Модуль анализа состояния посевов с помощью NDVI

Актуальность

2021 год в России был объявлен годом «Науки и технологий». Общество стремится к автоматизации большинства механических и вычислительных процессов. Активно развивающейся отраслью является агропромышленный комплекс, доля которого составила около 4 % российского ВВП за 2020 год.

Агропромышленный комплекс – та ниша, которая подвергается всё большей автоматизации процессов. На фермах, полях и производствах уменьшилось количество ручного труда, но увеличилось количество машин. Вследствие этого произошло сокращение рабочих мест. Производству необходимо иметь в штате работников нескольких квалифицированных инженеров, которые с помощью техники будут собирать, систематизировать и анализировать информацию.

Цель

Разработать программно-аппаратный комплекс модуля-анализатора состояния посевов с использованием индекса их вегетации (Normalized Difference Vegetation Index, далее – NDVI).

Задачи

1. Проектирование 3D-модели аппаратной установки.
2. Формирование элементной базы.
3. Разработка схемы системы измерения показателя NDVI.
4. Разработка программного комплекса измерения NDVI и анализа состояния посевов с его помощью.
5. Создание автономной станции анализатора состояния посевов.

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

• Raspberry Pi 3 Model B
• Камера Raspberry Pi Camera Board v2.0
• Аналого-цифровой преобразователь
• Фотодиод
• Макетная плата Breadboard Half
• LCD-дисплей 20x4
• Адаптер I2C для LCD
• Беспроводные приёмники на 433МГц
• Беспроводные передатчики на 433МГц

Описание

Методика выполнения работы

В ходе работы было проведено исследование актуальности проекта, изучение существующих аналогов. По ходу работы структурировалась информация по возможностям модулей, подключаемых к выбранному микрокомпьютеру Raspberry Pi.

По ходу изучения выбранной темы было принято решение расширить список выходных данных. В качестве результата замера будет выводиться нормализованный разностный индекс вегетации растений (NDVI), индекс простого отношения ИК-спектра к красному (Simple Ratio Index, далее – SRI), усовершенствованный вегетационный индекс (Enhanced Vegetation Index, далее – EVI), атмосферно устойчивый вегетационный индекс (Atmospherically Resistant Vegetation Index, далее – ARVI), суммарный индекс «зелёности» (Sum Green Index, далее – SGI), индекс отношения поглощения зелёного и красного света (Red Green Index, далее – RGI). Данные, полученные в результате работы программы, позволят вести мониторинг потенциала сельскохозяйственных земель.

Индексы, указанные выше, позволяют определить реальное состояние растений на области измерения. Это возможно благодаря поглощению и отражению растениями различного количества солнечного света.
При измерениях используются различные значения спектра: красного, синего, зелёного и инфракрасного.

В ходе изучения существующих искусственных спутников Земли (далее – ИСЗ) было принято решение реализовать проект, используя форм-фактор космического аппарата CubeSat. Такая модель будет удобна за счёт своей компактности (стандарт размера CubeSat 1U 0.1x0.1x0.1 метра) и растущей распространённости использования. По данным от 20 августа 2021 года в космос было запущено более 1600 спутников такого типа.

В качестве основного микрокомпьютера был выбран Raspberry Pi 3 Model B+. Программный код реализован на языке программирования Python 3 при использовании различных библиотек (NumPy, Pillow, Math, RPI.GPIO, PyCamera).

Результаты работы/выводы

Конечным продуктом является комплект, состоящий из модуля управления, имитирующего наземный пункт управления космическим аппаратом, и форм-фактор CubeSat, являющийся модулем – анализатором состояния посевов.

Перспективы использования результатов работы

Данный прототип искусственного спутника Земли малого формата готов к использованию на стендах для демонстрации возможностей дистанционного зондирования Земли, связанных агропромышленным комплексом.

Оператор запускает алгоритм работы модуля-анализатора, а затем получает выходные данные на экране блока управления.

Сотрудничество с вузом/учреждением при создании работы

НИУ ВШЭ

Награды/достижения

«Наука для жизни», 2022 – призёр;

«Terra Notum – современное спутникостроение», 2022 – победитель

Мнение автора

«Была проделана большая плодотворная работа, благодаря которой мы расширили свои знания в сфере спутникостроения, программирования, а также узнали, насколько важны ИТ-специалисты агропромышленной отрасли.

Благодарим проект предпрофессионального образования «Инженерный класс в московской школе» за возможность реализовать технически сложные задумки в стенах родной школы.

Благодарим организаторов Открытой городской научно-практической конференции «Инженеры будущего» за возможность встречаться с единомышленниками, а также слышать экспертное мнение и советы для дальнейшей реализации проекта»