Для обнаружения и контроля сорняков нужны более совершенные технологии дистанционного зондирования
Дистанционное зондирование предлагает альтернативу наземному ручному обследованию полей на наличие сорняков. Несмотря на достигнутый прогресс, в области обнаружения и дифференциации сорняков по-прежнему необходимы дальнейшие усовершенствования, как отмечают исследователи Texas A&M AgriLife.
Команда под руководством Мутху Багаватияннана, Ph.D., недавно опубликовала обзор "Unmanned aircraft systems for precision weed detection and management: Prospects and challenges" в журнале Advances in Agronomy.
Потенциал и текущее состояние
Исследователи провели четыре года, изучая технологии дистанционного зондирования для обнаружения и контроля сорняков. Они видят потенциал в том, что эти технологии могут обеспечить точный и своевременный сбор данных, помогая аграриям принимать обоснованные решения по управлению и оптимизировать использование гербицидов.
Достижения в области технологий беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), сенсорных систем, обработки информации и управления данными создают огромные возможности для эффективной и экономичной оценки засоренности полей и для точечного (site-specific) управления сорняками.
Существующие вызовы
По мнению авторов, технологии на базе БПЛА для борьбы с сорняками находятся в зачаточном состоянии. Несмотря на быстрый рост в области сбора и анализа аэроданных, сохраняются проблемы с:
- Надежностью платформ и возможностями сенсоров.
- Предварительной обработкой изображений (radiometric calibration, geometric correction).
- Извлечением информации из изображений и разработкой новых алгоритмов.
- Эффективными методами распространения информационных продуктов.
Ключевой вызов — необходимость создания основы для синтеза информации и надежных систем поддержки решений, учитывающих неопределенность и риски.
Необходимые улучшения
Исследователи выделили "то, что нам нужно":
- Аппаратное обеспечение: Решение инженерных задач, связанных с навигацией БПЛА, миниатюризацией сенсоров, интеграцией и полезной нагрузкой.
- Обработка данных: Улучшение точности предварительной обработки изображений.
- Анализ: Разработка новых алгоритмов для спектрального, пространственного и временного анализа.
- Применение: Большинство коммерчески доступных систем распыления на базе БПЛА не имеют возможности точечного применения, что является недостатком для создания автономных систем.
- Интеграция: Абсолютно необходимо интегрировать более одной формы информации (спектральную, пространственную, текстурную, временную) для точной идентификации сорняков.
- Базы данных: Критически важно развитие баз данных и библиотек, которые можно использовать в качестве справочника для характеристики видов растений в различных сельскохозяйственных условиях.
Прогресс в этих областях потребует создания основ data science и тесного междисциплинарного сотрудничества ученых и инженеров.