Abstract

Nowadays multi- and hyperspectral data of remote sensing is widely used in many countries worldwide for agricultural lands monitoring. The issue of their application for detection and assessment of infestation of agricultural crops, damage from diseases and weeds is understudied both in Russia and abroad. Early detection and accurate diagnosis of various wheat diseases are key factors in crop production, contributing to the reduction of qualitative and quantitative crop losses, as well as improving the effectiveness of protective measures. The paper presents a review of up-to-date methods for detecting diseases and assessing the extent of crop damage by remote sensing of wheat using optical imaging systems, the most promising of which is hyperspectral imaging equipment. The identification spectra of healthy plants and the ones with signs of damage from the main fungal diseases as well as the correlation of spectra with the degree of damage are shown. To be able to effectively use the results of diagnostics and detection of diseases, the informational value of the spectral indices of vegetation in the detection of diseases is presented. A table of vegetation indices is given, calculated from the values of reflection coefficients in wide and narrow spectral ranges when determining wheat diseases. The use of optical methods in the monitoring of the main fungal diseases of wheat will accurately identify lesions of crops, reliably diagnose diseases and the extent of plant damage from diseases, and thereby provide support to agricultural producers in decision-making on timely and effective crop protection measures. The results of the review will be used to develop digital technology of early detection and lesion focalization of spring wheat and other agricultural crops.

Highlights

  • В настоящее время для мониторинга сельскохозяйственных угодий во многих странах мира широко используются мульти- и гиперспектральные данные дистанционного зондирования

  • Nowadays multi- and hyperspectral data of remote sensing is widely used in many countries worldwide for agricultural lands monitoring

  • The paper presents a review of up-to-date methods for detecting diseases and assessing the

Read more

Summary

METHODS

Nowadays multi- and hyperspectral data of remote sensing is widely used in many countries worldwide for agricultural lands monitoring. В работах [7, 8] показана применимость гиперспектральных данных для идентификации полосатой и листовой ржавчины на различных стадиях заболевания (инкубационный период, стадия болезни). В работе проведены исследования деляночных посевов яровой пшеницы, пораженных септориозом, гельминтоспориозом, бурой, желтой и стеблевой ржавчиной, пятнистостью, в ходе которых получены спектральные характеристики заболеваний на максимальной стадии развития болезни Для выявления степени поражения листовой ржавчиной листьев разных ярусов в онлайн режиме использована регрессионная модель на основе метода наименьших квадратов (PLSR), позволяющая исследовать пространственные изменения степени поражения пшеницы и ячменя для эффективного применения фунгицида, а также в случае заболевания фузариозом для картирования мест здоровых и зараженных культур. В таблице представлены вегетационные индексы, рассчитываемые по значениям спектральной яркости в широких и узких спектральных диапазонах для идентификации различных заболеваний посевов пшеницы и определения степени поражения. Вегетационные индексы, используемые при идентификации болезней пшеницы Vegetation indices used for identification of wheat diseases

Нормализованный разностный вегетационный индекс
Треугольный индекс зелености
Индекс желтой ржавчины
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
AUTHOR INFORMATION
Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call