В ноябре 2022 года DJI выпустила мощный компактный дрон с мультиспектральной камерой Mavic 3 Multispectral. В одной из недавних статей был сделан сравнительный обзор этого квадрокоптера с другим популярным дроном с мультиспектральной камерой Phantom 4 Multispectral (отдельный обзор которого также можно прочитать в нашем блоге).

Однако за рамками обзоров остался вопрос о том, как, где и когда можно применять такие дроны и в чем польза от их эксплуатации. Частично на этот вопрос содержался ответ в некоторых статьях по сельскохозяйственным дронам. Но в этом обзоре будет сделано что-то вроде небольшого руководства по применению дронов с мультиспектральной камерой и показаны примеры такого применения. 

Что такое мультиспектральная съемка?

Сегодня съемка с помощью мультиспектральной камеры уже не является экзотикой. Ее используют в различных странах, в том числе Российской Федерации. Основные сферы применения мультиспектральной съемки: 

  • сельское хозяйство,
  • лесное хозяйство,
  • геологоразведка, 
  • экология. 

Применение такого вида съемки с воздуха стало частью технологии точного земледелия. Также результаты мультиспектрального анализа помогают при управлении земельными ресурсами, ресурсами лесного хозяйства и при выполнении мониторинга состояния окружающей среды. При этом дроны с мультиспектральными камерами, как показала практика, помогают повысить эффективность и точность сбора данных.

Пример мультиспектральной съемки с обработкой результатов для выявления степени заболеваемости растений
Пример мультиспектральной съемки с обработкой результатов для выявления степени заболеваемости растений

Технология такой съемки построена на работе специальной камеры, оборудованной специальным датчиком, который способен разделять свет на разные спектры. Камера может иметь несколько каналов. Количество таких каналов определяет количество монохромных снимков на каждом кадре. Чтобы проанализировать получаемую с борта дрона визуальную информацию, необходимо иметь на компьютере специальные программы. Для анализа используются специальные индексы NDVI, NDRE, SAVI, LAI.

Съемка участка визуальной и мультиспектральной камерой дает разную информацию о состоянии посевов и почвы
Съемка участка визуальной и мультиспектральной камерой дает разную информацию о состоянии посевов и почвы

С помощью мультиспектральной визуализации происходит улавливание и запись света в диапазоне волн электромагнитного спектра. При этом процесс происходит и за пределами видимого спектра, например в инфракрасном и ультрафиолетовом диапазоне. Последнее важно, так как удается получить дополнительную информацию, которая недоступна человеческому зрению или обычным визуальным камерам. Зачастую именно эта дополнительная информация представляет огромную ценность для специалистов сельского и лесного хозяйств, экологов и тех, кто занимается управлением земельными ресурсами. 

Преимущества использования мультиспектральной съемки

Наибольший эффект от мультиспектральной съемки был получен, как уже отмечалось выше, в сельском и лесном хозяйстве, в геологоразведке и экологии. Нередко, в том числе в российской практике, мультиспектральную съемку совмещают с использованием лазерного сканирования. Такая комбинация позволяет упростить процесс классификации точек при тематической обработке (например, при классификации трудноразличимых типов растительности). 

После получения доступа к мультиспектральным данным и данным вегетативного индекса (NDRE и NDVI), фермеры могут располагать более точной, детальной и своевременной информацией, которая поможет выявить проблемные зоны на полях, например участки, пораженные болезнями, вредителями, страдающие от нехватки воды или дефицита питательных веществ. 

Зонирование и расчет доз внесения азот-ных удобрений на основе карт NDVI
Зонирование и расчет доз внесения азот-ных удобрений на основе карт NDVI

В России с помощью мультиспектральной съемки специалисты сельского хозяйства проводили оценку распространения вредных культур: амброзии или борщевика. На основе этой информации планировались работы по уничтожению сорняков. То есть, российский и зарубежный опыт применения мультиспектральной съемки в сельском хозяйстве говорит о том, что полученные таким образом данные позволяют фермерам выявлять проблемы на раннем этапе и принимать обоснованные и более целенаправленные управленческие решения. Это способствует повышению урожайности, экономии ресурсов, а также сокращению отходов и затрат.

Еще одна сфера применения мультиспектральной съемки – лесное хозяйство. И здесь такая съемка также дает великолепные результаты. С ее помощью, например, можно проводить идентификацию и картографирование различных зон лесного массива и отдельных деревьев, производить мониторинг здоровья деревьев и биомассы. Также мультиспектральная съемка доказала свою эффективность при мониторинге и обнаружении изменений в лесу за определенный период времени. Это касается случаев распространения болезней или последствий лесозаготовок. Кроме того, мультиспектральные изображения можно использовать для оценки объема древесины в лесу, что важно для устойчивого управления лесным хозяйством.

В управлении земельными ресурсами мультиспектральные изображения можно использовать для выявления и картографирования различных типов растительности, растительного покрова и землепользования. Также съемка такого типа помогает выполнять мониторинг изменений ландшафта с течением времени, чтобы проводить анализ и оценку таких явлений, как урбанизация, вырубка лесов и деградация земель.

Собранная информация будет полезной для принятия обоснованных решений о планировании землепользования и управлении ресурсами. Кроме того, мультиспектральные изображения оптимально подходят для выявления и картографирования природных ресурсов, таких как полезные ископаемые и вода. А это важно для стабильного управления земельными ресурсами.

Мультиспектральные диапазоны и их понимание

Как мы уже упоминали, в результате мультиспектральной съемки удается получить изображения в различных спектральных диапазонах или диапазонах длин волн электромагнитного спектра. Некоторые из наиболее часто используемых диапазонов для мультиспектральной визуализации в сельском хозяйстве, лесном хозяйстве и управлении земельными ресурсами включают:

Спектральный диапазонДлина волныПрименение 
Красный600-700 нмИспользуется для определения вегетативного роста и силы роста, типа культуры, влажности и расчета индекса площади листьев.
Ближний инфракрасный700-900 нмИспользуется для определения степени здоровья растений и урожайности.
Красный край700-780 нмИспользуется для выявления стресса растений, может указывать на изменения в содержании хлорофилла.
Зеленый500-600 нмИспользуется для измерения растительного покрова и обнаружения роста сорняков.
Синий450-500 нмИспользуется для обнаружения нехватки воды, болезней и больших различий в состоянии здоровья растений.

Мультиспектральные камеры способны представить нам отдельное изображение каждого спектра.

Например, камера квадрокоптера Mavic 3 Multispectral способна работать в красном, ближнем инфракрасном, красном и зеленом диапазонах. Она может создать отдельное изображение для каждого из спектров, а данные можно использовать для создания ортофотоплана для каждой спектра.

DJI Mavic 3 Multispectral
DJI Mavic 3 Multispectral

Выделение этих диапазонов полезно для анализа спектральной характеристики объекта: в сельском хозяйстве этот процесс помогает следить за здоровьем растений.

Например, здоровые растения отражают меньшее количество красного света, но большее количество ближнего инфракрасного света. Люди не могут его обнаружить, а мультиспектральная съемка может. Для больных, поврежденных или мертвых растений верно обратное.

Дроны с мультиспектральными камерами: сферы применения и преимущества

Таким образом, используя мультиспектральную визуализацию, можно наблюдать уровни ближнего инфракрасного диапазона, что позволяет специалистам в области сельского хозяйства следить за здоровьем растений и отслеживать изменения на более раннем этапе, чтобы определить области поля, которые могут потребовать внимания, или конкретные области, которые нуждаются в удобрении и поливе.

Использование данных вегетативного индекса

Вегетативные индексы (или, индексы растительности) широко используются в дистанционном зондировании и точном сельском хозяйстве. Они помогают получить более глубокое представление о состоянии и продуктивности посевов и отслеживать изменения в их состоянии во времени.

Вегетативные индексы представляют собой преобразование спектрального изображения двух или более каналов для повышения качества анализа различных характеристик растительности: биомассы, фотосинтетической активности и нехватки воды.

Специалисты знают, что различные индексы предоставляют разную информацию. Вот почему наиболее эффективным становится комбинирование разных индексов, так как это помогает получить более целостное и детальное представление о состоянии растительности. Ниже в таблице представлены некоторые из наиболее часто используемых вегетационных индексов:

ИндексО чем он говоритДля чего используетсяФормула
(Диапазон электромагнитного спектра)
NDVIНаиболее часто используемый вегетационный индекс для анализа содержания хлорофилла в растениях.

Он показывает степень зрелости, плотности и здоровья растительности и может использоваться для оценки силы урожая на ранних стадиях.
• Определяет степень здоровья растений
• Различия в доступности воды для почвы
• Содержание питательных веществ в листве (если нет недостатка в воде)
• Прогнозирует урожайность
(Nir-Red)/(Nir+Red)
NDREИсследования показали, что этот индекс дает представление об изменениях содержания хлорофилла в сельскохозяйственных культурах в конце вегетационного периода.

С помощью этого индекса можно обнаружить изменения в состоянии растений на более поздних стадиях. Дело в том, что в нем используется свет с красными краями, который может проникать в листья намного глубже, чем красный свет (используемый в NDVI). У растительности с большим пологом кроны целесообразно использовать NDRE.
• Выявляет содержание хлорофилла в листьях
• Показывает степень здоровья растений
• Выявляет стрессовое состояние
• Выявляет потребность в удобрениях
• Выявляет поглощение азота
(Nir-RedEdge)/Nir+RedEdge)
OSAVIСостояние и особенности почвы являются важным фактором здоровья растений на ранних стадиях роста, особенно если культуры высаживаются редко. Этот индекс учитывает состояние почвы и является хорошим индикатором содержания хлорофилла в сельскохозяйственных культурах на ранних стадиях их роста.• Помогает различить пиксели почвы
• Рассчитать нелинейные взаимодействия света между почвой и растительностью
• Используется в качестве структурного индекса для некоторых комбинированных индексов, предназначенных для обнаружения хлорофилла.
(Nir-Red)/(Nir+Red+0.16)
GNDVIЭтот индекс использует зеленую волну для расчета содержания хлорофилла вместо красного в NDVI. Исследования показали, что он более стабилен, чем индекс NDVI.

Используется для культур с густым пологом кроны или на более поздних стадиях развития.
• Помогает определить степень поглощения воды и азота растениями(Nir-Green)/(Nir+Green)

Массив данных вегетационного индекса и их анализ

Какие же вегетационные индексы используются в реальной ситуации для проведения рекурсивного и прогнозного анализа? Давайте посмотрим. 

RGB

RGB-изображение представляет собой реалистичную визуализацию поля. Такой подход полезен, чтобы получить эффективный, краткий обзор, но без глубокого понимания различных процессов. И последние как раз могут быть “вскрыты” после анализа с использованием различных вегетативных индексов.

Мультиспектральная визуализация участка с использованием индекса NDVI
Мультиспектральная визуализация участка с использованием индекса NDVI

NDVI

Массив данных обретает совершенно другой вид, если мы включаем анализ с помощью индекса NDVI. Диапазон значений NDVI варьируется от -1 до 1 и показывает жизненность урожая.

  • Значения, близкие к 1: Здоровая и сильная растительность и растительный покров.
  • Значения, близкие к 0: Участки с небольшим количеством растительности, зоны с растительностью на ранних стадиях возделывания, голая почва или больные растения.
  • Значения, близкие к -1: Мертвые растения или неживые объекты.

NDRE

Высокие значения индекса NDRE означают более высокие уровни содержания хлорофилла в листьях. Почва обычно имеет самые низкие значения, нездоровые растения имеют промежуточные значения, а здоровые растения имеют самые высокие значения.

GNDVI

Как и в случае с NDVI, значения этого индекса также варьируются в диапазоне от -1 до 1. Значения от -1 до 0 связаны с наличием воды или голой почвы.

OSAVI

Значения OSAVI тоже могут варьироваться в диапазоне от -1 до 1. Высокие значения OSAVI указывают на более густую и здоровую растительность, тогда как более низкие значения указывают на слабые растения.

Почему дроны эффективны при мультиспектральной съемке

Мультиспектральная съемка – это далеко не новейшая технология. На данный момент она может осуществлять с помощью спутников, обитаемых летательных аппаратов и беспилотников. В последние годы бурными темпами развивалась именно беспилотная технология мультиспектральной съемки.

Использование мультиспектральной камеры (а иногда и других модулей) позволяет с помощью дрона получить любую цифровую реконструкцию: от анализа NDVI до цифровых моделей поверхности и тепловых карт.
Использование мультиспектральной камеры (а иногда и других модулей) позволяет с помощью дрона получить любую цифровую реконструкцию: от анализа NDVI до цифровых моделей поверхности и тепловых карт.

Этому способствовало несколько важных факторов. Помимо появления более совершенных дронов и оборудования для них такой тенденции способствовали и очевидные преимущества, полученные на практике. К ним относятся: 

  • Гибкость. Она заключается прежде всего в том, что с помощью дронов вы можете обследовать тех участки, до которых крайне сложно добраться. Или сложно и дорого использовать управляемые летательные аппараты (самолет, вертолет). Это в особенности касается районов густых лесов, болотистых зон, строго охраняемых заповедников и т.п. С помощью дронов такие препятствия становятся легко преодолимыми.
  • Экономичность. По сравнению со спутниками и обитаемыми летательными аппаратами дроны обходятся намного дешевле, даже если вы нанимаете для своих целей команду специалистов по беспилотным технологиям. Дешевле обойдется не только эксплуатация самого коптера с оборудованием, но и обработка информации.
  • Безопасность. Практика показала, что для воздушной съемки дроны оказываются не только более дешевым, но и более безопасным инструментом. В особенности это касается случаев, когда приходится работать в зонах со сложным ландшафтом или в районах дикой природы с всеми ее неожиданностями в виде опасных животных или угрозы инфекций.
  • Скорость. Развитие беспилотных технологий и экосистемы для них привело к тому, что сегодня дроны способны выполнять свои задачи очень быстро и эффективно, поставляя информацию либо в реальном режиме времени, либо в крайне сжатые сроки.
  • Эффективность. Наряду с мультиспектральной съемкой сегодня можно выполнять съемку и другими камерами или датчиками (например, LiDAR). Для этого можно использовать коптеры с расширенной нагрузкой вроде Matrice 300 RTK или дроны с гибридными камерами. Это позволяет получать целостную и разноплановую информацию об изучаемом объекте в кратчайшие сроки. 
  • Возможность частого и регулярного использования. В отличие от самолетов или даже спутников дроны менее капризны к погодным условиям и вопросам технического обслуживания. Поэтому вы можете использовать их гораздо чаще, чем другие инструменты мультиспектральной съемки. 
  • Автономность. За последние годы беспилотные технологии сделали большой шаг вперед с точки зрения автономности. И здесь вы можете воспользоваться различными инструментами: планированием полета и маршрутных точек, планированием задач и методов сбора информации. 

Подводя итоги

Таким образом, дроны предлагают гибкий, экономичный, безопасный и эффективный способ сбора мультиспектральных данных, которые можно использовать для различных областей применения: точного сельского хозяйства, мониторинга окружающей среды и управления природными ресурсами.

В следующей статье будет показано, как можно использовать дроны с мультиспектральными камерами в геологоразведке.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here