UAV는 다양한 원격 감지 센서를 탑재할 수 있어 다차원, 고정밀 농지 정보를 획득하고 다양한 유형의 농지 정보에 대한 동적 모니터링을 실현할 수 있습니다. 이러한 정보에는 주로 작물 공간 분포 정보(농지 위치화, 작물 종 식별, 면적 추정 및 변화 동적 모니터링, 현장 인프라 추출), 작물 성장 정보(작물 표현형 매개변수, 영양 지표, 수확량) 및 작물 성장 스트레스 요인(밭 수분)이 포함됩니다. , 해충 및 질병) 역학.
농지공간정보
농지의 공간적 위치정보에는 육안식별이나 기계인식을 통해 얻은 밭의 지리적 좌표와 작물분류 등이 포함된다. 지리좌표를 통해 논경계를 확인할 수 있고, 식재면적도 추정할 수 있다. 지형도를 지역계획 및 면적산정의 기본지도로 수치화하는 전통적인 방식은 시의성이 부족하고, 경계위치와 실제 상황의 차이가 크고 직관력이 부족하여 정밀농업 실시에 도움이 되지 않는다. UAV 원격 감지는 농지의 포괄적인 공간 위치 정보를 실시간으로 얻을 수 있으며 이는 기존 방법과 비교할 수 없는 장점을 가지고 있습니다. 고화질 디지털 카메라의 항공영상은 농지의 기본 공간정보 식별 및 판단을 구현할 수 있으며, 공간 구성 기술의 개발로 농지 위치정보 연구의 정밀도와 깊이가 향상되고, 표고정보 도입과 함께 공간 해상도가 향상됩니다. , 농지의 공간정보에 대한 보다 정밀한 모니터링을 실현합니다.
작물 성장 정보
작물 성장은 표현형 매개변수, 영양 지표 및 수확량에 대한 정보로 특징지어질 수 있습니다. 표현형 매개변수에는 식생 피복, 잎 면적 지수, 바이오매스, 식물 높이 등이 포함됩니다. 이러한 매개변수는 상호 연관되어 있으며 총체적으로 작물 성장의 특징을 나타냅니다. 이러한 매개변수는 상호 연관되어 있으며 총체적으로 작물 성장을 특성화하며 최종 수확량과 직접적으로 관련됩니다. 그들은 농장 정보 모니터링 연구에서 지배적이며 더 많은 연구가 수행되었습니다.
1) 자르기 표현형 매개변수
잎 면적 지수(LAI)는 단위 표면적당 한쪽 녹색 잎 면적의 합으로, 작물의 빛 에너지 흡수 및 활용을 더 잘 특성화할 수 있으며 작물의 물질 축적 및 최종 수확량과 밀접한 관련이 있습니다. 잎 면적 지수는 현재 UAV 원격 감지로 모니터링하는 주요 작물 성장 매개 변수 중 하나입니다. 다중 스펙트럼 데이터를 사용하여 식생 지수(비율 식생 지수, 정규 식생 지수, 토양 개질 식생 지수, 차이 식생 지수 등)를 계산하고 지상 실측 데이터를 사용하여 회귀 모델을 설정하는 것은 표현형 매개변수를 역전시키는 보다 성숙한 방법입니다.
작물의 성장 후기 단계의 지상 바이오매스는 수확량 및 품질과 밀접한 관련이 있습니다. 현재 농업 분야에서 UAV 원격 감지를 통한 바이오매스 추정은 여전히 대부분 다중 스펙트럼 데이터를 사용하고 스펙트럼 매개변수를 추출하며 모델링을 위한 식생 지수를 계산합니다. 공간 구성 기술은 바이오매스 추정에 특정 이점을 가지고 있습니다.
2) 작물 영양지표
작물 영양 상태에 대한 전통적인 모니터링에는 영양소 또는 지표(엽록소, 질소 등)의 함량을 진단하기 위해 현장 샘플링과 실내 화학 분석이 필요하지만, UAV 원격 감지는 다양한 물질이 특정 스펙트럼 반사-흡수 특성을 가지고 있다는 사실을 기반으로 합니다. 진단. 엽록소는 가시광선 대역에 두 개의 강한 흡수 영역, 즉 640-663 nm의 빨간색 부분과 430-460 nm의 청자색 부분이 있고 550 nm에서는 흡수가 약하다는 사실을 기반으로 모니터링됩니다. 작물이 결핍되면 잎의 색과 질감 특성이 변화하는데, 다양한 결핍 및 관련 특성에 해당하는 색상과 질감의 통계적 특성을 발견하는 것이 영양 모니터링의 핵심입니다. 생장변수 모니터링과 유사하게 특성밴드, 식생지수, 예측모델의 선정이 여전히 연구의 주요 내용이다.
3) 작물 수확량
수확량 증대는 농업 활동의 주요 목표이며, 수확량의 정확한 추정은 농업 생산 및 경영 의사 결정 부서 모두에게 중요합니다. 수많은 연구자들은 다요인 분석을 통해 예측 정확도가 더 높은 수율 추정 모델을 구축하려고 노력해 왔습니다.
농업용 수분
농지의 수분은 종종 열적외선 방법으로 모니터링됩니다. 식생피복이 높은 지역에서는 잎의 기공이 닫히면 증산으로 인한 수분손실이 감소하여 지표면의 잠열유속이 감소하고 현열유속이 증가하여 수관온도가 상승하게 된다. 식물 캐노피의 온도로 간주됩니다. 물 스트레스 지수의 작물 에너지 균형을 반영하면 작물 수분 함량과 캐노피 온도 사이의 관계를 정량화할 수 있으므로 열적외선 센서로 얻은 캐노피 온도는 농지의 수분 상태를 반영할 수 있습니다. 좁은 지역의 나지 또는 식생 덮개는 지하 온도에 따라 토양 수분을 간접적으로 반전시키는 데 사용할 수 있습니다. 이는 물의 비열이 크고 열 온도의 변화가 느리기 때문에 원리입니다. 낮 동안 지하 표면 온도의 공간적 분포는 토양 수분 분포에 간접적으로 반영될 수 있습니다. 따라서 주간 지하온도의 공간적 분포는 토양수분의 분포를 간접적으로 반영할 수 있다. 캐노피 온도 모니터링에서 나지 토양은 중요한 간섭 요소입니다. 일부 연구자들은 나지온도와 작물 지표피복 사이의 관계를 연구하고, 나지에서 발생하는 캐노피 온도 측정값과 실제값 사이의 차이를 명확히 하고, 수정된 결과를 농경지 수분 모니터링에 활용하여 모니터링의 정확도를 향상시켰습니다. 결과. 실제 농지 생산 관리에서는 현장 수분 누출도 관심의 초점이며 적외선 이미저를 사용하여 관개 수로 수분 누출을 모니터링하는 연구가 있었으며 정확도는 93%에 달할 수 있습니다.
해충 및 질병
식물 해충 및 질병에 대한 근적외선 스펙트럼 반사 모니터링의 사용: 스폰지 조직 및 울타리 조직 제어에 의한 반사 근적외선 영역의 잎, 건강한 식물, 수분으로 가득 찬 이 두 조직 틈 및 팽창 , 다양한 방사선의 우수한 반사체입니다. 식물이 손상되면 잎이 손상되고 조직이 시들고 수분이 감소하며 적외선 반사가 손실될 때까지 감소됩니다.
온도에 대한 열적외선 모니터링은 작물 해충 및 질병의 중요한 지표이기도 합니다. 건강한 상태의 식물은 주로 잎 기공 개폐 조절을 통해 증산 조절을 통해 자체 온도의 안정성을 유지합니다. 질병의 경우 병리학적 변화가 발생하고, 식물에 있는 병원체의 병원체-숙주 상호 작용, 특히 증산 관련 영향에 따라 감염 부분의 온도 상승 및 하강이 결정됩니다. 일반적으로 식물 감지는 기공 개방의 규제 완화로 이어지므로 건강한 지역보다 질병이 있는 지역에서 증산량이 더 높습니다. 활발한 증산으로 인해 잎 표면에 괴사 반점이 나타날 때까지 감염된 부위의 온도가 감소하고 정상 잎보다 잎 표면의 온도 차이가 더 커집니다. 괴사된 부위의 세포는 완전히 죽어서 그 부분의 증산작용이 완전히 상실되어 온도가 상승하기 시작하지만, 잎의 나머지 부분도 감염되기 시작하기 때문에 잎 표면의 온도차는 항상 잎 표면의 온도차보다 크다. 건강한 식물.
기타 정보
농지 정보 모니터링 분야에서 UAV 원격 감지 데이터는 더 넓은 범위의 응용 분야를 가지고 있습니다. 예를 들어, 다양한 질감 특징을 이용하여 옥수수의 떨어진 부위를 추출하고, NDVI 지수를 이용하여 면화 성숙 단계에서 잎의 성숙도를 반영하고, 아브시스산 살포를 효과적으로 안내할 수 있는 아브시스산 도포 처방 맵을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 면에 살충제를 과도하게 뿌리는 것을 방지하는 등의 작업을 수행합니다. 농지 모니터링 및 관리의 요구에 따라 UAV 원격 감지 데이터의 정보를 지속적으로 탐색하고 응용 분야를 확장하는 것은 정보화되고 디지털화된 농업의 미래 발전을 위한 불가피한 추세입니다.
게시 시간: 2024년 12월 24일