sunflower

Цель. Разработка методических подходов к использованию квадрокоптеров и свободного программного обеспечения для оценки засоренности посевов. Методы. Съемка осуществлялась с помощью коптеров DJI Phantom Vision 2+ и LadyBug в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне с высот от 10 до 60 м. Дешифрирование снимков проводилось по методу контролируемой классификации в программах QGIS и TNTmips. Учет сорняков выполнялся на контрольных участках 1м2 весовым методом с учетом их качественного состава. Результаты. Показано, что для оценки засоренности посевов лучшие результаты позволяет получить использование контролируемой классификации по методу максимального правдоподобия для дешифрирования снимков, получаемых при съемке с высот не более 40 м. На стадии бутонизации около 30% сорняков было закрыто от дистанционного наблюдения листьями подсолнечника, что приводило к автоматической недооценке засоренности посевов. Выводы. Для оценки засоренности посевов можно успешно использовать данные съемки с БПЛА в видимом диапазоне при условии съемки с малых высот (до 40 м) и применения метода контролируемой классификации для дешифрирования снимков. Необходим дополнительный наземный контроль засоренности для оценки доли сорняков, скрытых от дистанционного наблюдения листьями культурных растений.

Цель. Оценка возможности использования квадрокоптеров для оценки засоренности посевов под-солнечника. Методы. Аэросъемка с помощью беспилотных летательных аппаратов, объектно-ориентированный анализ изображения. Результаты. Приведены результаты оценки засоренности посевов подсолнечника по результатам дешифрирования снимков, сделанных с помощью БПЛА в видимом диапазоне. Показано, что наилучшие результаты дешифрирования снимков получены при использовании контролируемой классификации по методу максимальной правдоподобности. Выводы. Для улучшения распознавания сорняков и отделения их изображения от изображений культурных растений целесообразно использовать объектно-ориентированный анализ.