1. Введение
Точное земледелие – это новый этап развития агросферы, связанный с использованием геоинформационных систем. В настоящее время спутниковые снимки с высоким разрешением более широко используются для изучения в сельском хозяйстве, тем не менее наличие и часто высокие затраты на такие изображения предполагают альтернативный продукт для конкретного предложения в точном земледелии. В частности, изображения, сделанные платформами дистанционного зондирования (далее – ДЗ) с малой высотой БПЛА, являются потенциальной альтернативной, учитывая их низкую стоимость эксплуатации и мониторинге окружающей среды, высоким пространственным и временным разрешением, их высокой гибкостью при захвате изображений и программировании.
В мире было проведено несколько исследований по применению изображений БПЛА для точного земледелия, результаты которых указывают на то, что для обеспечения надежного конечного продукта для фермеров необходимы успехи в разработке платформ, производстве, стандартизации геопривязки изображений, а также в процессе обработки информации.
2. Потенциал применения БПЛА в сельском хозяйстве
Хотя практика по точному земледелию набирает популярность во всем мире [6], [7], использование методов ДЗ в сельском хозяйстве по-прежнему ограничено. Согласно исследованиям, системы GPS-навигации являются наиболее часто используемым методом точного земледелия. Однако применение других методов, включая технологию картирования (ГИС и ДЗ) было доказано, что оно значительно ниже.
По данным Stafford [6], основным драйвером точного земледелия является максимизация прибыли, и фермеры просто не уверены в экономических выгодах инвестирования в спутниковые снимки и другие пространственные продукты. Кроме того, необходимы навыки для пространственного анализа (создания карты на основе интегрированных источников данных), чего не хватает многим фермерам [3], [9]. Более того, неопределенность в отношении надежности карт урожайности для управления культурами еще больше снижает их воспринимаемую ценность. Несмотря на то, что имеется несколько исследований прибыльности принятия точного земледелия [5], мало говорится об экономических преимуществах ДЗ БПЛА для точного земледелия [8].
В дополнение к отсутствию информации для фермеров относительно использования БПЛА, в предыдущих исследованиях на базе БПЛА использовались экспериментальные поля для сельскохозяйственных культур. Эти культивирования пахотных земель были специально разработаны для обеспечения идеальной культуры для экспериментов по ДЗ.
Таким образом, в настоящее время не представляется правдоподобным оценить целесообразность использования полученных БПЛА изображений фермеров в более реалистичных условиях. Однако было показано, что использование модели участия на уровне сообщества было очень успешным с использованием снимков Landsat высокого разрешения [4]. Для БПЛА это может указывать на то, что текущие исследования практически не оказывают прямого воздействия на потенциальное применение фермерами геопространственных методов в своей практике.
3. Основные результаты
3.1. Пример использования БПЛА в сельском хозяйстве
Задача состоит в выявлении всхожести растений и подсчета количества всходов на примере: подсолнечника.
Результат: по причине низкого качества работы высевающих комплексов расстояние между всходами было нестабильное, присутствовало большое количество пропусков и двойников. Сингуляция составляла 86%. Это было обнаружено и автоматически посчитано после мониторинга с беспилотника Альбатрос М5.
Затраты: 100 кв км* (4000 +2000+2000) (полеты + ОФП + векторизация М 1:2000) = 800 тыс. р.
Экономическая эффективность: в результате после переоборудования и настройки высевающих комплексов в следующем сезоне удалось значительно повысить качество посевов и получить сингуляцию всходов 98%. Это обеспечило прибавку к урожайности 8%.
Чистая прибыль 55 млн. руб.
3.2. Способы извлечения информации из изображений БПЛА
Подобно спутниковым изображениям и аэрофотоснимкам изображения БПЛА могут применяться в зональном картографировании, используемом для количественной оценки биологических переменных и используемых для выявления аномалий в пахотных землях.
Зональное отображение может быть ключевым компонентом точного земледелия, поскольку необходима точная информация о пространственных изменениях почвы и посевов. Одним из наиболее распространенных методов зонального картирования почв является выборка грунта физических и химических свойств на основе сетки, которая потом может использоваться для пространственной интерполяции. Тем не менее в некоторых странах, например, Австралия, была разработана стратегия отбора проб почвы. Исследования показали, что данные об урожайности с аэрофотоснимков оказывались более точными, чем от традиционной геостатистической интерполяции и карт почвенного обследования. Такие карты использовались в качестве входных данных для процедур применения удобрений и других методов. Однако данные из мониторов выхода могут содержать множество источников ошибок. Следовательно, спутниковые снимки высокого разрешения были применены в качестве альтернативы для мониторинга состояния растительности и почвы. Например, была создана зональная карта с использованием NDVI (см. рис. 1), основанной на IKONOS, и было показано, что она значительно дешевле, чем карты, созданные из образцов на основе сетки. Исследователи обнаружили, что между классификационными картами, полученными из карт ДЗ и производства, наблюдаются высокие показатели корреляции. Поэтому процедура создания зональной карты, основанная на изображениях БПЛА, может предоставить чрезвычайно важную информацию для фермеров.
Цветовая шкала индекса NDVI
Также на сегодняшний день полученные снимки с использованием БПЛА были успешно использованы для оценки степени использования кустарников, картирования видов трав, лесных пожаров, измерения кустарниковой биомассы, для помощи в управлении виноградниками и для картирования растительности пастбищных угодий. Что же касается сельского хозяйства, то они были использованы для обнаружения небольших пастбищных сорняков в пастбищных угодьях, изучения различных обработок азота на культурах и др. БПЛА также использовались для оценки ирригационных систем в полевом масштабе (см. рис. 2).
Оценка состояния ирригационной системы поля
Геопозиционирование изображения
Элементы внешнего ориентирования снимков, необходимые для их фотограмметрической обработки, определяются, в основном, методом косвенного геопозиционирования, то есть путем получения и сопоставления изображений с SfM, измерения координат связующих и опорных точек и запуска блочной фототриангуляции – Bundle Block Adjustment (BBA) [10]. Выбор и измерение координат опорных точек с помощью GNSS-аппаратуры в большинстве случаев происходит быстро и эффективно, но, как правило, это не так в местностях с густой невысокой растительностью или в лесных районах.
За более чем десятилетие появилось множество надежных фотограмметрических рабочих процессов, позволяющих автоматически находить соответственные точки на нескольких аэрофотоснимках и использовать эти наблюдения на заключительном этапе уточнения – уравнивании блока связок. В популярном программном обеспечении для идентификации связующих точек используются стандартные методы на основе площадей или методы на основе признаков (SIFT, SURF и т. д.) в сочетании с надежными оценками для исключения возможных неправильных соответствий.
Точность традиционного прямого геопозиционирования снимков с БПЛА зависит от эффективности приемника GNSS. Классический метод косвенного геопозиционирования – фототриангуляционные построения с использованием опорных точек – достигает точности 2 см, проверенных с использованием независимых контрольных точек. (см. рис. 3).
Созданный кадастровый и топографический планы масштаба 1:1000
4. Обсуждение
БПЛА платформы представляют собой привлекательные альтернативные методы картографирования небольших площадей с разрешением в несколько сантиметров, достаточным для точного земледелия. Аэрофотоснимки, полученные с БПЛА, должны иметь точную геопривязку. Типичная аэрофотограмметрическая съёмка с БПЛА проводится вдоль линейных контуров местности. Часто используется аэротриангуляция, при которой фотоснимки объединяются в фотомозаику посредством так называемых связующих точек. Данные трехмерной модели в пространстве объектов получены с использованием нескольких наземных опорных точек (GCP) (см. рис. 4). Эти точки ограничивают модельные искажения, связанные с накоплением погрешностей, и используются для контроля качества.
Первые четыре режима моделируемой сети с неоптимально размещенными опорными точками
Точность определения пространственного положения снимков – геопозиционирования – влияет на погрешности их фотограмметрической обработки и, как итог, на точность создаваемых цифровых моделей земной поверхности. По снимкам, полученным с беспилотных летательных аппаратов, возможно создание цифровых моделей земной поверхности высокого разрешения с точностью выше 10 см. Из этого следует что применение ПБЛА непосредственно в некоторых случаях могут упростить процесс проведения точного земледелия на сельскохозяйственных территориях
5. Заключение
Точность определения пространственного положения снимков – геопозиционирования – влияет на погрешности их фотограмметрической обработки и, как итог, на точность создаваемых цифровых моделей земной поверхности. По снимкам, полученным с беспилотных летательных аппаратов, возможно создание цифровых моделей земной поверхности высокого разрешения с точностью выше 10 см. Из этого следует, что применение ПБЛА непосредственно в некоторых случаях могут упростить процесс проведения точного земледелия на сельскохозяйственных территориях.