Технологія опрацювання матеріалів аерознімання з БПЛА для потреб точного землеробства - Шеремета, Максим Сергійович; Sheremeta, Maksym Serhiiovych (Національний університет "Львівська політехніка", 2024)
У бакалаврській кваліфікаційній роботі розглянуто технології отримання та аналізу даних аерознімання полів з БПЛА. Такі технології надають виробникам можливість отримати точні карти полів, характеристики ґрунту, оперативно оцінити фактори, що впливають на врожайність і якість сільськогосподарських культур, включаючи стан води в посівах і поживний стрес, конкуренцію з боку бур’янів, комах і патогенів тощо (Попазова, 2018; Doring & Luick, 2024). Таким чином, інтеграція технологій БПЛА як компоненти точного землеробства дозволяє виробникам визначати та локалізувати проблемні зони на своїх полях в наближеному до реального часі та вживати коригувальних заходів (Gano & all,2024; Hu & all, 2021). Технології аерознімання з БПЛА пропонують неконтактний і об’єктивний спосіб отримання фенотипових вимірювань, таких як оцінка висоти рослин, оцінка біомаси, стійкість до абіотичного та біотичного стресу. Це може значно прискорити збір польових даних за агрономічними ознаками (Doring & Luick, 2024; Kim & all, 2019). Сучасне програмне забезпечення дозволяє створювати не тільки карти полів, а й готові до використання карти-приписи (або карти-завдання) змінної норми та точкового обприскування для дронів, тракторів і польових обприскувачів. Тому всебічне дослідження таких методик опрацювання аерознімків є актуальним завданням. Метою бакалаврської кваліфікаційної роботи є дослідження методики опрацювання матеріалів аерознімання з БПЛА полів просапних культур, побудувати на основі карти вегетаційного індексу VARI карту приписів для диференційного внесення в грунт хімічних препаратів захисту рослин і гербіцидів. Об’єктом дослідження є методика і технологія опрацювання цифрових аерознімків для створення карт вегетаційних індексів та карт приписів із змінною нормою для диференційного внесення хімічних речовин в грунт. Предметом дослідження – побудова карт вегетаційних індексів та карт приписів за матеріалами аерознімання з БПЛА полів господарства ТоВ «Липівка-Агро» у Тульчинському районі Вінницької області. Результати експериментальних досліджень. У бакалаврській дипломній роботі застосовано програмне середовище Pix4Dfields, яке поєднує локальні та хмарні інформаційні технології. Pix4Dfields має важливу перевагу перед іншими програмами у швидкості виконання, що критично важливо для обробки в польових умовах. Крім фотограмметричних процесів створення цифрової моделі рельєфу і ортофотопланів в програмі реалізовано створення карт вегетаційних індексів та карт-завдань (карт призначення) для сільськогосподарської техніки. Ці продукти нами отримано за матеріалами аерознімання поля, яке є частиною земельного банку господарства ТоВ «Липівка-Агро» у Вінницькій області з просапними овочевими культурами, отриманий 14 серпня 2023 року. У цьому наборі даних міститься 87 RGB -зображень отриманих з дрона Mavic 3 Multispectral. Порівняння завдань, сформованих для досліджуваного поля показує, що зменшення розміру комірки в карті завдань з 3м до 1 м та розділення в останньому випадку комірок що підлягають обробітку на 3 категорії за рівнем засмічення бур’янами приводить до суттєвого зменшення розходу хімічних речовин у 2,4 рази. Проте застосування БПЛА-оприскувачів є більш дорогою технологією обробітку порівняно з застосуванням наземної техніки.

The bachelor's qualification work examines the technologies for obtaining and analyzing aerial field data from UAVs. Such technologies provide producers with the opportunity to obtain accurate field maps, soil characteristics, and promptly assess factors affecting crop yield and quality, including crop water status and nutrient stress, competition from weeds, insects, and pathogens, etc (Попазова, 2018; Doring & Luick, 2024). Thus, the integration of UAV technologies as components of precision agriculture allows producers to identify and localize problem areas in their fields in close to real time and take corrective measures (Gano & all,2024; Hu & all, 2021). Aerial UAV technologies offer a non-contact and objective way to obtain phenotypic measurements, such as plant height assessment, biomass assessment, and resistance to abiotic and biotic stress. This can significantly accelerate the collection of field data for agronomic traits (Doring & Luick, 2024; Kim & all, 2019). Modern software allows you to create not only field maps, but also ready-to-use prescription maps (or task maps) for variable rate and spot spraying for drones, tractors, and field sprayers. Therefore, a comprehensive study of such methods of processing aerial images is a relevant task. The purpose of the thesis is to study the methodology for processing aerial photography materials from UAVs of row crop fields, to build a prescription map for differential application of plant protection chemicals and herbicides to the soil based on the VARI vegetation index map. The object of the study is the methodology and technology for processing digital aerial photographs to create vegetation index maps and prescription maps with a variable rate for differential application of chemicals on the field. The subject of the study is the construction of vegetation index maps and prescription maps based on aerial photography materials from UAVs of the fields of the farm of LLC "Lypivka-Agro" in the Tulchyn district of Vinnytsia region. Results of experimental studies. The bachelor's thesis uses the Pix4Dfields software environment, which combines local and cloud information technologies. Pix4Dfields has an important advantage over other programs in execution speed, which is critically important for processing in field conditions. In addition to the photogrammetric processes of creating a digital relief model and orthophotomaps, the program implements the creation of vegetation index maps and task maps (destination maps) for agricultural machinery. We obtained these products from aerial photography of a field that is part of the land bank of the Lipivka-Agro LLC in Vinnytsia region with row vegetable crops, obtained on August 14, 2023. This dataset contains 87 RGB images obtained from the Mavic 3 Multispectral drone. A comparison of the tasks generated for the studied field shows that reducing the cell size in the task map from 3 m to 1 m and dividing the cells to be cultivated into 3 categories according to the level of weed contamination in the latter case leads to a significant reduction in the consumption of chemicals by 2.4 times. However, the use of UAV sprayers is a more expensive cultivation technology compared to the use of ground equipment.
Technology for processing aerial photography materials from UAVs for precision agriculture
Keywords: 6.193.00.00; Геоінформаційні системи; дистанційний моніторинг посівів; БПЛА для точного землеробства; спектральна зйомка рослинного покриву; карти вегетаційних індексів; карти завдань для точного землеробства. Список літературних джерел 1. Попазова; Г. Д. (Уклад.); & Ігнатьєв; Є. І. (Наук. ред.). (2018). Сучасні інформаційні технології у точному землеробстві: науково-бібліографічний покажчик. Мелітополь: Таврійський державний агротехнологічний університет. 2. Doring; S.; & Luick; R. (2024). Handbook Drones in Biomonitoring. doi: 10.5281/zenodo.8077113 3. Gano; B.; Bhadra; S.; Vilbig; J. M.; Ahmed; N.; Sagan; V.; & Shakoor; N. (2024). Drone-based imaging sensors; techniques; and applications in plant phenotyping for crop breeding: A comprehensive review. The Plant Phenome Journal; 7 (e20100). doi: 10.1002/ppj2.20100 4. Hu; P.; Chapman; S. C.; Jin; H.; Guo; Y.; & Zheng; B. (2021). Comparison of modelling strategies to estimate phenotypic values from an unmanned aerial vehicle with spectral and temporal vegetation indexes. Remote Sensing; 13(14); 2827. doi: 10.3390/rs13142827 5. Kim; J.; Kim; S.; Ju; C.; & Son; H. I. (2019). Unmanned aerial vehicles in agriculture: A review of perspective of platform; control; and applications. IEEE Access; 7; 105100–105115. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2932119; Geographic information systems; remote monitoring of crops; UAVs for precision agriculture; spectral imaging of vegetation cover; vegetation index maps; task maps for precision agriculture