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          無人機搭載多光譜成像助力精準農業

          發布日期:2020-03-26??來源:act視覺系統設計我要投稿我要評論

          每年,美國獨立的玉米和大豆種子公司Peterson Farms Seed都會研究和測試創新的施種和施肥方法。必須對諸如土壤成分、植物健康狀況等田間條件進行監控,以確定每個季節的種子和肥料施用水平。為了實現這樣的目標,傳統方法是使用衛星圖像,而無人機搭載多光譜成像這樣的新技術,正在提供一種更快捷、更精準的方法。

          Peterson Farms Seed公司必須要確定種子和肥料的施用水平。一個被稱為“變量施種/施肥”的過程,其根據某塊田地的歷史產量、土壤健康狀況、海拔和衛星或無人機圖像,對這塊田地施用最佳數量的種子或肥料。例如,Peterson Farms Seed公司精準農業系統專家Nolan Berg表示,如果一塊玉米地(見圖1)的傳統播種密度為每英畝34000粒玉米種子,那么調整播種到歷史產量較高的田地中的種子數量、減少產量較低的田地中的種子數量,這種做法具有積極意義。

           

          圖1:大疆的四旋翼無人機,為Peterson Farms Seed公司提供玉米田收割的空中圖像

          季節性的變量施種/施肥,是Peterson Farms Seed公司在保持較高產量的同時,降低投入成本的另一種方法。

          “玉米在生長季末期會吸收更多的氮肥,所以如果在一開始就將所有氮肥都施放到田地中,就會因為下雨和氣候炎熱等環境因素,造成氮肥流失。”Berg說,“因此,在玉米生長季的初期,先施加少量氮肥,然后重新評估土壤的養分和玉米植株的生長情況,并根據實際情況在隨后的生長期中按需進行變量施肥,從而有助于降低氮肥流失的風險。”

          針對變量施肥的計劃,被稱為變量施肥方案(見圖2)。Berg表示,傳統的衛星圖像有助于告知(顯示)應該指定怎樣的變量施肥方案。

           

          圖2:利用無人機上搭載的RGB相機和多光譜相機收集的數據,創建變量施種/施肥方案

          “衛星圖像非常有助于創建變量施肥方案,但是衛星圖像最多一周只能采集一次,或者每兩周或每三周采集一次。”Berg說,“如果要想立即施肥,那么就需要使用最新的衛星圖像,因此一周前或幾周前采集的衛星圖像,可能不能很好地代表當時當地的田地和作物狀況。”

          Berg解釋說,通過使用無人機機載成像技術,Peterson Farms Seed公司現在能夠在幾英寸范圍內對田地和作物實現精準評估,從而能根據實際評估情況,改變對該塊田地的施種/施肥方案。

          “不同區域的田地中,存在著很大的評估變異,所以會根據評估結果,不斷地重新調整種子和肥料的施用水平。”他說:“有些土地貧瘠,每年的產量都很低,所以在這樣的土地中施放大量的種子和肥料是沒有意義的。這是在浪費資金,因此對這些土地的投入會減少,而是將更多的投入施放到產量較好的土地中,以期獲得更高的產量。”

          針對該項目,Peterson Farms Seed公司選擇了Sony Electronics Professional Solutions美國公司的植被分析平臺,該平臺包括一個多光譜相機和附帶的Fast Field Analyze離線軟件。

          將索尼的系統安裝在一架大疆的Phan-Tom4四旋翼無人機上,可以創建一個覆蓋目標領域的飛行計劃。一旦計劃確定,無人機就自行起飛,開始拍攝目標田地的圖像。待無人機著陸后,從相機中取出SD卡,并將其放入筆記本電腦進行處理。有了這套系統,可以在飛行后幾分鐘內生成一張地圖,而無需依賴現場的任何互聯網連接。

          在索尼的Fast Field Analyze軟件生成一張地圖后,將地圖導出并輸入到Ag Leader公司的SMS農場軟件中。輸入數據包括彩色無人機數據以及數據輸入層,包括土壤類型、土壤測試數字、標準化差異植被指數(NDVI)圖(見圖3)和多年的產量圖。這些通過軟件運行,并綜合在一起創建變量施種/施肥管理區。

           

          圖3:標準化差異植被指數(NDVI)地圖提供圖像和數據,以幫助創建變量施肥方案

          在最近的一個案例中,無人機在一天內飛越了好幾片田地。到第二天下午,Berg使用這兩個軟件包處理NDVI地圖,并創建變量施肥地圖,以便在第二天施肥。地圖中的紅色部分顯示了沒有施肥的淹死玉米的區域。在南部(地圖下半部分),即地圖上排水較好的地區,該公司施用了更多的肥料以獲得更好的產量。

          “這片農田的整體投入數量通常保持不變,但不是在低產區或無產區浪費種子或氮肥,而是在高產區施用更多的肥料,從而提高產量。”

          MSZ-2100G傳感器單元(見圖4)由一臺多光譜相機和一臺RGB相機組成。其中RGB相機配備1200萬像素的Sony Exmor R CMOS圖像傳感器,用于捕捉航空圖像;而200萬像素的NDVI多光譜相機,用于捕獲紅色區域和NDVI范圍內的圖像。

           

          圖4:Sony的MSZ-2100G傳感器單元配備了一個1200萬像素的RGB相機和一個200萬像素的多光譜攝像機,用于拍攝航空圖像

          根據美國宇航局(NASA)的描述,NDVI是通過以下方法計算的:近紅外輻射減去可見光輻射,兩者之差再除以近紅外輻射與可見光輻射之和,即:

          NDVI =(NIR-VIS)/(NIR+VIS)

          大多數衛星植被指數都使用這個公式,來量化地球上植物生長的密度。

          除了索尼的圖像傳感器外,該設備還包含一個全球導航衛星系統(GNSS)傳感器,其用于為成像提供精確的地理定位數據。索尼的Fast Field Analyzer軟件處理NDVI和RGB數據以及地理位置信息,生成詳細的地圖,并且能在不需要互聯網連接的情況下實現快速現場分析。

          Berg說:“僅僅用一幅彩色圖像就可以完成很多工作,但是NDVI圖像能夠提供更科學、更精確的可重復數據。如果某個地方在NDVI標度上顯示為紅色,這就是對實地情況的準確表示。”

          他補充說,“基本上,NDVI圖像能夠顯示肉眼看不到的東西,同時還能更早地顯示農作物可能要面臨的各種危害。”

          當Berg剛開始在Peterson Farms Seed公司工作時,采用的是傳統方法,即在種植前將所有計劃施用的肥料一次都施放到這塊田地中。后來,他們經過研究選擇先施用大約70%-75%的肥料,剩余的肥料根據無人機拍攝的圖像進行季節性變量施肥,這讓他們收獲了積極的結果。Peterson Farms Seed公司在種子和化肥等投入上的花費與過去基本相同,但是總產量卻有所提高。

          Berg說:“歸根結底,我們現在的種植方式肯定比以前更加高效,我們希望用比以前更少的投入,獲得更高的收益,最終提高盈利能力。”

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