HSI-АГРОМОНИТОРИНГ: СОСТАВЛЯЮЩИЕ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМОЙ «ДИСТАНЦИОННЫЙ ДЕТЕКТОР – ПОЛЕ – НАБЛЮДАТЕЛЬ»

2. Российский государственный аграрный университет, Московская сельскохозяйственная академия имени К.А. Тимирязева (кафедра землеустройства и лесоводства, доцент)
Москва, Россия

3. ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт сахарной свеклы и сахара имени А.Л. Мазлумова»

4. Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова (кафедра компьютерных технологий и микроэлектронной инженерии, доцент)
Воронеж, Россия

Тип:

Статья конференции

DOI:

https://doi.org/10.58168/PPSPM2025_287-291

Страницы:

с 287 по 291

Опубликовано:

30.12.2025

Классификаторы:

УДК 631.171 Механизация и автоматизация сельского хозяйства
УДК 631.58 Отдельные системы земледелия
УДК 681.518.3 Измерительные информационные системы (для управления)

Язык материала:

русский

Ключевые слова:

гиперспектральная съемка, дистанционный мониторинг, агромониторинг, программное обеспечение

Аннотация и ключевые слова

Аннотация:
В работе рассмотрены потенциальные варианты применения дистанционного зондирования в рамках HSI-агромониторинга для оценки состояния поля и возможность применения снимков, полученных HSI-камерой. Приведены примеры оценки степени зрелости семян с помощью авиационной системы с HSI-камерой.

Ключевые слова:
гиперспектральная съемка, дистанционный мониторинг, агромониторинг, программное обеспечение

Список литературы

1. Михайленко, И. М. Оценивание параметров состояния биомассы корнеплодных культур по данным дистанционного зондирования Земли / И. М. Михайленко, В. Н. Тимошин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2025. – Т. 22, № 3. – С. 161-170. – DOIhttps://doi.org/10.21046/2070-7401-2025-22-3-161-170. EDN: https://elibrary.ru/TAWLEU

2. Роев, Р. Н. Биология семенных растений и особенности уборки семян гибридов сахарной свеклы / Р. Н. Роев, И. И. Бартенев, Д. С. Гаврин // Сахарная свекла. – 2023. – № 4. – С. 18-20. – DOIhttps://doi.org/10.25802/SB.2023.46.79.002. EDN: https://elibrary.ru/GLASLG

3. Путилина, Л. H. Формирование технологического качества корнеплодов сахарной свеклы под действием внекорневых подкормок / Л. H. Путилина, Д. С. Гаврин, Н. Г. Кульнева // Технологии пищевой и перерабатывающей промышленности АПК – продукты здорового питания. – 2020. – № 1. – С. 49-58. EDN: https://elibrary.ru/IHXVON

4. How Can the Engineering Parameters of the NIR Grader Affect the Efficiency of Seed Grading? / T. P. Novikova, C. B. Mastrangelo, P. Tylek [et al.] // Agriculture. – 2022. – Vol. 12, No. 12. – P. 2125. – DOIhttps://doi.org/10.3390/agriculture12122125. EDN: https://elibrary.ru/ESQXMV

5. Лебедев, А. В. Регрессионные модели смешанных эффектов в лесохозяйственных исследованиях / А. В. Лебедев, В. В. Кузьмичев // Сибирский лесной журнал. – 2021. – № 1. – С. 13-20. – DOIhttps://doi.org/10.15372/SJFS20210102. EDN: https://elibrary.ru/GREQSO

6. VIS-NIR wave spectrometric features of acorns (Quercus robur L.) for machine grading / A. I. Novikov [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Vol. 392. – P. 012009. – DOIhttps://doi.org/10.1088/1755-1315/392/1/012009. EDN: https://elibrary.ru/ZOJGBS

Отправить рукопись

Цитировать

Цитирований:

Подтверждение

Регистрация