Россия
Воронеж, Россия
УДК 631.58 Отдельные системы земледелия
В исследованиях дистанционных технологий точного земледелия недостаточно полно представлена информация об оценке состояния растений и почв, основанной на сопряженных ДЗЗ- и наземных измерениях. Разработка методики выбора технических средств в зависимости от целей и задач таких исследований, а также из условий проведения (в стационарном или динамическом режимах), позволит проводить как априорный, так и апостериорный анализы растительных и почвенных объектов.
точное земледелие, дистанционная оценка, захват VNIR-изображения, детек-тирующая система, автоматизация, управление, почва, растение
1. Luvisi, A. Plant pathology and information technology: Opportunity for management of disease outbreak and applications in regulation frameworks / A. Luvisi, Y.G. Ampatzidis, L.De Bellis // Sustainability. – 2016. – Vol. 8(8). – P. 831. –DOI:https://doi.org/10.3390/su8080831.
2. Картирование QTL у яровой мягкой пшеницы (TriticumaestivumL.) в контролируемых условиях агроэкобиополигона / Ю.В. Чесноков, Г.В. Мир-ская, Е.В. Канаш [и др.] // Физиология растений. – 2017. – Т. 64, № 1. – С. 55-68. – DOI:https://doi.org/10.7868/S0015330316060026.
3. Комаров, А.А. Анализ пространственных распределений урожайно-сти для обоснования дифференциации агротехнологии / А. А. Комаров, Ю. Г. Захарян, А. Д. Кирсанов // Известия Санкт-Петербургского государствен-ного аграрного университета. – 2017. – № 47. – С. 48-57.
4. Deep-learning approach for fusarium head blight detection in wheat seeds using low-cost imaging technology / R.C. Bernardes, A. De Medeiros, L. Da Silva [et al.] // Agriculture. – 2022. – Vol. 12, No. 11. – P. 1801. – DOI:https://doi.org/10.3390/agriculture12111801.
5. Detection of Scots pine single seed in optoelectronic system of mobile grader: mathematical modeling / A.I. Novikov, V.I. Lisitsyn, M. Tigabu [et al.] // Forests. – 2021. – Vol. 12, No. 2. – P. 1-18. – DOI:https://doi.org/10.3390/f12020240.
6. Новиков, А.И. Экспресс-анализ лесных семян биофизическими методами : монография / А.И. Новиков. – Воронеж : Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2018. – 128 с.
7. Соколов, С.В. Новые оптоэлектронные системы экспресс-анализа се-мян в лесохозяйственном производстве / С.В. Соколов, А.И. Новиков // Лесо-технический журнал. – 2019. – Т. 9, № 2(34). – С. 5-13. – DOI:https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2019.2/1.
8. Detection of grapevine yellows symptoms in Vitis vinifera L. with artificial intelligence / A.Cruz, Y. Ampatzidis, R. Pierro [et al.]// Computers and Elec-tronics in Agriculture. –2019.– Vol. 157. – Pp. 63-76.– DOI:https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.028.
9. Automated vision-based system for monitoring Asian citrus psyllid in orchards utilizing artificial intelligence / V.Partel, L.Nunes, P.Stansly, Y.Ampatzidis // Computer and Electronics in Agriculture. –2019.– Vol. 162. –Pp. 328-336.
10. Sokolov, S.V. Adaptive estimation of UVs navigation parameters by irregular inertial-satellite measurements / S.V. Sokolov, A.I. Novikov //International Journal of Intelligent Unmanned Systems. – 2020. – Article 0056. – DOI:https://doi.org/10.1108/IJIUS-10-2019-0056.
11. Ampatzidis, Y. UAV-based high throughput phenotyping in citrus utilizing multispectral imaging and artificial intelligence / Y.Ampatzidis, , V.Partel //Remote Sensing. –2019. – Vol. 11(4). – P. 410.– DOI:https://doi.org/10.3390/rs11040410.
12. High-resolution airborne hyperspectral and thermal imagery for early, detection of verticillium wilt of olive using fluorescence, temperature and narrow-band spectral indices / R.Calderon [et al.]//Remote Sensing of Environment. – 2013. – Vol. 139. – Pp. 231-245.– DOI:https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.07.031.
13. Detection of helminthosporium leaf blotch disease based on UAV im-agery / H.S.Huang, J.Z.Deng, Y.B.Lan [et al.]// Applied Sciences-Basel.– 2019. – Vol. 9(3). – P. 558. – DOI:https://doi.org/10.3390/app9030558.
14. A remote sensing technique for detecting laurel wilt disease in avocado in presence of other biotic and abiotic stresses / J.Abdulridha, R. Ehsani, A. Abd-Elrahma, Y. Ampatzidis // Computers and Electronics in Agriculture. –2019. Vol. 156. – Pp. 549-557. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.018.
