordstemperatur och grödans marktäcke, klargjort gapet mellan baldakintemperaturmätningarna orsakade av bar jord och det verkliga värdet och använt de korrigerade resultaten i övervakningen av jordbruksmarkens fuktighet för att förbättra övervakningens noggrannhet resultat. I den faktiska förvaltningen av jordbruksmarkproduktion är fältets fuktläckage också i fokus, det har gjorts studier med infraröda bildapparater för att övervaka fuktläckage i bevattningskanalen, noggrannheten kan nå 93%.
Skadedjur och sjukdomar
Användningen av nära-infraröd spektral reflektans övervakning av växtskadegörare och sjukdomar, baserat på: löv i den nära-infraröda regionen av reflektionen av svampvävnaden och stängslet vävnadskontroll, friska växter, dessa två vävnadsluckor fyllda med fukt och expansion , är en bra reflektor för olika strålning; när växten är skadad, är bladet skadat, vävnaden vissnar, vattnet minskar, den infraröda reflektionen minskar tills den går förlorad.
Termisk infraröd övervakning av temperatur är också en viktig indikator på skadedjur och sjukdomar. Växter i friska förhållanden, främst genom kontroll av bladstomatala öppning och stängning av transpirationsreglering, för att upprätthålla stabiliteten hos sin egen temperatur; vid sjukdom kommer patologiska förändringar att inträffa, interaktioner mellan patogen och värd i patogenen på växten, särskilt på de transpirationsrelaterade aspekterna av påverkan, kommer att avgöra den angripna delen av temperaturen stiger och faller. Generellt leder växtavkänning till en avreglering av stomatala öppning, och därför är transpirationen högre i det sjuka området än i det friska området. Den kraftiga transpirationen leder till en sänkning av temperaturen på det infekterade området och en högre temperaturskillnad på bladytan än i det normala bladet tills det uppstår nekrotiska fläckar på bladets yta. Cellerna i det nekrotiska området är helt döda, transpirationen i den delen går helt förlorad, och temperaturen börjar stiga, men eftersom resten av bladet börjar infekteras är temperaturskillnaden på bladytan alltid högre än hos en frisk växt.
Övrig information
Inom området för övervakning av jordbruksmarkinformation har UAV-fjärranalysdata ett bredare spektrum av tillämpningar. Till exempel kan den användas för att extrahera det fallna området av majs med hjälp av flera strukturegenskaper, reflektera mognadsnivån för bladen under bomullsmognadsstadiet med hjälp av NDVI-index och generera receptkartor för applicering av abscisinsyra som effektivt kan styra sprejningen av abscisinsyra på bomull för att undvika överdriven applicering av bekämpningsmedel och så vidare. Enligt behoven för övervakning och förvaltning av jordbruksmark är det en oundviklig trend för den framtida utvecklingen av informatiserat och digitaliserat jordbruk att kontinuerligt utforska informationen om UAV-fjärranalysdata och utöka dess applikationsfält.
Posttid: 2024-12-24