Подробное руководство по мультиспектральным снимкам с дронов. Узнайте, как это приносит пользу точному земледелию, землеустройству, лесному хозяйству и мониторингу окружающей среды, и как беспилотники, включая мультиспектральный DJI Mavic 3, могут повысить эффективность и точность сбора мультиспектральных данных.
- Подробное руководство по мультиспектральным снимкам с беспилотников;
- Узнайте, что это такое и как это помогает фермерам и другим специалистам в области охраны окружающей среды принимать своевременные и обоснованные решения, позволяющие повысить урожайность, продуктивность и решения по управлению земельными ресурсами;
- Как можно использовать различные мультиспектральные диапазоны для выявления различных идей и получения информации, невидимой человеческому глазу;
- Узнайте об индексах растительности и о том, как они могут предоставить жизненно важную информацию;
- Узнайте, почему дроны являются эффективными мультиспектральными инструментами и какие из них являются лучшими решениями, включая новый мультиспектральный DJI Mavic 3.
Недавно компания DJI выпустила мультиспектральный Mavic 3: мощный беспилотник, разработанный для точного земледелия и мониторинга окружающей среды.
Но что именно представляет собой мультиспектральная визуализация и как эти данные могут использовать фермеры, эргономисты и другие специалисты в области охраны окружающей среды для достижения лучших результатов своей работы — от более эффективного растениеводства до более эффективного управления земельными ресурсами?
И как мультиспектральные дроны, такие как DJI Mavic 3M, могут упростить этот процесс и собирать точные, эффективные и воспроизводимые мультиспектральные данные? Всё это вы узнаете из этого руководства по использованию дронов для мультиспектральной съемки.
Что такое мультиспектральная съемка?
Мультиспектральная визуализация захватывает и записывает свет в диапазоне длин волн электромагнитного спектра, включая те, которые находятся за пределами видимого спектра, такие как инфракрасный и ультрафиолетовый.
В результате мультиспектральная визуализация дает возможность извлекать дополнительную информацию, которую человеческий глаз или стандартные камеры промышленного назначения не могут уловить.
И эта дополнительная информация имеет огромную ценность для тех, кто занимается сельским хозяйством, лесоводством и землеустройством.
Преимущества использования мультиспектральной визуализации для сельского хозяйства, лесоводства и земледелия
Имея доступ к мультиспектральным данным и полученным впоследствии данным вегетационного индекса, таким как NDRE и NDVI (подробнее об этом позже), фермеры могут получать более глубокую, точную и своевременную информацию, помогающую идентифицировать проблемные участки на поле, например участки, которые испытывают стресс из-за болезней, вредителей, нехватки воды, или дефицит питательных веществ.
В свою очередь, эти данные позволяют фермерам выявлять проблемы на ранней стадии и принимать обоснованные и более целенаправленные управленческие решения, которые могут повысить урожайность сельскохозяйственных культур, сэкономить ресурсы и сократить отходы и свои финансовые и трудовые затраты.
В лесном хозяйстве мультиспектральные снимки могут использоваться для идентификации и картографирования различных характеристик леса, таких как породы деревьев, состояние деревьев и биомасса. Их также можно использовать для обнаружения и мониторинга во временном интервале изменений в лесу, таких как распространение болезней или воздействие лесозаготовок. Кроме того, мультиспектральные снимки можно использовать для оценки объема древесины в лесу, что важно для устойчивого управления лесным хозяйством.
А в землеустройстве и управлении земельными ресурсами мультиспектральные снимки могут использоваться для идентификации и картографирования различных типов растительности, растительного покрова и землепользования. Их также можно использовать для обнаружения и мониторинга изменений на земле с течением времени, таких как урбанизация, исчезновение лесов и деградация почв.
Эту информацию можно использовать для принятия обоснованных решений о планировании землепользования, охране природы и управлении ресурсами. Кроме того, мультиспектральные снимки помогут в идентификации и картографировании природных ресурсов, таких как полезные ископаемые и вода, что очень важно для эффективного и устойчивого управления земельными ресурсами.
Мультиспектральные диапазоны и их понимание
Как мы уже упоминали, мультиспектральная визуализация позволяет получать изображения в различных спектральных диапазонах — или диапазонах длин волн — электромагнитного спектра.
Таблица: Наиболее часто используемые в сельском, лесном хозяйстве и в землеутройстве диапазоны для мультиспектральной визуализации.
| Спектральный диапазон | Длина волны | Применение |
| Красный | 600-700 нм | Используется для определения вегетативного роста и силы, типа культуры, влажности и определения индекса площади листьев. |
| Ближний ИК-диапазон | 700-900 нм | Используется для измерения здоровья и продуктивности растений. |
| Красный край спектра | 700-780 нм | Используется для выявления стресса сельскохозяйственных культур, может указывать на изменения в содержании хлорофилла. |
| Зелёный | 500-600 нм | Используется для измерения кроны деревьев и обнаружения роста сорняков. |
| Синий | 450-500 нм | Используется для выявления дефицита воды, болезней и значительных различий в состоянии здоровья растений. |
Мультиспектральные камеры способны предоставить нам отдельную фотографию каждой полосы.
Мультиспектральный беспилотник Mavic 3, например, способен снимать красный, ближний ИК-диапазон, красный край спектра и зеленый диапазон. Он может создавать отдельное изображение для каждого из этих диапазонов, и эти данные могут быть обработаны для построения отдельной ортомозиаки для каждого спектра.
Выделение этих диапазонов полезно для анализа спектральной характеристики объекта: в сельском хозяйстве этот процесс помогает контролировать здоровье растений.
Например, здоровые растения отражают меньшее количество красного света, но большее количество ближнего ИК-спектра (которое человек не может увидеть, но может получить мультиспектральную визуализацию), тогда как для растений, находящихся в стрессовом состоянии или погибших, верно обратное.
Таким образом, используя мультиспектральную визуализацию, можно обнаружить уровни ближнего инфракрасного излучения, что позволит специалистам сельского хозяйства контролировать состояние растений и отслеживать изменения на ранней стадии, чтобы определить участки поля, которые могут потребовать внимания, или конкретные участки, нуждающиеся в удобрении и поливе.
Использование данных вегетационного индекса
Вегетационные индексы широко используются в дистанционном зондировании и точном земледелии для получения более глубокого представления о состоянии растительности и ее урожайности, а также для отслеживания изменений во времени.
Такие индексы представляют собой спектральное преобразование двух или более цветовых диапазонов для улучшения анализа различных характеристик растительности, таких как биомасса, фотосинтетическая активность и дефицит воды.
Различные индексы предоставляют различную информацию, и, используя комбинацию индексов, можно получить более полное представление о состоянии растительности.
Таблица: Некоторые из наиболее часто используемых индексов растительности.
| Индекс | Что он показывает | Применение | Формула (диапазоны электромагнитного спектра) |
| NDVI | Наиболее часто используемый вегетационный индекс, который дает представление о содержании хлорофилла в растениях. Он показывает зелень, густоту и здоровье растительности и может использоваться для оценки силы роста урожая на ранних стадиях. |
|
(Nir-Red)/(Nir+Red) |
| NDRE | Исследования показали, что этот индекс дает представление о содержании и изменениях хлорофилла в растениях течение вегетационного периода. Он обнаруживает изменения в состоянии урожая на более поздних стадиях, поскольку использует красный край спектра, который может проникать в листья гораздо глубже, чем обычный красный диапазон (используемый в NDVI). Там, где лесная крона более густая, рекомендуется использовать NDRE. |
|
(Nir-RedEdge)/Nir+RedEdge) |
| OSAVI | Почвенно-грунтовые условия на ранних стадиях роста являются важными факторами здоровья растений, особенно если сельскохозяйственные культуры посажены редко. Этот показатель учитывает состояние почвы и является хорошим показателем содержания хлорофилла в растениях на ранних стадиях роста. |
|
(Nir-Red)/(Nir+Red+0.16) |
| GNDVI | Этот индекс использует зеленый диапазон для расчета содержания хлорофилла вместо красного в NDVI, и, как показали исследования, он более стабилен, чем индекс NDVI. Используется в культурах с плотными кронами или на более поздних стадиях роста. |
|
(Nir-Green)/(Nir+Green) |
Наборы данных и анализ растительных индексов
Итак, как эти растительные индексы используются в реальном мире для проведения конструктивного и прогнозирующего анализа? Читайте и смотрите ниже.
RGB
RGB-изображение предлагает реалистичную визуализацию поля. Оно сразу обеспечивает вроде бы эффективное представление о состоянии поля, но, как вы увидите позже, оно не дает той информационной глубины, которую дают другие индексы растительности.
NDVI
Набор данных приобретает другой вид при переключении на NDVI.
NDVI можно использовать для определения силы растений. Значения, близкие к 1, показывают больший растительный покров, в то время как значения, близкие к 0, указывают на участки с небольшой растительностью, ранние стадии культивации, голую почву или больные растения.
NDRE
Высокие значения NDRE означают более высокие уровни содержания хлорофилла в листьях. Почва обычно имеет самые низкие значения, нездоровые растения имеют промежуточные значения, а здоровые растения имеют самые высокие показатели.
GNDVI
Как и в случае с NDVI, значения этого индекса также варьируются от -1 до 1. Значения от -1 до 0 показывают присутствие воды или голую почву.
OSAVI
Значения OSAVI могут варьироваться от -1 до 1. Высокие значения OSAVI указывают на более густую и здоровую растительность, тогда как более низкие значения указывают на слабый рост и плохую жизнеспособность растений.
Зачем использовать дроны для мультиспектральной визуализации
Мультиспектральная визуализация не нова. Однако использование дрона для сбора этих данных имеет множество преимуществ по сравнению с традиционными методами. К ним относятся:
- Гибкость
Дроны могут достигать мест, доступ к которым затруднен или невозможен для наземных транспортных средств или пилотируемых летательных аппаратов. К таким местам можно отнести горную или пересеченную местность, густые леса или неустойчивые экосистемы. Квадрокоптеры также могут летать на малых высотах для получения изображений с высоким разрешением.
- Рентабельность
Беспилотные летательные аппараты дешевле в эксплуатации, чем пилотируемые летательные аппараты, и их можно использовать для сбора данных чаще и с меньшими затратами, чем традиционные методы сбора данных.
- Безопасность
Беспилотные летательные аппараты могут использоваться для сбора данных в районах, которые могут быть слишком опасными для человека, таких как активные лесные пожары или стихийные бедствия.
- Скорость
Дроны могут быстро охватывать большие территории, обеспечивая эффективный сбор данных и быстрое реагирование в чрезвычайных ситуациях или ситуациях, критически зависящих от времени выполнения работ.
- Эффективность
Используя мультиспектральные камеры, дроны могут собирать данные в нескольких спектральных диапазонах одновременно, что позволяет получать более детальные и информативные изображения даже за один пролёт.
- Повторяемость
Дроны могут охватывать одну и ту же область несколько раз с разными интервалами времени, что позволяет отслеживать изменения во времени.
- Автономия
Дроны могут быть запрограммированы на полет по заранее определенным траекториям, что обеспечивает более последовательный и точный сбор данных.
Таким образом, беспилотные летательные аппараты предлагают гибкий, экономичный, безопасный и эффективный рабочий метод сбора мультиспектральных данных, которые могут найти различное практическое применение, такое как точное земледелие, мониторинг окружающей среды и управление природными ресурсами.
Лучшие дроны для мультиспектральной съемки
Существует множество дронов, доступных для мультиспектральной съемки.
Одной из таких платформ является DJI M300 RTK, которая может быть интегрирована со сторонними мультиспектральными датчиками, такими как MicaSense и SlantRange. M300 RTK — это универсальный беспилотник, который может нести широкий спектр полезной нагрузки (такой как тепловизор, зум, лидар, фотограмметрия, газовые детекторы) для выполнения целого ряда задач.
Компания DJI также выпустила мультиспектральный DJI Mavic 3, предназначенный для получения мультиспектральных изображений и аэрофотосъемки. Ниже мы более детально рассмотрим этот БПЛА.
Мультиспектральный DJI Mavic 3
Преимущества использования беспилотных летательных аппаратов для сбора мультиспектральных данных воплощены в мультиспектральном DJI Mavic 3, который может использоваться для цифрового управления сельскохозяйственными угодьями, интеллектуальной разведки полей и точного земледелия.
Основные технические характеристики Mavic 3M
Mavic 3M оснащен 20-мегапиксельной RGB-камерой и четырьмя 5-мегапиксельными мультиспектральными датчиками.
Таблица: Технические характеристики камер DJI Mavic 3M.
| Камера | Характеристики |
| Обычная камера |
|
| Мультиспектральные камеры | Четыре мультиспектральные камеры, 1/2,8 CMOS, 5 МП
|
Всё это позволяет использовать этот дрон для высокоточной аэрофотосъемки, мониторинга роста сельскохозяйственных культур и исследований природных ресурсов.
Обычная камера RGB и мультиспектральные камеры могут работать одновременно и выводить индексы растительности (NDVI/GNDVI/NDRE) на экран паралельно с обычной визуализацией. Получайте и просматривайте эти данные в режиме реального времени.
Платформа «всё в одном»
Впервые летательный аппарат, RGB-камера высокого разрешения, мультиспектральная камера и модуль RTK полностью интегрированы в небольшой многороторный беспилотник (квадрокоптер), который является небольшим, компактным и имеет складывающуюся конструкцию для удобства транспортировки и быстрого развертывания на месте проведения работ.
Нет необходимости в калибровочной панели
Встроенный датчик солнечного света измеряет интенсивность солнечного света в режиме реального времени без использования калибровочной панели, что значительно увеличивает рабочее время и упрощает рабочий процесс.
Планирование
Автоматизация сбора данных. Функции включают в себя систему отслеживания местности: Беспилотник создает модель местности в режиме реального времени и автоматически регулирует высоту полета, чтобы поддерживать относительно постоянную высоту в соответствии с рельефом.
Эффективность и безопасность
Сбор большого объема данных за один полет: время полета до 42 минут (с модулем RTK) позволяет беспилотнику покрыть более 2 квадратных километров за один вылет. Беспилотник оснащен всенаправленным датчиком препятствий и системой передачи данных O3 для надежной и стабильной связи.
Разнообразие выходных данных
Создавайте 2D-карты, 3D-модели и карты мультиспектральных индексов с помощью программного комплекта DJI Terra.
Как итог
Мультиспектральная визуализация является важным инструментом для сельского хозяйства, управления земельными ресурсами и лесного хозяйства. Она обеспечивает глубокое понимание, которое может быть использовано для более эффективного мониторинга здоровья растений, состояния почвы и биоразнообразия, что, в свою очередь, может привести к повышению урожайности, продуктивности и прибыли. Современные промышленные дроны позволяют эффективно, безопасно, точно, экономично и многократно собирать мультиспектральные данные — и новый DJI Mavic 3M является отличным инструментом для исполнения всего этого спектра задач.
