Показать сокращенную информацию
The Technology for Detecting Weeds in Agricultural Crops Based on Vegetation Index VARI (PlanetScope)
Автор | Erunova, Marina G. | en |
Автор | Pisman, Tamara I. | en |
Автор | Shevyrnogov, Anatoliy P. | en |
Автор | Ерунова, М.Г. | ru_RU |
Автор | Письман, Т.И. | ru_RU |
Автор | Шевырногов, А.П. | ru_RU |
Дата внесения | 2021-06-01T05:02:27Z | |
Дата, когда ресурс стал доступен | 2021-06-01T05:02:27Z | |
Дата публикации | 2021-05 | |
URI (для ссылок/цитирований) | https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/141284 | |
Аннотация | The aim of the work is to develop techniques for detecting weediness in agricultural crops based on the use of the VARI vegetation index, calculated from the PlanetScope satellite data. The territories of the Krasnoyarsk Agricultural Research Institute of the Federal Research Center of the Krasnoyarsk Science Center of SB RAS near the village Minino (Central Siberia, Krasnoyarsk Region) were used as the object of the research. To calculate the vegetation index VARI of grain crops, the algorithm for receiving and processing PlanetScope satellite data was developed. On its basis, a map of the spatial distribution of the VARI index for wheat crops with various degrees of weediness was made. According to the satellite data of PlanetScope (VARI), possibility to interpret the areas of wheat sowing with a high and low degree of weediness during the growing season is shown. It was revealed that the VARI value of wheat crops with a low degree of infestation is greater than the VARI value of wheat crops with a high degree of infestation | en |
Аннотация | Целью работы является разработка методики обнаружения засоренности посевов сельскохозяйственных культур на основе применения вегетационного индекса VARI, рассчитанного по спутниковым данным PlanetScope. В качестве объекта исследования использованы территории Красноярского НИИСХ ФИЦ КНЦ СО РАН вблизи пос. Минино (Средняя Сибирь, Красноярский край). Для расчета вегетационного индекса VARI посевов зерновых культур разработан алгоритм получения и обработки спутниковых данных PlanetScope. На его основе создана карта пространственного распределения индекса VARI посевов пшеницы с различной степенью засоренности. По спутниковым данным PlanetScope (VARI) показана возможность дешифрирования участков посевов пшеницы с высокой и низкой степенью засоренности в течение вегетационного сезона. Выявлено, что величина VARI посевов пшеницы с низкой степенью засоренности больше величины VARI посевов пшеницы с высокой степенью засоренности | ru_RU |
Язык | en | en |
Издатель | Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University | en |
Тема | VARI | en |
Тема | PlanetScope | en |
Тема | algorithm | en |
Тема | wheat | en |
Тема | crops weediness | en |
Тема | VARI | ru_RU |
Тема | PlanetScope | ru_RU |
Тема | алгоритм | ru_RU |
Тема | пшеница | ru_RU |
Тема | засоренность посевов | ru_RU |
Название | The Technology for Detecting Weeds in Agricultural Crops Based on Vegetation Index VARI (PlanetScope) | en |
Альтернативное название | Технология обнаружения засоренности посевов сельскохозяйственных культур на основе вегетационного индекса VARI (PlanetScope) | ru_RU |
Тип | Journal Article | en |
Контакты автора | Erunova, Marina G.: Federal Research Center «Krasnoyarsk Science Center of SB RAS» Krasnoyarsk, Russian Federation; marina.erunova@gmail.com | en |
Контакты автора | Pisman, Tamara I.: Institute of Biophysics SB RAS Krasnoyarsk, Russian Federation | en |
Контакты автора | Shevyrnogov, Anatoliy P.: Institute of Biophysics SB RAS Krasnoyarsk, Russian Federation | en |
Контакты автора | Ерунова, М.Г.: Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр СО РАН» Российская Федерация, Красноярск | ru_RU |
Контакты автора | Письман, Т.И.: Институт биофизики СО РАН Российская Федерация, Красноярск | ru_RU |
Контакты автора | Шевырногов, А.П.: Институт биофизики СО РАН Российская Федерация, Красноярск | ru_RU |
Страницы | 347–353 | ru_RU |
DOI | 10.17516/1999-494X-0314 | |
Журнал | Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies 2021 14(3) | en |