Использование данных дистанционного зондирования, полученных с БПЛА, для оценки продуктивности биомассы Silphium perfoliatum / Use of remote sensing data obtained from UAVs to assess the biomass productivity of Silphium perfoliatum

Использование данных дистанционного зондирования, полученных с БПЛА, для оценки продуктивности биомассы Silphium perfoliatum / Use of remote sensing data obtained from UAVs to assess the biomass productivity of Silphium perfoliatum

2021

Agromonitoring is one of the most important sources of obtaining up-to-date and timely information about the state of agricultural crops. It is possible to speed up and reduce the cost of its implementation process using remote sensing data (RSD) obtained with the help of unmanned aerial vehicles (UAVs). Possibility of using ultra-high-resolution remote sensing to determine productivity of Silphium perfoliatum biomass has been evaluated using Phantom-4ProV 2.0 UAV. The shooting was carried out in RGB mode, the shooting height was 50 m, the spatial resolution was 2.5 cm. Based on the results of the survey, a height map and orthomosaic were created, which were later used to assess productivity of plants. To obtain the plant height values, the difference between the vegetation cover heights obtained from the surface model raster and the minimum height determined within the raster has been calculated. The actual height of plants measured in the field was compared with the data obtained using the UAV, and after the biomass productivity calculated from the actual and predicted heights was determined. The determination coefficient for equation of paired linear regression between the actual and predicted values of productivity made 0.97, and the value of the average approximation error was 3.3 %. To verify the results obtained, 60 samples of biomass were taken in the field within the study area, with the length of the plants determined using a tape measure, and the sampling sites coordinated using GPS positioning. 13 vegetation indices have been determined using pixel-based calibrated orthomosaic and normalized RGB channels, four of which (ExG, VARI, WI, and EXGR) showed to be suitable for creating a predictive model of multiple linear regression, which allows estimating and predicting the productivity of Silphium perfoliatum biomass during stemming phase with an error not exceeding 2 %. The results of the study can be useful both in development of prediction methods and in the direct prediction of Silphium perfoliatum biomass and other forage crops productivity, in particular Helianthus annuus and Helianthus tuberosus. /Агромониторинг является одним из важнейших источников получения актуальной и оперативной информации о состоянии сельскохозяйственных культур. Ускорить и удешевить процесс его проведения возможно посредством использования данных дистанционного зондирования (ДДЗ), получаемых с помощью беспилотных летательных аппаратов (БЛА). Оценка возможности использования ДЗЗ сверхвысокого разрешения для определенияпродуктивности биомассы Silphium perfoliatum выполнялась с использованием БЛА Phantom-4ProV 2.0. Съемку проводили в режиме RGB, высота съемки – 50 м, пространственное разрешение – 2,5 см. По результатам съемки создавались карта высот и ортомозаика, используемые в дальнейшем для оценки продуктивности растений. Для получения значений высоты растений находили разницу между высотами растительного покрова, полученными из растра модели поверхности, и минимальной высотой, определенной в пределах растра. Фактическую высоту растений, измеренную в полевых условиях, сравнивали с данными, полученными с помощью БЛА, затем определяли продуктивность биомассы, рассчитанную по фактической и прогнозной высотам. Коэффициент детерминации для уравнения парной линейной регрессии между фактическим и прогнозным значениями продуктивности составил 0,97, а величина средней ошибки аппроксимации – 3,3 %. Для верификации полученных результатов в пределах территории исследования в полевых условиях отбирали 60 образцов биомассы, длину растений в которых определяли с помощью рулетки, а места отбора образцов координировали с помощью GPS-позиционирования. По откалиброванной ортомозаике на пиксельной основе по нормализированным RGB-каналам определяли 13 вегетационных индексов, из которых четыре (ExG, VARI, WI и EXGR) оказались пригодными для создания прогнозной модели множественной линейной регрессии, позволяющей осуществлять оценку и прогноз продуктивности биомассы Silphium perfoliatum в фазу стеблевания с ошибкой, не превышающей 2 %. Результаты исследования могут быть полезны как при разработке методики прогнозирования, так и при непосредственном прогнозировании продуктивности биомассы Silphium perfoliatum и других кормовых культур, в частности Helianthus annuus и Helianthus tuberosus.

Show more [+]

Less [-]

Bibliographic information

Volume 2 Issue 3136 ISSN 1817-7204

Note

5 figures, 4 tables, 31 references - Content source: http://irbisplus.belal.by/

Corporate Author

Мыслыва, Т.Н. / Myslyva, T.N.

Шелюто, Б.В. / Sheliuta, B. V.

Надточий, П.П. / Nadtochyj, P.P.

Куцаева, О.А. / Kutsayeva, A.A.