İHA'lar, çok boyutlu, yüksek hassasiyetli tarım arazisi bilgilerini elde edebilen ve birden fazla tarım arazisi bilgisinin dinamik izlenmesini gerçekleştirebilen çeşitli uzaktan algılama sensörleri taşıyabilir. Bu tür bilgiler esas olarak mahsulün mekansal dağılım bilgilerini (tarım arazisi lokalizasyonu, mahsul türü tanımlama, alan tahmini ve değişim dinamik izleme, tarla altyapısı çıkarma), mahsul büyüme bilgilerini (mahsul fenotipik parametreleri, besin göstergeleri, verim) ve mahsul büyüme stres faktörlerini (tarla nemi, zararlılar ve hastalıklar) dinamiklerini içerir.
Tarım Arazisi Mekansal Bilgisi
Tarım arazilerinin mekansal konum bilgileri, görsel ayrımcılık veya makine tanıma yoluyla elde edilen tarlaların coğrafi koordinatlarını ve ürün sınıflandırmalarını içerir. Tarla sınırları coğrafi koordinatlarla tanımlanabilir ve ekim alanı da tahmin edilebilir. Bölgesel planlama ve alan tahmini için temel harita olarak topografik haritaları sayısallaştırmanın geleneksel yöntemi zayıf bir zamanlamaya sahiptir ve sınır konumu ile gerçek durum arasındaki fark çok büyüktür ve sezgiden yoksundur, bu da hassas tarımın uygulanmasına elverişli değildir. İHA uzaktan algılama, tarım arazilerinin kapsamlı mekansal konum bilgilerini gerçek zamanlı olarak elde edebilir, bu da geleneksel yöntemlerin eşsiz avantajlarına sahiptir. Yüksek çözünürlüklü dijital kameralardan alınan hava görüntüleri, tarım arazilerinin temel mekansal bilgilerinin tanımlanmasını ve belirlenmesini sağlayabilir ve mekansal yapılandırma teknolojisinin geliştirilmesi, tarım arazisi konum bilgileri üzerindeki araştırmanın hassasiyetini ve derinliğini artırır ve yükseklik bilgilerini tanıtırken mekansal çözünürlüğü iyileştirir, bu da tarım arazilerinin mekansal bilgilerinin daha ince izlenmesini sağlar.
Bitki Büyüme Bilgileri
Mahsul büyümesi, fenotipik parametreler, besin göstergeleri ve verim hakkındaki bilgilerle karakterize edilebilir. Fenotipik parametreler arasında bitki örtüsü, yaprak alanı endeksi, biyokütle, bitki boyu vb. bulunur. Bu parametreler birbiriyle ilişkilidir ve toplu olarak mahsul büyümesini karakterize eder. Bu parametreler birbiriyle ilişkilidir ve toplu olarak mahsul büyümesini karakterize eder ve doğrudan nihai verimle ilişkilidir. Çiftlik bilgi izleme araştırmalarında baskındırlar ve daha fazla çalışma yürütülmüştür.
1) Bitki Fenotipik Parametreleri
Yaprak alanı indeksi (LAI), bitkinin ışık enerjisi emilimini ve kullanımını daha iyi karakterize edebilen ve bitkinin materyal birikimi ve nihai verimiyle yakından ilişkili olan, birim yüzey alanı başına tek taraflı yeşil yaprak alanının toplamıdır. Yaprak alanı indeksi, şu anda İHA uzaktan algılama ile izlenen ana bitki büyüme parametrelerinden biridir. Bitki örtüsü indekslerini (oran bitki örtüsü indeksi, normalleştirilmiş bitki örtüsü indeksi, toprak şartlandırma bitki örtüsü indeksi, fark bitki örtüsü indeksi, vb.) multispektral verilerle hesaplamak ve gerçek verilerle regresyon modelleri oluşturmak, fenotipik parametreleri tersine çevirmek için daha olgun bir yöntemdir.
Bitkilerin geç büyüme evresindeki yer üstü biyokütlesi hem verim hem de kalite ile yakından ilişkilidir. Şu anda, tarımda İHA uzaktan algılama ile biyokütle tahmini hala çoğunlukla çok spektral veri kullanır, spektral parametreleri çıkarır ve modelleme için bitki örtüsü endeksini hesaplar; mekansal yapılandırma teknolojisinin biyokütle tahmininde belirli avantajları vardır.
2) Bitkisel Beslenme Göstergeleri
Geleneksel bitki beslenme durumunun izlenmesi, besin veya göstergelerin (klorofil, azot, vb.) içeriğini teşhis etmek için tarla örneklemesi ve iç mekan kimyasal analizi gerektirirken, İHA uzaktan algılama, farklı maddelerin teşhis için belirli spektral yansıma-emilim özelliklerine sahip olduğu gerçeğine dayanmaktadır. Klorofil, görünür ışık bandında iki güçlü emilim bölgesine sahip olması, yani 640-663 nm'lik kırmızı kısım ve 430-460 nm'lik mavi-mor kısım olmasına dayanarak izlenirken, emilim 550 nm'de zayıftır. Bitkiler eksik olduğunda yaprak rengi ve doku özellikleri değişir ve farklı eksikliklere ve ilgili özelliklere karşılık gelen renk ve dokunun istatistiksel özelliklerini keşfetmek besin izlemenin anahtarıdır. Büyüme parametrelerinin izlenmesine benzer şekilde, karakteristik bantların, bitki örtüsü indekslerinin ve tahmin modellerinin seçimi hala çalışmanın ana içeriğini oluşturmaktadır.
3) Mahsul Verimi
Ürün verimini artırmak tarımsal faaliyetlerin temel hedefidir ve verimin doğru tahmini hem tarımsal üretim hem de yönetim karar alma departmanları için önemlidir. Çok sayıda araştırmacı, çok faktörlü analiz yoluyla daha yüksek tahmin doğruluğuna sahip verim tahmin modelleri oluşturmaya çalışmıştır.
Tarımsal Nem
Tarım arazisi nemi genellikle termal kızılötesi yöntemlerle izlenir. Yüksek bitki örtüsüne sahip alanlarda, yaprak stomalarının kapanması terleme nedeniyle oluşan su kaybını azaltır, bu da yüzeydeki gizli ısı akışını azaltır ve yüzeydeki hissedilir ısı akışını artırır, bu da bitki örtüsünün sıcaklığı olarak kabul edilen gölgelik sıcaklığında bir artışa neden olur. Su stresi endeksinin ürün enerji dengesini yansıtması, ürün su içeriği ile gölgelik sıcaklığı arasındaki ilişkiyi nicelleştirebildiğinden, termal kızılötesi sensör tarafından elde edilen gölgelik sıcaklığı tarım arazisinin nem durumunu yansıtabilir; küçük alanlardaki çıplak toprak veya bitki örtüsü, toprak nemini yeraltı sıcaklığıyla dolaylı olarak tersine çevirmek için kullanılabilir, bu da şu ilkeye dayanır: suyun özgül ısısı büyükse, ısının sıcaklığı yavaş değişir, böylece gün boyunca yeraltı sıcaklığının mekansal dağılımı dolaylı olarak toprak neminin dağılımına yansıyabilir. Bu nedenle, gündüz yeraltı sıcaklığının mekansal dağılımı, dolaylı olarak toprak neminin dağılımını yansıtabilir. Gölgelik sıcaklığının izlenmesinde, çıplak toprak önemli bir müdahale faktörüdür. Bazı araştırmacılar çıplak toprak sıcaklığı ile mahsul toprak örtüsü arasındaki ilişkiyi incelemiş, çıplak topraktan kaynaklanan gölgelik sıcaklığı ölçümleri ile gerçek değer arasındaki farkı açıklığa kavuşturmuş ve düzeltilmiş sonuçları, izleme sonuçlarının doğruluğunu artırmak için tarım arazisi neminin izlenmesinde kullanmıştır. Gerçek tarım arazisi üretim yönetiminde, tarla nem sızıntısı da dikkat odağıdır, sulama kanalı nem sızıntısını izlemek için kızılötesi görüntüleyiciler kullanan çalışmalar yapılmıştır, doğruluk %93'e ulaşabilir.
Zararlılar ve Hastalıklar
Bitki zararlıları ve hastalıklarının yakın kızılötesi spektral yansıma izlenmesinin kullanımı, şu esaslara dayanmaktadır: sünger dokusu ve çit dokusu tarafından yansımanın yakın kızılötesi bölgesindeki yapraklar, sağlıklı bitkilerde, bu iki doku boşluğu nem ve genleşme ile dolar, çeşitli radyasyonların iyi bir yansıtıcısıdır; bitki zarar gördüğünde, yaprak zarar görür, doku solar, su azalır, kızılötesi yansıma kaybolana kadar azalır.
Sıcaklığın termal kızılötesi izlenmesi de mahsul zararlıları ve hastalıklarının önemli bir göstergesidir. Sağlıklı koşullardaki bitkiler, esas olarak yaprak stomalarının açılıp kapanmasının kontrolü yoluyla, kendi sıcaklıklarının stabilitesini korumak için terleme düzenlemesi yapar; hastalık durumunda patolojik değişiklikler meydana gelir, patojen - konak etkileşimleri patojen bitki üzerinde, özellikle terleme ile ilgili yönlerde, etki, istila edilmiş kısmın sıcaklığını yükseltir ve düşürür. Genel olarak, bitki algılaması stoma açıklığının düzensizleşmesine yol açar ve böylece terleme, sağlıklı alana göre hastalıklı alanda daha yüksektir. Güçlü terleme, enfekte olmuş alanın sıcaklığında bir azalmaya ve yaprak yüzeyinde normal yaprağa göre daha yüksek bir sıcaklık farkına yol açar, ta ki yaprak yüzeyinde nekrotik lekeler görünene kadar. Nekrotik alandaki hücreler tamamen ölür, o kısımdaki terleme tamamen kaybolur ve sıcaklık yükselmeye başlar, ancak yaprağın geri kalanı enfekte olmaya başladığından, yaprak yüzeyindeki sıcaklık farkı her zaman sağlıklı bir bitkininkinden daha yüksektir.
Diğer Bilgiler
Tarım arazisi bilgi izleme alanında, İHA uzaktan algılama verilerinin daha geniş bir uygulama yelpazesi vardır. Örneğin, birden fazla doku özelliği kullanarak mısırın düşmüş alanını çıkarmak, NDVI endeksi kullanarak pamuk olgunluk aşamasında yaprakların olgunluk seviyesini yansıtmak ve aşırı pestisit uygulamasından kaçınmak için pamuk üzerine absisik asit püskürtmeyi etkili bir şekilde yönlendirebilen absisik asit uygulama reçetesi haritaları oluşturmak vb. için kullanılabilir. Tarım arazisi izleme ve yönetiminin ihtiyaçlarına göre, bilişimli ve dijitalleştirilmiş tarımın gelecekteki gelişimi için İHA uzaktan algılama verilerinin bilgilerini sürekli olarak keşfetmek ve uygulama alanlarını genişletmek kaçınılmaz bir eğilimdir.
Gönderi zamanı: 24-Aralık-2024