Беспилотные технологии в АПК — перспективы и востребованность на рынке


БЕСПИЛОТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В АПК
– ПЕРСПЕКТИВЫ И ВОСТРЕБОВАН- НОСТЬ НА РЫНКЕ
ФахрутдиновРустамРавильевич
главный инженер компании «ПромАэро» Email: [email protected] Барышников Николай Автандилович
инженер компании «ПромАэро» Email: [email protected]Гусева Светлана Андреевна агроном- аналитик компании «ПромАэро»
Email: [email protected]ул. Тихвинская, 24-а, оф. 501, Самара, Самарская обл., 443011
Ключевые слова: аэрофотосъемка, мультиспектральная камера, вегетационный индекс, NDVI.
Проведен обзор зарубежных и отече- ственных источников о практическом при- менении аэрофотосъемки при помощи БПЛА в сельском хозяйстве, и анализ востребован- ности этих технологий на российском рынке.
В последние годы идет активное внед- рение беспилотных летательных аппаратов (далее БПЛА) в различные сферы производ- ства [2].
Области применения БПЛА
1% 1%1%3%
2%
8%
сельского хозяйства. В таких развитых стра- нах как Австралия, Канада, США давно гово- рят о положительном экономическом эффек- те беспилотных технологий.
Есть опыт применения этих техноло- гий и в России. Изучив различные источники, понятно, что это скорее опытно- экспериментальные работы, и о широком внедрении в производство только начинают говорить.
Чтобы разобраться в реальной востре- бованности беспилотной аэрофотосъемки, мы изучили опыт применения БПЛА зарубежных и отечественных сельхозпроизводителей и исследователей.
Основные группы пользователей БПЛА в АПК:
сельхозпроизводители, агрономы;
научно-исследовательские институ-
ты;
продавцы\дилеры сельхоз оборудо- вания, семян, удобрений;
страховые компании;
сервисные компании, предоставляю- щие агросопровождение хозяйствам;
В использовании беспилотной аэрофо- тосъёмки для сельскохозяйственных целей наиболее перспективны следующие направ- ления: построение цифровых моделей релье- фа, анализ неоднородности плодородия зе- мель по спектральным характеристикам, кон- троль работы дренажных систем, оценка ва- риабельности посевов по вегетационным ин- дексам, выявление повреждений раститель- ности от внешних воздействий.
Основные случаи применения БПЛА:
Простой облет и съемка поля.
9%
11%

21%
43%
Фото- видео съемкаНедвижимость Коммунальные услуги Строительство Сельское хозяйствоОбразование ПроизводствоЧС
СтрахованиеДругое
На сегодняшний день идет обсужде- ние, насколько беспилотные технологии вос- требованы в сфере АПК для решения задач

Рисунок 1: Пример простого обследования
Это включает в себя простые пролеты БПЛА над полем для просмотра, съемки и воспроизведения цветных изображений или видео высокой четкости, которые могут предоставить много полезной информации.
Ключевые решаемые задачи: Такой облет позволяет провести осмотр всех уго- дий, выявить проблемные области, принять решение по причинам возникновения про- блемы, организовать наблюдение таких зон.
Осмотр систем орошения
Управление системой орошения является трудоемкой задачей – особенно для крупных производителей, которые имеют много по- лей, разбросанных по разным районам. Ме- ханизатору и агроному требуется потратить немало усилий и времени для осмотра пра- вильной работы оросительных форсунок и оросителей.

Рисунок 2: Обследование системы орошения
Ключевые решаемые задачи: Ин- спекция работы поливочного оборудования и самого процесса полива – качественно и в оптимальные сроки [4].
Точечное орошение.
Современные производители дронов вы- пускают специальные аппараты для адресно- го орошения пестицидами или удобрениями. Мощный коптер в состоянии доставить 10-40 литров рабочего раствора и рассеять его пу- тем удаленного контроля.

Рисунок 3: Опрыскивание коптером MG-1
Ключевые решаемые задачи: Точечное и оперативное внесение пестицидов и удоб- рений.
Полевые изыскания.
Создание ортофотопланов и элек- тронных карт. Это уже профессиональное решение. Одним из основных материалов, получаемых в результате аэрофотосъемки является ортофотоплан - фотографический план местности на точной геодезической опоре, который может успешно использо- ваться при топографических, геологических и других проектно - изыскательских работах.

Рисунок 4: Пример ортофотоплана, выпол- ненный компанией "ПромАэро"
Весь процесс получения ортофотоплана можно разделить на три основных этапа:
Подготовительный. Готовится маршрут полета БПЛА, определяются опти- мальная высота, скорость полета, площадь охватываемой территории, параметры пере- крытия фотографий.
Аэрофотосъемка. БПЛА в авто- матическом режиме совершает полет по за- данному маршруту и фотографирование местности. Результатом является набор фото- графий, а также координаты и параметры по- ложения БПЛА в момент фотографирования, которые используются для обработки и со- здания ортофотоплана.
Обработка исходных данных в специальных фотограмметрических про- граммах, процесс состоит из таких операций:
а) импорт исходных изображений и метаданных в программу;
б) выравнивание фотографий (камер); в) построение плотного облака точек;
г) создание 3D модели и построение ортофотоплана и цифровой модели поверх- ности;
д) экспорт результатов для анализа данных, например, в ГИС.
Ключевые решаемые задачи: Опреде- ление точных границ поля, инвентаризация; выявление неиспользуемых земель, участков зарастания или деградации; выявление фак- торов несанкционированного использования или засорения земель; достоверный карто- графический материал для землеустроитель- ного проектирования; разрешение судебных споров, связанных с землепользованием, нанесенным ущербом.
Цифровая модель местности. Кроме ортофотоплана в процессе обработки аэрофотоснимков можно получить цифровую модель местности (ЦММ), на основе которой можно создать такие продукты как: карты условий освещенности и экспозиции склонов (планирование и научно обоснованное веде- ние сельского хозяйства с учетом характери- стик радиационного режима, а также влияния рельефа на распределение солнечной радиа- ции); карты абсолютных высот местности (ЦММ предназначены для определения об- щих особенностей рельефа местности, а так-

Рисунок 5: Карта высот местности (сверху) и график профиля поля, выполненные компанией "ПромАэро"
же выявления зон потенциальной деградации земельных ресурсов; карты крутизны скло- нов, горизонтальной и вертикальной расчле- ненности рельефа (оценка пригодности усло- вий рельефа местности для того или иного типа землепользования, оценка направления вещественного переноса, включая поверх- ностный сток, а также характер развития эк- зогенных процессов в целом); карты линей- ной эрозии и плоскостного смыва (позволяет запланировать противоэрозионные меропри- ятия, и разработать методики по обработке почвы и внесению удобрений); карты гидро- морфности почвенного покрова (позволяет производить выделение участков потенци- ального переувлажнения и вымокания посе- вов).
Мониторинг полей
Мониторинг в видимом спектре. Применение камер высокого разрешения от 5см\пиксель, позволяет оперативно обследо- вать большие массивы полей. Результатом обследования будет фоторяд или ортофото- план. Организация мониторинга происходит наиболее эффективно при наличии сервиса геоаналитических данных (космоснимков). В таком случае, мониторинг производится ад- ресно, начиная с проблемных участков.

Рисунок 6: Участки посевов озимой ржи, уничтоженные мышами
Мониторинг с применением муль- тиспектральной камеры. Именно этот вид съемки позволяет значительно расширить об- ласть применения беспилотных технологий. Это объясняется возможностями мультиспек- тральной камеры. При мультиспектральной съемке формируются одновременно несколь- ко изображений одной и той же территории в различных зонах спектра электромагнитного излучения. Ключевую роль играет аналитика этих данных. Различные комбинации этих изображений позволяют выявить процессы и явления, которые сложно или невозможно определить на снимке в видимом спектре.

Рисунок 7: Разница между мультиспектральной и модифицированной камерами
Более подробно о мультиспектральной съемке говорится в статье компании ПромА- эро «Опыт применения мультиспектральной съемки в области сельского хозяйства».
На сегодняшний день на БПЛА могут устанавливаться два типа камер: модифици- рованные или мультиспектральные.
В модифицированной камере линза изме- нена таким образом, чтобы фиксировать от- ражение в ближней инфракрасной области спектра. Такие камеры дешевле и более до- ступны, но в данных может присутствовать
«шум», который негативно скажется на каче- стве интерпретации.
В мультиспектральной камере количество линз может доходить до 12 (Tetracam Mini- MCA12), в которой каждая линза регистриру- ет излучение в узкой области спектра, ис- ключая возможный «шум» (рис.7). В отличие от модифицированных камер, мультиспек- тральные позволяют получать гораздо боль- ше комбинированных изображений, и рас- считывать большее количество индексов. Однако, стоимость таких камер гораздо выше модифицированных, и для обработки сним- ков нужно обладать необходимыми навыками и более продвинутым программным обеспе- чением для обработки мультиспектральных данных.
В основе мультиспектральной съемки лежит тот факт, что высокая фотосинтетическая активность, как правило, связанная с густой растительностью,
приводит к уменьшению отражательной способности объекта в красной зоне спектра и к увеличению в зоне ближнего ИК. Благодаря этому, появляется возможность на основе воздушных съемок проводить картирование растительного покрова, выявлять площади, покрытые и непокрытые растительностью, оценивать плотность, всхожесть, состояние растений, а с помощью регулярного мониторинга наблюдать развитие процессов в динамике.

Рисунок 8: Пример изображений с модифици- рованной (сверху) и мультиспектральной (снизу) камер
Как уже было сказано, наличие снимков в нескольких каналах позволяет использовать различные формулы обработки данных, что приводит к разнообразию получаемых веге- тационных индексов. Наибольшее распро- странение среди мультиспектральных камер для БПЛА получили 4-х- или 5-и канальные камеры с синим, зеленым, красным, крайним красным и инфракрасным диапазоном.
Компания «ПромАэро» производит аэро- фотосьемку с использованием мультиспек- тральной камеры. Разрешение съемки состав- ляет 15-20 см\пиксель при высоте съемки 200м. Имея данные мультиспектральной съемки, можно рассчитать множество вегета- ционных индексов:
Нормализованный индекс биомассы (Normalized Difference Vegetation Index NDVI) – позволяет проводить качественную и количественную оценку объема биомассы, оценивать интенсивности вегетации расте- ний.
(рис.10). В ходе обработки съемки автомати- чески идентифицируются отдельные кроны деревьев. Также создается геопространствен- ный слой крон деревьев с общим анализом состояния дерева, диаметра кроны, а также средних значений индекса растительности [5].
Улучшенный Нормализованный ин- декс биомассы (Enhanced Normalized Difference Vegetation Index ENVI) - подобно NDVI, но используется также и часть види- мого спектра для более эффективного пока- зания состояния здоровья растений.
Зеленый нормализованный индекс биомассы (Green Normalized Difference Vege- tation Index GNDVI) – позволяет оценить со- держание хлорофилла, степень старения, наличия стресса у растения. Полезно исполь- зовать на поздней стадии роста для определе- ния начала сбора урожая.
Дифференцированный вегетационный индекс (Difference Vegetation Index DVI) - позволяет определить области затемнения, застоя воды, почвы и растительности.
Зеленый дифференцированный веге- тационный индекс (Green Difference Vegetation Index GDVI) – показывает количе- ство азота в листьях, что может оптимизиро- вать внесение удобрений исходя из реальных потребностей.
Стоит упомянуть о все большем при- менении автоматизированных методов опре- деления типа растительности. В частности, говорится об идентификации сорняков на ранней стадии развития культурных растений (рис.9).
Для мониторинга садов и парков ис- пользуют статистику по плодово- кустарниковым культурам.
В основе расчета лежит технология
«идентификацияобъектапофотообразу»

Рисунок 9: Процедура дешифрирования сорня- ков на каждом шаге

Рисунок 10: Идентификация объектов по фо- тообразу
Ключевые решаемые задачи: анализ всхожести; оценка перезимовки озимых; определение оптимальных сроков уборки урожая; прогнозирование урожайности; зо- нирование участков, засоренных сорняками или пораженных болезнями и вредителями с подготовкой электронных файлов в любых форматах (например, «shape»). По результа- там аэрофотосъёмки за несколько минут мо- жет быть сформирован файл-предписание для внесения азотных подкормок по технологии offline с учетом неоднородности посева.
В сравнении с наземными датчиками, съемка с БПЛА предоставляет аналогичные данные о состоянии полей. Мониторинг по- севов озимой пшеницы в разные фазы разви- тия в МСХА имени К.А. Тимирязева показа- ли, что с применением аэрофотосъемки до- стигается воспроизводимая картина про- странственного распределения индекса NDVI, в высокой степени совпадающая с ре- зультатами наземного датчика GreenSeeker® RT200. Это позволяет использовать беспи- лотную съёмку в качестве альтернативы об- следования оптическими наземными датчи- ками.
Кроме этого, были получены анало- гичные результаты в университете сельского хозяйства, продовольствия и окружающей среды, г. Пиза, где были проведены опыты по сравнению спектральной отражательной спо- собности, полученные с БПЛА и наземного датчика [1,3].
Выше упомянутые возможности при- менения БПЛА предоставляют значительный интерес и имеют серьезный потенциал в сельском хозяйстве.
Специалисты компании «ПромАэро» в сезоне 2016 года опробовали методики по съемке в ИК диапазоне и аналитике этих дан- ных с построением карт неоднородностей. Первые результаты были с интересом вос- приняты и нашли свое решение в ряде хо- зяйств Самарской области.
Начиная с сезона 2017 года, компания
«ПромАэро» представит съемку сразу двумя камерами – пятиканальной спектральной ка- мерой и беззеркальной цифровой камерой разрешением 24Мп. БПЛА самолетного типа позволит снимать за один полет площадь в 250 - 500 га за один полет, или около 5000 га в день.
Именно такая комбинация данных даст возможность аграрию комплексно изу-
чить состояние растительности. Имея набор карт в планшете, агроном сможет точечно изучить интересующий его участок, оптими- зировать работы по дифференцированному внесению пестицидов, удобрений, организо- вать агрохимическое обследование и другие операции.
Организация мониторинга.
Говоря о мониторинге полей с приме- нением БПЛА, следуют искать наиболее ра- циональные и экономически эффективные методы организации. Процесс развития рас- тительности имеет несколько стадий, и необ- ходимо понимать, на каком именно этапе це- лесообразно использовать аэросъемку. До- статочно ли произвести разовую съемку для оценки всхожести озимых или же нужно вы- полнять ее периодически – ответы на эти во- просы зависят от конкретной культуры, исто- рии ее развития, а также от экономической целесообразности.
На наш взгляд, наилучшим комбина- цией по организации мониторинга является применение ГИС-сервиса геоданных, где в основе лежит предоставление комплекса ин- терпретированных данных космоснимков, периодически (раз в 1-2 недели) обновляе- мых.
Компания ПромАэро с целью демон- страции возможностей сервиса геоданных, предложила участие в пилотном проекте восьми фермерским хозяйствам Самарской области, где на основе ГИС-сервиса были продемонстрированы возможности предо- ставления геоаналитических данных. Более того, ГИС-сервис компании позволяет под- гружать и собственные ортофотопланы. В планах предоставить мобильное решение в сезоне 2017 года.
Получены первые положительные от- зывы, более того, хозяйства намерены про- должить участие в проекте и подключить к сервису более 10000 га своих полей.
Экономическая эффективность
Компании, предоставляющие услуги по беспилотной аэрофотосъемке, могут де- кларировать те или иные услуги, но сель- хозпроизводитель в первую очередь заинте- ресован в экономической целесообразности применения беспилотных технологий. И этот вопрос актуален как для зарубежных ферме- ров, так и для отечественных.

Выше представлены данные, Мини- стерства сельского хозяйства США, по оцен- ке экономической эффективности различных методов агрономического сопровождения. Статистику такого рода по России сложно найти, однако, данные одной из самых разви- тых в сельском хозяйстве страны очень ин- формативны.
В США производится и покупается 35% всех гражданских дронов, где из общего количества, около 50% пользователей прихо- дятся на аграрный сектор. США является од- ним из лидеров по всем основным методикам агрономического сопровождения. Кроме это- го агротехнический уровень самого произ- водства в США принимается как высокий.
Если говорить про экономическую эффективность применения беспилотных технологий, то с одной стороны мы видим, что около половины пользователей (46%) считают их применение невыгодным, тогда как каждый 7 опрошенный считает эти тех- нологии эффективными и столько же считает безубыточными. Если представить, что 10 лет назад эти технологии были неизвестны, то, как минимум, четверть агрохозяйств уже ис- пользуют БПЛА в своем производстве.
Можно также сделать вывод, что 46 % считают убыточными эти технологии исходя из конкретных условий - вид возделываемой культуры, специфика поля, методика исполь- зования БПЛА. Новизна технологий и опре- деленный консерватизм фермеров также име- ет место быть. Нужно также подчеркнуть, что сами беспилотные технологии бурно разви- ваются и их внедрение носит зачастую опыт- ный характер. Тем не менее стоит отметить высокий спрос БПЛА и применение их в сельском хозяйстве, из чего следует перспек- тивное развитие их в этой сфере.
Заключение
Представленная в статье информация основана на углубленном анализе многочис- ленных публикаций, в большей степени зару- бежных. Специалисты компании «ПромА- эро» в сезоне 2016 года опробовали методики по съемке в ИК диапазоне и аналитике этих данных с построением карт неоднородностей, и последующим зонированием.
Компания «ПромАэро» продолжает изучение темы применения БПЛА в сельском хозяйстве, и мы убеждены, что эти техноло- гии найдут применение и в России.
Список литературы:
Железова С.В., Ананьев А.А., Вью- нов М.В., Березовский Е.В. Мониторинг по- севов озимой пшеницы с применением бес- пилотной аэрофотосъемки и оптического датчика GreenSeeker RT200 // Вестник Орен- бургского государственного университета. 2016. № 6. С. 56-61
Andrew Meola Here's what to expect from the FAA's upcoming drone regulations // Режимдоступа:
http://www.businessinsider.com/heres-what-to- expect-from-the-faas-upcoming-drone- regulations-2016-5Caturegli L, Corniglia M, Gaetani M, Grossi N, Magni S, Migliazzi M, et al. (2016) Unmanned Aerial Vehicle to Estimate Nitrogen Status of Turfgrasses. PLoS ONE 11(6): e0158268. doi:10.1371/journal.pone.0158268
Colin Snow, CEO and Founder of Sky- logic Research // The Truth about Drones in Pre- cision Agriculture. They’re great scouting tools, but can they unseat the incumbents? Режим до- ступа:http://www.angeleyesuav.com/wp- content/uploads/2016/08/TheTruthAboutDrones_ag.pdfPeña JM, Torres-Sánchez J, de Castro AI, Kelly M, López-Granados F (2013) Weed
Mapping in Early-Season Maize Fields Using Object-Based Analysis of Unmanned Aerial Ve- hicle (UAV) Images. PLoS ONE 8(10): e77151. doi:10.1371/journal.pone.0077151

Приложенные файлы

  • docx 6673280
    Размер файла: 737 kB Загрузок: 0

Добавить комментарий