GIS-LAB

Географические информационные системы и дистанционное зондирование


Форумы GIS-Lab.info

Геоинформационные системы (ГИС) и Дистанционное зондирование Земли


Методика применения БЛА для сельского хозяйства

Re: Методика применения БЛА для сельского хозяйства

Сообщение Даниил Белый » 28 май 2016, 18:00

Здравствуйте! В начале обсуждения был упомянут подсчет количества кустов в кадре и то, что это не совсем надо фермерам... Но вот появились фермеры, которым это интересно. Если есть совет или ссылка на урок по тому как это делать программно - буду очень благодарен. Я использую QGIS, правда, на очень начальном уровне...
  • 0

Даниил Белый
Новоприбывший
 
Зарегистрирован: 19 ноя 2015
 
Сообщения: 3
Репутация: 0

Re: Методика применения БЛА для сельского хозяйства

Сообщение sergsh » 30 май 2016, 11:17

У вас обычный RGB снимок или у вас гиперспектральный снимок ?
Но наверно у вас обычный RGB ... тогда выделить отдельно кусты по их спектру отражения проблематично мне кажется.

У вас есть снимок кустов и НЕ кустов ? Можете выложить ?
можно попробовать нейросетью распознавать кусты, но это просто предположение такое, реально я так ни разу не делал.
  • 0

sergsh
Активный участник
 
Зарегистрирован: 20 фев 2013
 
Сообщения: 175
Репутация: 23

Re: Методика применения БЛА для сельского хозяйства

Сообщение gamm » 30 май 2016, 14:44

искомой волшебной кнопки нет (точнее, есть, но не в QGIS). Да и задачка скорее для пакетов ITK/OpenCV, чем для ГИС: делается паттерн освещенности (типовое изображение) куста, вместе с тенью, если кусты стоят редко, затем свертка снимка с этим паттерном, затем поиск локальных максимумов корреляции с заданным порогом, которые и есть эти самые кусты. Но это явно не для "на очень начальном уровне", хотя студент 2 курса ВМК должен справиться.
  • 0

gamm
программист
 
Зарегистрирован: 15 окт 2010
Откуда: Казань (на карте)
 
Сообщения: 2388
Репутация: 457

Re: Методика применения БЛА для сельского хозяйства

Сообщение KolesovDmitry » 31 май 2016, 11:55

Кнопку вы вряд ли найдете, скорее прийдется адаптировать существующие инструменты. Ну и разбираться с теорией.
Я недавно столкнулся с очень похожей проблемой и выяснил, что в принципе решить ее вполне возможно с приемлемой точностью, если не бояться математики. Рекомендую книгу Stochastic Geometry for Image Analysis Знаний ГИС там на начальном уровне там хватит за глаза, но вот вот уровень владения математикой нужен на хотя бы студента третьекурсника технической специальности в вакууме.
Если посмотрите иллюстрации в этой книге, увидите, что они могут, а что не очень. Короче говоря -- они приводят методы решения задач (среди прочих) поиска и подсчета объектов различной природы (деревья, здания, птицы, дорожная сеть, ...).
  • 0

KolesovDmitry
Гуру
 
Зарегистрирован: 22 авг 2007
Откуда: Казань (на карте)
 
Сообщения: 794
Репутация: 115
Статьи: 18
Проекты: 4

Re: Методика применения БЛА для сельского хозяйства

Сообщение kog9 » 02 июн 2016, 03:17

Добрый день, решал похожую задачу, считали яблони в саду.
Мы отталкивались от рельефа, для его классификации использовали SAGA. в принципе получилось выделить 93 процента яблоней в саду.
  • 0

kog9
Участник
 
Зарегистрирован: 08 май 2011
Откуда: Минск (на карте)
 
Сообщения: 95
Репутация: 8

Re: Методика применения БЛА для сельского хозяйства

Сообщение Solomax » 08 янв 2017, 18:03

Как и обещал.
NDVI – уже вчерашний день.

Многие исследователи и практики, применяя вегетационные индексы, при аэрофотосъемке делают это уже традиционно, либо потому что нет альтернативы. При этом эти индексы используют и в качестве отправного материала при внедрении точного земледелия для аграриев, на основе которого продуцируют управленческие решения по внесению удобрений, проведение различных «защиток» и оценке урожайности.
Однако эти индексы не дают даже неполной картины того, что происходит на поле (-ях) вначале и на протяжении всей вегетации и вот почему:
1. Индексы разрабатывались, как методическая компонента к космической съёмке и поэтому могут быть применены для аэрофотосъёмки с БЛА только очень ограниченно. Для начала обратите внимание на формулу самого простого индекса NDVI, которая отображает отношение суммы и разности. Физический смысл этого отношения состоит в том, чтобы убрать влияние оптической толщины атмосферы, которая влияет на конечный результат съёмки. При аэрофотосъёмке это влияние стремится к нулю (потому как высоты съёмки колеблются от 300 до 1 км, а съёмку в переменную облачность можно немного отложить, причём отлично укладываясь в сроки, оговоренные с заказчиком и агрономом).
2. Опять возвращаясь к формуле, стоит внимательно посмотреть на каналы, которые принимают участие в оценке (ближний инфракрасный - ИК и красный), возникает вполне закономерный вопрос, где зелёный? Зелёный, который Главный при накоплении хлорофилла и прямо влияет на количество соединений азота в растениях? Где синий? (ведь хлорофилл бывает разных классов и далеко не только зелёный). В оценке принимают участие только красный и ИК, а потом программное обеспечение (ПО) раскрашивает ситуацию в псевдоцветах, в том числе в зелёный цвет. Сюда следует добавить тот факт, что многие по незнанию используют обычные фотокамеры домашнего сегмента и рассчитывают NDVI, без ИК.
3. Практически все индексы показывают фотосинтетически активную биомассу (согласно автору Rouse B.J. в 1973 г.), однако не могут показать ни разные фазы развития с.-г. растений, ни разницу между сортами одного вида, и, наконец, разницу между сорняками и растениями агрогруп на начальном этапе вегетации. А эта информация очень важна для принятия решения вначале полевого сезона. Без неё невозможно применять элементы точного земледелия на практике.
4. Это приводит к тому, что пустые участки на поле, где растения отстают по росту, вносят дополнительные минеральные удобрения. Либо участки полностью без растительного покрова, к ним также применяются такие же операции. А причины отставания роста растений как бы остаются за кадром. На самом деле такие участки (уклон более 3 градусов) имеют смытые почвенные контура, что приводит к обеднению гумусом в почве и снижению почвенного потенциала. Такие контура в принципе уже не восприимчивы к минеральным удобрениям (другой гран.состав, структура и т.д.) и, по идее, должны получать органические удобрения. А теперь риторический вопрос: как дешифровщик может вот так дистанционно без базового образования выдать адекватную рекомендацию аграрию?

Забивать голову такими материями аграриям, даже продвинутым, имхо пустая трата времени. Для них есть одно мерило – урожайность и качество продукции на выходе (бункеровке). А что будет между событиями посева и сбора урожая имеет только академический интерес, поэтому следует развивать этот методический вопрос как видится путём прямых одновременных измерений каналов фотоаппарата (сканера) и наземных измерений.
  • 0

Solomax
Участник
 
Зарегистрирован: 20 авг 2009
 
Сообщения: 54
Репутация: 3

Re: Методика применения БЛА для сельского хозяйства

Сообщение sergsh » 08 янв 2017, 18:26

Совершенно согласен - в первую очередь наземные измерения.

Только от момента посева до бункеровки нужны промежуточные измерения биомассы для разных участков поля одной культуры после РАЗНЫХ действий агронома по разных участках этого поля.

И все это непрерывно нужно снимать с БПЛА, и желательно на гиперспектральную камеру.

И после обработки данных за несколько лет может быть можно будет говорить о оценке урожайности с БПЛА ...
  • 0

sergsh
Активный участник
 
Зарегистрирован: 20 фев 2013
 
Сообщения: 175
Репутация: 23

Пред.

Вернуться в Беспилотники

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 2


(Геокруг)

© GIS-Lab и авторы, 2002-2013. При использовании материалов сайта, ссылка на GIS-Lab и авторов обязательна. Содержание материалов - ответственность авторов (подробнее).