MONITORING AGRICULTURAL CROPS THROUGH DRONE TECHNOLOGY
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Мониторинг сельскохозяйственных культур с помощью беспилотных летательных аппаратов становится все более популярным в последние годы. Дроны, также известные как беспилотные летательные аппараты (БПЛА), могут снимать изображения и видео с высоким разрешением сельскохозяйственных культур, позволяя фермерам собирать важные данные о здоровье растений, характере их роста и потенциальных проблемах. Эта технология может помочь фермерам определить области своих полей, которые требуют особого внимания, например области, требующие дополнительного орошения, удобрений или борьбы с вредителями. Дроны также могут обнаруживать ранние признаки болезней сельскохозяйственных культур, что может иметь решающее значение для предотвращения распространения болезни на другие участки поля. Кроме того, дроны также могут помочь фермерам повысить урожайность, предоставляя данные о состоянии и росте сельскохозяйственных культур, которые могут использоваться для принятия решений в отношении методов управления культурами. Это может включать корректировку плотности посадки, график поливов и нормы внесения удобрений. Мониторинг сельскохозяйственных культур с помощью беспилотных технологий может революционизировать то, как фермеры управляют своими полями. Предоставляя данные и анализ в режиме реального времени, дроны могут помочь фермерам принимать более обоснованные решения, которые в конечном итоге приведут к повышению урожайности и более эффективному использованию ресурсов.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
C. Atzberger, “Advances in Remote Sensing of Agriculture: Context Description, Existing Operational Monitoring Systems and Major Information Needs,” Remote Sensing, vol. 5, no. 2, pp. 949–981, Feb.2013, doi: 10.3390/rs5020949.
R. Tanwar, “BIS Research: UAV Delivery Systems and UAV Application of Formulation & Adjuvant Technologies”(AgroPages), May. 20, 2019
W. Shuan, A. Haizhou and H. Kezhong, "Difference image based on multiple moving targets detection and tracking", Journal of Image and Graphics, vol. 4, no. 6, pp. 470-474, 1999.
L. Hongwen, Y. Zuoliang, T. Dan and L. Guohui, "Prospects and Current Studies on Background Subtraction Techniques for Moving Objects Detection from Surveillance Video", National University of Defense Technology, vol. 25, no. 3, pp. 66-69, 2003.
A. C. Shastry and R. A. Schowengerdt, "Airborne video registration and traffic-flow parameter estimation," in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 6, no. 4, pp. 391-405, Dec. 2005, doi: 10.1109/TITS.2005.858621..
C. Constantinides and P. Parkinson, "Security challenges in UAV development," 2008 IEEE/AIAA 27th Digital Avionics Systems Conference, 2008, pp. 1.C.1-1-1.C.1-8, doi: 10.1109/DASC.2008.4702757.
V. Dey, V. Pudi, A. Chattopadhyay and Y. Elovici, "Security Vulnerabilities of Unmanned Aerial Vehicles and Countermeasures: An Experimental Study," 2018 31st International Conference on VLSI Design and 2018 17th International Conference on Embedded Systems (VLSID), 2018, pp. 398-403, doi: 10.1109/VLSID.2018.97..
S. Liao, Dji drones can get past no-fly zones thanks to this Russian software company [online], 2017, https://www.theverge.com/ 2017/6/21/15848344/drones-russian-software-hack-dji-jailbreak.