UAV dapat membawa berbagai sensor penginderaan jauh, yang dapat memperoleh informasi lahan pertanian multi-dimensi, presisi tinggi dan mewujudkan pemantauan dinamis berbagai jenis informasi lahan pertanian. Informasi tersebut terutama mencakup informasi distribusi spasial tanaman (lokalisasi lahan pertanian, identifikasi spesies tanaman, estimasi area dan perubahan pemantauan dinamis, ekstraksi infrastruktur lapangan), informasi pertumbuhan tanaman (parameter fenotipik tanaman, indikator nutrisi, hasil), dan faktor tekanan pertumbuhan tanaman (kelembaban lapangan, hama dan penyakit) dinamik.
Informasi Spasial Lahan Tanah
Informasi lokasi spasial lahan pertanian mencakup koordinat geografis bidang dan klasifikasi tanaman yang diperoleh melalui diskriminasi visual atau pengenalan mesin. Batas -batas lapangan dapat diidentifikasi dengan koordinat geografis, dan area penanaman juga dapat diperkirakan. Metode tradisional untuk mendigitalkan peta topografi sebagai peta dasar untuk perencanaan regional dan estimasi area memiliki ketepatan waktu yang buruk, dan perbedaan antara lokasi batas dan situasi aktual sangat besar dan kurang intuisi, yang tidak kondusif untuk implementasi pertanian presisi. Sensing jarak jauh UAV dapat memperoleh informasi lokasi spasial yang komprehensif dari lahan pertanian secara real time, yang memiliki keunggulan metode tradisional yang tak tertandingi. Gambar udara dari kamera digital definisi tinggi dapat mewujudkan identifikasi dan penentuan informasi spasial dasar lahan pertanian, dan pengembangan teknologi konfigurasi spasial meningkatkan ketepatan dan kedalaman penelitian tentang informasi lokasi lahan pertanian, dan meningkatkan resolusi spasial sambil memperkenalkan informasi ketinggian, yang mewujudkan pemantauan informasi spasial yang lebih baik.
Informasi pertumbuhan tanaman
Pertumbuhan tanaman dapat ditandai dengan informasi tentang parameter fenotipik, indikator gizi, dan hasil. Parameter fenotipik termasuk tutupan vegetasi, indeks area daun, biomassa, tinggi tanaman, dll. Parameter ini saling terkait dan secara kolektif mengkarakterisasi pertumbuhan tanaman. Parameter ini saling terkait dan secara kolektif mengkarakterisasi pertumbuhan tanaman dan secara langsung terkait dengan hasil akhir. Mereka dominan dalam penelitian pemantauan informasi pertanian dan lebih banyak penelitian telah dilakukan.
1) Parameter fenotipe tanaman
Indeks Area Daun (LAI) adalah jumlah luas daun hijau satu sisi per satuan luas permukaan, yang dapat dengan lebih mengkarakterisasi penyerapan tanaman dan pemanfaatan energi cahaya, dan terkait erat dengan akumulasi material tanaman dan hasil akhir. Indeks Area Daun adalah salah satu parameter pertumbuhan tanaman utama yang saat ini dipantau oleh penginderaan jarak jauh UAV. Menghitung indeks vegetasi (indeks vegetasi rasio, indeks vegetasi yang dinormalisasi, indeks vegetasi pengkondisian tanah, indeks vegetasi perbedaan, dll.) Dengan data multispektral dan membangun model regresi dengan data kebenaran tanah adalah metode yang lebih matang untuk membalikkan parameter fenotipik.
Biomassa di atas tanah pada tahap pertumbuhan tanaman terkait erat dengan hasil dan kualitas. Saat ini, estimasi biomassa oleh penginderaan jarak jauh UAV di pertanian sebagian besar masih menggunakan data multispektral, mengekstrak parameter spektral, dan menghitung indeks vegetasi untuk pemodelan; Teknologi konfigurasi spasial memiliki keunggulan tertentu dalam estimasi biomassa.
2) Indikator nutrisi tanaman
Pemantauan tradisional status nutrisi tanaman membutuhkan pengambilan sampel lapangan dan analisis kimia dalam ruangan untuk mendiagnosis kandungan nutrisi atau indikator (klorofil, nitrogen, dll.), Sementara penginderaan jarak jauh UAV didasarkan pada fakta bahwa zat yang berbeda memiliki karakteristik penyerapan reflektansi spektral spesifik untuk diagnosis. Klorofil dipantau berdasarkan fakta bahwa ia memiliki dua daerah penyerapan yang kuat di pita cahaya yang terlihat, yaitu bagian merah dari 640-663 nm dan bagian violet biru dari 430-460 nm, sedangkan penyerapan lemah pada 550 nm. Warna daun dan karakteristik tekstur berubah ketika tanaman kurang, dan menemukan karakteristik statistik warna dan tekstur yang sesuai dengan defisiensi yang berbeda dan sifat terkait adalah kunci pemantauan nutrisi. Mirip dengan pemantauan parameter pertumbuhan, pemilihan pita karakteristik, indeks vegetasi dan model prediksi masih merupakan kandungan utama dari penelitian ini.
3) hasil panen
Meningkatkan hasil panen adalah tujuan utama kegiatan pertanian, dan estimasi hasil yang akurat penting untuk departemen produksi pertanian dan pengambilan keputusan manajemen. Banyak peneliti telah mencoba untuk membangun model estimasi hasil dengan akurasi prediksi yang lebih tinggi melalui analisis multifaktor.
Kelembaban pertanian
Kelembaban lahan pertanian sering dipantau dengan metode inframerah termal. Di daerah dengan penutup vegetasi yang tinggi, penutupan stomata daun mengurangi kehilangan air karena transpirasi, yang mengurangi fluks panas laten di permukaan dan meningkatkan fluks panas yang masuk akal di permukaan, yang pada gilirannya menyebabkan peningkatan suhu kanopi, yang dianggap sebagai suhu kanopi tanaman. Karena mencerminkan keseimbangan energi tanaman dari indeks tegangan air dapat mengukur hubungan antara kadar air tanaman dan suhu kanopi, sehingga suhu kanopi yang diperoleh dengan sensor inframerah termal dapat mencerminkan status kelembaban lahan pertanian; Penutupan tanah atau vegetasi telanjang di daerah kecil, dapat digunakan untuk secara tidak langsung membalikkan kelembaban tanah dengan suhu di bawah permukaan, yang merupakan prinsip bahwa: panas spesifik air besar, suhu panasnya lambat untuk berubah, sehingga distribusi spasial dari suhu di bawah permukaan pada hari itu dapat secara tidak langsung dipantulkan dalam distribusi tanah. Oleh karena itu, distribusi spasial suhu bawah permukaan siang hari secara tidak langsung dapat mencerminkan distribusi kelembaban tanah. Dalam pemantauan suhu kanopi, tanah telanjang adalah faktor gangguan yang penting. Beberapa peneliti telah mempelajari hubungan antara suhu tanah telanjang dan penutup tanah tanaman, mengklarifikasi kesenjangan antara pengukuran suhu kanopi yang disebabkan oleh tanah telanjang dan nilai sebenarnya, dan menggunakan hasil yang dikoreksi dalam pemantauan kelembaban lahan pertanian untuk meningkatkan keakuratan hasil pemantauan. Dalam manajemen produksi lahan pertanian yang sebenarnya, kebocoran kelembaban lapangan juga merupakan fokus perhatian, ada penelitian menggunakan pencitraan inframerah untuk memantau kebocoran saluran kelembaban saluran irigasi, akurasi dapat mencapai 93%.
Hama dan penyakit
Penggunaan pemantauan reflektansi spektral inframerah-dekat dari hama dan penyakit tanaman, berdasarkan: daun di daerah inframerah-dekat refleksi oleh jaringan spons dan kontrol jaringan pagar, tanaman sehat, kedua celah jaringan yang diisi dengan kelembaban dan ekspansi, adalah reflektor yang baik dari berbagai radiasi; Ketika tanaman rusak, daun rusak, jaringan layu, air berkurang, refleksi inframerah berkurang sampai hilang.
Pemantauan suhu inframerah termal juga merupakan indikator penting hama dan penyakit tanaman. Tanaman dalam kondisi sehat, terutama melalui kontrol pembukaan stomata daun dan penutupan regulasi transpirasi, untuk menjaga stabilitas suhu mereka sendiri; Dalam kasus penyakit, perubahan patologis akan terjadi, interaksi patogen - inang dalam patogen pada tanaman, terutama pada aspek -aspek terkait transpirasi dari dampak akan menentukan bagian yang terinfestasi dari kenaikan dan jatuh suhu. Secara umum, penginderaan tanaman menyebabkan deregulasi pembukaan stomata, dan dengan demikian transpirasi lebih tinggi di daerah yang sakit daripada di daerah yang sehat. Transpirasi yang kuat menyebabkan penurunan suhu area yang terinfeksi dan perbedaan suhu yang lebih tinggi pada permukaan daun daripada pada daun normal sampai bintik -bintik nekrotik muncul pada permukaan daun. Sel -sel di daerah nekrotik benar -benar mati, transpirasi di bagian itu benar -benar hilang, dan suhu mulai naik, tetapi karena sisa daun mulai terinfeksi, perbedaan suhu pada permukaan daun selalu lebih tinggi daripada tanaman yang sehat.
Informasi lainnya
Di bidang pemantauan informasi lahan pertanian, data penginderaan jarak jauh UAV memiliki rentang aplikasi yang lebih luas. Misalnya, dapat digunakan untuk mengekstraksi area jagung yang jatuh menggunakan beberapa fitur tekstur, mencerminkan tingkat kematangan daun selama tahap kematangan kapas menggunakan indeks NDVI, dan menghasilkan peta resep aplikasi asam absisat yang dapat secara efektif memandu penyemprotan asam absisat pada kapas untuk menghindari aplikasi pestisida yang berlebihan, dan sebagainya. Menurut kebutuhan pemantauan dan manajemen lahan pertanian, ini merupakan tren yang tak terhindarkan untuk pengembangan pertanian yang informatisasi dan digital di masa depan untuk terus mengeksplorasi informasi data penginderaan jarak jauh UAV dan memperluas bidang aplikasinya.
Waktu posting: Des-24-2024