NED365187NED

86 Съемка велась на протяжении всего вегетационного периода с периодичностью один раз в декаду. Снимки делались с высоты около 800 метров в малооблач- ную погоду синхронно двумя цифровыми фотокамерами Canon EOS М – в ви- димом диапазоне спектра и инфракрасном. Координатная привязка снимков осуществлялась по реперным точкам (не менее 4) с заранее известными коор- динатами, определенными профессиональным высокоточным GPS-приемником. Делалась геометрическая коррекция снимков на погрешность и угол наклона камеры, освещенность и т.д. Компьютерная обработка снимков велась с помо- щью программы Erdas Imagine. По результатам дистанционного мониторинга сельхозугодий Меньковско- го филиала АФИ были выявлены поля с наибольшей гетерогенностью в распро- странении сорной растительности. Именно на них были и будут в дальнейшем сосредоточены исследования по мелкомасштабному картированию засоренно- сти полей с помощью беспилотной летательной аппаратуры и применению гер- бицидов с учетом пространственного размещения сорных растений. Анализ обработанных снимков показал большие возможности в опреде- лении мелкомасштабной засоренности посевов яровой пшеницы на протяжении всего периода вегетации культуры. Так, на начальных фазах развития сильноза- соренные участки на поле выделяются интенсивной зеленой окраской на фоне светло-зелёной, в середине вегетации – светло-зеленой на фоне обычной зеле- ной, в период созревания – зеленым цветом на фоне коричневого (рис.). При этом в дешифровке аэрофотоснимков хорошие результаты достига- ются как автоматической классификацией, так и классификацией на основе соз- данных эталонов. Таким образом, просматривается два методических подхода при дистанционном определении засоренности посевов сельскохозяйственных культур. Автоматическую классификацию лучше применять при дешифровке снимков с полей, для которых заранее не были известны параметры засоренно- сти – видовой состав, густота, проективное покрытие и пространственное раз- мещение сорных растений. В данном случае определенная сложность заключа- ется в том, какое количество классов следует указать при классификации. Как правило, приходится проводить автоматическую классификацию несколько раз, с каждым последующим разом снижая количество классов. Классификацию на основе созданных эталонов целесообразней проводить в тех случаях, когда на снимках видны тестовые площадки или участки посева с известными параметрами засоренности. Этот метод предполагает большую предварительную работу по созданию тестовых площадок или поиску участков на поле с разным уровнем засоренности. Как показывает опыт АФИ, он же обеспечивает и более точные результаты. В обоих случаях требуется верификациях полученных карт засоренности полей, которая достигается детальными наземными обследованиями. По итогам многолетнего изучения и наполнения библиотеки эталонов засоренности посе- вов с.-х. культур это требование может не иметь столь обязательного статуса. Наземная оценка засоренности включала определение видового состава, густо- ты стояния и проективного покрытия сорных растений визуальным способом учета.