Методы обнаружения сорняков в посевах сои по данным спутника и БПЛА съёмки

Определение сорняков в посевах с использованием данных дистанционного зондирования Земли является важной задачей, реализация которой позволит повысить продуктивность сельскохозяйственных культур, снизить затраты на использование средств защиты растений, и, в конечном итоге, повысить рентабельность аграрной деятельности [1].
Достаточно часто используются данные только БПЛА для идентификации сорняков, однако этот метод имеет серьезный недостаток – существенные временные затраты для облета полей с большой площадью [2, 3].
Высокая засоренность посевов сои обуславливает необходимость разработки метода, который позволит на основе данных дистанционного зондирования выявить засоренные участки и поля в рамках региона на протяжении ряда лет. В работе рассматривалась разработка метода для российского Дальнего Востока. В 2022-2025 были получены спутниковые данные Sentinel-2, а также проведена съемка DJI Mavic 3M и проведены наземные исследования. В качестве дистанционного показателя засоренности посевов было предложено использовать ширину пика аппроксимированной нелинейными функциями кривой сезонного хода NDVI. Выявлена достоверная положительная корреляцию этого показателя с результатами наземной оценки засоренности посевов сои. Было установлено, что доля засоренных полей сои в Хабаровском крае находилась в диапазоне от 24 до 41% в 2022-2025. Предложенная методика может использоваться в регионах со схожими климатическими условиями для выявления общей засоренности полей на протяжении многих лет и проведения превентивных мероприятий по устранению проблемы.
Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда, проект № 23-76-00007, https://rscf.ru/project/23-76-00007/