Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 155-163

Автоматизированный расчёт густоты растений по фотографиям с беспилотного летательного аппарата

А.А. Златопольский 1 , С.А. Яровой 2 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 ООО Центрально-Черноземная агропромышленная компания, Воронеж, Россия
Одобрена к печати: 09.12.2020
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-155-163
Статья посвящена автоматизации определения густоты сельскохозяйственных растений. Знание густоты всходов необходимо для оценки качества проведённых работ, прогнозирования объёма уборки и для того, чтобы избежать излишних затрат при плохих всходах. В настоящее время в производстве подсчёт густоты растений проводится вручную. Нами рассмотрена возможность автоматического выявления на фотографии поля отдельных растений и подсчёта их числа. Для этого участки поля сахарной свёклы вскоре после появления всходов были сфотографированы с беспилотного летательного аппарата (БПЛА). В статье приведено описание алгоритма анализа изображения, включающего анализ цвета, пространственную фильтрацию и морфологический анализ. Этот алгоритм позволил получить оценку числа растений с хорошей точностью. Показано, каким образом устанавливаются параметры процедур и насколько их выбор критичен. Приводятся результаты тестирования предложенного алгоритма на снимках поля сахарной свёклы, сделанных с БПЛА на высоте около 30 м. Реальное разрешение снимка оценивается исходя из известного расстояния между рядками, которое при использовании для сева современной техники выдерживается очень точно. Описана технология определения густоты растений, которая может быть построена на основе предложенного алгоритма.
Ключевые слова: густота растений, сахарная свёкла, фотография с БПЛА, анализ цвета, пространственная фильтрация, морфологический анализ, связность
Полный текст

Список литературы:

  1. Serra J. Image analysis and mathematical morphology. Orlando, USA: Academic Press Inc., 1982. 621 p.