CC BY
23
УДК 004.932.2
Митрофанов Е.П. младший научный сотрудник ФГБНУАгрофизический институт Россия, г. Санкт-Петербург ПРИМЕНЕНИЕ ДАННЫХ АЭРОФОТОСЪЕМКИ В СИСТЕМЕ
ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ
Аннотация:
В статье рассматриваются возможности применения современных методов получения и обработки аэрофотоснимков для оптимизации управления сельским хозяйством. В качестве примеров представлено несколько востребованных задач в системе точного земледелия с использованием автоматизированного беспилотного летательного аппарата Геоскан-401, который позволяет получать оперативные данные высокого разрешения: ортофотоплан сельскохозяйственного поля, привязанный к глобальной системе позиционирования; цифровые модели рельефа местности и водных потоков; а также расчет вегетационных индексов.
Ключевые слова: аэрофотосъемка, точное земледелие, геоинформационные системы, беспилотные летательные аппараты.
Mitrofanov E.P. junior researcher Agrophysical Research Institute Russia, Saint-Petersburg APPLICATION OF AEROPHOTOGRAPHY DATA IN PRECISION
AGRICULTURE
Annotation:
The article discusses the possibility of using modern methods of obtaining and processing aerial photographs to optimize the agriculture management. As examples, several popular precision agriculture problems are presented using the automated unmanned aerial vehicle Geoscan-401, which allows obtaining highresolution real-time data: an agricultural field orthophotomap tied to the global positioning system; digital models of terrain and water flows; as well as the calculation of vegetation indices.
Key words: aerial photography, precision agriculture, geoinformation systems, unmanned aerial vehicles.
В настоящее время при решении широкого круга задач в системе точного земледелия, при производстве растениеводческой продукции, в экологии и в других природопользовательских областях всё более перспективным и актуальным становится применение данных дистанционного зондирования. В качестве инструментов получения таких данных могут выступать околоземные космические, авиационные системы, а
также беспилотные летательные аппараты (БЛА). Аэрофотосъемка с применением беспилотных летательных систем при решении определенного ряда задач обладает существенными преимуществами:
• Высокая разрешающая способность съемки (до 1 см/пикс).
• Оперативность получения и обработки данных.
• Отсутствие помех, связанных с облачностью и дымкой, что особенно актуально в Ленинградской области.
• Получение данных с необходимой периодичностью для проведения наблюдений в динамике.
Однако данный подход обладает и определенными ограничениями по длительности полета, площади съемки, максимально допустимой скорости ветра и т.п.
В последние годы во многих странах мира БЛА получили достаточно высокое развитие в системе точного земледелия. Например, группа ученых Калифорнийского университета ведут разработку автоматизированного комплекса RAPID (Robot Assisted Precision Irrigation Delivery), в состав которого входят ирригационная система, разбрызгиватели и БЛА, позволяющие проводить анализ потребности растений во влаге и осуществлять полив дифференцированно [9]. Компания из Нидерландов Aerovinci внедрила полностью автономный комплекс, который состоит из БЛА «Jack» и специализированных док-станций DroneDock [2]. В данной системе полностью автоматизированы процессы взлета, посадки, подзарядки на док-станциях, обмена информацией между беспилотными аппаратами, обработки полученных данных. Каждая док-станция, рассчитанная на один БЛА, при этом способна осуществлять анализ погодных условий для оценки безопасности полетов.
В Агрофизическом научно-исследовательском институте для информационного обеспечения исследований в системе точного земледелия используется автоматизированный БЛА Геоскан-401 (рис. 1). Для осуществления аэрофотосъемки на данном комплексе установлены две камеры Sony Nex 5, которые позволяют синхронно получать изображения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (рис. 2). Система также оснащена специальным программным обеспечением: GeoScan Planner позволяет создавать маршрут полета и загружать его в БЛА, Agisoft PhotoScan на основе полученной мозаики снимков позволяет создавать ортофотоплан или модель рельефа сельскохозяйственного поля.
Рис. 1. Автоматизированный БЛА Геоскан-401
В системе точного земледелия применение БЛА позволяет решать ряд востребованных практических задач:
• инвентаризация сельскохозяйственных полей [3];
• предупреждение чрезвычайных ситуаций на полях [8];
• мониторинг состояния посевов [1, 6];
• дифференцированное внесение удобрений и агрохимикатов [4];
• прогноз урожайности [7];
• расчет вегетационных индексов [7];
• мониторинг мелиоративных систем [5];
• и др.
Рис. 2. Пример аэрофотоснимков в видимом и ближнем инфракрасном
диапазонах, полученных с помощью БЛА Геоскан-401 Аэрофотосъемка позволяет получить комплекс данных высокого качества за один день (при необходимости в круглосуточном режиме): ортофотоплан сельскохозяйственного поля, привязанный к глобальной системе позиционирования; цифровые модели рельефа местности и водных потоков; а также расчет вегетационных индексов. Кратко рассмотрим несколько примеров востребованных задач в системе точного земледелия,
которые эффективно решаются с использованием данных аэрофотосъемки.
Дифференцированное внесение удобрений. Решение данной задачи основано на анализе цветовых характеристик сельскохозяйственных посевов по цифровым изображениям. Подход заключается в выделении однородных зон обследуемого сельскохозяйственного поля путем классификации аэрофотоснимка. Причем классификация может быть контролируемой и неконтролируемой. Более точным приемом определения необходимости внесения удобрений является контролируемая классификация (с обучением). Эталонами при этом выступают специально сформированные небольшие тестовые участки сельскохозяйственного поля с известными величинами внесенных доз удобрений (рис 3).
На основе полученных характеристик цвета посевов эталонных участков выполняется построение калибровочной кривой зависимости цвета от дозы внесенного удобрения. Построенная зависимость позволяет достаточно точно определить необходимость подкормки сельскохозяйственных растений на любом участке поля.
На основе проведенного анализа обеспеченности сельскохозяйственных посевов полезными веществами выполняется последующая генерация специальной технологической карты-задания с помощью программы SS Tool Box, в которой каждому элементарному участку поля присваивается своя величина необходимой дозы внесения удобрения. Карта-задание загружается в бортовой компьютер сельскохозяйственной техники для точного дифференцированного внесения удобрений.
Рис. 3. Снимок сельскохозяйственного поля с эталонными участками,
числами обозначены дозы внесенных удобрений Мониторинг мелиоративных систем. Данная задача особенно актуальна в Ленинградской области. В годы СССР была проведена масштабная программа создания мелиоративных систем в сельском хозяйстве, при этом основным инструментом осушения земель в регионе являлся закрытый дренаж. Большая часть созданных объектов оказалась заброшена, в связи с чем требуется капитальный ремонт существующих мелиоративных систем. Кроме того, на многие объекты утрачены схемы и прочая документация. Наиболее эффективным и экономически выгодным подходом к анализу состояния объектов мелиоративных систем представляется использование аэрофотосъемки.
Применение данных аэрофотосъемки показало достаточно высокие результаты и охват широкого круга задач в области мониторинга мелиоративных систем. Например, благодаря мобильности получения данных съемка с помощью БЛА позволяет проводить анализ эффективности работы закрытых дренажных систем в динамике. На рис. 4 представлены два аэрофотоснимка одного и того же сельскохозяйственного поля в разные временные периоды. В динамике отчетливо видно, что линия 1 закрытой
дренажной системы на данном поле работает не эффективно, что указывает на необходимость проведения ремонтных работ.
Рис. 4. Закрытая дренажная система сельскохозяйственного поля в динамике (разница проведения съемки составила 8 дней)
В Ленинградской области аэрофотосъемка позволяет достаточно оперативно и эффективно решать следующие востребованные задачи мониторинга мелиоративных систем:
• обнаружение нерабочих линий закрытых дренажных систем;
• определение объемов зарастания открытых дренажных систем и габаритов вымочек;
• визуальное определение схемы заложенной закрытой дренажной системы;
• обнаружение очагов эрозии почвы;
• планирование ремонтных работ мелиоративных систем.
Таким образом, применение данных аэрофотосъемки представляется довольно эффективным подходом в решении широкого круга задач в системе точного земледелия, связанных с мониторингом состояния сельскохозяйственных посевов и мелиоративных систем, определением стрессовых факторов и т.п. Аэрофотосъемка способствует увеличению мобильности получения данных, снижению финансовых расходов и трудозатрат, ускорению проведения исследований, обеспечивая при этом высокую достоверность и полноту данных.
Использованные источники: 1. Буре В. М., Канаш Е. В., Митрофанова О. А. Анализ характеристик цвета растений по аэрофотоснимкам с различными факторами качественных показателей // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная
математика. Информатика. Процессы управления. 2017. Т. 13. № 3. С. 278 -285.
2. Компания AeroVinci: [сайт]. URL: http://www.aerovinci.com/ (дата обращения: 05.12.2018).
3. Митин М. Д., Никольский Д. Б. Современные тенденции развития отрасли беспилотных летательных аппаратов // Геоматика. 2013. № 4. С. 27 -31.
4. Митрофанов Е. П., Петрушин А. Ф., Митрофанова О. А. Использование данных аэрофотосъемки для обоснования прецизионных агроприемов применения агрохимикатов // В сборнике: Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве. 2018. С. 212 -217.
5. Петрушин А. Ф., Митрофанов Е. П. Оценка состояния дренажных систем сельскохозяйственного поля с помощью данных дистанционного зондирования // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2017. № 4. С. 17-20.
6. Петрушин А. Ф., Митрофанов Е. П. Опыт использования БПЛА для мониторинга состояния сельскохозяйственных земель // В сборнике: Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве. 2015. С. 81-84.
7. Точное сельское хозяйство (Precision Agriculture). Под общей редакцией Д. Шпаара, А.В. Захаренко, В.П. Якушева. СПб -Пушкин. 2009. 397 с.
8. Янников И. М., Фомин П. М., Габричидзе Т. Г., Захаров А. В. Применение беспилотных летательных аппаратов при разведке труднодоступных и масштабных зон чрезвычайных ситуаций // Вектор науки ТГУ. 2012. № 3(21). С. 49-53.
9. Gealy D. V., McKinley S., Guo M., Miller L., Vougioukas S., Viers J., Carpin S., Goldberg K. Date: A handheld co-robotic device for automated tuning of emitters to enable precision irrigation // Automation Science and Engineering (CASE), 2016 IEEE International Conference on. IEEE. 2016. P. 922-927.
