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E3S网页汇编
卷积2852021
农商和生物技术研究进步国际会议 |
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文章号 | 0238 | |
页数 | 11 | |
段内 | 农学和作物科学 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202128502038 | |
在线发布 | 2021年7月06日 |
稻田研究遥感数据
一号联邦科学水稻中心3BelozernyKrasnodar350921Russe
2RAS控制科学学院Prosoyuznaya街65号,俄罗斯莫斯科117997
*对应作者 :sma_49@mail.ru
使用高技术设备引进精耕技术将提高大米生产率,降低成本并改善环境数字技术在农业中的使用在面对种子、肥料和燃料价格上涨时尤为重要,因为它有助于大幅降低成本并增加农产企业的盈利能力。论文审查无人驾驶飞行器在水稻种植中的使用并描述评估水稻作物状况的方法无人机比从卫星图像获取的信息更灵活高效获取作物状况数据的工具允许实时监控最重要的作物状况指标,使农业生产者能够及时决策UAV用于确定水稻系统边界、地形、微降压、表土层湿度和水稻作物状况研究在联邦州立科学院测试场“联邦科学水稻中心”,面积327公顷主要的种植作物是水稻品种Flagman测量由四叉杆执行,MicaSense红色边缘-M多光谱摄像头固定悬浮使用无人驾驶飞行器射击时间限定为6月初,并额外使用Sentinel-2A卫星数据覆盖整个分析周期(06.05.2019-08.292019)。评估稻田状况时使用归并相对植被指数NDVI以NDVI分布并生成TUCANO580联合项目信息为基础,对7区和9区进行了统计分析实验方法测试2019年基于遥感测试块和地理信息建模和统计机
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