бур’яни

Методичні основи використання БПЛА для контроля забур’яненості посівів

Мета. Опрацювання методичних підходів до використання квадрокоптерів та вільного програмного забезпечення для оцінки забур’яненості посівів. Методи. Зйомка здійснювалась за допомогою коптерів DJI Phantom Vision 2+ та LadyBug у видимому та ближньому інфрачервоному діапазонах з висот від 10 до 60 м. Дешифрування знімків проводилось за методом контрольованої класифікації в програмах QGIS та TNTmips. Облік бур’янів виконувався на контрольних ділянках 1м2 ваговим методом з урахуванням якісного їх складу. Результати. Показано, що найкращі результати розпізнавання бур’янів при дешифруванні знімків дозволяє отримати використання контрольованої класифікації за методом максимальної правдоподібності за умов проведення зйомки з висот до 40 м. На стадії бутонізації соняшника близько 30% бур’янів закрито від дистанційного спостереження листям соняшника, що призводило до автоматичної недооцінки забур’яненості. Висновки. Для оцінки забур’яненості посівів можна використовувати дані зйомки з БПЛА у видимому діапазоні електромагнітних хвиль за умов зйомки з малих висот (до 40 м) та застосування методу контрольованої класифікації при дешифруванні знімків. Необхідно додаткова застосовувати наземний контроль забур’яненості для оцінки частки «прихованих» від дистанційного спостереження бур’янів.

Оцінка забур’яненості посівів соняшника за допомогою безпілотних літальних апаратів

Ціль. Оцінка можливості використання квадрокоптерів для оцінки забур’яненості посівів соняшника. Методи. Аерозйомка за допомогою безпілотних літальних апаратів, об’єктно-орієнтований аналіз зображення. Результати. Наведені результати оцінки забур’яненості посівів соняшнику за результатами дешифрування знімків, зроблених за допомогою БПЛА у видимому діапазоні. Показано, що найкращі результати дешифрування знімків отримані при використанні контрольованої класифікації за методом максимальної правдоподібності. Висновки. Для покращення розпізнавання бур’янів та відокремлення їх зображення від зображень культурних рослин доцільно використовувати об’єктно-орієнтований аналіз.
Ukr_flag