ДИНАМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ NDVI В АГРОНОМИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЯХ АГРО КУЛЬТУР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА

Авторы

  • Кусаинова М. Д. Казахский национальный аграрный исследовательский университет https://orcid.org/0000-0002-9800-6093
  • Таменов Т. Б. Казахский национальный аграрный исследовательский университет
  • Тойшиманов М. Р. Казахский национальный аграрный исследовательский университет
  • Сыздық Ә. Б. Казахский национальный аграрный исследовательский университет
  • Искакова Г. Казахский национальный аграрный исследовательский университет
  • Нұрғали Н. Д. Колледж AlmaU

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:

https://doi.org/10.51452/kazatu.2023.2(117).1386

Ключевые слова:

NDVI; беспилотный летательный аппарат (БПЛА); пшеница; кукуруза; ячмень; почвенный покров.

Аннотация

Ежегодно возрастающая численность населения планеты требует внедрения высоких технологий в сельское хозяйство для повышения количества урожая. Одним из перспективных направлений является применение беспилотных летательных аппаратов со специализированным полезными нагрузками и специализированными программными обеспечениями, которые могут применяться для решения различных задач, таких как создание электронных карт полей, инвентаризация сельхозугодий, обработка посевов пестицидами для борьбы с вредными вредителями, оперативный мониторинг состояния посевов, оценка всхожести сельскохозяйственных культур, охрана сельхозугодий и т.д. Динамический мониторинг NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) в агрономических испытаниях агрокультур является важным инструментом для повышения качества и эффективности сельскохозяйственного производства. В данной работе рассматривается применение беспилотных летательных аппаратов для мониторинга NDVI в агрокультурах, таких как кукуруза, пшеница и ячмень. Методика мониторинга NDVI позволяет определять зоны с высокой и низкой плотностью растительности, что может быть использовано для оптимизации расхода удобрений и воды, а также для предотвращения роста сорняков. Полученные данные могут быть использованы для принятия важных решений в области сельского хозяйства и повышения урожайности.

Загрузки

Опубликован

2023-06-07