An Innovative Approach to Automated Photo-Activation of Crop Acreage Using UAVs to Stimulate Crop Growth

封面

如何引用文章

全文:

详细

Photoactivation of plants by laser treatment is a promising direction in the development of modern agricultural production. Treatment of plants with radiation with specified characteristics stimulates the development of plants, the formation of generative traits and an increase in yield. An approach based on the use of a specialized laser installation mounted on an unmanned aerial vehicle (UAV) is proposed to automate the process of photoactivation of large cultivated areas. It is possible to perform laser activation of large areas with minimal expenditure of time and human resources due to autonomous processing of the field with the help of UAVs. An algorithm for calculating a covering trajectory for covering large rectangular areas with a laser spot with given characteristics is proposed in the paper. A methodology for calculating the required power of the laser installation depending on the altitude and flight time of the UAV is presented. The advantage of the developed approach is its versatility, since this approach takes into account the characteristics of a laser installation and can be used with devices of various types. Depending on the laser parameters, the algorithm builds such a trajectory for the UAV so that the irradiation of plant seedlings is uniform throughout the entire processing process. Field experiments were conducted when the UAV moved along the calculated trajectory at a speed of 0.3 m/s and the average processing time for a field 200 m long and 1 m wide was 9 minutes. The results of field experiments show that laser irradiation on most of the studied crops increased the yield and height of the stand (in cereals - in four out of six crops, in legumes - in four out of five studied crops). The proposed algorithm for constructing a path for uniform laser irradiation of a site takes into account the area of the laser spot to ensure the required radiation characteristics when using any laser installation.

作者简介

N. Sevostyanova

NovBiotech, LLC

Email: snn79@yandex.ru
Parkovaya str. 14-2

I. Lebedev

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences (SPC RAS)

Email: igorlevedev@gmail.com
14-th Line V.O. 39

V. Lebedeva

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences (SPC RAS)

Email: izhboldina.valeriia@gmail.com
14-th Line V.O. 39

I. Vatamaniuk

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences (SPC RAS)

Email: vatamaniuk@iias.spb.su
14-th Line V.O. 39

参考

  1. Букатый В.И., Вечернина Н.А., Карманчиков В.П. Лазерная фотоактивация семян сельскохозяйственных культур Алтая // Известия Алтайского государственного университета. 2001. №. 1. С. 98–99.
  2. Rakosy-Tican L., Aurori C.M., Morariu V.V. Influence of near null magnetic field on in vitro growth of potato and wild Solanum species // Bioelectromagnetics. 2005. vol. 26. pp. 548–557.
  3. Kovács E., Keresztes Á. Effect of gamma and UV-B/C radiation on plant cells // Micron. 2002. vol. 33: pp. 199–210
  4. Podleśny J. The effect of seed irradiation with laser and plant desiccation on yielding and quality features of white lupine seeds // Acta Agrophysica. 2007. vol. 9. Issue 3. pp. 733–745.
  5. Chen Y.P., Jia J.F., Yue M. Effect of CO2 laser radiation on physiological tolerance of wheat seedlings expose to chilling stress // Photochem Photobiol. 2010. vol. 86. pp. 600–605.
  6. Инюшин В.М., Ильясов Г.У., Федорова Н.Н. Луч лазера и урожай // Издательство: Алма-Ата: Кайнар. 1981. 188 с.
  7. Журба П.С., Журба Т.П., Журба Е.П. Способ промышленного возделывания сельскохозяйственных культур с использованием лазерного облучения // Патент РФ RU 2240663 C1. 2004.
  8. Брижанский Л.В. , Кузнецов П.Н., Кузнецова А.П. Влияние низкоинтенсивного лазерного излучения на семена болгарского перца и огурца // Наука и Образование. 2019. Т. 2. № 4. С. 201.
  9. Челышева Д.Н. Эффективность лазерного облучения семян тыквы и арбуза // Всероссийский Фестиваль науки студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и молодежь: новые идеи и решения в АПК», посвященный 100-летию академика Д.К. Беляева: сборник материалов Всероссийских научно-методических конференций с международным участием. Иваново: ФГБОУ ВО Ивановская ГСХА. 2017. С. 269–271.
  10. Скотникова А.И. Влияние лазерного излучения на всхожесть и урожайность сельскохозяйственных культур // Молодежь - науке и практике АПК: материалы 100-й Международной научно-практической конференции студентов и магистрантов. Витебск: ВГАВМ. 2015. С. 90.
  11. Будаговский А.В., Будаговская О.Н. Фотоника в сельском хозяйстве и природопользовании, перспективные направления развития // Лазер-Информ. 2016. № 15-16 (582–583). С. 1–7.
  12. Курьянов С.А. Устройство для автоматического лазерного досвечивания растений // Материалы международной научно-практической конференции «Робототехника в сельскохозяйственных технологиях». 2014. C. 222–225.
  13. Курьянов С.А. Инфракрасная лазерная досветка как метод повышения продуктивности томатов. Материалы V Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы энергетики (АПК)». 2014. С. 183–185.
  14. Lottes P. et al. UAV-Based Crop and Weed Classification for Smart Farming. In Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2017. pp. 3024–3031.
  15. Lebedev I., Izhboldina V. Method for Inspecting High-voltage Power Lines Using UAV Based on the RRT Algorithm. Proceedings of 16th International Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin's Readings" (ER(ZR) 2021). 2022. pp. 179–190.
  16. Di Franco C., Buttazzo G. Energy-Aware Coverage Path Planning of UAVs // Proceedings of the IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (ICARSC). 2015. pp. 111–117.
  17. Di Franco C., Buttazzo G. Coverage path planning for UAVs photogrammetry with energy and resolution constraints // J. Intell. Robot. Systems. 2016. pp. 1–18.
  18. Choset H. Coverage for robotics—A survey of recent results // Ann. Math. Artif. Intell. 2001. pp. 113–126.
  19. Andersen H.L. Path Planning for Search and Rescue Mission Using Multicopters // Master’s Thesis. Institutt for Teknisk Kybernetikk. 2014. 137 p.
  20. Coombes M., Chen W.H., Liu C. Boustrophedon Coverage Path Planning for UAV Aerial Surveys in Wind // Proceedings of the 2017 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). 2017. pp. 1563–1571.
  21. Oborne M. Mission Planner-Ground Station. URL: http://planner.ardupilot.com (дата обращения: 21.08.2021).
  22. Cabreira T.M., Di Franco C., Ferreira P.R., Jr., Buttazzo G.C. Energy-Aware Spiral Coverage Path Planning for UAV Photogrammetric Applications // IEEE Robot. Autom. Lett. 2018. vol. 3. pp. 3662–3668.
  23. Cabreira T.M., Brisolara L.B., Ferreira Jr. P.R. Survey on Coverage Path Planning with Unmanned Aerial Vehicles // Drones. 2019. vol. 3(1). pp. 4.
  24. Avellar G.S., Pereira G.A., Pimenta L.C., Iscold P. Multi-UAV routing for area coverage and remote sensing with minimum time // Sensors. 2015. vol. 15(11). pp. 27783–27803.
  25. Vasquez-Gomez J.I., Marciano-Melchor M., Valentin L., Herrera-Lozada J.C. Coverage path planning for 2d convex regions // Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2020. vol. 97(1). pp. 81–94.
  26. Даниловских С.М., Даниловских М.Г., Винник Л.И. Способ лазерной обработки растений с беспилотного летательного аппарата // Патент РФ RU 2740543. 2021.
  27. Barrientos A., et al. Aerial remote sensing in agriculture: A practical approach to area // J. Field Robot. 2011. vol. 28. pp. 667–689.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».