TY - JOUR

T1 - Выделение однородных зон сельскохозяйственного поля для закладки опытов с помощью беспилотного летательного аппарата

AU - Буре, В.М.

AU - Митрофанов, Е.П.

AU - Митрофанова, О.А.

AU - Петрушин, А.Ф.

N1 - Буре В. М., Митрофанов Е. П., Митрофанова О. А., Петрушин А. Ф. Выделение однородных зон сельскохозяйственного поля для закладки опытов с помощью беспилотного летательного аппарата // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2018. Т. 14. Вып. 2. С. 145–150. https://doi.org/10.21638/11702/spbu10.2018.206

PY - 2018

Y1 - 2018

N2 - К важным этапам исследований, направленных на решение задач точного земледелия, относится закладка полевых опытов. Необходимым условием проведения таких опытов является обеспечение однородности выбранного земельного участка. Большинство существующих методик выделения однородных зон для проведения опытов основано на дорогостоящем и трудозатратном отборе и анализе проб почвы. Альтернативным и перспективным подходом представляется использование беспилотного летательного аппарата. В работе достаточно подробно представлены все этапы выбора однородного земельного участка с помощью аэрофотосъемки. Объектом было выбрано поле с многолетним посевом «козлятника» на базе Меньковского филиала Агрофизического института (Ленинградская область). Аэрофотосъемка осуществлялась в 2015–2017 гг. благодаря беспилотному летательному аппарату «Геоскан 401». Полученные данные обрабатывались с помощью специализированного программного обеспечения: сшивка и выравнивание производились в программе Agisoft PhotoScan, тематическая обработка и выделение однородных участков поля — в программах QGis и Saga Gis. Для оценки состояния растительности был применен вегетационный индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Для кластеризации однородных участков поля по параметрам NDVI использовался алгоритм ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm). В работе представлены результаты кластеризации снимков одного и того же поля в разные временные периоды. Были построены пересечения этих аэрофотоснимков, выделены четыре кластера, которые являются пересечением соответствующих однородных зон за рассмотренные временные периоды. Установлено, что закладку опытов целесообразно проводить на данных участках, так как присутствующая там однородность представляется более устойчивой в динамике.

AB - К важным этапам исследований, направленных на решение задач точного земледелия, относится закладка полевых опытов. Необходимым условием проведения таких опытов является обеспечение однородности выбранного земельного участка. Большинство существующих методик выделения однородных зон для проведения опытов основано на дорогостоящем и трудозатратном отборе и анализе проб почвы. Альтернативным и перспективным подходом представляется использование беспилотного летательного аппарата. В работе достаточно подробно представлены все этапы выбора однородного земельного участка с помощью аэрофотосъемки. Объектом было выбрано поле с многолетним посевом «козлятника» на базе Меньковского филиала Агрофизического института (Ленинградская область). Аэрофотосъемка осуществлялась в 2015–2017 гг. благодаря беспилотному летательному аппарату «Геоскан 401». Полученные данные обрабатывались с помощью специализированного программного обеспечения: сшивка и выравнивание производились в программе Agisoft PhotoScan, тематическая обработка и выделение однородных участков поля — в программах QGis и Saga Gis. Для оценки состояния растительности был применен вегетационный индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Для кластеризации однородных участков поля по параметрам NDVI использовался алгоритм ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm). В работе представлены результаты кластеризации снимков одного и того же поля в разные временные периоды. Были построены пересечения этих аэрофотоснимков, выделены четыре кластера, которые являются пересечением соответствующих однородных зон за рассмотренные временные периоды. Установлено, что закладку опытов целесообразно проводить на данных участках, так как присутствующая там однородность представляется более устойчивой в динамике.

KW - Aerial photography

KW - Clustering

KW - ISODATA algorithm

KW - Precision agriculture

KW - аэрофотосъемка

KW - точное земледелие

KW - кластеризация

KW - алгоритм ISODATA

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85050243273&partnerID=8YFLogxK

U2 - 10.21638/11701/SPBU10.2018.206

DO - 10.21638/11701/SPBU10.2018.206

M3 - статья

AN - SCOPUS:85050243273

VL - 14

SP - 145

EP - 150

JO - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ

JF - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ

SN - 1811-9905

IS - 2

ER -