3-D-визуализация сельскохозяйственных культур помогает оценивать высоту растений

Трехмерные облака точек, построенные на основе высококачественных фотографий с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), могут вскоре помочь селекционерам и агрономам экономить время и средства по сравнению с ручными измерениями. К такому выводу пришли ученые из Техасского университета A&M, опубликовавшие исследование в International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation.

Метод «structure from motion» (SfM), использующий перекрывающиеся изображения для реконструкции 3D-сцены, был впервые применен для оценки высоты кукурузы и сорго на протяжении всего вегетационного сезона. Исследователи провели 12 облетов полей, одновременно выполняя наземные замеры растений в шесть из этих дат. Для валидации данных впервые использовались высокоточные измерения наземного лазерного сканирования (лидар, TLS). Результаты показали очень хорошую корреляцию между полевыми измерениями и данными с БПЛА.

Этот подход открывает путь для использования более доступных камер на платформах БПЛА для надежного картирования и 3D-моделирования, что может значительно удешевить и ускорить сбор фенотипических данных. Как отметил соавтор исследования доктор Сет Мюррей, технология трансформативна для исследований, позволяя не только заменить трудоемкие ручные измерения, но и найти новые способы оценки реакции сортов на стресс в течение сезона, что ускорит выведение более урожайных и устойчивых растений.

Однако технология сталкивается с вызовами: ее точность зависит от качества изображений, которое может снижаться при потере контраста у созревающих культур (например, кукурузы) или при изменении скорости ветра во время съемки. Обработка собранных массивов данных также занимает несколько дней. В будущем ученые планируют работать над онлайн-анализом данных в реальном времени с применением методов машинного обучения для мгновенного получения результатов.