Показать сокращенную информацию

Erunova, Marina G.en
Pisman, Tamara I.en
Shevyrnogov, Anatoliy P.en
Ерунова, М.Г.ru_RU
Письман, Т.И.ru_RU
Шевырногов, А.П.ru_RU
2021-06-01T05:02:27Z
2021-06-01T05:02:27Z
2021-05
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/141284
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 infestationen
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 засоренностиru_RU
enen
Сибирский федеральный университет. Siberian Federal Universityen
VARIen
PlanetScopeen
algorithmen
wheaten
crops weedinessen
VARIru_RU
PlanetScoperu_RU
алгоритмru_RU
пшеницаru_RU
засоренность посевовru_RU
The Technology for Detecting Weeds in Agricultural Crops Based on Vegetation Index VARI (PlanetScope)en
Технология обнаружения засоренности посевов сельскохозяйственных культур на основе вегетационного индекса VARI (PlanetScope)ru_RU
Journal Articleen
Erunova, Marina G.: Federal Research Center «Krasnoyarsk Science Center of SB RAS» Krasnoyarsk, Russian Federation; marina.erunova@gmail.comen
Pisman, Tamara I.: Institute of Biophysics SB RAS Krasnoyarsk, Russian Federationen
Shevyrnogov, Anatoliy P.: Institute of Biophysics SB RAS Krasnoyarsk, Russian Federationen
Ерунова, М.Г.: Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр СО РАН» Российская Федерация, Красноярскru_RU
Письман, Т.И.: Институт биофизики СО РАН Российская Федерация, Красноярскru_RU
Шевырногов, А.П.: Институт биофизики СО РАН Российская Федерация, Красноярскru_RU
347–353ru_RU
10.17516/1999-494X-0314
Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies 2021 14(3)en


Файлы в этом документе

Thumbnail

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию