Анализ характеристик цвета растений по аэрофотоснимкам с различными факторами качественных показателей

Владимир Мансурович Буре; Елена Всеволодовна Канаш; Ольга Александровна Митрофанова

doi:10.21638/11701/spbu10.2017.305

Авторы

Владимир Мансурович Буре Агрофизический научно-исследовательский институт, Российская Федерация, 195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14; Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7–9 https://orcid.org/0000-0001-7018-4667
Елена Всеволодовна Канаш Агрофизический научно-исследовательский институт, Российская Федерация, 195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14
Ольга Александровна Митрофанова Агрофизический научно-исследовательский институт, Российская Федерация, 195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14; Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7–9

DOI:

https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2017.305

Аннотация

Одним из актуальных и перспективных направлений в современном точном земледелии является оценка состояния растений. Точная оценка состояния сельскохозяйственных растений в период вегетации необходима для эффективного использования удобрений, выгодной урожайности и высокого качества продукции. Метод решения этой задачи основан на анализе цветовых характеристик растений по цифровым изображениям. В работе рассмотрены методы анализа характеристик цвета растений по аэрофотоснимкам с разными факторами качественных показателей. Кроме того, представлен пример анализа экспериментальных данных с помощью языка программирования R. Исходными данными задачи являются цветовые параметры L, a, b растений на специальных тестовых площадках. Тестовая площадка представляет собой небольшой участок поля, на котором известны качественные показатели растений. Описан следующий пример: имеются тестовые площадки пшеницы с известными дозами азота (0, 60, 90, 120 кг действующего вещества на 1 га). Кроме того, на каждой площадке сформированы определенные качественные показатели растений: размер зерна (крупные, мелкие), защита растений (сорняки, без сорняков), нормы высева (6 млн на 1 га, 5 млн на 1 га). Необходимо проанализировать существование линейной зависимости междуцветом растений и дозой азота в зависимости от разных качественных факторов. В ходе решения задачи разработаны и протестированы алгоритмы для реализации представленных методов. В результате предварительного анализа в описанном примере распределения выборок характеристик цвета по каждой паре факторов оказались различными. В ходе эксперимента были построены 8 линейных регрессий, преимущественно уравнения регрессий оказались статистически значимыми в целом. Тем не менее следует отметить, что коэффициент α при составляющей цвета L оказался равен 0. Предположительно это связано с ошибками во время закладки эксперимента (некоторая часть тестовых площадок была заложена позже остальных). Библиогр. 5 назв. Табл. 1.

Ключевые слова:

аэрофотосъемка, обобщенная характеристика цвета, точное земледелие, язык R

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

Литература

Буре В. М. Методология применения бинарной регрессии в точном земледелии // Математические модели в теоретической экологии и земледелии: материалы Междунар. семинара, посвященного памяти профессора Ратмира Александровича Полуэктова (Полуэктовские чтения). 2014. С. 118–121.

Якушев В. П., Буре В. М., Парилина Е. М. Бинарная регрессия и ее применение в агрофизике. СПб.: Агрофиз. ин-т, 2015. 36 с.

Буре В. М., Митрофанова О. А. Прогноз пространственного распределения экологических данных с применением кригинга и бинарной регрессии // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2016. Вып. 3. С. 97–105.

Митрофанова О. А., Буре В. М., Канаш Е. В. Математический модуль для автоматизации колориметрического метода оценки обеспеченности растений азотом // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2016. Вып. 1. С. 85—91.

БЛА Геоскан-401 // URL: https://www.geoscan.aero (дата обращения: 01.04.2017).

References

Bure V. M. Metodologiia primeneniia binarnoi regressii v tochnom zemledelii [Methodology of using binary regression in precision agriculture]. Mathematical models in theoretical ecology and agriculture: materials of Intern. Seminar dedicated to the memory of Professor Ratmir Alexandrovich Poluektov (Poluektov’s reading), 2014, pp. 118–121. (In Russian)

Yakushev V. P., Bure V. M., Parilina E. M. Binarnaia regressiia i ee primenenie v agrofizike [Binary regression and its application in agrophysics]. Saint Petersburg, Agrophys. Institute, 2015, 36 p. (In Russian)

Bure V. M., Mitrofanova O. A. Prognoz prostranstvennogo raspredeleniia ekologicheskikh dannykh s primeneniem kriginga i binarnoi regressii [Prediction of the spatial distribution of ecological data using kriging and binary regression]. Vestnik of Saint Peterburg University. Series 10. Applied Mathematics. Computer Science. Control Processes, 2016, iss. 3, pp. 97–105. (In Russian)

Mitrofanova O. A., Bure V. M., Kanash E. V. Matematicheskii modul’ dlia avtomatizatsii kolorimetricheskogo metoda otsenki obespechennosti rastenii azotom [Mathematical module to automate the colorimetric method for estimating nitrogen status of plants]. Vestnik of Saint Peterburg University. Series 10. Applied mathematics. Computer Science. Control Processes, 2016, iss. 1, pp. 85–91. (In Russian)

UAV Geoscan-401. Available at: https://www.geoscan.aero (accessed: 01.04.2017).