Методика создания геопространственной базы данных для дешифрирования сельскохозяйственных культур и сортов на основе мультиспектральной аэрофотосъемки : научное издание
Библиографическое описание:Методика создания геопространственной базы данных для дешифрирования сельскохозяйственных культур и сортов на основе мультиспектральной аэрофотосъемки : научное издание / А. С. Кузнецова, А. В. Дергунов, К. В. Краснощеков [и др.]. - Текст : непосредственный // Южно-Сибирский научный вестник. - 2025. - № 3. - С. 100-107. - ISSN 2304-1943, DOI 10.25699/SSSB.2025.61.3.012.
Аннотация:В статье представлены результаты создания базы геопространственных данных (БГД) для видового и сортового дешифрирования сельскохозяйственных культур на основе мультиспектральной аэрофотосъемки средствами беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Исследование проведено на базе Уярского государственного сортоиспытательного участка (ГСУ), расположенного в Емельяновском районе Красноярского края. В работе использовались данные мультиспектральной камеры Micasense RedEdge-MX с датчиком солнечной освещенности DLS2, которые были установлены на платформе БПЛА DJI Matrice 210 V2, и данные наземных наблюдений и учётов. Обработка исходной информации проводилась в программных комплексах Metashape Pro и QGIS. В результате созданы цифровые карты диагностических показателей агроценозов Уярского ГСУ, многоканальные ортофотопланы местности, цифровые модели местности (ЦММ) и карты вегетационных индексов (NDVI, NDRE, GCI, RECI, VARI, MSAVI2) за вегетационные сезоны 2023-2024 гг. Полученные геопространственные данные формируют БГД Уярского ГСУ и позволяют определить характерные особенности сельскохозяйственных культур и сортов, а также оценить их состояние и динамику развития. Доступ к базе данных Уярского ГСУ осуществляется через информационно-аналитическую систему «АгроМониторинг». Система предоставляет удобный веб-интерфейс для визуализации и анализа геопространственной информации с высоким пространственным разрешением. Разработанная методика и технологии создания БГД позволяет повысить точность видового и сортового дешифрирования сельскохозяйственных культур, что способствует оптимизации управления сельскохозяйственными ресурсами. Перспективным направлением является расширение БГД за счет включения данных других ГСУ Красноярского края для повышения точности идентификации конкретных культур и их сортов в различных природно-климатических условиях.
The article presents the results of creating a geospatial database (GDB) for types and variety determination of agricultural crops based on multispectral aerial photography by means of unmanned aerial vehicles (UAVs). The study was conducted at the Uyarsk State Variety Testing Site (SVT) located in the Yemelyanovsky District of Krasnoyarsk region. The work used data from a Micasense RedEdge-MX multispectral camera with a DLS2 solar illumination sensor, which were installed on a DJI Matrice 210 V2 UAV platform, and data from ground-based observations and surveys. The initial information was processed in the Metashape Pro and QGIS software packages. As a result, digital maps of diagnostic indicators of agrocenoses of the Uyarsk SVT, multichannel orthophotomaps of the terrain, digital terrain models (DTM) and maps of vegetation indices (NDVI, NDRE, GCI, RECI, VARI, MSAVI2) were created for the 2023-2024 growing seasons. The obtained geospatial data form the basis of the GDB of the Uyarsk SVT and allow to determine the characteristic features of agricultural crops and varieties, as well as to assess their condition and growth dynamics. Access to the database of the Uyarsk SVT is carried out through the information and analytical system "AgroMonitoring". This system provides a convenient web interface for visualization and analysis of geospatial information with high spatial resolution. The developed methodology and technologies for creating the GDB allow to increase the accuracy of types and variety determination of agricultural crops, which helps to optimize the management of agricultural resources. A promising direction is the expansion of the GDB by adding data from other SVTs of the Krasnoyarsk Territory to improve the accuracy of identifying specific crops and their varieties in various natural and climatic conditions.
Издательство:Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова, Институт проблем химико-энергетических технологий СО РАН, Общество с ограниченной ответственностью "Малое инновационное предприятие "Политех", ООО "Центр ультразвуковых технологий, Бийск
Источник:Южно-Сибирский научный вестник
Выпуск:№ 3
Номера страниц:100-107
Держатель оригинала документа:Институт вычислительного моделирования СО РАН, ФГБУ «Государственная комиссия Российской Федерации по испытанию и охране селекционных достижений" по Красноярскому краю, Республике Хакасия и Республике Тыва», Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр СО РАН»
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
