You are currently viewing Dron nad polem. Część 2

Dron nad polem. Część 2

  • Post category:Blog

Pozyskiwanie danych o roślinach konopnych.

Metody teledetekcyjne dostarczają informacji o kondycji roślin uprawnych z pojedynczych pól lub regionów rolniczych. Pozyskiwane obrazy przetworzone do postaci wskaźników roślinnych, umożliwiają opracowanie cyfrowych map zawierających informacje o przestrzennym zróżnicowaniu występowania chwastów, chorób i szkodników, niedoborów składników pokarmowych w glebie, występowania różnych czynników stresowych oraz innych czynników wpływających na rozwój roślin, stan gleby i oczywiście plon. Tego typu dane są kluczowe w uprawie konopi. Pozwalają one oszacować między innymi potrzeby nawozowe, a także opracować strategie ochrony przed agrofagami. Należy jednak pamiętać, że każda anomalia na polu wykryta przez obrazowanie powinna wiązać się z interwencją agronoma w gospodarstwie.

Zdjęcie 1. Interpolacja danych w oparciu o algorytm identyfikacji obszarów skrajnie zachwaszczonych.

Dane pozyskiwane za pomocą obrazowania spektralnego pozwalają analizować stan pól w wielu zakresach widma elektromagnetycznego. Jest to ważne w badaniach nad roślinnością, ponieważ poszczególne zakresy spektrum rejestrują skład i budowę roślin (np. zawartość wody, barwników fotosyntetycznie czynnych, rodzaj struktur komórkowych). Ponadto, wykorzystanie teledetekcji pozwala prowadzić badania na dużych powierzchniach (w zależności od zastosowanego nośnika dla BSP wynosi do 20 km2 na roboczodzień, natomiast jeśli chodzi o satelity nie ma ograniczeń co do wielkości i częstotliwości pozyskiwania danych), co znacząco skraca okres dostarczenia opracowania do zamawiającego. Źródłem informacji są wskaźniki teledetekcyjne obliczane za pomocą zależności matematycznych. Należy jednak pamiętać, że wszystkie wyniki muszą zostać poddane weryfikacji opartej na zebranych danych naziemnych, w celu określenia wzorców dla danego pola (gatunku rośliny uprawnej) oraz analizy statystycznej, dzięki czemu obraz uzyskany z nalotu dronowego czy satelitarnego będzie odpowiadał wartościom rzeczywistym występującym na polu.

Zdjęcie 2. Mapa wegetacji konopi siewnej (Cannabis sativa L.) w oparciu o wskaźnik NDVI.

Bez pobrania prób naziemnych nie jest możliwe wyznaczenia faktycznych danych ilościowych a jedynie analiza oparta na danych jakościowych, co w niektórych przypadkach zmniejsza szczegółowość takich danych i zwiększa się poziom błędu interpretacyjnego. 

Pozyskiwanie danych o roślinach konopnych – na co jeszcze warto zwrócić uwagę.

Jednocześnie chcemy zwrócić uwagę, że sam dron czy satelita jest tylko „nośnikiem”. Bez odpowiedniego wyposażenia w sprzęt pozwalający na sporządzenie map pól, czy wyznaczenie wskaźników roślinnych jest bezużyteczny. Obecnie można wyposażyć bezzałogowce w kamery termowizyjne (Flir Systems, CGOET), kamery spektralne (Tetracam Inc, Sequoia firmy Parrot, MAPIR i wiele innych dedykowanych do wyznaczania wskaźników roślinnych jak kamery firmy DJI), a także wiele innych aparatów fotograficznych (RGB) czy kamer (GoPro). Wyposażenie dronów w kamery spektralne może stanowić doskonałe uzupełnienie danych rejestrowanych z poziomu satelitarnego i naziemnego jako precyzyjniejsze i szybsze źródło informacji. Przy coraz większym nasyceniu rynku kamer czy aparatów, istnieje potrzeba miniaturyzacji kamer hiperspektralnych, umożliwiających rejestrację zdjęć w bardzo wielu wąskich kanałach, jednak najczęściej na dronach montowane są kamery wielospektralne obrazujące w kilku stosunkowo szerokich zakresach widma widzialnego (RGB) i bliskiej podczerwieni (NIR). Wybór takiej kamery często wiąże się z wydatkiem stosunkowo sporej kwoty, jednakże koszt jednostkowy w przeliczeni na hektar pola uprawnego jest niewielki. Dzięki takiemu rozwiązaniu gospodarstwa o powierzchni 100-150 ha mogą sobie już na taką usługę pozwolić. Inaczej ma się to dla danych satelitarnych. Dostępne w bazach danych internetowych materiały są bardzo często darmowe, jednakże są to wszystko dane surowe, nieprzetworzone i bez wiedzy czy narzędzi operacyjnych nie jesteśmy w stanie wykonać prawidłowo analizy. Dodatkowo czynnikiem ograniczającym wykorzystania tego typu danych jest ich jakość. W przypadku danych dronowych (optymalna) wielkość piksela wynosi 100 cm2 (10×10 cm), a przy danych satelitarnych wielkość piksela (z powodu ograniczonej ilości dostępnego miejsca wirtualnego do zapisu sceny na twardym dysku) sięga nawet 400 m2 (20×20 m program SENTINEL – ESA).