В США разрабатывают методы моделирования сельскохозяйственных посевов по снимкам аэрофотосъемки, проводимой за счет дронов-биспилотников. Работа должна помочь ускорить выбор более стрессоустойчивых и производительных культур, пишет научный портал Phys.org.
Исследовательский проект проводит группа ученых из научного агенства Texas A&M AgriLife. Как рассказал один из участников проекта, доктор Сет Муррэй, ученые планируют открыть новые способы, по которым удастся определить реакцию различных культур на стресс за все время вегетации. Как рассказал его коллега Лонес Маламбо, сейчас фермеры определяют способы улучшения культур на основе их гено- и фенотипических данных. Однако большая часть измерений до сих пор проводится вручную.
По словам Маламбо, в исследовании впервые будет использоваться технология «structure from motion» для многократного замера высоты у растения. Она связана с созданием трехмерной модели поля за счет перекрывающих друг друга изображений. Ее будут отрабатывать на примере таких культур, как кукуруза и сорго, которые варьируются в размерах крон и длине стеблей. Ранее такая технология использовалась редко и не в больших масштабах. При успешном ее применении снимки с дронов помогут успешному мониторингу развития сельхозкультур и воздействия негативных факторов.
|
Читайте также:
|
Также для сравнения эффективности двух замеров ученые использовали лидар (террестриальный лазер для проведения данной операции на земле). Эта технология дает точные данные о высоте кроны, но при ней необходима высокая посадка на сельхозтехнике. Другим недостатком ученые назвали дороговизну прибора. К концу этого года они соберут еще один лазер для беспилотного дрона.
Ручные замеры на земле проводились командой с мая по июль, а съемка с воздуха – с апреля по август. Проверка показала, что метод с дроном заметно сокращает время и финансовые затраты. Однако и у него есть свои недостатки - неточность измерений при усилении ветра, которая отражается на работе камер дронов, или высыхании культуры, как было в случае с кукурузой. Группа ученых уже работает над его усовершенствованием. Также они проводят работы по сокращению времени обработки снимков, а в дальнейшем хотят добиться ее проведения в режиме реального времени, в том числе, с помощью технологий Искусственного Интеллекта.
Проект финансируется самим исследовательским агентством, а также МСХ США, Национальным институтом продовольствия и сельского хозяйства США и Советом производителей кукурузы штата Техас.
