UAV වලට විවිධ දුරස්ථ සංවේදක සංවේදක රැගෙන යා හැකි අතර, ඒවාට බහු-මාන, ඉහළ නිරවද්‍ය ගොවිබිම් තොරතුරු ලබා ගත හැකි අතර ගොවිබිම් තොරතුරු වර්ග කිහිපයක ගතික අධීක්ෂණය අවබෝධ කර ගත හැක. එවැනි තොරතුරුවලට ප්‍රධාන වශයෙන් බෝග අවකාශීය බෙදාහැරීමේ තොරතුරු (ගොවිබිම් ප්‍රාදේශීයකරණය, බෝග විශේෂ හඳුනාගැනීම, ප්‍රදේශය ඇස්තමේන්තු කිරීම සහ වෙනස්වන ගතික අධීක්ෂණ, ක්ෂේත්‍ර යටිතල පහසුකම් නිස්සාරණය), බෝග වර්ධන තොරතුරු (භෝග සංසිද්ධි පරාමිතීන්, පෝෂණ දර්ශක, අස්වැන්න) සහ බෝග වර්ධන ආතති සාධක (ක්ෂේත්‍ර තෙතමනය) ඇතුළත් වේ. , පළිබෝධ සහ රෝග) ගතිකත්වය.
ගොවිබිම් අවකාශීය තොරතුරු
ගොවි බිම්වල අවකාශීය ස්ථාන තොරතුරුවලට ක්ෂේත්‍රවල භූගෝලීය ඛණ්ඩාංක සහ දෘශ්‍ය වෙනස්කම් කිරීම හෝ යන්ත්‍ර හඳුනාගැනීම හරහා ලබා ගන්නා භෝග වර්ගීකරණය ඇතුළත් වේ. භූගෝලීය ඛණ්ඩාංක මගින් ක්ෂේත්‍ර මායිම් හඳුනාගත හැකි අතර රෝපණ ප්‍රදේශය ද ඇස්තමේන්තු කළ හැකිය. ප්‍රාදේශීය සැලසුම්කරණය සහ ප්‍රදේශය ඇස්තමේන්තු කිරීම සඳහා මූලික සිතියම ලෙස භූලක්ෂණ සිතියම් ඩිජිටල්කරණය කිරීමේ සම්ප්‍රදායික ක්‍රමය දුර්වල කාලානුරූපීතාවයක් ඇති අතර, මායිම් පිහිටීම සහ සැබෑ තත්ත්වය අතර වෙනස අති විශාල වන අතර ප්‍රතිභානයෙන් තොර වන අතර, එය නිරවද්‍ය කෘෂිකර්මාන්තය ක්‍රියාත්මක කිරීමට හිතකර නොවේ. UAV දුරස්ථ සංවේදනයට සාම්ප්‍රදායික ක්‍රමවල අසමසම වාසි ඇති ගොවිබිම් වල විස්තීර්ණ අවකාශීය ස්ථාන තොරතුරු තත්‍ය කාලීනව ලබා ගත හැක. අධි-විභේදන ඩිජිටල් කැමරාවලින් ලැබෙන ගුවන් ඡායාරූප මඟින් ගොවිබිම් පිළිබඳ මූලික අවකාශීය තොරතුරු හඳුනා ගැනීම සහ තීරණය කිරීම අවබෝධ කර ගත හැකි අතර, අවකාශීය වින්‍යාස තාක්ෂණය දියුණු කිරීම ගොවිබිම් ස්ථාන තොරතුරු පිළිබඳ පර්යේෂණවල නිරවද්‍යතාවය සහ ගැඹුර වැඩි දියුණු කරයි, සහ උන්නතාංශ තොරතුරු හඳුන්වා දීමේදී අවකාශීය විභේදනය වැඩි දියුණු කරයි. , ගොවිබිම් පිළිබඳ අවකාශීය තොරතුරු සියුම් ලෙස නිරීක්ෂණය කිරීම සාක්ෂාත් කරයි.
බෝග වර්ධන තොරතුරු
භෝග වර්ධනය ෆීනෝටයිපික් පරාමිතීන්, පෝෂණ දර්ශක සහ අස්වැන්න පිළිබඳ තොරතුරු මගින් සංලක්ෂිත කළ හැක. ෆීනෝටයිපික් පරාමිතීන් අතර වෘක්ෂලතා ආවරණය, පත්‍ර ප්‍රදේශ දර්ශකය, ජෛව ස්කන්ධ, ශාක උස යනාදිය ඇතුළත් වේ. මෙම පරාමිතීන් එකිනෙකට සම්බන්ධ වන අතර සාමූහිකව බෝග වර්ධනය සංලක්ෂිත වේ. මෙම පරාමිතීන් එකිනෙකට සම්බන්ධ වන අතර බෝග වර්ධනය සාමූහිකව සංලක්ෂිත වන අතර අවසාන අස්වැන්නට සෘජුවම සම්බන්ධ වේ. ඔවුන් ගොවිපල තොරතුරු අධීක්ෂණ පර්යේෂණවල ප්‍රමුඛ වන අතර තවත් අධ්‍යයනයන් සිදු කර ඇත.
1) බෝග ෆීනෝටයිපික් පරාමිතීන්
පත්‍ර ප්‍රදේශ දර්ශකය (LAI) යනු ඒකක මතුපිට ප්‍රදේශයකට ඒකපාර්ශ්වික හරිත පත්‍ර ප්‍රමාණයේ එකතුව වන අතර එමඟින් බෝගයේ අවශෝෂණය සහ ආලෝක ශක්තිය භාවිතය වඩාත් හොඳින් සංලක්ෂිත කළ හැකි අතර බෝගයේ ද්‍රව්‍ය සමුච්චය හා අවසාන අස්වැන්න සමඟ සමීපව සම්බන්ධ වේ. UAV දුරස්ථ සංවේදනය මගින් දැනට නිරීක්ෂණය කරනු ලබන ප්‍රධාන බෝග වර්ධන පරාමිතිවලින් එකක් වන්නේ පත්‍ර ප්‍රදේශ දර්ශකයයි. බහු වර්ණාවලි දත්ත සමඟ වෘක්ෂලතා දර්ශක (අනුපාත වෘක්ෂලතා දර්ශකය, සාමාන්‍ය වෘක්ෂලතා දර්ශකය, පාංශු සමීකරණ වෘක්ෂලතා දර්ශකය, වෙනස වෘක්ෂලතා දර්ශකය, යනාදිය) ගණනය කිරීම සහ භූගත සත්‍ය දත්ත සමඟ ප්‍රතිගාමී ආකෘති පිහිටුවීම සංසිද්ධි පරාමිති පෙරළීමට වඩාත් පරිණත ක්‍රමයකි.
භෝග වල ප්‍රමාද වර්ධන අවධියේදී ඉහලින් ඇති ජෛව ස්කන්ධය අස්වැන්න හා ගුණාත්මකභාවය යන දෙකටම සමීපව සම්බන්ධ වේ. වර්තමානයේදී, කෘෂිකර්මාන්තයේ UAV දුරස්ථ සංවේදනය මගින් ජෛව ස්කන්ධ ඇස්තමේන්තුව තවමත් බහු වර්ණාවලි දත්ත භාවිතා කරයි, වර්ණාවලි පරාමිතීන් උපුටා ගනී, සහ ආකෘති නිර්මාණය සඳහා වෘක්ෂලතා දර්ශකය ගණනය කරයි; ජෛව ස්කන්ධ ඇස්තමේන්තු කිරීමේදී අවකාශීය වින්‍යාස තාක්ෂණයට යම් වාසි ඇත.
2) බෝග පෝෂණ දර්ශක
බෝග පෝෂණ තත්ත්වය සාම්ප්‍රදායිකව අධීක්ෂණය කිරීම සඳහා ක්ෂේත්‍ර නියැදීම සහ පෝෂ්‍ය පදාර්ථ හෝ දර්ශක (ක්ලෝරෝෆිල්, නයිට්‍රජන්, ආදිය) අන්තර්ගතය හඳුනා ගැනීම සඳහා ගෘහස්ථ රසායනික විශ්ලේෂණයක් අවශ්‍ය වන අතර, UAV දුරස්ථ සංවේදනය පදනම් වී ඇත්තේ විවිධ ද්‍රව්‍ය සඳහා නිශ්චිත වර්ණාවලි පරාවර්තන-අවශෝෂණ ලක්ෂණ ඇති බව මත ය. රෝග විනිශ්චය. දෘශ්‍ය ආලෝක කලාපයේ ප්‍රබල අවශෝෂණ කලාප දෙකක් තිබීම, එනම් 640-663 nm සහ නිල්-වයලට් කොටස 430-460 nm වන අතර, අවශෝෂණය 550 nm හිදී දුර්වල වීම මත පදනම්ව ක්ලෝරෝෆිල් නිරීක්ෂණය කෙරේ. බෝග හිඟ වූ විට පත්‍රවල වර්ණය සහ වයනය ලක්ෂණ වෙනස් වන අතර, විවිධ ඌනතාවයන් හා ඒ ආශ්‍රිත ගුණාංගවලට අනුරූප වන වර්ණ සහ වයනය පිළිබඳ සංඛ්‍යානමය ලක්ෂණ සොයා ගැනීම පෝෂක අධීක්ෂණය සඳහා යතුර වේ. වර්ධන පරාමිතීන් නිරීක්ෂණයට සමානව, ලාක්ෂණික පටි, වෘක්ෂලතා දර්ශක සහ අනාවැකි ආකෘති තෝරා ගැනීම තවමත් අධ්‍යයනයේ ප්‍රධාන අන්තර්ගතය වේ.
3) බෝග අස්වැන්න
බෝග අස්වැන්න වැඩි කිරීම කෘෂිකාර්මික ක්‍රියාකාරකම්වල ප්‍රධාන ඉලක්කය වන අතර කෘෂිකාර්මික නිෂ්පාදන සහ කළමනාකරණ තීරණ ගැනීමේ දෙපාර්තමේන්තු සඳහා අස්වැන්න පිළිබඳ නිවැරදි තක්සේරුව වැදගත් වේ. බහු සාධක විශ්ලේෂණය හරහා ඉහළ පුරෝකථන නිරවද්‍යතාවයකින් අස්වැන්න ඇස්තමේන්තු ආකෘති පිහිටුවීමට බොහෝ පර්යේෂකයන් උත්සාහ කර ඇත.
කෘෂිකාර්මික තෙතමනය
ගොවිබිම් තෙතමනය බොහෝ විට තාප අධෝරක්ත කිරණ ක්රම මගින් නිරීක්ෂණය කරනු ලැබේ. ඉහළ වෘක්ෂලතා ආවරණයක් ඇති ප්‍රදේශවල, පත්‍ර ස්ටෝමාටා වැසීමෙන් විනිවිද යාම හේතුවෙන් සිදුවන ජල හානිය අඩු වන අතර, එමඟින් මතුපිට ඇති ගුප්ත තාප ප්‍රවාහය අඩු වන අතර මතුපිට සංවේදී තාප ප්‍රවාහය වැඩි වන අතර එමඟින් වියන් උෂ්ණත්වය ඉහළ යාමට හේතු වේ. ශාක වියනෙහි උෂ්ණත්වය ලෙස සැලකේ. ජල ආතති දර්ශකයේ භෝග ශක්ති සමතුලිතතාවය පිළිබිඹු කරමින් බෝග ජල අන්තර්ගතය සහ වියන් උෂ්ණත්වය අතර සම්බන්ධය ගණනය කළ හැකි බැවින්, තාප අධෝරක්ත සංවේදකය මඟින් ලබා ගන්නා වියන් උෂ්ණත්වය මඟින් ගොවිබිම් තෙතමනය තත්ත්වය පිළිබිඹු කළ හැකිය; කුඩා ප්‍රදේශවල හිස් පස හෝ වෘක්ෂලතා ආවරණය, වක්රව මතුපිට උෂ්ණත්වය සමඟ පාංශු තෙතමනය පෙරළීමට භාවිතා කළ හැකිය, එය මූලධර්මය වේ: ජලයේ නිශ්චිත තාපය විශාල වේ, තාපයේ උෂ්ණත්වය වෙනස් වීමට මන්දගාමී වේ, එබැවින් දිවා කාලයේ දී භූගත උෂ්ණත්වයේ අවකාශීය ව්යාප්තිය පාංශු තෙතමනය බෙදා හැරීමේ දී වක්රව පිළිබිඹු විය හැක. එබැවින්, දිවා කාලයේ භූගත උෂ්ණත්වයේ අවකාශීය ව්යාප්තිය පාංශු තෙතමනය බෙදා හැරීම වක්රව පිළිබිඹු කළ හැකිය. වියන් උෂ්ණත්වය නිරීක්ෂණය කිරීමේදී හිස් පස වැදගත් බාධාකාරී සාධකයකි. සමහර පර්යේෂකයන් හිස් පාංශු උෂ්ණත්වය සහ භෝග බිම් ආවරණය අතර සම්බන්ධය අධ්‍යයනය කර, හිස් පස නිසා ඇති වන වියන් උෂ්ණත්ව මිනුම් සහ සැබෑ අගය අතර පරතරය පැහැදිලි කර ඇති අතර, අධීක්‍ෂණයේ නිරවද්‍යතාවය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ගොවිබිම් තෙතමනය නිරීක්ෂණය කිරීමේදී නිවැරදි කරන ලද ප්රතිඵල භාවිතා කර ඇත. ප්රතිඵල. සත්‍ය ගොවිබිම් නිෂ්පාදන කළමනාකරණයේ දී ක්ෂේත්‍ර තෙතමනය කාන්දු වීම ද අවධානයට ලක් වේ, වාරිමාර්ග නාලිකා තෙතමනය කාන්දු වීම නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා අධෝරක්ත රූප භාවිතා කරමින් අධ්‍යයනයන් සිදු කර ඇත, නිරවද්‍යතාවය 93% දක්වා ළඟා විය හැකිය.
පළිබෝධ සහ රෝග
ශාක පළිබෝධ සහ රෝග සඳහා ආසන්න අධෝරක්ත වර්ණාවලි පරාවර්තක නිරීක්ෂණ භාවිතය, පදනම් වී ඇත්තේ: ස්පොන්ජ් පටක මගින් පරාවර්තනයට ආසන්න අධෝරක්ත කලාපයේ කොළ සහ වැට පටක පාලනය, නිරෝගී ශාක, මෙම පටක හිඩැස් දෙක තෙතමනය හා ප්‍රසාරණයෙන් පිරී ඇත. , විවිධ විකිරණවල හොඳ පරාවර්තකයකි; ශාකයට හානි වූ විට, පත්‍රයට හානි වේ, පටක මැලවී යයි, ජලය අඩු වේ, අධෝරක්ත පරාවර්තනය නැති වන තුරු අඩු වේ.
උෂ්ණත්වය පිළිබඳ තාප අධෝරක්ත නිරීක්ෂණ බෝග පළිබෝධ සහ රෝග පිළිබඳ වැදගත් දර්ශකයකි. සෞඛ්ය සම්පන්න තත්ත්‍වයේ ඇති ශාක, ප්‍රධාන වශයෙන් පත්‍ර ස්ටෝමැටල් විවරය පාලනය කිරීම සහ සම්ප්‍රේෂණ නියාමනය වසා දැමීම, තමන්ගේම උෂ්ණත්වයේ ස්ථායීතාවය පවත්වා ගැනීම සඳහා; රෝගයකදී, ව්යාධිජනක වෙනස්කම් සිදුවනු ඇත, ශාක මත ව්යාධිජනකයේ ව්යාධිජනක - ධාරක අන්තර්ක්රියා, විශේෂයෙන්ම බලපෑමේ සම්ප්රේෂණයට අදාළ අංශවල උෂ්ණත්වය ඉහළ යාමේ හා වැටීමේ ආසාදිත කොටස තීරණය කරනු ඇත. සාමාන්‍යයෙන්, ශාක සංවේදනය මගින් ස්ටෝමැටල් විවරය නියාමනය නොකිරීමට හේතු වන අතර, එබැවින් නිරෝගී ප්‍රදේශයට වඩා රෝගී ප්‍රදේශයේ විනිවිද යාම වැඩි වේ. ප්‍රබල ප්‍රවාහය ආසාදිත ප්‍රදේශයේ උෂ්ණත්වය අඩුවීමට සහ පත්‍රයේ මතුපිට නෙරෝටික් ලප දිස්වන තුරු සාමාන්‍ය පත්‍රයට වඩා පත්‍ර මතුපිට ඉහළ උෂ්ණත්ව වෙනසක් ඇති කරයි. නෙරෝටික් ප්‍රදේශයේ සෛල සම්පූර්ණයෙන්ම මිය ගොස් ඇති අතර, එම කොටසේ සම්ප්‍රේෂණය සම්පූර්ණයෙන්ම නැති වී ගොස් උෂ්ණත්වය ඉහළ යාමට පටන් ගනී, නමුත් කොළයේ ඉතිරි කොටස ආසාදනය වීමට පටන් ගන්නා බැවින්, පත්‍ර මතුපිට උෂ්ණත්ව වෙනස සෑම විටම වඩා වැඩි වේ. සෞඛ්ය සම්පන්න ශාකයක්.
වෙනත් තොරතුරු
ගොවිබිම් තොරතුරු අධීක්ෂණ ක්ෂේත්‍රයේ, UAV දුරස්ථ සංවේද දත්තවලට පුළුල් පරාසයක යෙදුම් තිබේ. උදාහරණයක් ලෙස, බහු වයනය භාවිතා කරමින් බඩ ඉරිඟු වැටී ඇති ප්‍රදේශය නිස්සාරණය කිරීමට, NDVI දර්ශකය භාවිතයෙන් කපු පරිණත අවධියේදී පත්‍රවල පරිණත මට්ටම පරාවර්තනය කිරීමට සහ abscisic අම්ලය ඉසීමට ඵලදායී ලෙස මඟ පෙන්විය හැකි abscisic අම්ල යෙදුම් වට්ටෝරු සිතියම් ජනනය කිරීමට එය භාවිතා කළ හැක. පළිබෝධනාශක අධික ලෙස යෙදීම වැළැක්වීම සඳහා කපු මත, සහ යනාදිය. ගොවිබිම් අධීක්ෂණය සහ කළමනාකරණයේ අවශ්‍යතා අනුව, UAV දුරස්ථ සංවේදක දත්තවල තොරතුරු අඛණ්ඩව ගවේෂණය කිරීම සහ එහි යෙදුම් ක්ෂේත්‍ර පුළුල් කිරීම තොරතුරු සහ ඩිජිටල්කරණය වූ කෘෂිකර්මයේ අනාගත සංවර්ධනය සඳහා නොවැළැක්විය හැකි ප්‍රවණතාවකි.
පසු කාලය: දෙසැම්බර්-24-2024