Обнаружение сорняков и оценка качества всходов сельскохозяйственных культур по RGB-изображениям c БПЛА

Современные концепции точного земледелия требуют наличия точной информации о состоянии сельскохозяйственных культур. Получение такой информации традиционным способом (с помощью полевых наблюдений) сопряжено со значительными материальными затратами.
В последние годы наблюдается стремительный прогресс в развитии беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и их масштабное проникновение во многие области человеческой деятельности, в том числе и в сельское хозяйство. Применение БПЛА позволяет существенно удешевить и ускорить процесс получения актуальных данных о состоянии посевов с высоким временным и пространственным разрешением. Однако существенным недостатком распространенных БПЛА является их малая грузоподъемность, поэтому на БПЛА зачастую устанавливают легкие и недорогие фото- и видеокамеры, позволяющие получать изображения только в видимом диапазоне спектра.
В докладе предлагается метод, позволяющий по RGB-изображениям с БПЛА обнаруживать сорняки и получать количественную и качественную оценку всходов сельскохозяйственных культур.
При реализации данного метода должны быть выполнены следующие основные этапы обработки.
1. Построение карты растительности с использованием модифицированного индекса TGI (Triangular Greenness Index), позволяющего оценивать количество хлорофилла в листьях по данным RGB-изображений.
2. Определение положения рядов посадок и междурядий на основе построенной карты растительности.
3. Обнаружение сорняков и построение соответствующей картосхемы.
4. Разбиение рядов посадок на непересекающиеся фрагменты и подсчет в каждом из них числа пикселей, занятых полезной растительностью (т.е. тех, для которых значение вычисляемого индекса выше некоторого порога). Отношение площади, занятой растительностью, к общей площади фрагмента считается плотностью растительности в данном фрагменте. Задавая найденные экспертным путем пороговые значения для карты плотностей фрагментов, можно получить картосхему, характеризующую качество всходов.
Метод был апробирован на RGB-изображениях всходов льна и подсолнечника, полученных с помощью камеры SONY ILCE-6000 в июне 2017 г. в Алтайском крае специалистами ООО «Беспилотные технологии». Изображения были сняты с высоты 150 м, пространственное разрешение – 1.5 см/пикс. Размер каждого изображения составил 6000×4000 пикселей.
В докладе будут представлены результаты тестирования, подтверждающие высокую эффективность предлагаемого метода.
Работа выполнена при поддержке комплексной программы фундаментальных исследований СО РАН «Междисциплинарные интеграционные исследования» на 2018–2020 гг. (проект № 49).