Hiperspektral ve drone teknolojilerine dayalı tarımsal parsel büyüme analizi

Tarımsal modernleşmenin sürekli ilerlemesiyle birlikte, teknolojik gelişmeler, ürün verimini ve kalitesini artırmanın yanı sıra kaynak israfını ve çevre kirliliğini azaltmada giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Bu bağlamda, hiperspektral görüntülemeye dayalı ürün büyüme izleme yöntemleri, tarımsal izleme alanında giderek daha fazla ilgi görmektedir.

mahsul büyüme kavramı

Bitki büyüme gücü, bitkilerin büyüme ve gelişme süreçlerindeki fizyolojik durumunu, büyüme hızını ve biyokütle birikimini ifade eder. Bitki büyüme kalitesi, bitkilerin sağlık durumunu ve verim potansiyelini doğrudan yansıtır ve tarımsal üretimde önemli bir izleme göstergesidir. Bitki büyüme gücünün değerlendirilmesi genellikle bitki boyu, yaprak alanı, klorofil içeriği ve biyokütle gibi çeşitli yönleri içerir.

Bitki büyümesinin izlenmesi, tarımsal üretim için büyük önem taşır. Bitki büyümesinin izlenmesiyle, büyüme sürecindeki sorunlar zamanında tespit edilebilir ve bu da sağlıklı bitki büyümesini teşvik etmek, verimi ve kaliteyi artırmak için uygun yönetim önlemlerinin alınmasına olanak tanır. Büyüme izleme, ekim yoğunluğunun, gübre uygulamasının ve sulama seviyelerinin ayarlanması gibi tarımsal üretim karar alma süreçlerini de destekleyerek bilimsel ekim ve hassas yönetim elde edilmesini sağlar.

Tarımsal izleme için hiperspektral teknoloji

Hiperspektral görüntüleme, bir nesne tarafından yansıtılan veya iletilen spektral bilgileri bir görüntüye dönüştüren bir teknolojidir ve çeşitli alanlarda geniş uygulama alanlarına sahiptir. Tarımda, hiperspektral görüntüleme, bitkilerin farklı dalga boyu bantlarındaki yansıma spektral bilgilerini elde ederek bitki örtüsü indeksleri, klorofil içeriği ve büyüme durumu gibi bilgiler sağlayabilir.

Geleneksel tarımsal izleme yöntemleriyle karşılaştırıldığında, hiperspektral görüntüleme teknolojisinin aşağıdaki avantajları vardır: Birincisi, bitki örtüsü indeksleri, bitki yüksekliği ve yaprak alanı indeksi de dahil olmak üzere daha fazla bitki örtüsü bilgisi elde edebilir, bu da izlemeyi daha kapsamlı ve doğru hale getirir. İkincisi, binlerce pikselden spektral bilgiyi doğru bir şekilde elde edebilen hızlı bir izleme yöntemidir ve mahsul büyüme izlemesinin verimliliğini artırır. Üçüncüsü, mahsullere zarar vermeyi önleyerek, mahsul büyümesinin temassız izlenmesine olanak tanır.

Drone teknolojisi + tarımsal izleme için hiperspektral uzaktan algılama

Çin'in drone endüstrisinin gelişmesiyle birlikte, bitki koruma, orman izleme ve mahsul tozlaşmasında uygulamaları giderek yaygınlaşıyor. Tarımsal bitki koruma dronları, geleneksel ilaçlamaya göre onlarca kat daha verimlidir ve hibrit pirinç tohumu üretiminde drone destekli tozlaşma, iş gücü yoğunluğunu önemli ölçüde azaltır ve tohum üretim verimliliğini artırır. Son yıllarda, drone teknolojisinin spektral teknolojiyle birleşmesinin hızlı gelişimi, meyve bahçesi büyüme dinamiklerinin makroskobik, dinamik ve hızlı bir şekilde izlenmesini mümkün kılmıştır. Tarımsal dronlar, tipik olarak 50-100 metre gibi düşük irtifalarda uçarlar, atmosferik düzeltme gerektirmezler ve uçuş kontrol sistemleri nispeten basittir; ölçüm ve kontrol alanı meyve bahçesinin büyüklüğüne uygundur. Drone'lara takılan çok spektrumlu kameralardan elde edilen NDVI'nin büyüme izleme ve kayıp bitki tespiti uygulamalarındaki kullanımının araştırılması, hassas ve dijital meyve bahçesi yetiştiriciliğini desteklemek ve meyve ağacı üretim verimliliğini artırmak için büyük önem taşımaktadır.

Zhongke Xiguang Havacılık ve Uzay - Tarım Arazisi Büyüme Analizi

Drone'lar kullanılarak görünür ışık ve hiperspektral veriler toplandı. Ortorektifikasyon, indeks hesaplaması ve denetimsiz kümeleme işlemlerinden sonra, geniş ölçekli parsellerin bitki büyüme durumu görsel olarak gösterildi. Gösterilen görüntü, buğdayın kardeşlenme aşamasında, 19 Mart 2024 tarihinde drone ile çekilmiş bir görüntüdür. Sağdaki görüntü ise binalar ve yollar çıkarılmış bir NDVI bitki örtüsü indeksi küme haritasıdır.

Yukarıdaki görsel, parsel düzeyinde bitki örtüsü büyüme analizi raporunu göstermektedir; lejant ise NDVI bitki örtüsü indeksine dayalı kümeleme sonuçlarını göstermektedir. Görselin altındaki pasta grafiği, farklı büyüme oranlarına sahip ürünlerin alan yüzdesini göstermektedir. Göreceli olarak iyi ve kötü büyüme gösteren alanlar, yetiştiricilerin referansı için haritada kırmızı ve sarı dairelerle işaretlenmiştir.

Yüksek mekansal ve zamansal çözünürlüğe sahip yeni bir bilgi izleme teknolojisi olarak İHA hiperspektral görüntüleme, geleneksel izleme yöntemlerine kıyasla mekansal ölçek ve doğruluk açısından önemli avantajlar sunarak, özellikle orta ölçekli tarım arazilerinde dijital bilgilerin hızlı bir şekilde elde edilmesi için uygundur. Yakın gelecekte, İHA uçuş platformlarının, havadan çok kaynaklı bilgi edinme teknolojilerinin, veri madenciliği ve modelleme tekniklerinin ve karar destek teknolojisi platformlarının geliştirilmesi ve iyileştirilmesiyle, İHA hiperspektral teknolojisinin tarım ve ilgili alanlarda daha geniş ve derin uygulamalar bulması beklenmektedir.