DYNAMIC MONITORING OF NDVI IN AGRONOMIC TESTING OF AGRO CROPS USING AN UNMANNED AERIAL VEHICLE | ДИНАМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ NDVI В АГРОНОМИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЯХ АГРО КУЛЬТУР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА | ДИНАМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ NDVI В АГРОНОМИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЯХ АГРО КУЛЬТУР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА
2023
Kussainova, M. D. | Tamenov, T. В. | Toishimanov , M. R. | Syzdyk, A. В. | Iskakova , G. | Nurgali, N. D.
Английский. The annually growing population of the planet requires the introduction of high technologies in agriculture to increase the yield. One of the promising areas is the use of unmanned aerial vehicles with specialized payloads and specialized software that can be used to solve various problems, such as creating electronic field maps, inventorying farmland, treating crops with pesticides to combat harmful pests, real-time monitoring of the condition of crops, assessment of the germination of agricultural crops, protection of farmland, etc. Dynamic monitoring of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) in agronomic tests of crops is an important tool for improving the quality and efficiency of agricultural production. This paper discusses the use of drones for NDVI monitoring in crops such as corn, wheat and barley. The NDVI monitoring technique identifies areas of high and low vegetation density, which can be used to optimize fertilizer and water use and to prevent weed growth. The data obtained can be used to make important decisions in the field of agriculture and increase yields.
Показать больше [+] Меньше [-]казахский. 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.
Показать больше [+] Меньше [-]Русский. 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.
Показать больше [+] Меньше [-]Ключевые слова АГРОВОК
Библиографическая информация
Эту запись предоставил Kazakh Agro-Technical Research University