Освещена история применения авиации в сельском хозяйстве. Приведены количественные характеристики работы сельскохозяйственной авиации. Рассмотрено сельскохозяйственное производство Украины в аспекте применения авиационных технологий. Проанализированы влияние вредных организмов на производство сельскохозяйственной продукции, сорной растительности, болезней растений, вредных насекомых, технические методы и способы реализации химической защиты растений. Изложены современные концепции сельскохозяйственных летательных аппаратов. Определены основные технологические факторы эффективности и теоретические основы технологии авиационно-химических работ, описаны экономические аспекты функционирования их проиводственного комплекса.

На підставі проведених розрахунків та експериментальних досліджень установлено баланси мас частин безпілотного літального апарата та його експлуатаційні характеристики на прикладі технологічного процесу біологічного захисту рослин.

Висвітлено теоретичні та практичні засади оцінювання ефективності застосування сільськогосподарських апаратів нового покоління. Визначено економічну сутність основних фондів авіапідприємств, що застосовують авіацію в сільському господарстві. Розкрито економічні аспекти застосування безпілотних літальних апаратів у складі запропонованої структури мобільних безпілотних авіаційних комплексів. Обгрунтовано теоретико-методичні положення формування та використання парку літальних апаратів підприємств для виконання сільгоспхімробіт.

Представлены характерные особенности эксплуатации специализированных сельскохозяйственных самолетов с учетом современной специфики сельского хозяйства. Определены наиболее значимые факторы, влияющие на эффективность сельхозсамолета. Рассмотрены особенности нестационарной аэродинамики, дана оценка возможного влияния периодического движения самолета вблизи земли на безопасность пилотирования, с учетом результатов летных испытаний самолета-прототипа. Рассмотрены особенности пилотирования сельскохозяйственным самолетом, влияющие на качество проведения авиахимработ. Изложена методика аэродинамического проектирования сельскохозяйственного самолета, дан анализ результатов расчета различных вариантов концевой аэродинамической поверхности. Представлены результаты расчета аэродинамических характеристик компоновки самолета, сформированной по предложенной методике.

Запропоновано використання авіаційних підрозділів для забезпечення оперативності щодо захисту сільськогосподарських об'єктів від загрози потенційної небезпеки у надзвичайних ситуаціях. Розглянуто основи розрахунку кількості літальних апаратів, необхідних для надійного вирішення поставлених завдань.

Рассмотрена новая возможность применения спутниковой информации в планировании и организации выполнения сельскохозяйственных операций на основе моделирования операционных технологий.

Висвітлено результати застосування різночасових знімків MODIS для визначення площі посівів озимих зернових у межах адміністративних районів Київської та Миколаївської обл. України. Показано, що відхилення дистанційно визначених розмірів площ посівів озимих зернових від статистичних даних у межах окремих адміністративних районів коливається в досить широкому діапазоні, але в цілому для області становить близько 10 %. Установлено, що значення індексу NDVI за листопад 2007 р. і його сума за осінній період вегетації 2007 р. достовірно розрізняються у різних за станом посівів озимих зернових Миколаївської обл.

Рассмотрена проблема классификации агрофитоценозов по данным спутникового наблюдения. Предложены процедуры предварительной обработки спутниковых изображений для повышения точности и скорости экспресс-анализа состояния сельскохозяйственных угодий. Основная идея алгоритма - построение моделей классификации снимков агрофитоценозов на основании использования метода статистического обучения. Продемонстрированы результаты тестирования алгоритма, проведено компьютерное моделирование оптимальных параметров модели для обеспечения высокой точности и обобщающего статистического показателя. Предварительные результаты классификации спутниковых снимков сельскохозяйственных угодий демонстрируют, что применение вышеупомянутого метода позволяет значительно упростить процесс экспресс-анализа состояния агрофитоценозов, оперативно и достоверно определять площади посевных, повысить скорость обработки снимков, при этом сохраняется высокая точность классификации (более 70 %) и коэффициент регулярности при разных входных данных.

З розвитком безпілотної авіаційної техніки постає задача створення систем аналізу даних аерофотозйомки для збільшення ефективності та зменшення вартості моніторингу територій на основі обробки оперативних даних та побудови автоматизованих систем управління господарством в сполученні з методиками точного фермерства. Зроблено огляд сучасного стану сільського господарства та розвитку безпілотної авіатехніки, використання інформаційних технологій в Україні у порівнянні з більш розвинутими країнами. Розглянуто сучасні підходи до обробки зображення та проведено власне дослідження про можливості обробки зображень на основі апарату кластерного аналізу. Показано, що рівень інтеграції інформаційних технологій в Україні досить низький, на противагу іншим розвинутим країнам, де йде активний розвиток геоінформаційних систем, в тому числі для агропромислових цілей. Безпілотні літальні апарати розвиваються в Україні, про що свідчить розвиток юридичної сфери та сформульовано визначення даної категорії. Обробка зображень на основі кластерного аналізу надає дані що підходять для подальшого аналізу і надають уявлення про структуру територій, наявність відхилень та загальний стан посівних площ. Кластерний аналіз цифрових зображень агропромислових територій є перспективним напрямом досліджень, що може бути основою для побудови складних систем підтримки прийняття рішень для розвитку точного фермерства в тому числі в Україні та збільшення ефективності ведення господарства, а також як додатковий інструмент визначення стану територій для оцінки і прогнозування.

До 2050 року населення Землі перевищить 9 мільярдів чоловік. За деякими прогнозами, щоб прогодувати населення планети, аграрному сектору доведеться збільшити виробництво на 70 %. При цьому кількість ресурсів, придатних для використання в сільському господарстві - земля, вода, енергія, - буде скорочуватися. Тут аграрним виробникам доводиться сподіватися, перш за все, на допомогу нових технологій, що дозволяють не тільки збільшувати обсяги виробництва за умов обмеженості ресурсів, а й підвищувати його ефективність. Підвищення врожайності культур в рослинництві - стратегічне завдання для України. Об'єктом дослідження виступає порівняльний аналіз ринку виробництва і експорту пшениці в провідних країнах світу, а також розглядаються перспективні напрямки підвищення врожайності зернових в сільському господарстві за допомогою безпілотних авіаційних комплексів. Практика показує, що сільгоспавіація перевищує по ефективності обробки наземну техніку в кілька разів. Вона надає можливість в короткі терміни проводити посів культур, їх обробку пестицидами, отрутохімікатами, вносити добрива, вести моніторинг. Використання сучасних безпілотних літальних апаратів розширить переваги малої авіації.

Описано систему, що складається з мережі бездротових датчиків і безпілотних літальних апаратів, яка застосовується в реальному часі для високотехнологічного сільського господарства. Особливістю системи є динамічна зв'язок літального апарату з мобільними вузлами кластерів, розташованих на фрагментованих ділянках біля базової станції.

Описано систему, що складається з мережі бездротових датчиків і безпілотних літальних апаратів, яка застосовується в реальному часі для високотехнологічного сільського господарства. Особливістю системи є динамічний зв'язок літального апарату з мобільними вузлами кластерів, розташованих на фрагментованих ділянках біля базової станції.

Предмет вивчення - зростаюча потреба в застосуванні просторової інформації для ефективного ведення аграрного виробництва, що обумовлено зростаючою тенденцією доступності до даних дистанційного зондування Землі, які завдяки поліпшенню просторового та часового дозволу можуть застосовуватися в завданнях аналізу земельних покривів та інших пов'язаних з цим робіт. Мета роботи - розгляд особливостей отримання мультиспектральних космічних знімків з супутника Sentinel-2 та можливості їх використання для моніторингу сільськогосподарських культур на протязі всієї фази вегетації. Завдання: вивчення сучасних потреб агровиробників у сфері аналізу земельних покривів зайнятими сільськогосподарськими культурами; аналіз програм Європейського космічного агентства та глобальної земельної програми Copernicus, що використовує просторову інформацію з супутника Sentinel-2 для застосування у сільськогосподарській сфері; оцінка характеристик сузір'я супутників Sentinel-2, знімальної апаратури та результатів обробки даних дистанційного зондування наземними службами, що отримуються з інтернет-сервісів; використання мультиспектральних космічних знімків Sentinel-2 для моніторингу сільськогосподарських культур на протязі всієї фази вегетації. Отримані наступні результати. Проаналізовано потреби агровиробників та програми Європейського космічного агентства, встановлено доцільність у застосуванні мультиспектральних космічних знімків знятих апаратурою Multispectral Instrument, встановленої на супутниках Sentinel-2. Вільний доступ до бази знімків забезпечується завдяки Інтернет-сервісу Copernicus Open Access Hub. Для досліджуваної території, Полтавська область Чутівський район село Вільхуватка, отримано різночасові космічні знімки і розраховано нормалізований різницевий індекс NDVI. Аналіз гістограм розподілення отриманих значень вегетаційного індексу в межах одного поля (кукурудза на зерно) дозволяє виявити кількісну та якісну зміну біомаси, що вказує на зміну фази вегетації. Висновки: описаний підхід дозволяє здійснювати моніторинг стану сільськогосподарських культур на протязі фази вегетації з використанням, як якісних - візуальний аналіз, так і кількісних - індекс NDVI, показників. Зміна значень нормалізованого різницевого вегетаційного індексу дозволяє виявити зміну стану біомаси. Проте для розрахунку індексу NDVI необхідно дані з ближнього інфрачервоного та червоного каналів, що призводить до ускладнення отримання вихідного зображення. Тому, для отримання кількісних показників в подальших роботах доцільно розглянути можливість використання фрактальної розмірності, що дозволить скоротити кількість вхідних даних необхідних для розрахунків.

Великими проблемами для сільськогосподарських угідь (СГУ) є захворювання рослин, дія шкідників, бур'яни та інші аномалії. Швидке розповсюдження подібних проблемних місць несе велику шкоду, якщо їх вчасно не знайти, локалізувати та нейтралізувати. Через великі площі та, часто, важкодоступність до окремих ділянок поля, для усунення таких проблем застосовується аерофотозйомка з дронів з подальшим її обробленням методами штучного інтелекту, машинного навчання, передусім - глибинного навчання. Кожне зображення розбивається на дрібніші фрагменти та аналізується, але результат аналізу суттєво залежить від вибору розміру таких фрагментів. Мета дослідження - розробити комплексний системний підхід до аналізу та обчислення оптимального за багатьма критеріями розміру найменшого фрагмента зображень аерофотозйомки СГУ для пошуку аномалій у них методами машинного глибинного навчання. Проведено огляд відомих підходів до розв'язання задачі пошуку таких аномалій та запропоновано які саме інформаційні технології потрібно використовувати на етапах передоброблення, машинного глибинного навчання та які типові проблеми слід усувати під час цього, з урахуванням специфіки предметної області. Виділено основні критерії, які необхідно враховувати для розв'язання поставленої задачі: тривалість обчислення, точність (мінімальна похибка) навчання моделі, наближеність середньої площі кластерів до заданої, за умови виконання ряду обмежень. Запропоновано вираз інтегрального критерію для врахування цих критеріїв та підходи щодо вибору їх ваг. Розроблено алгоритм застосування запропонованих підходів та приймів щодо застосування відомих методів машинного глибинного навчання та кластеризації. Наведено реальний приклад застосування цього алгоритму та продемонстровано його ефективність для випадків, коли найвагомішими (з вагою 0,5) критеріями є тривалість обчислень або наближеність середньої площі кластерів до заданої. Запропонований комплекс підходів та прийомів для системного аналізу розмірів фрагменту зображень аерофотозйомки СГУ дозволить підвищити точність та швидкість пошуку аномалій у них методами машинного глибинного навчання та, в цілому, дозволить ефективніше та вчасно виявляти різні захворювання рослин, бур'яни, шкідників тощо.

Проаналізовано сучасний стан розвитку малої безпілотної авіації як засобів повітряного спостереження для сфери цивільного захисту та їх можливості широкого застосування в галузі екологічного забезпечення в агропромисловому комплексі України. Враховано можливості та наробітки науково-промислового потенціалу України.

Застосування безпілотних літальних апаратів (БПЛА), як платформи для сенсорного обладнання, має розширити потенціал спектральних досліджень і забезпечити можливість отримання даних, придатних для управління врожаєм. Мета роботи - розроблення методу програмної ідентифікації на цифрових знімках посівів культури суцільного висіву пікселів, що відповідають саме рослинам, а також оцінка горизонтальної проєкції куполу рослин. Ідентифікацію рослинних насаджень для культур суцільного висіву виконували в 2017 - 2018 рр. на дослідному стаціонарі з вивчення системи застосування добрив НУБІП України на прикладі пшениці озимої сорту Colonia в стадії вегетації кущення та вихід у трубку. Зйомку здійснювали з допомогою БПЛА Phantom 3+ з висоти 40 - 100 метрів камерою FC200. Цифрову обробку графічних даних формату jpeg проводили в програмному середовищі MathCAD, де графічні дані розглядались у вигляді матриці, кількість стовбців якої була втричі більшою за кількість пікселів по горизонталі вихідного зображення. Досліджено ефективність каскадних фільтрів та спеціалізованих індексів EGVI, ERVI та MNVI. Встановлено, що фільтрація грунту по окремому каналу за умов оптичного моніторингу рослинних насаджень виявилась недостатньо ефективною для культур суцільного висіву. Індекси для ідентифікації рослин в оптичному діапазоні EGVI, ERVI та MNVI, створені для висот в 5 - 7 метрів, виявились недієздатними для висот від 40 м і вище, а тому їх використання у виробничих масштабах є недоцільним. Виходячи з результатів розробили методику ідентифікації рослин для практичного використання на основі спектральних портретів рослин, що базується на оцінці різниці між значеннями інтенсивностей зеленого та синього каналів пікселю. Запропоновано для створення вегетаційних індексів з метою ідентифікації культур суцільного висіву використовувати горизонтальну проєкцію куполу рослин як частку загальної площі зображення, що належить куполу рослин.

Індекс рубрикатора НБУВ: П1/2 с1/8 + П078

Рубрики:

Рослинництво

Авіація у сільському господарстві

Шифр НБУВ: ВА840553 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Застосування безпілотних літальних апаратів (БПЛА), як платформи для сенсорного обладнання, має розширити потенціал спектральних досліджень і забезпечити можливість отримання даних, придатних для управління врожаєм. Мета роботи - розроблення методу програмної ідентифікації на цифрових знімках посівів культури суцільного висіву пікселів, що відповідають саме рослинам, а також оцінка горизонтальної проєкції куполу рослин. Ідентифікацію рослинних насаджень для культур суцільного висіву виконували в 2017 - 2018 рр. на дослідному стаціонарі з вивчення системи застосування добрив НУБІП України на прикладі пшениці озимої сорту Colonia в стадії вегетації кущення та вихід у трубку. Зйомку здійснювали з допомогою БПЛА Phantom 3+ з висоти 40 - 100 метрів камерою FC200. Цифрову обробку графічних даних формату jpeg проводили в програмному середовищі MathCAD, де графічні дані розглядались у вигляді матриці, кількість стовбців якої була втричі більшою за кількість пікселів по горизонталі вихідного зображення. Досліджено ефективність каскадних фільтрів та спеціалізованих індексів EGVI, ERVI та MNVI. Встановлено, що фільтрація грунту по окремому каналу за умов оптичного моніторингу рослинних насаджень виявилась недостатньо ефективною для культур суцільного висіву. Індекси для ідентифікації рослин в оптичному діапазоні EGVI, ERVI та MNVI, створені для висот в 5 - 7 метрів, виявились недієздатними для висот від 40 м і вище, а тому їх використання у виробничих масштабах є недоцільним. Виходячи з результатів розробили методику ідентифікації рослин для практичного використання на основі спектральних портретів рослин, що базується на оцінці різниці між значеннями інтенсивностей зеленого та синього каналів пікселю. Запропоновано для створення вегетаційних індексів з метою ідентифікації культур суцільного висіву використовувати горизонтальну проєкцію куполу рослин як частку загальної площі зображення, що належить куполу рослин.

Запропоновано неперервну пошарову модель зображення на основі кластерного аналізу та локальної сплайн-апроксимації, що описує розподіл інтенсивності неоднорідного цифрового зображення у вигляді суміші розподілів складових із ваговими коефіцієнтами, а також метод оцінки пошарових складових, який дозволяє побудову просторової апроксимації складових текстур зображення та нових оцінок числових характеристик посівної площі. Представлено геоінформаційну технологію автоматизованої обробки даних аерофотозйомки з географічною прив'язкою "Vagabond", що призначена для забезпечення інформацією процесів прийняття рішень шляхом організації неперервних спостережень та обробки їх результатів. Розроблено локальну геоінформаційну систему "VagabondGIS", яка входить до технології багаторівневого моніторингу на локальному рівні.

The article presents an analysis of a non-standard approach to the segmentation of textural areas in aerospace images. The question of the applicability of sets of textural features for the analysis of experimental data is being investigated to identify characteristic areas on aerospace images that in the future it will be possible to identify types of crops, weeds, diseases, and pests. The selection of suitable algorithms was carried out and appropriate software tools were created on Matlab 2021a and in the software package for statistical analysis Statistica 12. The main way to extract information is to decrypt images, which are the main carrier of information about the underlying surface. The main tasks of texture area analysis include selection and formation of features describing textural differences; selection and segmentation of textural areas; classification of textural areas; identification of an object by texture. To solve the tasks, spectral brightness coefficient (SBC), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), textural features of various crops and weeds. Much attention will be paid to the development of software tools that allow the selection of features describing textural differences for the segmentation of textural areas into subdomains. That is the question of the applicability of sets of textural features and other parameters for the analysis of experimental data to identify types of soils and soils, vegetation types, humidity, crop damage in aerospace images will be resolved. This approach is universal and has great potential for identifying objects using image clustering. To identify the boundaries of areas with different properties of the image under study, images of the same surface area taken at different times are considered.