Методика кластеризации сельскохозяйственных полей по RGB-изображениям беспилотных летательных аппаратов

Авторы: Катаев М. Ю., Карташов Е. Ю., Кузнецов А. А.

Аннотация: Технологии дистанционного зондирования Земли, которые развиваются на основе спутникового зондирования и в последнее время беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), предоставляют значительный потенциал в рамках приложений умного (точного) земледелия. Датчики (например, цифровые RGB-камеры) в форме изображений позволяют получать в реальном масштабе времени данные об окружающей среде исследуемой территории. Датчики, установленные на беспилотных летательных аппаратах, могут использоваться в различных приложениях, связанных с оценкой качества вспашки, всходов озимой пшеницы, выращиванием сельскохозяйственных культур и др. Это возможно за счет захвата больших по размеру территорий набором изображений с низким временным (несколько часов на 1000 га), но высоким пространственным разрешением (несколько сантиметров). Ожидается, что технологии дистанционного зондирования Земли произведут революцию в сельском хозяйстве, позволив принятие решений за несколько дней, а также снижение затрат и увеличение урожая. Несмотря на существенное развитие, одно из направлений использования БПЛА в умном сельском хозяйстве еще не является таким надежным и точным, как ожидалось, в основном из-за проблем, возникающих при сборе, обработке и анализе изображений. Главная проблема в том, что до сих пор нет стандартизированного рабочего процесса, включающего этапы от сбора до визуализации результатов при использовании БПЛА в приложениях, связанных с сельским хозяйством. Одним из слабых мест многих технологий обработки изображений является недостаточное качество кластеризации, где каждый найденный кластер связан с определенным типом поверхности. Рассмотрено применение изображений, полученных с помощью БПЛА, для решения задач умного сельского хозяйства. Обсуждается методика кластеризации, связанная с параметрическим представлением гистограмм яркости цветовых пространств и индексов зелености (Greenness Indexs). Приводятся результаты обработки изображений.

Ключевые слова: дистанционное зондирование, беспилотный летательный аппарат, обработка изображений, умное земледелие

Библиография статьи: Катаев М. Ю. Методика кластеризации сельскохозяйственных полей по RGB-изображениям беспилотных летательных аппаратов / М. Ю. Катаев, Е. Ю. Карташов, А. А. Кузнецов // Доклады ТУСУР. – 2021. – Т. 24, № 3. – С. 50–56. DOI: 10.21293/1818-0442-2021-24-3-50-56