Применение расчётных индексов с помощью квадрокоптеров и специального программного обеспечения в агропромышленном комплексе

В последние годы квадрокоптеры и фотограмметрические прикладные комплексы стремительно набирают популярность практически во всех сферах профессиональной и частной жизни: промышленность, строительство, туризм, экология, муниципальные отрасли и многие другие. Сельскохозяйственная отрасль не стала исключением.
Расчет такого сельскохозяйственного индекса как NDVI (нормализованный разностный индекс растительности или индекс «зрелости» растений) является важным процессом для оценки здоровья и роста растительности. В этой статье мы обсудим, как можно рассчитать NDVI с помощью квадрокоптеров DJI Phantom 4 RTK Multispectral или Mavic 3 Multispectral и программного продукта Agisoft Metashape Professional.

image
DJI Phantom 4 RTK Multispectrial в полёте

Программное обеспечение Agisoft Metashape представляет собой мощную платформу для выполнения расчетов NDVI на основе аэрофотоснимков, снятых с помощью квадрокоптеров DJI Phantom 4 RTK Multispectral или Mavic 3 Multispectral. Это даёт возможность пользователям быстро создавать карты NDVI, которые позволяют получить ценную информацию о состоянии растительности в районе. Это делает Metashape бесценным инструментом для исследователей, фермеров, защитников природы и других специалистов, которым необходимо отслеживать изменения в растительности с течением времени.

image 1
Mavic 3 Multispectrial в полёте

Высокоточный БПЛА с полностью интегрированной мультиспектральной системой предназначен для выполнения сельскохозяйственных задач и мониторинга окружающей среды. DJI Phantom 4 RTK Multispectral или Mavic 3 Multispectral объединяет процесс сбора данных, которые, в свою очередь, дают возможность проанализировать состояние растений и проконтролировать уход за ними. Квадрокоптеры обладают встроенной системой стабилизированных изображений, которые собирают исчерпывающие наборы данных. Информация собирается 1 камерой RGB и 5 мультиспектральными камерами в Phantom 4 RTK и 4 мультиспектральными каналами в Mavic 3 Multispectrial (все, кроме Blue), охватывающими каналы: Blue, Green, Red, Red Edge и Near Infrared bands — все с разрешением 2 МП с центральным затвором на 3-осевом стабилизированном подвесе. В сочетании с данными постобработки эта информация помогает получить наиболее точные результаты NDVI.

image 2
DJI Phantom 4 RTK Multispectrial с базовый станцией D-RTK и предварительный расчёт NDVI

Индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) — нормализованный относительный индекс растительности — простой показатель количества фотосинтетически активной биомассы (обычно называемый вегетационным индексом). Этот индекс вычисляется по поглощению и отражению растениями лучей красной и ближней инфракрасной зоны спектра. Значения индекса для растительности лежат в диапазоне от 0,20 до 0,95. Чем лучше развита растительность во время вегетации, тем выше значение NDVI. Таким образом, NDVI – это индекс, по которому можно судить о развитии зеленой массы растений во время вегетации.

Индекс NDVI применяется для:

  1. Оценки состояния развития культур. Для визуальной оценки применяется цветовая шкала: серый цвет означает состояние растений ниже критического (ниже 0,25), красный-желтый-зеленый означают, соответственно плохое, среднее или отличное развитие биомассы. Эти данные нужно уметь интерпретировать с учетом фазы вегетации и вида культуры на поле.
  2. Анализа порядка уборки полей. В течение вегетации показатель растет, достигает своего пика около 0,80-0,85 (у зерновых это момент колошения) и затем начинает снижаться. Снижение индекса в конце вегетации отображает процесс созревания сельскохозяйственных культур. Поэтому, например, для нескольких полей зерновых культур по индексу NDVI можно определить наиболее оптимальный порядок уборки полей, так как чем ниже индекс, тем суше зерно.
  3. Оценки засоренности полей. Наиболее наглядно это делать в период всходов, когда куртины быстро растущих сорняков ярко видны на снимках.
  4. Выявления очагов инфекции или появления вредителей. Регулярный осмотр полей по снимкам помогает заметить изменения. Благодаря своевременному выявлению таких проблем можно провести защитные мероприятия с наибольшей эффективностью.
  5. Качества посевных работ. Хорошо ли посеял тракторист, равномерно ли агроном внес удобрения, не было ли перекрытий.
  6. Оценке качества зерна. NDVI позволяет определить, насколько качественное зерно имеет урожайность и как оно влияет на его качество.
image 3
Формула NDVI и каналы, получаемые из растений

Наиболее полезный эффект от расчёта индекса достигается при сравнивании значений ваших полей в течение нескольких месяцев или даже лет. Это дает нужную информацию для формирования системы защиты, ирригаций и норм удобрений. При этом следует учитывать, что при сравнении сезонов или показателей урожайности в разные годы могут быть получены разные результаты. Поэтому при анализе результатов рекомендуется использовать несколько лет наблюдений, а затем делать выводы относительно тенденции. Можно сравнить «сегодняшний» показатель NDVI со среднемноголетними значениями, сопоставить эти данные с урожайностью культур за прошлые годы (учёты прошлых лет) и спрогнозировать урожайность в текущем году.

Как рассчитать индекс NDVI в программном обеспечении Agisoft Metashape?

Полученные снимки в формате TIFF без канала RGB (формат JPEG) загружаются в программное обеспечение Agisoft Metashape. Программа имеет возможность разделения снимков по многокамерной системе.

image 4
Добавление снимков по многокамерной системе

После распределения снимков следует откалибровать отражательную способность, а также выбрать, использовать ли параметр «Сенсор освещённости», в зависимости от первичных данных. Мы рекомендуем протестировать построение с использованием «Сенсора освещённости» и без, а затем сравнить полученные результаты.

image 5
Окно программы для выполнения калибровки отражательной способности и выбора использования сенсора освещённости

Далее требуется выровнять снимки, чтобы программа грамотно рассчитала положение и ориентацию каждой камеры и построила разреженное облако точек, состоящее из связующих точек. Для снимков, снятых квадрокоптером DJI Phantom 4 RTK Multispectrial или Mavic 3 Multispectral, оптимальной настройкой служит «Адаптивное уточнение камеры»

image 6
Окно программы для выравнивания снимков


После выравнивания снимков, следующими шагами будут оптимизация положения камер и построение плотного облака точек.

image 7
Окно программы для оптимизирования положений камер

На основе полученных результатов следует построить цифровую модель местности в нужной системе координат и ортофотоплан.

image 8
Построенный ортофотоплан на винограднике «Сикора»

На данном этапе мы уже видим полученное поле без достоверной окраски. Для получения индекса NDVI, мы воспользовались растровым калькулятором, в который внесли формулу из базы данных индексов для расчёта «зрелости» растений  = (NIR-Red) / (NIR+Red), где NIR – ближний инфракрасный свет, а Red – видимый красный свет. Формулу мы адаптируем под себя, как показано на скриншоте ниже.

image 9
Окно программы для внесения и расчёта формул индексов

Программа нам даёт выбор в палитре: мы можем настроить под себя легенду или воспользоваться стандартной панелью NDVI, где стандартно расположен серый цвет- означает состояние растений ниже критического (ниже 0,25), красный-желтый-зеленый означают, соответственно плохое, среднее или отличное развитие биомассы. Эти данные нужно уметь интерпретировать с учетом фазы вегетации и вида культуры на поле.

image 10
Полученный NDVI на виноградниках Имение «Сикоры»

Как ещё может быть полезен комплекс в сочетании дронов DJI Multispectral с программным продуктом Metashape?

Помимо нормализованного вегетационного индекса, комплекс DJI Multispectrial и Agisoft Metashape дают возможность ознакомиться с другими индексами и полезными функциями, разберём несколько:

  1. Хлорофильный индекс RedEdge – улавливает содержание хлорофилла в листьях, который образуется в результате поглощения растениями азота. Поскольку количество хлорофилла напрямую зависит от содержания азота в растениях, этот вегетационный индекс растительности помогает обнаружить участки с пожелтевшей или опавшей листвой, страдающие от дефицита азота.
  2. Разностный водный индекс (NDWI) – позволяет снизить влияние почвенного шума и вегетационного покрова. NDWI является важным показателем в сельском хозяйстве, а также применяется для оценки мутности вод. Коротковолновый инфракрасный диапазон показывает изменения в содержании воды в клетках растений и структуре мезофильных тканей, а область ближнего инфракрасного диапазона дает возможность анализировать внутреннюю структуру листа и количество в нем сухого вещества. Комбинация ближнего и коротковолнового ИК диапазонов позволяет получить более точную картину содержания воды в растениях, поскольку вода во внутренней структуре листа влияет на результат отражения в коротковолновом инфракрасном диапазоне спектра. Используется для обнаружения затопленных сельскохозяйственных полей, выявления наводнений, оценки эффективности ирригаций, анализа заболоченности.
  3.  Почвенный вегетационный индекс SAVI и оптимизированный почвенный вегетационный индекс OSAVI – созданы для минимизации яркости почвы. В индексы были добавлены поправочные коэффициенты для анализа большинства типов почвенных покровов. Используется для анализа культур на ранних стадиях, а также для мониторинга засушливой местности c низкой густотой вегетационного покрова и на открытых участках земли.
  4. На основе ортофотоплана с рассчитанным индексом NDVI программа позволяет построить карту предписаний. Для этого необходимо перейти в «Построить карту предписаний», обозначить область полигона и преобразовать растр. Карта предписаний строится по двум методам кластеризации:
    • Естественные границы (по Дженксу) – разделение на кластеры происходит автоматически. Границы кластеров создаются таким образом, чтобы наилучшим образом сгруппировать сходные значения и максимизировать различия между классами. Объекты делятся на кластеры, границы которых устанавливаются там, где встречаются относительно большие различия между значениями данных.
    •  Равные интервалы – гистограмма разбивается на одинаковые интервалы от минимального до максимального значения индекса. Минимальное и максимальное значение индекса рассчитывается автоматически.

После разбивки в «Свойствах карты предписаний» можно скорректировать расход удобрений (килограмм на гектар). Карта предписаний помогает сформировать высокопродуктивные посевы за счёт оптимизации питания растений с учётом неоднородности плодородия почвы, то есть повысить дозы внесения удобрений на участках с острым дефицитом питания и сократить дозы внесения в местах с оптимальным уровнем питания растений для того, чтобы избежать появления на поле участков со слабым развитием растений или чрезмерным вегетативным ростом и полеганием посевов.

image 11
Карта предписаний на виноградниках Имение «Сикоры»

Использование Agisoft Metashape и DJI Phantom 4 RTK Multispectrial или Mavic 3 Multispectral позволяет упростить процесс расчёта индексов сельского хозяйства и получить более точные данные для анализа растительности и почвы. Экономический эффект при расчете индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) связан с использованием этого индекса для мониторинга роста растительности на сельскохозяйственных угодьях. Это позволяет оптимизировать использование удобрений и воды, увеличить урожайность и снизить затраты на производство. Также NDVI может использоваться для определения повреждений культурных растений в результате засухи, пожаров или заболеваний, что помогает сократить убытки и увеличить доходы от продаж урожая. Неверное распределение удобрений на поле может привести к недостатку урожая, ухудшению качества продукции, понижению уровня прибыли и привести к потере инвестиций в сельскохозяйственное производство.

При текущих ценах, инвестиции в закупку оборудования и обучение персонала составят 1-1,7 млн. руб. в зависимости от модели оборудования. Как преимущество такой инвестиции можно отметить сокращение издержек на покупку спутниковых снимков у иностранных компаний, при наличии такой практики на производстве. Мы поставим необходимое оборудование и ПО, проведем обучение и поддержим Вас в сборе первых данных, обеспечивая контроль получения правильной и полезной аналитики на Вашем производстве.