UAV हरूले विभिन्न प्रकारका रिमोट सेन्सिङ सेन्सरहरू बोक्न सक्छन्, जसले बहु-आयामी, उच्च-परिशुद्धता कृषि भूमि जानकारी प्राप्त गर्न र धेरै प्रकारका कृषि भूमि जानकारीको गतिशील अनुगमन महसुस गर्न सक्छन्। यस्तो जानकारीमा मुख्यतया बाली स्थानिय वितरण जानकारी (खेती भूमि स्थानीयकरण, बाली प्रजाति पहिचान, क्षेत्र अनुमान र परिवर्तन गतिशील अनुगमन, क्षेत्र पूर्वाधार निकासी), बाली वृद्धि जानकारी (बाली फेनोटाइपिक प्यारामिटरहरू, पोषण सूचकहरू, उपज), र बाली वृद्धि तनाव कारकहरू (खेतको ओस, कीरा र रोगहरू) गतिशीलता समावेश छ।
कृषि भूमिको स्थानिय जानकारी
कृषि भूमिको स्थानिय स्थान जानकारीमा दृश्य भेदभाव वा मेसिन पहिचान मार्फत प्राप्त गरिएका खेतहरूको भौगोलिक निर्देशांक र बाली वर्गीकरण समावेश छ। क्षेत्रको सीमा भौगोलिक निर्देशांकहरूद्वारा पहिचान गर्न सकिन्छ, र रोपण क्षेत्र पनि अनुमान गर्न सकिन्छ। क्षेत्रीय योजना र क्षेत्र अनुमानको लागि आधार नक्साको रूपमा स्थलाकृतिक नक्साहरूलाई डिजिटलाइज गर्ने परम्परागत विधिमा समयबद्धता कमजोर छ, र सीमा स्थान र वास्तविक अवस्था बीचको भिन्नता ठूलो छ र अन्तर्ज्ञानको अभाव छ, जुन सटीक कृषिको कार्यान्वयनको लागि अनुकूल छैन। UAV रिमोट सेन्सिङले वास्तविक समयमा कृषि भूमिको व्यापक स्थानिक स्थान जानकारी प्राप्त गर्न सक्छ, जसमा परम्परागत विधिहरूको अतुलनीय फाइदाहरू छन्। उच्च-परिभाषा डिजिटल क्यामेराहरूबाट हवाई छविहरूले कृषि भूमिको आधारभूत स्थानिक जानकारीको पहिचान र निर्धारण महसुस गर्न सक्छन्, र स्थानिक कन्फिगरेसन प्रविधिको विकासले कृषि भूमि स्थान जानकारीमा अनुसन्धानको परिशुद्धता र गहिराइमा सुधार गर्दछ, र उचाइ जानकारी परिचय गर्दा स्थानिक रिजोल्युसन सुधार गर्दछ, जसले कृषि भूमिको स्थानिक जानकारीको राम्रो निगरानी महसुस गर्दछ।
बाली वृद्धि जानकारी
बालीको वृद्धिलाई फेनोटाइपिक प्यारामिटरहरू, पोषण सूचकहरू, र उत्पादनको जानकारीद्वारा विशेषता दिन सकिन्छ। फेनोटाइपिक प्यारामिटरहरूमा वनस्पति आवरण, पात क्षेत्र सूचकांक, बायोमास, बिरुवाको उचाइ, आदि समावेश छन्। यी प्यारामिटरहरू अन्तरसम्बन्धित छन् र सामूहिक रूपमा बाली वृद्धिलाई चित्रण गर्छन्। यी प्यारामिटरहरू अन्तरसम्बन्धित छन् र सामूहिक रूपमा बाली वृद्धिलाई चित्रण गर्छन् र प्रत्यक्ष रूपमा अन्तिम उत्पादनसँग सम्बन्धित छन्। कृषि जानकारी अनुगमन अनुसन्धानमा तिनीहरू प्रमुख छन् र थप अध्ययनहरू गरिएका छन्।
१) फसल फेनोटाइपिक प्यारामिटरहरू
पात क्षेत्र सूचकांक (LAI) प्रति एकाइ सतह क्षेत्रफलको एकतर्फी हरियो पात क्षेत्रफलको योगफल हो, जसले बालीको प्रकाश ऊर्जाको अवशोषण र उपयोगलाई राम्रोसँग चित्रण गर्न सक्छ, र बालीको सामग्री संचय र अन्तिम उपजसँग नजिकबाट सम्बन्धित छ। पात क्षेत्र सूचकांक हाल UAV रिमोट सेन्सिङद्वारा निगरानी गरिने मुख्य बाली वृद्धि प्यारामिटरहरू मध्ये एक हो। बहुस्पेक्ट्रल डेटाको साथ वनस्पति सूचकांकहरू (अनुपात वनस्पति सूचकांक, सामान्यीकृत वनस्पति सूचकांक, माटो कन्डिसनिङ वनस्पति सूचकांक, भिन्न वनस्पति सूचकांक, आदि) गणना गर्नु र ग्राउन्ड ट्रुथ डेटाको साथ रिग्रेसन मोडेलहरू स्थापना गर्नु फेनोटाइपिक प्यारामिटरहरू उल्टाउने एक परिपक्व विधि हो।
बालीहरूको पछिल्लो वृद्धि चरणमा जमिन माथिको बायोमास उत्पादन र गुणस्तर दुवैसँग नजिकबाट सम्बन्धित छ। हाल, कृषिमा UAV रिमोट सेन्सिङद्वारा बायोमास अनुमानले अझै पनि प्रायः बहुस्पेक्ट्रल डेटा प्रयोग गर्दछ, वर्णक्रमीय प्यारामिटरहरू निकाल्छ, र मोडेलिङको लागि वनस्पति सूचकांक गणना गर्दछ; बायोमास अनुमानमा स्थानिक कन्फिगरेसन प्रविधिको केही फाइदाहरू छन्।
२) बाली पोषण सूचकहरू
बाली पोषण स्थितिको परम्परागत अनुगमनका लागि पोषक तत्व वा सूचकहरू (क्लोरोफिल, नाइट्रोजन, आदि) को सामग्री निदान गर्न क्षेत्र नमूना र भित्री रासायनिक विश्लेषण आवश्यक पर्दछ, जबकि UAV रिमोट सेन्सिङ यस तथ्यमा आधारित छ कि विभिन्न पदार्थहरूमा निदानको लागि विशिष्ट वर्णक्रमीय परावर्तन-अवशोषण विशेषताहरू छन्। क्लोरोफिलको अनुगमन यस तथ्यको आधारमा गरिन्छ कि दृश्य प्रकाश ब्यान्डमा दुई बलियो अवशोषण क्षेत्रहरू छन्, अर्थात् 640-663 nm को रातो भाग र 430-460 nm को नीलो-बैजनी भाग, जबकि अवशोषण 550 nm मा कमजोर हुन्छ। बालीहरूमा कमी हुँदा पातको रंग र बनावट विशेषताहरू परिवर्तन हुन्छन्, र विभिन्न कमीहरू र सम्बन्धित गुणहरूसँग मेल खाने रंग र बनावटको सांख्यिकीय विशेषताहरू पत्ता लगाउनु पोषक तत्व अनुगमनको कुञ्जी हो। वृद्धि प्यारामिटरहरूको अनुगमन जस्तै, विशेषता ब्यान्डहरू, वनस्पति सूचकांकहरू र भविष्यवाणी मोडेलहरूको चयन अझै पनि अध्ययनको मुख्य सामग्री हो।
३) बाली उत्पादन
कृषि गतिविधिहरूको मुख्य लक्ष्य बाली उत्पादन बढाउनु हो, र कृषि उत्पादन र व्यवस्थापन निर्णय लिने विभाग दुवैको लागि उत्पादनको सही अनुमान महत्त्वपूर्ण छ। धेरै अनुसन्धानकर्ताहरूले बहुकारक विश्लेषण मार्फत उच्च भविष्यवाणी शुद्धताका साथ उत्पादन अनुमान मोडेलहरू स्थापित गर्ने प्रयास गरेका छन्।
कृषि आर्द्रता
कृषि भूमिको ओसिलोपन प्रायः थर्मल इन्फ्रारेड विधिहरूद्वारा निगरानी गरिन्छ। उच्च वनस्पति आवरण भएका क्षेत्रहरूमा, पातको स्टोमाटा बन्द हुँदा बाष्पोत्सर्जनको कारणले पानीको क्षति कम हुन्छ, जसले सतहमा अव्यक्त ताप प्रवाहलाई कम गर्छ र सतहमा संवेदनशील ताप प्रवाह बढाउँछ, जसले गर्दा क्यानोपी तापक्रममा वृद्धि हुन्छ, जुन बिरुवाको क्यानोपीको तापक्रम मानिन्छ। पानीको तनाव सूचकांकको बाली ऊर्जा सन्तुलन प्रतिबिम्बित गर्नाले बालीनालीको पानीको मात्रा र क्यानोपी तापक्रम बीचको सम्बन्धको मात्रा निर्धारण गर्न सकिन्छ, त्यसैले थर्मल इन्फ्रारेड सेन्सरद्वारा प्राप्त गरिएको क्यानोपी तापक्रमले कृषि भूमिको आर्द्रता स्थिति प्रतिबिम्बित गर्न सक्छ; सानो क्षेत्रहरूमा खाली माटो वा वनस्पति आवरण, माटोको आर्द्रतालाई उपसतहको तापक्रमसँग अप्रत्यक्ष रूपमा उल्टाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ, जुन सिद्धान्त हो: पानीको विशिष्ट ताप ठूलो हुन्छ, तापको तापक्रम परिवर्तन हुन ढिलो हुन्छ, त्यसैले दिनको समयमा उपसतहको तापक्रमको स्थानिक वितरण अप्रत्यक्ष रूपमा माटोको आर्द्रताको वितरणमा प्रतिबिम्बित हुन सक्छ। त्यसकारण, दिनको उपसतहको तापक्रमको स्थानिक वितरणले अप्रत्यक्ष रूपमा माटोको आर्द्रताको वितरणलाई प्रतिबिम्बित गर्न सक्छ। क्यानोपी तापक्रमको अनुगमनमा, नाङ्गो माटो एक महत्त्वपूर्ण हस्तक्षेप कारक हो। केही अनुसन्धानकर्ताहरूले नाङ्गो माटोको तापक्रम र बालीनालीको जमिनको आवरण बीचको सम्बन्धको अध्ययन गरेका छन्, नाङ्गो माटोको कारणले हुने क्यानोपी तापक्रम मापन र वास्तविक मूल्य बीचको खाडल स्पष्ट पारेका छन्, र अनुगमन परिणामहरूको शुद्धता सुधार गर्न खेतको ओसिलोपनको अनुगमनमा सच्याइएका परिणामहरू प्रयोग गरेका छन्। वास्तविक कृषि उत्पादन व्यवस्थापनमा, क्षेत्रको ओसिलोपन चुहावट पनि ध्यानको केन्द्रबिन्दु हो, सिँचाइ च्यानलको ओसिलोपन चुहावट निगरानी गर्न इन्फ्रारेड इमेजरहरू प्रयोग गरेर अध्ययनहरू भएका छन्, शुद्धता ९३% सम्म पुग्न सक्छ।
कीरा र रोगहरू
बिरुवाको कीरा र रोगहरूको नजिक-इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रल परावर्तन अनुगमनको प्रयोग, निम्नमा आधारित: स्पन्ज तन्तुद्वारा परावर्तनको नजिक-इन्फ्रारेड क्षेत्रमा पातहरू र बार तन्तु नियन्त्रण, स्वस्थ बिरुवाहरू, ओसिलोपन र विस्तारले भरिएका यी दुई तन्तु खाडलहरू, विभिन्न विकिरणको राम्रो परावर्तक हो; जब बिरुवा क्षतिग्रस्त हुन्छ, पात क्षतिग्रस्त हुन्छ, तन्तु ओइलाउँछ, पानी कम हुन्छ, इन्फ्रारेड परावर्तन हराउँदासम्म कम हुन्छ।
तापक्रमको थर्मल इन्फ्रारेड अनुगमन पनि बाली कीरा र रोगहरूको एक महत्त्वपूर्ण सूचक हो। स्वस्थ अवस्थामा रहेका बिरुवाहरू, मुख्यतया पातको स्टोमेटल खोल्ने र बाष्पस्राव नियमनको बन्द गर्ने नियन्त्रण मार्फत, तिनीहरूको आफ्नै तापक्रमको स्थिरता कायम राख्न; रोगको अवस्थामा, रोगजनक परिवर्तनहरू हुनेछन्, बिरुवामा रोगजनकमा रोगजनक - होस्ट अन्तरक्रियाहरू, विशेष गरी प्रभावको बाष्पस्राव-सम्बन्धित पक्षहरूमा तापक्रम वृद्धि र पतनको संक्रमित भाग निर्धारण गर्नेछ। सामान्यतया, बिरुवाको संवेदनले स्टोमेटल खोल्ने नियमनलाई नियन्त्रण गर्छ, र यसरी स्वस्थ क्षेत्रको तुलनामा रोगग्रस्त क्षेत्रमा बाष्पस्राव बढी हुन्छ। बलियो बाष्पस्रावले संक्रमित क्षेत्रको तापक्रममा कमी ल्याउँछ र पातको सतहमा सामान्य पातको तुलनामा उच्च तापमान भिन्नता हुन्छ जबसम्म पातको सतहमा नेक्रोटिक दागहरू देखा पर्दैन। नेक्रोटिक क्षेत्रका कोषहरू पूर्ण रूपमा मरेका हुन्छन्, त्यो भागमा वाष्पस्राव पूर्ण रूपमा हराएको हुन्छ, र तापक्रम बढ्न थाल्छ, तर बाँकी पात संक्रमित हुन थालेको कारणले गर्दा, पातको सतहमा तापमान भिन्नता सधैं स्वस्थ बिरुवाको भन्दा बढी हुन्छ।
अन्य जानकारी
कृषि भूमि जानकारी अनुगमनको क्षेत्रमा, UAV रिमोट सेन्सिङ डेटामा अनुप्रयोगहरूको फराकिलो दायरा छ। उदाहरणका लागि, यसलाई धेरै बनावट सुविधाहरू प्रयोग गरेर मकैको झरेको क्षेत्र निकाल्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, NDVI सूचकांक प्रयोग गरेर कपास परिपक्वता चरणमा पातहरूको परिपक्वता स्तर प्रतिबिम्बित गर्न सकिन्छ, र कीटनाशकहरूको अत्यधिक प्रयोगबाट बच्न कपासमा एब्सिसिक एसिडको स्प्रेलाई प्रभावकारी रूपमा मार्गदर्शन गर्न सक्ने एब्सिसिक एसिड अनुप्रयोग प्रिस्क्रिप्शन नक्साहरू उत्पन्न गर्न सकिन्छ, आदि। कृषि भूमि अनुगमन र व्यवस्थापनको आवश्यकता अनुसार, सूचनाकृत र डिजिटलाइज्ड कृषिको भविष्यको विकासको लागि UAV रिमोट सेन्सिङ डेटाको जानकारी निरन्तर अन्वेषण गर्नु र यसको अनुप्रयोग क्षेत्रहरू विस्तार गर्नु अपरिहार्य प्रवृत्ति हो।
पोस्ट समय: डिसेम्बर-२४-२०२४