Содержание номера


УДК 629.375:63+631.372:629.735

729. [Использование пространственной неопределенности до повторных измерений в разработке адаптивной выборки данных высот в цифровой модели рельефа поля в технологиях точного земледелия. (Малайзия. США)]. Aziz S.A., Steward B.L., Karkee M. Using spatial uncertainty of prior measurements to design adaptive sampling of elevation data // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2010.-Vol.53,N 2.-P. 349-357.-Англ. Шифр 146941/Б.
ТОЧНОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ; РЕЛЬЕФ; С-Х ЗЕМЛИ; ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ; ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ; МАЛАЙЗИЯ 
В технологии точного земледелия наибольшие затраты приходятся на сбор необходимых полевых данных, поэтому желательно собирать только недостающую информацию. В исследовании использованы оценки пространственной неопределенности предварительной цифровой модели высотных отметок (ВО) для локализации адаптивных участков, подлежащих повторным измерениям. Эксперименты выполнены на самоходном агрегате, оборудованном системой спутниковой навигации RTK-DPS и перемещающемся по полю площадью 2,3 га для непрерывного определения ВО. С использованием метода геостатистического моделирования для разных расстояний между траекториями движения агрегата получены цифровые карты ВО и выполнены оценки их пространственных неопределенностей. На основе методов сегментации изображений выделены области высоких неопределенностей в полученных картах и для этих областей выполнены адаптивные повторные измерения. Добавление к имеющимся данным результатов повторных измерений позволило существенно повысить точность карт при значительном сокращении необходимого времени измерений. При наибольших расстояниях между проходами среднеквадратичная ошибка в картах ВО составляла 0,46 м; после проведения адаптивных измерений она уменьшилась до 0,25 м. Данный результат близок к значению среднеквадратичной ошибки (0,22), достигнутой для карт ВО, полученных при повторных измерениях по всему полю. При этом затраты времени на адаптивные повторные измерения составили около 50% от времени сплошных повторных измерений. Разработанный метод адаптивных измерений может быть использован и при сборе др. данных, характеризующихся пространственными вариациями. (Константинов В.Н.).

730. [Использование радиоуправляемых беспилотных вертолетов для дистанционного зондирования на небольшой высоте урожайности и общей биомассы растений риса. (Таиланд)]. Swain K.C., Thomson S.J., Jayasuriya H.P.W. Adoption of an unmanned helicopter for low-altitude remote sensing to estimate yield and total biomass of a rice crop // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2010.-Vol.53,N 1.-P. 21-27.-Англ. Шифр 146941/Б. 
РИС; УРОЖАЙНОСТЬ; БИОМАССА; ВЕРТОЛЕТЫ; ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ; ТАИЛАНД 
Исследована эффективность использования беспилотной летающей платформы на вертолетной основе для получения высококачественных изображений с высоким пространственным и временным разрешением. Полученные с высоты 20 м изображения участков обеспечивают дистанционное определение ожидаемого урожая и общей биомассы на рисовых полях. Эксперименты проведены на 15 рисовых участках с 5 уровнями азотного питания (от 0 до 132 кг/га) при 3 повторностях в каждом варианте. По методу рендомизированных блоков определена зависимость урожая и накопленной биомассы от дозы вносимого азота. Показано, что оба показателя различаются для всех доз азота при соответствующих уровнях значимости 0,05 и 0,1. Значения нормализованного дифференциального вегетационного индекса на стадии формирования метелок обнаруживают высокую корреляцию с урожаем и общей биомассой при соответствующих коэффициентах регрессии 0,728 (RMSE = 0,458 т/га) и 0,760 (RMSE = 0,598 т/га). Доказана эффективность применения изображений, полученных с применением беспилотной платформы, в качестве альтернативы спутниковым изображениям при оценке содержания в листьях хлорофилла на основе вегетационного индекса (r2=0,897 и RMSE = 0,012). С помощью такой платформы можно выявлять зоны, требующие дополнительного азотного питания на критических стадиях развития риса с целью увеличения его урожая. (Константинов В.Н.).

731. [Метод определения позиции с.-х. транспортных средств с использованием наземных маркеров и панорамного видеоизображения. (США)]. Li M., Imou K., Wakabayashi K., Tani S., Yokoyama S. Position estimation method using artificial landmarks and omnidirectional vision // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2010.-Vol.53,N 1.-P. 297-303.-Англ. Шифр 146941/Б. 
ТРАНСПОРТНЫЕ СРЕДСТВА; НАВИГАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ; СИСТЕМЫ ГЛОБАЛЬНОГО ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ; ВИДЕОТЕХНИКА; США 
Предложен новый метод определения положения роботизированного с.-х. агрегата, основанный на использовании искусственных ориентиров (ОР) в границах обрабатываемого поля. Автономная навигационная система включает панорамную визуализацию, дополняющую систему спутниковой навигации. ОР располагаются по углам прямоугольника и абсолютные координаты агрегата определяются относительно сетки координат, образованных ОР. Предложен алгоритм для детектирования ОР и определения углов направлений на ОР при использовании единственного панорамного изображения. На основе измеренных углов направлений определяется координата видеокамеры. Для проверки разработанного метода выполнены полевые эксперименты при солнечном освещении на квадратном участке со стороной 50 м. Показано, что максимальная и средняя ошибка определения координат составляли соответственно 46,96 и 31,99 см. Эксперименты с наклонами камеры показали, что угол наклона в некоторой степени влияет на величину ошибок, но это влияние статистически не значимо, поэтому отсутствует необходимость введения поправок при установке камеры на неровном грунте. (Константинов В.Н.).

732. [Прогнозирование урожайности с помощью аэрофотоснимков и с помощью самоорганизующейся системы картирования. (США)]. Panda S.S., Panigrahi S., Ames D.P. Crop yield forecasting from remotely sensed aerial images with self-organizing maps // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2010.-Vol.53,N 2.-P. 323-338.-Англ. Шифр 146941/Б. 
С-Х КУЛЬТУРЫ; ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ; АЭРОФОТОСЪЕМКА; ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ; ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ; КАРТИРОВАНИЕ; США 
Разработана методика автоматизированной классификации нейронных изображений самоорганизующихся карт (СОК) распределений урожайности под влиянием таких факторов, как тип почвы, доступных растениям питательных в-в, влажности почвы, погодных условий и сортов с.-х. культур. Данная методика проверена на примере широко используемого метода группировки данных по программе ISODATA с визуальной оценкой степени сохранения текстуры изображения. Разработаны также гибридные модели, включающие СОК и нейронные сети с обратным распространением, для расчетных оценок ожидаемого урожая по изображениям полей, получаемых с самолетов в середине вегетационного периода. Исследования выполнены для орошаемых экспериментальных полей в Северной Дакоте. Методика классификации изображений СОК использована для анализа изображений некоторых участков экспериментальных полей в нескольких наборах частот в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах электромагнитных волн. При разработке расчетных моделей для сезонов с 1997 по 2001 гг. использованы кластерные центроиды СОК от отдельных сетчатых изображений. Для каждого года расчетные модели использовали компьютерные данные, полученные в отдельных спектральных полосах в красном, зеленом и ближнем инфракрасном диапазонах, и обеспечили точность расчета ожидаемого урожая кукурузы на уровне более 80%, за исключением инфракрасного диапазона для 1998 г., обеспечившим точность в 45%. Полученные модели для каждого года подверглись тестированию и оценке с использованием данных, соответствующих остальным 4 годам. Наиболее точные результаты достигнуты с использованием данных для изображений в зеленом диапазоне. В целом точность предсказания варьировалась в пределах от 55 до 96%. Для красного и ближнего инфракрасного диапазонов точность расчетов лежала в пределах соответственно от 33 до 94% и от 36 до 95%. (Константинов В.Н.).

733. [Разработка интегрированной дистанционной системы мониторинга роста с.-х. культур в Китае]. Wang B.F., Meng J.H., Li Q.Z. An integrated crop condition monitoring. System with remote sensing // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2010.-Vol.53,N 3.-P. 971-979.-Англ. Шифр 146941/Б. 
С-Х КУЛЬТУРЫ; РОСТ; УРОЖАЙНОСТЬ; ДИНАМИКА; МОНИТОРИНГ; ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ; ПРОГНОЗИРОВАНИЕ; КИТАЙ


Содержание номера

Если заметили ошибку, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter

Авторизуйтесь чтобы оставить комментарий