Использование беспилотных летательных аппаратов для определения густоты стояния растений

Аннотация

В последнее время использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в различных отраслях человеческой деятельности становится все более широким и успешным. Не является исключением и сельское хозяйство, так как применение БПЛА позволяет повысить экономическую эффективность растениеводства. Целью исследования является демонстрация возможности использования беспилотных летательных аппаратов среднего уровня для контроля качества проведения посева, в частности, густоты стояния растений как одиного из важных показателей качества возделывания растений, от точности определения которого могут зависеть планы дальнейших мероприятий по уходу за растениями, урожайность и экономическая эффективность растениеводства. Для съемки полей предлагается использовать беспилотный летательный аппарат квадрокоптерного типа DJI Air2S. Описана последовательность настройки и использования программного обеспечения для разметки фотографий с последующим обучением нейросетевой модели YOLO11 задаче определения количества растений на фото. Представлена последовательность непосредственного использования обученной нейросетевой модели YOLO11 для подсчета количества растений подсолнечника и сорняков на изображении. Для обучения нейросети было использовано всего 8 снимков поверхности поля со всходами подсолнечника. При таком небольшом количестве фотографий точность определения нейросетевой моделью растений подсолнечника составила 76%. Этот показатель является достаточно хорошим результатом. Но для реального использования точность работы нейросети необходимо повысить путем дообучения на большем количестве фотографий. Согласно проведенному эксперименту, задача корректного определения и подсчета количества растений подсолнечника на фотографиях, сделанных с высоты 5 м, вполне решаема с использованием модели YOLO11.