Оцінити стан посівів звичайною фотозйомкою

crop_assessment

Сільське господарство – це одна з найперспективніших галузей використання безпілотних літальних апаратів. Потенційно матеріали зйомки сільськогосподарських полів з безпілотників можуть бути основою для найрізноманітніших оцінок стану посівів. Від обрахунку площ пошкоджених посівів (шкідниками, хворобами, фізичними факторами тощо) до оцінки забур’яненості, захворюваності та прогнозування врожаїв.

Як правило, для оцінки стану посівів використовують матеріали зйомки  у ближньому інфрачервоному діапазоні, за якими обраховують так званий нормалізований вегетаційний індекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Індекс розраховується як різниця значень відображення у ближній інфрачервоній і червоній областях спектру, поділена на їх суму. У результаті значення NDVI змінюються в діапазоні від -1 до 1. Для зеленої рослинності відображення в червоній області завжди менше, ніж у ближній інфрачервоній, за рахунок поглинання світла хлорофілом, тому значення NDVI для рослинності не можуть бути меншими 0. NDVI характеризує також щільність рослинності, дозволяє оцінити схожість і ріст рослин, продуктивність угідь. Інколи використовують інші розрахункові індекси, яких розроблено чимало, але NDVI традиційно найпопулярніший.

Зйомка у ближньому інфрачервоному діапазоні проводиться спеціальною NIR-модифікованою камерою, що, звісно, дещо збільшує вартість зйомки порівняно із використанням звичайної фотоапаратури. До того ж, не завжди є можливість проведення мультиспектральної зйомки – технічна або фінансова. Не секрет, що висока вартість послуг – це одна з суттєвих перешкод на шляху активного впровадження дистанційного моніторингу сільгоспугідь у практику сільськогосподарського виробництва. Тому дуже привабливою є оцінка стану посівів за матеріалами звичайної фотозйомки.

В межах одного поля, де вирощується одна культура, та, як правило, однорідний ґрунтовий покрив, візуальна неоднорідність кольору знімків може обумовлюватись наступним:

crops-density

густиною рослин та, відповідно, різним внеском у формування результуючого зображення відображень сільськогосподарських рослин, бур’янів та ґрунту;

crops-weeds

різним ступенем забур’яненості та видовим складом бур’янів, що також тісно пов’язане із густиною культурних  рослин;
crop-growth

різницею у розвиненості рослин – їх висоті, товщині стебла, стадії розвитку;
crop-disease

проявами захворювань, вад розвитку рослин та нестачі окремих елементів живлення, що відбиваються у зміні кольору листової поверхні.

Як правило, усі  ці фактори впливають на сумарну біомасу рослин, тобто масу живих рослин на одиницю площі. Отже, біомаса, фактично, є інтегральною характеристикою стану посівів.

Нами в травні-червні 2015 року проводилась перевірка можливості використання фотозйомки за допомогою БПЛА для оцінки стану озимої пшениці. Для цього наприкінці травня була проведена зйомка з БПЛА сільськогосподарських угідь Липковатівського аграрного коледжу. Після чого на одному з полів, зайнятих озимою пшеницею, провели підпольотні дослідження у трьох найбільш контрастних за кольором точках (рис.1).

sample_points

Рисунок 1. Фотознімок поля озимої пшениці, зроблений за допомогою БПЛА. 1 – точки відбору зразків, точки 4-7 – точки відбору зразків ґрунту

Аналіз топокарти показав, що обрані точки мають і дещо різні орографічні характеристики – положення відносно вододілу, ухил та експозицію.

Точка 1 – характеризує ділянку з найбільш насиченим, темно-зеленим кольором, розташована на пологому схилі північно-східної експозиції.

Точка 2 – ділянка менш насиченого та більш неоднорідного зеленого, з вкрапленнями бурувато-палевого кольору. Вододіл.

Точка 3 – найбільш неоднорідна за кольором, плямиста частина знімка з чітко помітним чергуванням зелених та бурувато-палевих плям, що, ймовірно, пов’язані із значним розрідженням рослинності та впливом ґрунту на формування відбитого сигналу. Розташована на схилі південно-західної експозиції.

Польові дослідження включали в себе визначення вологості ґрунту, вимірювання висоти рослин пшениці, їх густини (кількості штук на метр квадратний), з наступним зрізанням пробних снопів. В пробних снопах ми підрахували кількість рослин, їх середню висоту та масу. На основі цих даних розрахували  біомасу рослин пшениці на метр квадратний.

З’ясувалось, що рослини озимої пшениці в досліджених точках помітно відрізнялись між собою за висотою, густиною та розвиненістю (рис. 2).

crop-characteristics
Рисунок 2. Характеристики посівів озимої пшениці в контрастних точках знімка

Найбільш суттєвою була різниця за вистою та середньою масою рослин. Густота рослин пшениці в точці 2 виявилась навіть меншою, ніж в точці 3, але рослини були краще розвинені – мали більшу висоту, товщину стебла, величину колоса (рис. 3 та 4).

crop_samples1
Рисунок 3.  Пробний сноп озимої пшениці відібраний в точці 1 (1а – найменування одного з повторень відбору).
Максимальна висота рослин – 104 см, середня – 95 см.
crop_samples2
Рисунок 4. Озима пшениця, зрізана в точці 3.
Максимальна висота рослин – 88 см, середня 77 см.

На рисунках 2 та 3, де наведено фотографію рослин відібраних в точках 1 та 3, наочно помітна різниця між рослинами озимої пшениці залежно від розташовування точки їх відбору на полі. Виявлена нами відмінність у висоті та густині озимої пшениці пов’язана, в першу чергу, з неоднорідністю умов зволоження в межах поля, що підтверджено даними визначення вологості грунту.

Оскільки звичайний цифровий фотознімок не містить інформації про відображення поверхні у конкретних діапазонах електромагнітних хвиль, його кількісний аналіз може проводитись  шляхом розкладання кольору на три кількісні складові – інтенсивність червоного, зеленого та синього каналів (RGB), яскравість яких  виражається в умовних одиницях від 0 до 255. Ці кількісні значення можуть бути отримані в будь-якій програмі обробки цифрових зображень.

Пошук залежностей між яскравістю цифрового знімка та біомасою за окремими кольоровими каналами показав, що для визначення біомаси рослин доцільно використовувати зелений кольоровий діапазон, яскравість якого має тісний зворотний зв’язок із біомасою, тобто чим зелений колір темніший, тим біомаса більша.

В той же час червоний діапазон більш показовий для оцінки щільності рослинного покриву  (кореляція кількості рослин на квадратний метр з яскравістю у червоному діапазоні була дуже тісною  (r=-0,99)), що обумовлено різним ступнем впливу відображення ґрунту за різної щільності рослинності на формування загального зображення.

Отже  навіть звичайна фотозйомка дозволяє кількісно охарактеризувати біомасу та густоту рослин  за яскравістю знімка. Для визначення біомаси найбільш показовою є зелена, а густоти рослин – червона складова сигналу, що формує «колір» цифрового знімку.