DRONE VIDEO CAPTURE – A NEW METHOD IN PRECISION AGRICULTURE

Автори

DOI:

https://doi.org/10.29114/ajtuv.vol3.iss2.141

Ключови думи:

precision agriculture, quadcopter, RGB images, variety wheat

Абстракт

Обект на изследване в тази статия е опитно поле засадено с шест сорта пшеница. Направено е видео заснемане с дрон оборудван с RGB камера през месец юни 2019 година. Събрана е информация за метео условията, при които са направени осем измервания през един час за един ден. Изчислени са общо приетите индекси VARIgreen и ExG от получената информация. Създаден е регресионен модел при пълен факторен експеримент от типа 23. Направена е оценка на взаимодействието на факторите, които характеризират условията на видеозаснемането. Изследвано е как те влияят върху качеството на видео изображенията. Формулирани са заключения относно състоянието на пшеницата, и в коя част на деня е най-подходящо да се провежда видео наблюдение на житните култури.

Изтегляния

Данни за теглене още не са налични.

References

<p>Бисерков, В., (2017), Нови технологични възможности за екосистемни анализи в България, сп. "Наука", кн. 5, том XXXVII, изд. Съюз на учените в България, стр. 16- 22. ISBN 0861 3362.<br /><a href="http://spisanie-nauka.bg/arhiv/5-2017.pdf" target="_blank" rel="noopener">Link Spisanie Nauka</a><br /> <br />Митков, А., (2011), Теория на експеримента, изд. "Дунавпрес", Русе<br /> <br />Chamurliyski, P., 2019. Historical aspects and achievements of the bread wheat (Triticum aestivum L.) in Southern Dobrudzha, New Knowledge Journal of Science, 8 (2): 60-70&nbsp;&nbsp;<br /><a href="https://scholar.google.com/scholar?hl=bg&amp;as_sdt=0%2C5&amp;q=Chamurliyski%2C+P.%2C+2019.+Historical+aspects+and+achievements+of+the+bread+wheat+%28Triticum+aestivum+L.%29+in+Southern+Dobrudzha%2C+New+Knowledge+Journal+of+Science%2C+8+%282%29%3A+60-70&amp;btnG=" target="blank" rel="noopener">Google Scholar</a><br /> <br />Ekielski A., Koronczok J., Lorencki J., Czech T., &amp; Tulska E., (2017), Crops diagnosis using Hurst exponent values in field image analysis, DOI: 10.24326/fmtmsa.2017.19, 101-108;<br /><a href="https://doi.org/10.24326/fmpmsa.2017.19" target="_blank" rel="noopener">Crossref</a><br /> <br />Gitelson, A. A., Kaufman Y. J., Yoram J.; Stark Robert, &amp; Rundquist, D., (2002), Novel Algorithms for Remote Estimation of Vegetation, Fraction, Papers in Natural Resources. 149. http://digitalcommons.unl.edu/natrespapers/149;<br /> <br />Jackson R. D. (1983), Spectral Indices in n-Space, Рemote sensing of environment no. 13:409-421,<br /><a href="https://doi.org/10.1016/0034-4257(83)90010-X" target="_blank" rel="noopener">Crossref</a><br /> <br />Laliberte, A. S., &amp; Rango A., (2009), Texture and Scale in Object-Based Analysis of Subdecimeter Resolution Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Imagery, IEEE transactions on geoscience and remote sensing, vol. 47, no. 3, march 2009;<br /><a href="https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.2009355" target="_blank" rel="noopener">Crossref</a><br /> <br />Rao Mogili U. M., &amp; Deepak B. B. V. L, (2018), Review of application of drone system in precision agriculture, Procedia Computer Science 133 502-509;<br /><a href="https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.07.063" target="_blank" rel="noopener">Crossref</a><br /> <br />Torres-Sanches J., Pena Baragan J. M., Gome-Candom D., De Castro A. I., &amp; Lopes Granados F., (2012) Imagery from unmanned aerial vehicle for early site-specific weed management, Precision agricultures'13, 193-199 <br /><a href="https://scholar.google.com/scholar?hl=bg&amp;as_sdt=0%2C5&amp;q=Torres-Sanches+J.%2C+Pena+Baragan+J.+M.%2C+Gome-Candom+D.%2C+De+Castro+A.+I.%2C+%26+Lopes+Granados+F.%2C+%282012%29+Imagery+from+unmanned+aerial+vehicle+for+early+site+specific+weed+management%2C+Precision+agricultures%2713%2C+193-199&amp;btnG=" target="_blank" rel="noopener">Google Scholar</a><br /> <br />Van der Wal T., Abma B., Viguria A., Previnaire E., Zarco-Tejada P. J., Serruys P., van Valkengoed E., &amp; van der voet P., (2013), Field copter: unmanned aerial system for crop monitoring services, Precision agricultures'13, 169-175<br /> <br />Woebbecke DM, Meyer GE, Von Bargen K, &amp; Mortensen DA. (1995), Color indices for weed identification under various soil, residue, and lighting conditions. Trans. Am. Soc. Agric. Eng., 38: 259-269.<br /><a href="https://doi.org/10.13031/2013.27838" target="_blank" rel="noopener">Crossref</a></p>

Downloads

Публикуван

2019-12-31

How to Cite

Mihajlow, R. P., & Ivanova, A. (2019). DRONE VIDEO CAPTURE – A NEW METHOD IN PRECISION AGRICULTURE. ГОДИШНИК НА ТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ - ВАРНА, 3(2), 32–38. https://doi.org/10.29114/ajtuv.vol3.iss2.141

Брой

Раздел (Секция)

РАСТЕНИЕВЪДСТВО

Подобни статии

1 2 > >> 

Можете също да прегледате стартирайте разширено търсене за подобни статии във връзка с тази статия.