Использование информации дронов и спутников в сельском хозяйстве

Promo

14 января в 15:00

1019

Источник: munich-startup.de

Источник: munich-startup.de

На рынке сельскохозяйственных услуг всё больше компаний предлагает услуги по оптическому дистанционному мониторингу состояния посевов. В основе предложения постобработка снимков с БПЛА и спутников ДЗЗ. Какие услуги продают эти компании и как хозяйства с их помощью могут увеличить свою производительность?


Чем больше территория хозяйства, тем сложнее осуществлять наблюдение за состоянием культур. Практика, когда агроном “вслепую” объезжал закреплённые за ним поля, устаревшая и неэффективная. Однако точные технологии требуют надёжного информационного обеспечения. 

Какие данные используются для работы?

Локальный мониторинг с помощью средств малой авиации в сельском хозяйстве применяется с середины XX столетия. С 60-х годов прошлого столетия осуществляется спутниковый мониторинг поверхности Земли. Так первый исследовательский спутник программы Landsat был запущен ещё в 1972 году. В 2013 году в рамках программы на орбиту выведен уже восьмой спутник. Развитие этих технологий со временем предоставляло всё более детальную информацию для анализа.

Суть метода в фиксации отражения солнечного излучения с площадей, занятых под сельскохозяйственное использование. Радиометрические приборы фиксируют спектральный отклик растений, отражательная способность которых индивидуальна.

Современный анализ стал возможен с совершенствованием съёмочного оборудования. Съёмка ведётся в узких спектральных каналах и позволяет фиксировать минимальные изменения состояния. Было проведено множество наблюдений и исследований по установлению зависимости между здоровьем растения и его отражательной способностью.

Наиболее информативна съёмка в красном и ближнем инфракрасном каналах. Красная полоса спектра поглощается хлорофиллом, инфракрасный спектр отражается клеточной структурой листа с высоким осмотическим давлением (клетки наполнены водой — признак здоровья растения). Значит, о высокой фотосинтетической активности растения скажет низкое значение отражения в красной зоне спектра и высокое в ближней инфракрасной.

Алгоритм обработки снимков учитывает ряд факторов влияющих на их точность. Толщина атмосферы (в зависимости от угла съемки она будет отличаться), облачность, тени, угол падения солнечных лучей, рельеф местности и др. Без учета факторов съемки снимок будет красивой картинкой с минимальной информативностью. Некорректная обработка ведет к ошибочным выводам.

Интерфейс платформы Hummingbird. Карта значений вегетационного индекса NDVI

Вегетационные индексы 

В результате математических операций со значениями отражения рассчитываются вегетационные индексы. Анализ состояния растения с применением нескольких вегетационных индексов позволяет оценить текущее состояние растения, сезонное развитие, оценить темп роста и т.д.

Среди применяемых вегетационных индексов наиболее распространены – NDVI, LAI, EVI, SAVI, NDWI, WBI и др.

Чаще всего применяется в сельском хозяйстве индекс NDVI — нормализованный разностный вегетационный индекс. Применяется для количественной оценки растительной массы. В разных методах может использоваться для классификации сельскохозяйственных культур, прогноза урожайности, оценке содержания влаги в почве, оценке выщелачивания нитратов на сельскохозяйственных землях и др.

EVI — усовершенствованный вегетационный индекс. Разработан на основе NDVI, отличается более высокой точностью оценки состояния растительной массы за счёт минимизации влияния почвы (“почвенного шума”) и атмосферы.

LAI — индекс листовой поверхности. Числовой показатель густоты посевов (отношение площади листовой мозаики к общей площади участка). Учитывается при расчёте прогноза продуктивности, сроков биологического созревания, определения оптимальных сроков начала уборки и др.

SAVI — почвенный вегетационный индекс. Применяется для минимизации влияния яркости почвы при оценке густоты растительного покрова на полях с незначительным покрытием территории растительностью. МSAVI — модифицированный индекс SAVI.

WBI — водный индекс, помогает оценить содержание влаги в растительном покрове. Применяется для оценки стрессовости состояния растения, управления орошаемыми землями и др.

NDWI — нормализованный разностный водный индекс.

Индексы WBI и NDWI применяются для оценки содержания влаги в растительном покрове.

GEMI — индекс глобального мониторинга окружающей среды, конструирует общую поправку на влияние атмосферы для вегетационного индекса. Схож с индексом NDVI, но менее чувствителен к влиянию атмосферы и более чувствителен к отражению голой почвы. Рекомендуется применять на полях с густой растительностью.

GAI (Green Area Index) — показатель отражает отношение площади листовой поверхности к площади участка. Индекс был разработан компанией Hummingbird в партнерстве с британским институтом AHDB. Этот показатель отличается от NDVI, но помогает определить проблемные участки и позволяет дифференцированно вносить азотные удобрения и регуляторы роста растений.

Какой способ съемки выбрать? 

Преимущество спутникового мониторинга — съёмка значительных территорий с высокой периодичностью. Например, спутники Landsat 7, 8 производят съёмку 1 раз в 8 дней, Sentinel 2a, 2b — 1 раз в 5 дней. Такой частоты было бы достаточно в случаях, когда условия для съёмки оптимальны. Но по причине облачности могут возникать пропуски, и информация со спутника будет отсутствовать 10, 16 дней или дольше. Вот почему важно в работе использовать снимки с разных спутников.

Съемка с помощью дронов и БПЛА более дорогостоящая и выполняется с меньшей периодичностью, но пространственное разрешение снимков выше.

Оптимальным будет подход, при котором компания предоставляет как анализ космоснимков, так и проводит съемку с помощью дронов. 

Оборудование для съемки поверхности

Спутники ДЗЗ оборудованы мультиспектральными и гиперспектральными сенсорами, осуществляющими съемку в разных по ширине спектральных диапазонах. Типы оптической бортовой аппаратуры на разных спутниках различаются и для объективного анализа желательно использовать снимки разных спутников.

Гиперспектральные сенсоры имеют сотни диапазонов узких частот и способны предоставить более детальную информацию о состоянии растения. Мультиспектральные имеют от 3 до 20 узких полос, но ими оборудовано большее количество спутников и частота и скорость получения снимков выше. Калибровка данных гиперспектральных сенсоров разных спутников требует больших усилий.

Спутники ДЗЗ отличаются по специализации. Terra используется для получения индекса вегетации (NDVI), с помощью спутников MetOp, ERC-1 и ERC-2 осуществляется мониторинг влажности почвы, Landsat 7 используется для мониторинга температуры почвы и т.д. 

Оборудование для съемки поверхности, устанавливаемое на БПЛА:

– RGB-камеры (ведут съемку в видимом световом диапазоне, устанавливаются разработчиком на большинство летательных аппаратов);

– тепловизионные камеры (улавливают тепловое излучение поверхности);

– мультиспектральные камеры (работают как в видимом, так и в невидимом диапазонах – RGB, крайний красный, инфракрасный).

Тепловизионная камера поможет выявить заболевания растений на ранних стадиях. Определить переувлажнённые или сухие участки поля.

Съёмка мультиспектральной камеры в крайнем красном диапазоне позволяет определить относительное содержание хлорофилла, который тесно связан с содержанием азота в тканях листьев.

Интерфейс платформы Hummingbird. Карта дифференцированного внесения пестицидов

Какую информацию предоставляют компании?

Как правило, компании по предоставлению услуг дистанционного мониторинга производят съёмку (с помощью дронов), обработку и анализ полученной информации, сопровождая её конкретными рекомендациями для фермеров.

Информация пользователю предоставляется в виде карт информирующих о здоровье и вегетационной активности растений, однородности всходов и т.д. С её помощью можно определить проблемные участки, установить причины угнетённого состояния растений и принять меры по минимизации негативных факторов.

Так компания Hummingbird Tech фиксирует наличие вегетационной активности на полях в предпосевной период и в междурядьях пропашных культур и предоставляет клиентам информацию в виде карт наличия сорняков. Карты используются для составления плана дифференцированной обработки гербицидами.

На основе карт содержания азота, определяются участки, нуждающиеся в обработке регуляторами роста. С помощью данных индекса NDVI без пороговых значений определяется степень созревания зерновых культур и составляется карта дифференцированного внесения десиканта.

Учитывая стоимость материалов, решения компании Hummingbird позволяют не только добиваться повышения урожайности, но и снижения расходной части производства.

Применение технологий агромониторинга от Hummingbird Technologies позволяет не только уменьшить расходы удобрений или средств защиты растений, но и эффективно перераспределять норму удобрений для выравнивания состояния посевов по всему полю. Также своевременно и быстро осуществлять дифференцированную обработку посевов регуляторами роста для защиты будущего урожая от полегания. 

Дифференцированное внесение десиканта позволяет не только сэкономить на химии, но уменьшает потери из-под комбайна во время уборки урожая и сокращает расходы предприятия на очистку и сушку зерна на элеваторе, что сегодня является значительной затратной частью”, — Роман Михалевич, специалист Hummingbird Tech.

Дистанционный мониторинг также может применяться в совокупности с полевыми датчиками, наземными метеостанциями учётом других загружаемых данных. Некоторые компании (например, Bayer — приложение Field Manager) анализируют снимки с привязкой к местности сделанные и загруженные клиентом.

Компания Farmers Edge использует зонды для мониторинга влажности и температуры почвы на шести глубинах. Клиент получает исчерпывающую информацию о влагообеспеченности участка, наличии доступной влаги, потерях на фильтрацию и др.

Помимо мониторинга состояния растений возможна идентификация причины угнетённого роста благодаря технологиям компьютерного зрения. Так платформа искусственного интеллекта Health Change Maps and Notifications компании Farmers Edge информирует о поражении растений насекомыми вредителями и болезнями.

Над задачей автоматической идентификации заболеваний трудится множество разработчиков, чьи решения включаются в перечень предоставляемых компаниями услуг.

Платформа Xarvio предлагает приложение Scouting для идентификации заболеваний на основе обработки фотоснимков. Самостоятельное развитие с ростом количества снимков со временем позволяет увеличивать точность работы алгоритма.

Анализ изображений позволяет идентифицировать заболевания и вредителей на основе обширной библиотеки данных в системе Taranis.

Многие из перечисленных компаний в пакете предоставляемых услуг включают услуги по телеметрии, организации графика полевых работ, учёта выполненных работ и контроля качества выполнения. 

Удобный интерфейс и совместимость со сторонними продуктами упрощают работу с информацией. Так платформа Cropio интегрируется с 1С, системами GPS-мониторинга с открытым протоколом, системами наземного мониторинга. Система спутникового мониторинга состояния посевов EOS Crop Monitoring позволяет передавать данные в 1С и другие ERP и CRM платформы. 

В сфере дистанционного мониторинга состояния культур можно отметить некоторые стартапы, инновационный подход которых может быть востребован в ближайшем будущем.

Система Gamaya позволяет диагностировать заболевания у растений, обрабатывая снимки с дронов. Программа определяет отклонения в химическом составе почвы исходя из её типа, выращиваемой культуры и знаний о необходимом количестве химических веществ.

Стартап Intello Labs помогает правильно оценить выращиваемую продукцию, анализируя фотографии с полей. Используя алгоритмы компьютерного зрения искусственный интеллект оценит здоровье и качество растений.

Заметили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам.


AgriGeek

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

bn

Вверх