Droonide kasutamine põllumajanduse kaardistamiseks: põhjalik juhend

🛰️ Droonide kaardistamise eeliste mõistmine põllumajanduses

Droonide kasutamine põllumajanduse kaardistamiseks pakub traditsiooniliste meetoditega võrreldes palju eeliseid. Need eelised ulatuvad paremast tõhususest kuni andmete suurema täpsuseni, mis aitavad oluliselt kaasa kaasaegsetele põllumajandustavadele. Uurime mõnda peamist eelist.

• ✅ Täiustatud põllukultuuride tervise jälgimine: spetsiaalsete anduritega varustatud droonid suudavad tuvastada peeneid muutusi põllukultuuride tervises, mis on palja silmaga nähtamatud. Varajane avastamine võimaldab õigeaegselt sekkuda ja hoiab ära ulatuslikud kahjustused.
• ✅ Tõhus ressursihaldus: droonide kaardistamine aitab tuvastada piirkonnad, kus ressursse, nagu vesi ja väetis, kõige rohkem vajatakse, optimeerides nende levikut ja minimeerides jäätmeid. Selline sihipärane lähenemine toob kaasa kulude kokkuhoiu ja keskkonnakasu.
• ✅ Täiustatud saagiennustus: drooniga kogutud andmeid analüüsides saavad põllumehed täpselt prognoosida saagikust, mis võimaldab paremini planeerida saagikoristust, ladustamist ja turustamist. See teadlik otsustusprotsess vähendab riske ja maksimeerib kasumit.
• ✅ Täpne umbrohutuvastus: droonid suudavad varakult tuvastada umbrohutõrje, võimaldades sihipärast herbitsiidi kasutamist ja vähendada kemikaalide üldist kasutamist. See täpne lähenemisviis minimeerib keskkonnamõju ja kaitseb põllukultuuride tervist.
• ✅ Üksikasjalik põldude kaardistamine: droonid pakuvad põldude kõrge eraldusvõimega kaarte, pakkudes väärtuslikku teavet topograafia, drenaažimustrite ja pinnase variatsioonide kohta. See teave aitab optimeerida istutusstrateegiaid ja parandada maakorraldust.

⚙️ Droonipõhise põllumajanduse kaardistamise hädavajalik varustus

Droonide tõhusaks kasutamiseks põllumajanduse kaardistamisel on õige varustuse valimine ülioluline. Drooni, andurite ja tarkvara valik mõjutab oluliselt kogutavate andmete kvaliteeti ja kasulikkust. Mõelge nendele olulistele komponentidele.

Droonide valik

Õige drooni valimine sõltub teie konkreetsetest vajadustest ja eelarvest. Arvesse tuleks võtta lennuaega, kandevõimet, kaameraga ühilduvust ja kasutusmugavust.

• ✔️ DJI Phantom seeria: populaarne valik algajatele oma taskukohasuse ja kasutuslihtsuse tõttu. See pakub head pildikvaliteeti ja stabiilset lennujõudlust.
• ✔️ DJI Matrice seeria: täiustatud valik suurema kandevõime ja pikema lennuajaga, sobib suurematele farmidele ja nõudlikumatele rakendustele.
• ✔️ senseFly eBee X: fikseeritud tiivaga droon, mis pakub pikemat lennuaega ja leviala, mis sobib ideaalselt suurte alade tõhusaks kaardistamiseks.

Anduri valik

Teie valitud anduri tüüp määrab kogutavate andmete tüübi. Levinud andurivalikute hulka kuuluvad RGB-kaamerad, multispektraalkaamerad ja termokaamerad.

• ✔️ RGB-kaamerad: jäädvustage standardseid värvipilte, mis on kasulikud visuaalseks kontrollimiseks ja ortomosaiikide loomiseks.
• ✔️ Multispektraalsed kaamerad: jäädvustage pilte konkreetsetes spektriribades, mis võimaldab arvutada taimestiku indekseid, nagu NDVI (normaliseeritud erinevuse taimestiku indeks).
• ✔️ Soojuskaamerad: tuvastavad temperatuuri kõikumised, mis on kasulikud veestressi ja põllukultuuride haiguste tuvastamiseks.

Tarkvara valik

Droonide kaardistamise tarkvara on drooniga kogutud andmete töötlemiseks ja analüüsimiseks hädavajalik. Need programmid võimaldavad luua ortomosaiike, genereerida 3D-mudeleid ja arvutada taimestiku indekseid.

• ✔️ Pix4Dmapper: võimas tarkvara ortomosaiikide ja 3D-mudelite loomiseks droonipiltidest.
• ✔️ DroneDeploy: pilvepõhine platvorm droonide kaardistamiseks ja andmete analüüsimiseks, mis pakub kasutajasõbralikku liidest ja erinevaid analüüsitööriistu.
• ✔️ Agisoft Metashape: professionaalse kvaliteediga tarkvara fotogrammeetriliseks töötlemiseks, mis on võimeline käsitlema suuri andmekogusid ja andma väga täpseid tulemusi.

✈️ Põllumajanduse droonide kaardistamise sammud

Põllumajandusliku droonide kaardistamise protsess hõlmab mitmeid põhietappe, alates lennu planeerimisest kuni andmete analüüsimiseni. Nende sammude järgimine tagab täpsed ja usaldusväärsed tulemused.

1. Lennu planeerimine

Õige lennuplaneerimine on droonide edukaks kaardistamiseks ülioluline. Võtke arvesse selliseid tegureid nagu ilmastikutingimused, õhuruumi piirangud ja soovitud pildi eraldusvõime.

• ✔️ Kontrollige ilmastikutingimusi: vältige tugeva tuule, vihma või uduga lendamist, kuna need tingimused võivad mõjutada lennu stabiilsust ja pildikvaliteeti.
• ✔️ Hankige vajalikud load: veenduge, et teil on määratud piirkonnas lendamiseks vajalikud load ja load.
• ✔️ Määratlege lennuparameetrid: määrake soovitud eraldusvõime ja leviala alusel lennukõrgus, piltide kattumine ja lennutrajektoori.

2. Droonipiltide jäädvustamine

Lennu ajal teeb droon väljast pilte vastavalt planeeritud lennutrajektoorile. Veenduge, et kaamera sätted oleksid valgustingimuste ja kasutatava anduri tüübi jaoks optimeeritud.

• ✔️ Säilitage ühtlane kõrgus: ühtlasel kõrgusel lendamine tagab ühtlase kujutise skaala ja täpse ortomoosi genereerimise.
• ✔️ Tagada piisav kattumine: piltide piisav kattumine on täpsete 3D-mudelite ja ortomosaiikide loomiseks hädavajalik.
• ✔️ Jälgige aku laetuse taset: jälgige hoolikalt drooni aku taset ja maandage droon enne aku tühjenemist.

3. Droonipiltide töötlemine

Kui droonipildid on jäädvustatud, tuleb seda droonide kaardistamise tarkvara abil töödelda. See protsess hõlmab piltide joondamist, ortomosaiigi loomist ja 3D-mudeli genereerimist.

• ✔️ Impordi pilte tarkvarasse: laadige jäädvustatud pildid droonide kaardistamise tarkvarasse.
• ✔️ Piltide joondamine: tarkvara joodab pildid automaatselt ühiste funktsioonide alusel ja loob punktipilve.
• ✔️ Loo ortomoosik: tarkvara loob ortorekteeritud pildi, parandades moonutused ja luues geomeetriliselt täpse kaardi.

4. Andmete analüüsimine

Viimane samm hõlmab töödeldud andmete analüüsimist, et saada sisukaid teadmisi põllukultuuride tervise, ressursivajaduste ja saagipotentsiaali kohta.

• ✔️ Arvutage taimestikuindeksid: kasutage tarkvara taimestikuindeksite (nt NDVI) arvutamiseks, mis näitavad põllukultuuride tervist ja biomassi.
• ✔️ Tuvastage probleemsed piirkonnad: analüüsige kaarte, et tuvastada alad, kus põllukultuuride tervis on kehv, veesurve või umbrohtudega nakatunud.
• ✔️ Koostage tegevuskavad: koostage andmeanalüüsi põhjal sihipärased tegevuskavad, näiteks väetise andmine konkreetsetele aladele või umbrohutõrjemeetmete rakendamine.

📊 Põllumajanduse droonide kaardistamise andmete tõlgendamine

Põllumajandusliku droonide kaardistamisest saadud andmete tõlgendamise mõistmine on teadlike otsuste tegemiseks ülioluline. Erinevad andmetüübid annavad ainulaadse ülevaate põllukultuuride tervisest ja vajadustest.

NDVI mõistmine

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) on laialdaselt kasutatav taimetervise näitaja. See mõõdab erinevust lähiinfrapuna (mida taimestik tugevalt peegeldab) ja punase valguse (mida taimestik neelab) vahel.

• ✔️ Kõrged NDVI väärtused: osutavad tervele, tihedale kõrge klorofüllisisaldusega taimestikule.
• ✔️ Madalad NDVI väärtused: soovitage stressirohket või hõredat taimestikku, mis võib olla tingitud toitainete puudusest, veestressist või haigustest.
• ✔️ NDVI kaartide kasutamine: põllumehed saavad kasutada NDVI kaarte, et tuvastada alad, mis vajavad kohest tähelepanu, näiteks niisutamist või väetamist.

Soojuspiltide analüüs

Termopildid võivad paljastada põllukultuuride temperatuurikõikumisi, mis võivad viidata veestressile või haigustele. Tervetel taimedel on transpiratsiooni tõttu tavaliselt madalam temperatuur.

• ✔️ Kõrge temperatuur: võib viidata veestressile, kuna taimed vähendavad vee säästmiseks transpiratsiooni.
• ✔️ Madal temperatuur: võib viidata tervetele, hästi hüdreeritud taimedele.
• ✔️ Haiguse tuvastamine: termiline pildistamine võib mõnikord tuvastada haiguse enne visuaalsete sümptomite ilmnemist, kuna nakatunud taimedel võib olla muutunud transpiratsioonikiirus.

Ortomosaiikide kasutamine välianalüüsiks

Ortomosaiigid on geomeetriliselt korrigeeritud õhupildid, mis annavad väljast üksikasjaliku ülevaate. Neid saab kasutada mitmesuguste rakenduste jaoks, sealhulgas põllupiiride kaardistamiseks, drenaažianalüüsiks ja saagikuse hindamiseks.

• ✔️ Põllupiiride kaardistamine: ortomosiike saab kasutada põllupiiride täpseks kaardistamiseks, mis on täppispõllumajanduse rakenduste jaoks hädavajalik.
• ✔️ Drenaažianalüüs: Ortomosaiigis põllu topograafiat analüüsides saavad põllumehed tuvastada halva drenaažiga alad ja rakendada lahendusi veemajanduse parandamiseks.
• ✔️ Saagikuse hindamine: Ortomosaiikide kombineerimine muude andmeallikatega, nagu ajaloolised saagiandmed ja taimestikuindeksid, võib parandada saagiennustuste täpsust.

🌱 Põllumajanduse droonide kaardistamise parimad tavad

Põllumajandusliku droonide kaardistamise eeliste maksimeerimiseks on oluline järgida parimaid tavasid. Need juhised tagavad andmete täpsuse, tõhususe ja ohutuse.

• ✔️ Kalibreerige andureid regulaarselt: Andmete täpsuse säilitamiseks veenduge, et teie andurid on korralikult kalibreeritud.
• ✔️ Hooldage droonivarustust: kontrollige ja hooldage oma drooni regulaarselt, et tagada optimaalne jõudlus ja vältida õnnetusi.
• ✔️ Salvestage andmeid õigesti: rakendage drooniandmete salvestamiseks, korraldamiseks ja varundamiseks töökindlat andmehaldussüsteemi.
• ✔️ Olge reeglitega kursis: olge kursis uusimate eeskirjadega, mis puudutavad droonide kasutamist oma piirkonnas.
• ✔️ Koolitage personal: veenduge, et kõik droonide kaardistamisega seotud töötajad on korralikult koolitatud ja sertifitseeritud.

❓ Korduma kippuvad küsimused (KKK)