Використання технологій дистанційного зондування землі та БПЛА для оцінки фітосанітарного стану агроценозів сорго звичайного двокольорового
DOI:
https://doi.org/10.32636/01308521.2025-(78)-2-8Ключові слова:
дистанційне зондування Землі, БПЛА, сорго зернове, фітосанітарний стан, вегетаційні індекси, точне землеробство, супутникові платформи, спектральний аналіз, абіотичні, біотичні стресиАнотація
У статті розглянуто можливості застосування технологій дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) у поєднанні з безпілотними літальними апаратами (БПЛА) для комплексної оцінки фітосанітарного стану агроценозів сорго зернового. Обґрунтовано доцільність використання мульти- та гіперспектральних супутникових даних (Sentinel-2, Landsat, PlanetScope) у поєднанні з високодеталізованими знімками БПЛА. Представлено порівняльний аналіз просторової, спектральної та часової роздільної здатності супутникових платформ і сенсорів дронів. Досліджено інформативність вегетаційних індексів (NDVI, NDWI, MCARI, RENDVI), що виявили високу чутливість до абіотичних (посуха, дефіцит живлення) та біотичних (ураження хворобами, шкідники) стресів. Результати багаторічних спостережень
(2022–2025 рр.) засвідчили кореляцію між спектральними показниками та даними польових вимірювань, що підтверджує діагностичний потенціал ДЗЗ у моніторингу сорго. Побудована концептуальна модель інтеграції супутникових і безпілотних технологій забезпечує багаторівневий моніторинг посівів від глобального до локального рівня. Встановлено, що використання БПЛА значно підвищує точність локалізації осередків фітостресу, тоді як супутникові знімки забезпечують системність і регулярність спостережень. Інтеграція дистанційних методів із наземними обстеженнями дозволяє підвищити вірогідність діагностики та обґрунтувати адаптивні заходи захисту культури. Застосування такого підходу створює підґрунтя для оптимізації використання ресурсів, зменшення пестицидного навантаження та підвищення ефективності агротехнологій. Отримані результати доводять перспективність поєднання супутникового та безпілотного моніторингу як інструмента точного землеробства й забезпечення стійкості агроекосистем сорго зернового в умовах кліматичних змін.
Посилання
1. Билим О. І. Супутникові методи дослідження Землі. Львів : Видавництво ЛНУ ім. І. Франка, 2020. 238 с.
2. Бутенко Є. В. Геоінформаційне забезпечення моніторингу агроландшафтів. Вісник геодезії та картографії. 2023. № 2. С. 25–31.
3. Гнатюк М. І. Застосування ГІС-технологій у землекористуванні. Науковий вісник. 2022. № 3. С. 21–27.
4. Гудзь С. П., Яцишина А. С. Геодезичне забезпечення моніторингу земель: теорія і практика. Київ : Ліра-К, 2020. 198 с.
5. Основи дистанційного зондування Землі: історія та практичне застосування / С. О. Довгий та ін. К. : Інститут обдарованої дитини НАПН України. 2019. 316 с. https://nvkarta.com/project/library/uploads/geography/map-technology/[sensing][handbook][2019]_osnovy_dystantsiynoho_zonduvannya_zemli_istoriya_ta_praktychne_zastosuvannya.pdf.
6. Столяр С. Г. Особливості застосування інформаційних технологій при моніторингу шкідливих організмів сорго зернового в Поліссі України. Сучасні тенденції розвитку галузі землеробства: проблеми та шляхи їх вирішення : збірник тез доповідей ІІІ Міжнар. наук.-практ. конф. (Житомир, 8–9 черв. 2023 р.). Житомир, 2023. С. 106–110.
7. Столяр С., Трембіцька О. Моніторинг стану посівів сорго звичайного двокольорового з використанням дистанційного зондування землі. Вплив кліматичних змін на просторовий розвиток територій Землі: наслідки та шляхи вирішення : матеріали VIІ Міжнар. наук.-практ. конф. (Херсон, 12 черв. 2025 р.). Херсон, 2025. С. 171–175.
8. Chaloner T. M., Gurr S. J., Bebber D. P. Plant pathogen infection risk tracks global crop yields under climate change. Nat. Clim. Chang. 2021. Vol. 11. P. 710–715. https://doi.org/10.1038/s41558-021-01104-8.
9. Detecting Sorghum Plant and Head Features from Multispectral UAV Imagery / Y. Zhao et al. Plant Phenomics, 2021. 9874650. https://doi.org/10.34133/2021/9874650.
10. Estimation of sorghum seedling number from drone image based on support vector machine and YOLO algorithms / H. Chen et al. Front. Plant Sci. 2024. Vol. 15. P. 1399872. https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1399872.
11. Evaluating the capabilities of Sentinel-2 for quantitative estimation of biophysical variables in vegetation / W. J. Frampton et al. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2013. Vol. 82. P. 83–92. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.04.007.
12. Mapping soil moisture with the OPtical TRApezoid Model (OPTRAM) based on long-term MODIS observations / E. Babaeian et al. Remote sensing of environment. 2018. Vol. 211. P. 425–440. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.04.029
13. Nigussie Z. The effect of climate change on soil health: a review. International journal of energy and environmental science. 2024. . Vol. 9, No 3. P. 52–58. URL: https://doi.org/10.11648/j.ijees.20240903.11.
14. Novel machine learning framework for high-resolution sorghum biomass estimation using multi-temporal UAV imagery / E. Tunca et al. Int. J. Environ. Sci. Technol. 2025. https://doi.org/10.1007/s13762-025-06498-y.
15. Remote sensing applications for precision agriculture: A learning community approach / S. K. Seelan et al. Remote Sens. Environ. 2003. Vol. 88. P. 157–169. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.04.007.
16. Remote Sensing Applications in Agriculture / Ya. Verma et al. Recent Trends in Agriculture. 2024. Vol. 13. P. 159–180. https://doi.org/10.62778/int.book.434
17. Stoliar S., Kliuchevych M. Sorghum diseases in Polissia of Ukraine. Sciences of Europe. 2022. Vol. 90 (1). P. 3–6.
18. Uniting remote sensing, crop modelling and economics for agricultural risk management / E. Benami et al. Nature Reviews Earth & Environment. 2021. Vol. 2 (2). P. 140–159. https://doi.org/10.1038/s43017-020-00122-y
19. Unmanned aerial systems-based remote sensing for monitoring sorghum growth and development / S. Shafian et al. PLoS ONE. 13 (5): e0196605. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0196605.
20. Uav-based sorghum growth monitoring: a comparative analysis of lidar and photogrammetry / M. Maimaitijiang et al. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2020. Vol. V-3-2020. P. 489–496. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-3-2020-489-2020.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Світлана СТОЛЯР, Оксана ТРЕМБІЦЬКА (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
