Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2024

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Selected Agricultural Analyses Based on Data from MultiSen-PL, the Multi-sensor Airborne Remote Sensing Station

Sieczkiewicz Marta, Jedynak Łukasz, Wyczałek Ireneusz, Wyczałek-Jagiełło Michał

Rocznik Ochrona Środowiska

2024

Tom 26

1--17

The RE band of electromagnetic radiation has recently become the subject of interest in remote sensing due to its greater penetration into the plant structure than the commonly used NIR band. It is particularly important in cultivating corn, which is characterised by considerable thick foliage during the growth period. While sensors equipped with this channel are used in satellite remote sensing and onboard drones, they are not implemented in airborne imaging systems. An airborne remote sensing station was constructed, including, in addition to the traditional R, G, B and NIR image components, also the RE channel and a laser scanner (ALS). Data processing involves geometric calibration and the creation of a multi-channel orthophoto map. The data processed in this way was tested by analysing several series of aerial recordings of a corn field, which involved developing interpretation keys based on selected vegetation indices and assigning individual groups of pixels with five plant health classes. This study focused on the comparative assessment of the effects of using the NDVI, GNDVI, NDRE and SAVI indices, comparing their results to yield measurements (CHM) and the results of field measurements of plants at the end of the growing season. Promising results with a high degree of correlation were obtained.

Wielosensorowy lotniczy system teledetekcyjny MultiSen-1PL na potrzeby precyzyjnego rolnictwa i leśnictwa

Sieczkiewicz Marta, Jedynak Łukasz, Wyczałek Ireneusz, Strzeliński Paweł, Wyczałek-Jagiełło Michał

Przegląd Geodezyjny

2024

R. 96, nr 2

25--30

W celu zlokalizowania dokładnych i aktualnych danych dotyczących wzrostu i kondycji roślin na potrzeby precyzyjnego rolnictwa lub leśnictwa niezbędne jest prowadzenie okresowych badań terenowych. Na ich podstawie podejmowane są decyzje co do zakresu i intensywności działań wzmacniających i/lub ochronnych. Aby ułatwić i zautomatyzować proces pozyskiwania danych, rozwijane są zobrazowania satelitarne wykraczające poza zasięg światła widzialnego, zwłaszcza w kierunku podczerwieni (NIR) lub mikrofal (SWIR), a ostatnio także w paśmie czerwieni krawędziowej (RE). Ze względu na rozdzielczość przestrzenną 10-20 metrów dane satelitarne nie są wystarczająco przydatne dla ograniczonych przestrzennie pól lub drzewostanów. Podjęto zatem wysiłki, aby wykorzystać doświadczenia satelitarne dla danych pozyskiwanych z pułapu lotniczego. W pracy przedstawiono zaprojektowany, zbudowany i przetestowany system rejestracji składający się z zestawu kamer oraz skanera laserowego o parametrach filtrowania fal dostosowanych do wymagań indeksów roślinności, wykorzystywanych do analizy danych obrazowych na potrzeby rolnictwa i leśnictwa. Wyniki wdrożenia systemu pokazują, że klasyfikacja oparta na uzyskanych w ten sposób danych teledetekcyjnych zapewnia prowadzenie analiz poprzez inwentaryzację i parametryzację roślinności. W celu analizy zdrowotności drzewostanów wyznaczono wskaźniki NDVI i LAI oraz stopień defoliacji. Dla obszarów rolniczych wdrożono procedurę oceny i weryfikacji stanu upraw poprzez analizę wskaźników NDVI, NDRE, GNDVI oraz wysokości plonów, w celu określenia przestrzennej zmienności kondycji roślin, a także jakości i predykcji plonów. Uzyskane wstępne wyniki potwierdziły spełnienie oczekiwań wobec wielosensorowego systemu pozyskiwania danych teledetekcyjnych, któremu nadano nazwę MultiSen-PL.

In order to locate accurate and up-to-date data on plant growth and health for precision agriculture or forestry, it is necessary to conduct periodic field surveys. On their basis, decisions are made regarding the scope and intensity of strengthening and/or protective actions. To facilitate and automate the data acquisition process, satellite imagery is being developed that goes beyond the range of visible light, especially in the infrared (NIR) or microwave (SWIR) direction, and recently also in the red edge (RE) band. Due to the resolution of 10-20 meters, satellite data is not useful enough for spatially limited fields or forest stands. Therefore, efforts were made to take advantage of satellite experiences for data obtained from the plane level. The work presents the designed, built and tested registration system consisting of a set of cameras and a laser scanner with wave filtering parameters adapted to the requirements of vegetation indices, used to analyze image data for agriculture and forestry. The results of the system implementation show that the classification based on the remote sensing data obtained in this way ensures analysis through the inventory and parameterization of vegetation. In order to analyze the health of forest stands, the NDVI, NDRE and LAI indexes as well as the degree of defoliation were determined. For agricultural areas, a procedure for assessing and verifying the condition of crops was implemented by analyzing the NDVI, NDRE, GNDVI and yield indicators in order to determine the spatial variability of plant condition, as well as the quality and prediction of yields. The obtained preliminary results confirmed that the expectations for the multi-sensor remote sensing data acquisition system, named MultiSen-1PL, were met.