Comparison of two remote nitrogen up-take sensing methods to determine needs of nitrogen application

• Autorzy: Mazur P. , Chojnacki J.

Warianty tytułu

PL

Porównanie dwóch zdalnych metod pomiaru pobrania azotu przez rośliny w celu wyznaczenia potrzeb nawożenia azotowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Precise (depending on the planting demands, varied season-season, field to field, and even site to site) nitrogen fertilization is the way enabling the costs minimizing of application, the lower nitrogen balance in soil and the groundwater protection process as well as maximizing the yield. Comparison of two remote sensing methods of plants’ nitrogen needs during vegetation season has been conducted. Measurement with Yara N-Sensor facilities installed on tractor’s roof and multispectral camera (Parrot Sequoia, R, G, RED and NIR bands) installed on UAV has been taken.

PL

Precyzyjne (zależne od zapotrzebowania roślin, zmienne względem sezonu, pól czy nawet stref pól) aplikowanie nawozów organicznych jest sposobem do zminimalizowania kosztów aplikacji i zrównoważenia bilansu azotowego w glebie i zapobiegania wymywaniu azotu do wód gruntowych oraz do maksymalizacji plonów. Przeprowadzono porównanie dwóch metod zdalnego pomiaru zapotrzebowania roślin na azot w czasie wegetacji. Wykonano pomiar pobrania azotu przez uprawę rzepaku ozimego za pomocą urządzeń Yara N-Sensor (czujnik optyczny zamontowany na dachu ciągnika rolniczego) oraz kamery multispektralnej (Parrot Sequoia, pasma R, G, RED, NIR) podwieszonej do pojazdu bezzałogowego (BSL). Pomiar przeprowadzono w listopadzie i grudniu 2016 roku.

Słowa kluczowe

EN

organic farming; sustainable farming; nitrogen sensors; multispectral camera; plant health indices; NDVI; UAV; drone

PL

czujnik pobrania azotu; kamera multispektralna; wskaźniki zdrowotności roślin; normalizowany różnicowy wskaźnik wegetacji; NDVI; bezzałogowy statek latający; BLS; dron

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
• Rocznik: 2017
• Tom: Vol. 62, nr 2
• Strony: 76--79
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., tab., wykr., zdj.

Twórcy

autor

Mazur P.

• Politechnika Koszalińska, Wydział Mechaniczny, Katedra Automatyki Mechaniki i Konstrukcji ul. Racławicka 15-17, 75-620 Koszalin, Poland

autor

Chojnacki J.

• Politechnika Koszalińska, Wydział Mechaniczny, Katedra Automatyki Mechaniki i Konstrukcji ul. Racławicka 15-17, 75-620 Koszalin, Poland

Bibliografia

• [1] Kerry R., Oliver M.A., Frogbrook Z.L.: Geostatistical Applications for Precision Agriculture. Precision Agriculture, 2010, 305-312.
• [2] Knight S. M.: Soil mineral nitrogen testing: Practice and interpretation, 2006.
• [3] Dee L. A.: Analysis of Nitrogen Trifluoride. 1976.
• [4] Samborski S.M., Gozdowski D., Walsh O.S., Kyveryga P., Stłpieł M.: Sensitivity of sensor-based nitrogen rates to selection of within-field calibration strips in winter wheat. Crop and Pasture Science, 2017, t. 68, 2, 101.
• [5] Shaver T.M., Khosla R., Westfall D.G.: Utilizing normalized difference vegetation indices (NDVI) and in-season crop and soil variables to estimate corn grain yield”. [Online]. Dostępne na: http://fluidfertilizer.org/wp-content/uploads/2016/05/T-M-Shaver-and-Raj-Khosla-1.pdf. [Udostępniono: 18-mar-2017].
• [6] Govaerts B., Verhulst N.: The normalized difference vegetation index (NDVI) Greenseeker (TM) handheld sensor: toward the integrated evaluation of crop management. Part AConcepts and case studies, International Maize and Wheat Improvement Center, 2010. [Online]. Dostępne na: http://plantstress.com/methods/Greenseeker.PDF. [Udostępniono: 18-mar-2017].
• [7] Fang S., Tang W., Peng Y., Gong Y., Dai C., Chai R., Liu K.: Remote Estimation of Vegetation Fraction and Flower Fraction in Oilseed Rape with Unmanned Aerial Vehicle Data. Remote Sens., 2016, 8, 416.
• [8] Wojtowicz M., Wojtowics A., Piekarczyk J.: Application of remote sensing methods in Agriculture. Communication in Biometry and Crop Science, 2015, t. 11, 1, 31-50.
• [9] Behrens T., Muller J., Diepenbrock W.: Utilization of canopy reflectance to predict properties of oilseed rape (Brassica napus L.) and barley (Hordeum vulgare L.) during ontogenesis. European Journal of Agronomy, 2006, t. 25, 4, 345-355.
• [10] „Yara N-Sensor”. [Online]. Dostępne na: http://www.yara.pl/ crop-nutrition/Tools-and-Services/n-sensor/. [Udostępniono: 11-cze-2017].
• [11] „Parrot Sequoia”. [Online]. Dostępne na: https://www.parrot.com/pl/en/business-solutions/parrotsequoia#parrot-sequoia-.
• [12] Mazur P., Chojnacki J.: Wykorzystanie dronów do teledetekcji. Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna, 2017, 1, 25-28.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).