Автовышка 22 м технические характеристики: АВТОВЫШКА ВС 22 ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ и аренда от 880 р.

Содержание

технические характеристики Автовышки ВС-22. Статьи компании «ООО «АВТОВЫШКА82″»

~~Технические характеристики автовышки ВС-22, высотные:
Высота подъема автовышки ВС 22: 22 м Вылет стрелы автовышки ВС 22: 9,5 м Грузоподъемность автовышки ВС 22: 200 кг
 Технические характеристики автовышки ВС-22, габаритные:
Длина автовышки вс-22 ЗИЛ: 1110 мм Ширина автовышки вс-22 ЗИЛ: 2500 мм Высота автовышки вс-22 ЗИЛ: 3850 мм
 Автовышка ВС-22 ЗИЛ (вышка ВС 22) — автовышка средневысотного типа. Как одна из наиболее распространенных моделей аренды, автовышка ВС-22 (вышка ВС 22) отличается широким спектром возможностей по приемлемой цене. Конструктивно, автовышка 22 метра ВС 22 (вышка ВС-22) имеет коленчатую, двухсекционную стрелу, максимальная длина которой, в разложенном положении, достигает 22 метров. Секции стрелы автовышки вс-22 (вышки вс 22) соединяются через локтевое крепление.
Автовышка ВС-22 (вышка ВС 22) находит применение в различных сферах деятельности.
Зачастую, аренда автовышки ВС-22 (вышки ВС 22) востребована при строительных работах. Нередко, автовышки вс-22 (вышки вс 22) пользуются спросом при погрузо-разгрузочных работах, для закрепления и контроля груза. Установка освещения, видеокамер, рекламных растяжек и многое другое, легко выполнимо, если взять в аренду автовышку ВС-22 (вышку ВС 22).
Предоставление доступа — легкая задача для автовышки ВС-22 (вышки ВС 22). При помощи полноповоротной стрелы, системы контроля горизонтального уровня люльки, системы плавного хода, возможности подачи корзины в горизонтальном направлении и грузоподъемности до 250 кг, автовышка поможет решить любую высотную проблему в пределах 22 метров.
Техническая схема автовышки ВС-22 изображение (фото, картинка): высотная, грузовысотная, габаритная схемы вышки вс 22 зил Автовышка ВС 22, фото, картинка, изображение вышки вс-22 ЗИЛ Автовышка ВС-22 ЗИЛ (вышка ВС 22) имеет множество аналогов. В нашем парке предоставляется аренда автовышки ВС-22 (вышки ВС 22) и схожих коленчатых моделей по одинаковой цене.
Также имеются телескопические модели 22 метра! Нужен подъемник? Звоните!

Автовышка JAC N-75 (22 метра)

Артикул: нет

Технические характеристики: 

Тип т/с Шасси
Модель автомобиля JAC N-75 Шасси
Колесная формула 4×2
Размеры
Габаритные размеры шасси, мм 6945*1995*2222
Колесная база, мм 3845
Колея, мм 1665/1525
Монтажный размер, мм 5155×2013
Двигатель
Двигатель Сummins ISF3. 8s4R154 (Евро-4), ISF3.8s5154 (Евро-5)
Двигатель мощность, л.с. 156
Весовые параметры
Допустимая общая масса, кг 7490
Грузоподъемность 4670
Подвеска
Задняя подвеска Рессорная
Шины
Шины 215/75R17.5
Прочие характеристики
Бак, л 100

Характеристики АГП: 

Технические характеристики Автовышки 22м

  Высота подъема, м

22

  Максимальный вылет, м

10

  Грузоподъемность люльки, кг

250

  Угол поворота стрелы / люльки, о

360 / ± 90

  Максимальный угол наклона пола люльки, о

5

  Электророзетка в люльке, В

230

  Место управления

пульт на платформе + пульт в люльке

  Система управления

гидравлическая с клапанами двойного действия

  Устройство вращения люльки

гидравлический мотор-редуктор

  Ограничитель максимального вылета

интегрирован в конструкцию стрелы

  Гидроразводка / электроразводка

внутри стрелы

  Шасси

КамАЗ-43502

  Колесная формула

4 х 4

  Колесная база, мм

4 200

  Габаритные размеры (длина х высота), мм

7 500 х 3 850

  

Назад

Особенности и характеристики автовышки 22 метра ПМС-22

Технические характеристики автовышки 22 метра ПМС-22:

Базовый автомобильМАЗ-437137, МАЗ-457043
Колесная база шасси (мм)3700 или 4200
Грузоподъемность люльки (кг, не более)250
Поворот люльки, градусов±45
Рабочая высота подъема (м)22+0,5
Габаритные размеры в транспортном положении (мм, не более)
— длина10500
— ширина2500
— высота3950
Полная масса подъемника (кг, не более)10050
Распределение нагрузки на дорогу от подъемника полной массы (кг, не более)
— на переднюю ось3750
— на заднюю ось (тележку)6300
Передний угол свеса (градусов)21
Задний угол свеса (градусов)12
Вылет (м, не более)11,5
Угол поворота стрелы (градусов)360 (не ограничен)
Угол поворота люльки (градусов, не менее)45
Время подъема люльки на наибольшую высоту (с, не более)300
Максимальная транспортная скорость подъемника (км/ч)60
Опорный контур (м, не менее)5,2х4,45
Максимальная частота вращения поворотной части (с-1об/мин)0,017 (1,0)
Рабочее давление в гидросистеме подъемника (МПа, не более)16
Контрольный расход топлива при работе подъемника (л/маш-ч, не более)7,8
ПриводГидравлический, от КОМ шасси
Место управленияПульт оператора на поворотной части и пульт в люльке
Способ управленияЭлектропропорциональный
Срок службы (лет)8

Автовышка АГП-22 (22 метра) : технические характеристики


Фото автовышка локтевая АГП-22 высота подъема 22 метра

Завод производитель: 86 Механический завод-филиал ФГУП ПЭУ МО РФ (86МЗ)
413117, Россия, Энгельс, Саратовская обл. , ул. Тракторная, 1

Автовышка АГП-22 : технические характеристики

Высота подъема люльки
22 метра
Мах. вылет стрелы, м 10,5
Масса, кг 8900
Шасси автомобиль ЗИЛ-433442, 6х6 (Аналог ЗИЛ-131)
Мах. грузоподъемность люльки, кг 300
Габаритные размеры, мм 11840/ 2500/ 3570
Угол поворота стрелы, град 360
Опорный контур, мм 4240/ 4000
Скорость движения наибольшая, км/ч 50
Время полного подъёма люльки на наибольшую высоту, с
130
Рабочее давление в гидросистеме, МПа 10
Допустимый при работе подъёмника угол наклона местности, град 5
Допустимая при работе скорость ветра, м/c до 10
Угол подъёма нижнего локтя, град 80
Угол подъёма верхнего локтя, град 160
Место управления На опорной раме и два пульта на поворотной раме
Способ управления Гидравлический
Тип локтевая
Продажа автовышек АГП-22
Купить или взять в аренду автовышку АГП-22 по низкой цене можно у компании 86 Механический завод, которая занимается их производством и реализацией.

Технические характеристики

Технические характеристики

В наше время существуют различные виды автовышек. Технические характеристики подъемников можно сравнить по разным критериям. Рассмотрим два основных вида автовышек, технические характеристики  которых в первую очередь повлияют на выбор автовышки.

Телескопическая автовышка специально разработана для работы в стесненных условиях. Грузоподъемность ее корзины достигает 100 кг и более, а высота подъема автовышки доходит до 45 м. Телескопические автовышки могут различаться между собой, как по высоте подъема, так и по габаритам. Чем больше высота подъема, тем больше габариты шасси грузовика. Так же, чем больше высота автовышки, тем, чаще всего, больше грузоподъемность корзины. Автовышка может управляться  как с нижнего пульта, так и с верхнего, находящегося в корзине. Самая малогабаритная автовышка имеет возможность преодолеть проем в воротах строительных и промышленных объектов, в арках городских дворов.

Телескопические автовышки отлично справляются с задачами при спасательных операциях, при строительно-монтажных и  ремонтных работах. У некоторых автовышек имеются лебедки для подъема на высоту дополнительных грузов. В целях обеспечения безопасных условий труда для высотных электромонтажных работ электрики используют автовышки с диэлектрическим покрытием. Для спиливания деревьев следует учитывать тот факт, что высота дерева не должна совпадать с высотой подъема автовышки. Автовышку необходимо выбирать чуть выше, чтобы была возможность разместиться на расстоянии от спиливаемого дерева, и спиленные части  не будут попадать на спецтехнику.  

Коленчатая автовышка в плане своей производительности  по стоимости значительно дешевле, чем соответствующая автовышка телескопического типа. Коленчатая автовышка зачастую не может подобраться к точке проведения работ, так как стрела автовышки занимает большое пространство для работы, и такие помехи, как например,  электропровода и деревья, могут создать значительные препятствия.

Автомобильное шасси так же имеет значительные размеры.  Для расположения коленчатой автовышки требуется больше территории, что не всегда можно обеспечить в рабочих условиях. Управление коленчатой автовышки так же работает с нижнего и верхнего пульта. Но управлять таким видом автовышки достаточно сложно.

 

Автогидроподъемник ПСС-131.22Э на шасси 43502

Автогидроподъемник ПСС-131.22Э – телескопический подъемник, спроектированный и производимый с использованием пятисекционной стрелы. Использование такой стрелы дало возможность построить подъемник, наверное, самый малогабаритный подъемник  в России, с рабочей высотой подъема 22м и уникальным вылетом в сторону 15,8 м. Предназначен для подъема людей с материалами и инструментом в целях производства ремонтных, строительно-монтажных и других работ:

— обслуживание электрических установок напряжением до 1000 В  без снятия напряжения;

— обслуживание зданий, сооружений и устройств энергетического и коммунального хозяйства;

— для спасения людей и ценностей с верхних этажей зданий при стихийных бедствиях.

Использование в гидравлической схеме пропорциональных гидрораспределителей производства итальянской фирмы SALAMI, позволяет управлять подъемником с хорошей точностью и плавностью перемещений. Конструкция стрелы допускает оснащение ее дополнительными магистралями для подачи на рабочую платформу сжатого воздуха, воды или электроэнергии для подключения различного переносного оборудования на высоте.

Автогидроподъемник изготавливается в климатическом исполнении У для работы при температурах окружающей среды от -40° до +40° и скорости ветра не более 10 м/с. Возможные дополнительные опции: розетка в люльке для подачи напряжения 220В, инструментальный ящик, бортовая платформа, проблесковый маячок, окрас оборудования по желанию заказчика, установка поворотной люльки +/- 45°.

Технические характеристики

  • Модель
    Базовое шасси КАМАЗ-43502 4х4
    Температура эксплуатации, °С от -40 до +40
  • Габаритные размеры, мм
    Длина, мм 8100
    Ширина, мм 2500
    Высота, мм 3520
  • Характеристики подъемника и корзины
    Время подъема люльки / рабочей платформы на наибольшую высоту, с 48
    Грузоподъемность корзины, кг 200
    Количество колен / количество выдвижных секций стрелы 5
    Максимальная рабочая высота подъема, м 22
    Максимальный горизонтальный вылет, м 15,8
    Полная масса подъемника, кг 11865
    Нагрузка на задний мост, кг 7056
    Нагрузка на переднюю ось, кг 4809
    Тип подъемника телескопический
    Угол поворота, град. не ограничен
    Электроизоляция до 1000 вольт

Вся представленная на сайте информация, касающаяся технических характеристик, наличия на складе, стоимости товаров, носит информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437(2) Гражданского кодекса РФ.

Аренда автовышки АГП-36 36 метров

Мощная техника с достаточной грузоподъемностью и большой высотой подъема — эффективный помощник. Она востребована в строительных, монтажных, ремонтно-отделочных работах по обслуживанию объектов, расположенных в труднодоступных местах, где нет возможности обойтись без автогидроподъемников. Конструктивные особенности механизмов и габаритные размеры обеспечивают требуемую маневренность. Умение выдерживать высокие нагрузки разрешает интенсивную эксплуатацию.

АГП с рабочей высотой 36 метров на шасси крупнотоннажных автомобилей популярны у коммерческих и государственных организаций. Они способных передвигаться в разных дорожных условиях и используются для решения задач разной специфики.

Цена и редкое применение делают покупку новой техники нецелесообразной, а приобретение бывших в употребление машин — лотерея. Аренда автовышки — выгодное решение для малого и среднего бизнеса, снижающее итоговую стоимость услуг.

Технические характеристики автовышки 36 метров АГП

Выносливые и функциональные автогидроподъемники, смонтированные на шасси отечественной или зарубежной техники, имеют большой запас надежности и предоставляют широкие возможности.

Ключевые особенности:

  • Рабочая высота подъема. Автовышка применяется при необходимости обслуживать объекты на высоте до 36 м.
  • Габаритные размеры в транспортном состоянии. Техника может работать на ограниченных пространствах и помогает достигать цели при наличии препятствий.
  • Колесная формула и средняя скорость. Машина адаптирована с российским дорожным условиями и оптимально подходит для постоянного оперативного перемещения между объектами.
  • Грузоподъемность рабочей корзины. Люлька способна поднимать рабочих с оборудованием, имеет электроизоляцию и стабилизируется в горизонтальном положении во время эксплуатации.

Взять в аренду АГП доступной высотой 36 метров — рациональный выбор при обслуживания столбов освещения, ЛЭП и линий связи под напряжением до 1000 В, установки мониторов, рекламных щитов и вывесок, очистки и ремонта фасадов и фасадного остекления без монтажа строительных лесов.

Цена аренды автовышки 36 метров АГП

Арендовать автовышку можно недорого, эксплуатировать — круглосуточно. Техника сдается вместе с водителем на короткий и длительный срок.

Временное пользование обеспечивает существенную экономию на покупке, техническом обслуживании, налогах и зарплате штатного водителя-оператора. Аренда позволяет не выводить из оборота существенных средств, но иметь в распоряжении АГП с нужными характеристиками и возможностями для повышения производительности, расширения спектра услуг и привлечении новых клиентов.

Автогидроподъемники предлагаются для использования в Москве и Московской области. Точную стоимость аренды рассчитают наши специалисты, которые предоставят полную информацию по цене за смену и условиям сотрудничества.

Aerial AL 22 ST Характеристики и технические данные (1997-2004)

Технические характеристики — AL 22 ST Антенна

Примечание: Все перечисленные данные проверены экспертами LECTURA Specs. Однако могут возникнуть неполные данные и ошибки. Свяжитесь с нашей командой с любым предложением об изменении.

Рабочая высота 22.8 м
Длина платформы 1,6 м
Ширина платформы 1,2 м
Макс. Вылет горизонтальный 16,9 м
человек 3
Полезная нагрузка 280 кг
Удлинитель платформы ###
Масса ###
Полная масса ###
Колесная база тележки ###
Стабилизаторы выносных опор ###
Изолированная стрела ###

IPAF: 1b

AL 22 ST Антенна — Специальное оборудование

  • Стрела с жесткой клетью
  • Стрела с шарнирно-сочлененной рамой
  • вкл. грузовик
  • Стрела изолированная

Скачать паспортные данные — Антенна AL 22 ST

Икс

Что вы думаете об этой машине?

Спасибо за отзыв

Широкий выбор автоподъемников

Широкий выбор автоподъемников

Вы используете браузер с отключенным JavaScript .Вот как включить JavaScript в вашем браузере, чтобы вам было удобнее.

перейти к содержанию

Пожар

Спасение людей и имущества

Сервис

Забота о вашем Bronto

Чем бы вы ни занимались на высоте, мы поможем вам работать безопасно и эффективно.Каждый день. С платформой Bronto вы можете сосредоточиться на работе, а мы позаботимся обо всем остальном.

Высококачественные автомобильные автовышки

Bronto Skylift — надежный мировой поставщик подъемных платформ на грузовиках. Мы проектируем, производим, продаем и обслуживаем средства спасения и пожаротушения, а также промышленного доступа. Какой бы ни была ваша работа, наш ассортимент продукции, включающий более 50 моделей с диапазоном рабочей высоты от 17 до 112 метров, обеспечит вам все необходимое.

Наш головной офис и производственные предприятия находятся в Финляндии. В дополнение к нашим дочерним компаниям в Германии, Швеции, Швейцарии и США у нас есть обширная сеть местных партнеров по всему миру. Мы являемся частью японской корпорации Morita Holdings Corporation.

Познакомьтесь с нами

Чем мы можем вам помочь?

Мы работаем для вас по всему миру. Найдите ближайшего к вам представителя Bronto Skylift или местного партнера на странице контактов.

Свяжитесь с нами

Подъемные платформы предлагают безопасный метод спасения на высоте

Департамент спасения Центральной Финляндии расположен в Ювяскюля, где работают 47 пожарных депо, обслуживающих территорию площадью 20 000 км2.

Прочитайте больше Антенна
Bronto, установленная на грузовике, делает работу на линии более безопасной и продуктивной для коммунального предприятия Индианы.

Линейный электромеханик несет ответственность за поддержание работоспособности домов и предприятий.

Прочитайте больше Прочитайте больше историй успеха

Новости и события

25 февраля, 2021 — Новости
Самая высокая рабочая платформа в Греции

Chrysanthopoulos Cranes Company, греческая компания, специализирующаяся на подъемных и специальных перевозках, получила 90-метровую подъемную рабочую платформу Bronto S90HLA.В Греции около 50 воздушных платформ Bronto, многие из них используются пожарными службами. Компания Chrysanthopoulos Cranes имеет два предыдущих Bronto: 62-метровый S62MDT и 70-метровый S70MDT.

22 февраля, 2021 — Новости и события
Крупный пожар в промышленно-технологическом парке в Лауфене

Рано утром в пятницу, 10 июля 2020 года, в промышленно-технологическом парке Лауфен в результате крупного пожара были полностью уничтожены здания на площади около 20 000 м². В тушении пожара принимали участие 220 человек из 10 пожарных депо в кантонах Базель-Ландшафт, Базель-Штадт и Золотурн вместе с сотрудниками других организаций. Пожаротушение

15 января, 2021 — Новости
TRI-Lift назначен дистрибьютором Bronto Skylift

TRI-Lift назначен дистрибьютором Bronto Skylift в Канаде. TRI-Lift — это подразделение компании TRI-Crane, которая была основана тремя партнерами, Джейсоном Ханной, Марком Уильямсом и Аароном Ханной в марте 2019 года и базируется в Онтарио.Компания TRI-Lift была основана в 2020 году и будет осуществлять продажу, обслуживание, запчасти и аренду Bronto

. 22 декабря, 2020 — Новости
3 новых подъемных платформы для региона безопасности Эйсселланд

Регион безопасности Эйсселланд в Нидерландах заключил сделку по покупке трех новых противопожарных подъемников с местным дистрибьютором Bronto Skylift, Kenbri Fire Fighting.Открытый тендер на поставку и обслуживание 3 новых противопожарных платформ был присужден Kenbri, и контракт был подписан в Зволле во вторник, 8 декабря. Модель

Добро пожаловать в Bronto Skylift.
Пожалуйста, выберите ваш регион / язык.

© Bronto Skylift 2021 — Разработано Bermuda

Аренда оборудования | Аренда оборудования NorthStar

ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДОСТИЖЕНИЯ
Высота платформы 40 ‘(12.19 м)
Вылет по горизонтали с JibPLUS 22 фута 5 дюймов (6,83 м)
Вверх и выше 21 футов 6 дюймов (6,55 м)
Поворот 360 градусов Без — Непрерывный
Грузоподъемность платформы 500 фунтов (227 кг)
Поворотное устройство платформы Гидравлическое устройство на 180 градусов
Удлинитель (диапазон поворота) 141 градус (+86, -55) Вертикальный
(JibPLUS) 180 градусов по горизонтали
РАЗМЕРЫ
Размер платформы 2 фута 6 дюймов x 4 фута (. 76 м x 1,22 м)
Общая ширина 4 фута 11 дюймов (1,75 м)
Задний хвост 4 дюйма
Высота в сложенном состоянии 6 футов 6 дюймов (2,01 м)
Длина в сложенном состоянии с JibPLUS 22 фута (6,7 м)
Колесная база 6 футов 7 дюймов (2,0 м)
Дорожный просвет 5 дюймов (0,22 м)
Полная масса автомобиля * 14900 фунтов. (6214 кг)
Давление на опору на грунт 185 фунтов на кв. Дюйм (5.2 кг / см²)
* определенные опции или стандарты страны увеличивают вес
ШАССИ
Скорость движения 4,5 миль / ч (5,2 км / ч)
Преодолеваемый подъем 30%
Радиус поворота (внутренний) 2 фута 10 дюймов (0,61 м)
Радиус поворота (внешний) 10 футов 4 дюйма (3,15 м)
Размер / тип шины Передний: 22x6x17. 5 Задний: 25x7x12

ИСТОЧНИК ПИТАНИЯ
Электрическая система 48 В пост. Электротяга
Тормоза Пружинные многодисковые
Гидравлический двигатель / насос Перм. Магнит / шестеренчатый насос
Гидравлический резервуар 4 галлона.(15,2 л)

Обратите внимание: Приведенные технические характеристики являются общими. Технические характеристики зависят от производителя.

Уникальные особенности

  • 46 футов Рабочая высота
  • 4 ‘Платформа
  • Общая ширина 4 фута 11 дюймов
  • Немаркие шины

Genie 65 «Reach 4X4 Diesel Boomlift

Описание

Телескопические штанги S ™

Genie® обеспечивают больший горизонтальный вылет, чем подъемные платформы любого другого типа — идеально подходят для участков с ограниченным доступом в строительстве и промышленности.

GENIE S-65 ОСОБЕННОСТИ

  • Система управления стрелой с наклоном обеспечивает плавное функционирование стрелы и более точное управление
  • Виртуальная поворотная основная стрела выравнивает центр тяжести машины для уменьшения веса машины
  • Привод с принудительной тягой обеспечивает равную мощность со всеми ведущими колесами
  • Оси фиксированной ширины позволяют ускорить установку
  • Опция с активной качающейся осью для улучшения тяги на пересеченной местности
  • Поворотный стол с непрерывным вращением на 360 ° для быстрого позиционирования
  • Самовыравнивающаяся платформа с гидравлическим поворотом платформы
  • Все двигатели соответствуют требованиям по выбросам
  • Вспомогательный источник питания 12 В постоянного тока
  • Защита двигателя от повторного пуска
  • Автоматическое отключение двигателя из-за неисправности
  • Выдвижной поддон двигателя
  • Воздухонагреватель Deutz

ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

  • Рабочая высота *: 71 фут (21. 80 м)
  • Высота платформы: 65 футов (19,80 м)
  • Вылет по горизонтали: 56 футов 2 дюйма (17,10 м)
  • Грузоподъемность: 500 фунтов (227 кг)
  • Вылет под землей: 8 футов 11 дюймов (2,72 м)
  • Вращение платформы: 160 °
  • Вращение вертикальной стрелы: 135 °
  • Вращение поворотного стола: Непрерывно на 360 °
  • Хвостовик поворотной платформы: 4 фута (1,22 м)
  • Радиус поворота — внутри: 7 футов 9 дюймов (2.36 м)
  • Радиус поворота — внешний: 18 футов 9 дюймов (5,72 м)
  • Элементы управления: 12 В постоянного тока пропорционально
  • Источник питания: Ford DSG-423, 4 цилиндра, газ / сжиженный газ, 75 л.с. (56 кВт) Deutz D2011L03i, 3-цилиндровый дизель, 46 л.с. (34,3 кВт) Perkins 404D-22, 4-цилиндровый дизель, 51 л. с. (38 кВт)

Genie S-65 Телескопический подъемник

* Цены могут быть изменены. Налоги и другие сборы, не указанные в приведенной выше оценке цен.

Аренда канатной дороги Бронто | Карди оборудование

Рабочие из различных отраслей — энергетики, строительства, коммунального хозяйства и др. — полагаются на канатные подъемники и подъемные рабочие платформы, чтобы поднять их на высоту, необходимую для выполнения работы.Прокат Bronto Skylift от Kardie Equipment — идеальный выбор: они безопасны и просты в установке, с такими удобными функциями, как интегрированные инструменты для подачи воды, электричества и сжатого воздуха, аварийные отводы воздуха и автоматическое выравнивание выносных опор.

Мы предлагаем самый большой парк самоходных подъемных платформ в аренду выше 150 футов. Наши подразделения расположены по всей Северной Америке и позволяют нам обеспечивать лучшую доступность, более низкие затраты на мобилизацию и более низкие тарифы. Все автовышки Kardie Equipment, взятые напрокат, производятся Bronto Skylift и специально изготовлены для Kardie Equipment в соответствии со всеми нормативами DOT Северной Америки, стандартами ANSI и требованиями OSHA.

Аренда стреловых подъемников через Kardie Equipment дает огромное преимущество. Гибкость при аренде автовышки является ключевой для компаний, которые занимаются разовыми проектами от пары недель до месяца. Мы всегда сделаем все возможное, чтобы учесть любые непредвиденные расходы, а наша программа аренды позволяет нам работать с вашим графиком. А если вы, как клиент, несколько раз в год арендуете рабочую платформу, мы предлагаем аренду, аренду с выкупом и долгосрочную аренду.

Доступные модели

В настоящее время Kardie предлагает пять (5) моделей подъемников для аренды вашего автовышка: Bronto Skylifts S150XDT, S173XDT, S230XDT, 230 XR и S295HLA. Все эти автовышки можно арендовать. И в отличие от кранов и корзин для людей, ножничных подъемников и строительных лесов, AWP Bronto, смонтированные на грузовиках, безопасны, эффективны и надежны.

БРОНТО S150 XDT

      • Максимальная рабочая высота: 45 м / 150 футов вертикального вылета
      • Максимальный вылет: 24 м / 80 футов горизонтального вылета
      • Максимальный вылет: 35 м / 115 футов
      • Максимальный вылет: 20 м / 60 футов
      • Максимальная вместимость корзины: 680 кг / 1400 фунтов
    • Электроэнергия: 1100 Вт при 110 В на уровне платформы
    • Сжатый воздух: 5/8 пневматических воздушных линий, подключенных к уровню платформы
    • Голосовой командный домофон
    • Раздвижная платформа
    • Операционная система с резервным аккумулятором
    • Ручная система аварийного сброса воздуха
  • Идеально для: Муниципалитеты, проводящие ремонтные работы и техническое обслуживание малых линий электропередачи

БРОНТО S173 XDT

      • Максимальная рабочая высота: 52 м / 173 фута вертикального вылета
      • Максимальный вылет: 34 м / 110 футов горизонтального вылета
      • Максимальный вылет: 42 м / 135 футов
      • Максимальный вылет: 22 м / 70 футов
    • Электроэнергия: 1100 Вт при 110 В на уровне платформы
    • Сжатый воздух: 5/8 пневматических воздушных линий, подключенных к уровню платформы
    • Голосовой командный домофон
    • Раздвижная платформа
    • Операционная система с резервным аккумулятором
    • Ручная система аварийного сброса воздуха
  • Идеально для: Коммунальные предприятия, производство электроэнергии, строительство, мытье окон, покраска и т. Д.

BRONTO S230 XDT

      • Максимальная рабочая высота: 70 м / 230 футов вертикального вылета
      • Максимальный вылет: 32 м / 105 футов горизонтального вылета
      • Максимальный вылет: 48 м / 158 футов
      • Максимальный вылет: 25 м / 82 фута
    • Электроэнергия: 1100 Вт при 110 В на уровне платформы
    • Сжатый воздух: 5/8 пневматических воздушных линий, подключенных к уровню платформы
    • Голосовой командный домофон
    • Раздвижная платформа
    • Операционная система с резервным аккумулятором
    • Ручная система аварийного сброса воздуха
  • Идеально для:
    • Строительство: проекты, требующие подъема и над разными конструкциями
    • Коммунальные услуги: выход на высокие электрические линии и башни

БРОНТО 230 XR

      • Максимальная рабочая высота: 70 м / 230 футов вертикального вылета
      • Максимальный вылет: 35 м / 115 футов горизонтального вылета
      • Максимальная высота платформы: 68 м / 224 футов
    • Система удаленной диагностики
    • Резервные операционные системы
    • Автоматическое выравнивание выносных опор
    • Платформа инструментальной схемы
    • Радиатор гидравлического масла
    • Встроенный индикатор скорости ветра
    • Две вспомогательные линии 5/8 в корзине
  • Идеально для:
    • Строительно-коммунальные услуги

БРОНТО 295 HLA

      • Максимальная рабочая высота: 90 м / 295 футов вертикального вылета
      • Максимальный вылет: 30 м / 100 футов горизонтального вылета
      • Максимальный вылет: 55 м / 180 футов
      • Максимальный вылет: 30 м / 105 футов
    • Электроэнергия: 1100 Вт при 110 В на уровне платформы
    • Сжатый воздух: 5/8 пневматических воздушных линий, подключенных к уровню платформы
    • Голосовой командный домофон
    • Раздвижная платформа
    • Операционная система с резервным аккумулятором
    • Ручная система аварийного сброса воздуха
  • Идеально для:
    • Ветряная промышленность, достигающая гондолы ветряной турбины

Преимущества выбора подъемника Bronto Skylift

Bronto Skylift — это просто самый безопасный вариант подъемника для рабочих, которым необходимо подниматься и подниматься вверх. Устойчивая платформа, система выносных опор и аварийные функции делают его лучше ножничных подъемников, сборщиков вишни и других подъемных систем. Brontos можно переместить на месте и установить за считанные минуты, в отличие от строительных лесов или других подъемников. Гибкая опора и автоматическое выравнивание делают работу проще, чем когда-либо, даже на пересеченной или неровной местности.

Встроенные блоки питания, воды и воздуха упрощают и безопаснее настраивают инструменты и работают с ними с платформы. Благодаря индикаторам скорости ветра, аварийному сбросу воздуха, резервному аккумулятору и другим функциям безопасности подъемник Bronto Skylift защищает сотрудников, обеспечивая гибкую и удобную альтернативу другим подъемным системам.

Почему стоит арендовать с оборудованием Kardie?

В настоящее время Kardie предлагает пять (5) моделей подъемников для аренды вашего автовышка: Bronto Skylifts S150XDT, S173XDT, S230XDT, 230 XR и S295HLA. Все эти автовышки можно арендовать. И в отличие от кранов и корзин для людей, ножничных подъемников и строительных лесов, AWP Bronto, смонтированные на грузовиках, безопасны, эффективны и надежны.

У нас клиентов в этих отраслях:

  • Ветряные и возобновляемые источники энергии
  • Энергия: НПЗ и завод
  • Строительство и снос
  • Коммунальные предприятия: передача и распределение
  • Телекоммуникации
  • Мойка окон
  • Кино и медиа

Примеры проектов, в которых мы принимали участие, см. В галерее ниже.

SP64 4×4 | Самоходная машина с высотой платформы 62 фута и вылетом стрелы 42 фута 8 дюймов

Победитель награды IAPA «Продукт года 2018» Международной федерации механического доступа: самоходный стреловой подъемник SP64 4×4 поднимет 2 человека и их инструменты на рабочую высоту 68 футов 6 дюймов или на рабочий вылет 42 фута 8 дюймов.

Пропорциональные органы управления обеспечивают плавную и размеренную работу, а поворот корпуса на 160 ° и удлинитель стрелы на 150 ° обеспечивают точное позиционирование в любом месте в ее обширном рабочем диапазоне.

При весе всего 14 730 фунтов , SP64 4×4 сочетает в себе инновационный вес и компактную конструкцию с отличным радиусом поворота, что обеспечивает исключительную маневренность на стройплощадке и снижает транспортные расходы.

ToughCage SP64 4×4 шириной 5 футов 11 дюймов предлагает больше места для материалов и инструментов, а прочная, ударопрочная композитная основа и стальные рельсы увеличенного поперечного сечения ToughCage также обеспечивают прочность и долговечность, в то время как удостоенный множества наград SiOPS ® обеспечивает дополнительную защиту пользователя.

SP64 4×4 доступен с двумя вариантами мощности: только дизельный или гибридный:

Вариант только с дизельным двигателем включает в себя универсальный и эффективный двигатель , соответствующий стандарту Tier 4 Final , для обеспечения максимальной тяги и способности преодолевать подъемы, что делает его идеальным для работы на неровной или неровной поверхности.

Вариант Hybrid включает в себя меньший по размеру двигатель с оптимизированной мощностью , соответствующий стандарту Tier 4 Final , поддерживаемый аккумуляторной батареей машины, когда требуется дополнительная мощность.Это сохраняет мощность и производительность при снижении расхода топлива для максимальной эффективности. Инновационная функция « Diesel Re-Gen » также подзаряжает аккумуляторы, обеспечивая « fast-charge », когда машина не работает и двигатель работает. Кроме того, режим только для электричества обеспечивает работу с нулевым уровнем выбросов, что делает его идеальным для использования в помещении или для тихой и чистой работы.

Все модели SP64 4×4, произведенные с 1 января 2020 года, также оснащены Niftylink в стандартной комплектации .Niftylink — это мощный телематический инструмент , который предоставляет данные о состоянии, активности и местоположении вашего Niftylift. Эти сведения позволяют лучше понять использование, производительность и жизненный цикл машины, а также отчеты о кодах ошибок в реальном времени. Увеличивая время безотказной работы машины и сокращая эксплуатационные расходы в течение всего срока службы, Niftylink предлагает значительные улучшения в эффективности и прибыльности, помогая вам получить больше от вашего подъемника Niftylift.

Для получения дополнительной информации о SP64 4×4 или любом другом самоходном стреловом подъемнике от Niftylift, включая SP50 4×4 и SP85 4×4, свяжитесь с Niftylift USA.

Конфигурация и характеристики беспилотного летательного аппарата (БПЛА) для ранней борьбы с сорняками на месте

Abstract

Недавно появилась новая воздушная платформа для получения изображений — беспилотный летательный аппарат (БПЛА). В этой статье описываются технические характеристики и конфигурация БПЛА, используемого для получения удаленных изображений для борьбы с сорняками в начале сезона (ESSWM). Также оценивались пространственные и спектральные свойства изображения, необходимые для распознавания проростков сорняков.Два разных датчика, камера постоянного наблюдения и многоспектральная камера с шестью диапазонами, а также три высоты полета (30, 60 и 100 м) были протестированы над естественно зараженным полем подсолнечника. Основными этапами рабочего процесса БПЛА были следующие: 1) планирование миссии, 2) полет БПЛА и получение изображений и 3) предварительная обработка изображений. Для планирования маршрута требовалось три различных аспекта: зона полета, характеристики камеры и задачи БПЛА. Этап предварительной обработки включал правильное совмещение шести полос мультиспектральных изображений, а также ортотрансформирование и мозаику отдельных изображений, снятых в каждом полете.Размер пикселя изображения, площадь, покрываемая каждым изображением, и время полета были очень чувствительны к высоте полета. На более низкой высоте БПЛА захватил изображения с более высоким пространственным разрешением, хотя количество изображений, необходимых для покрытия всего поля, может быть ограничивающим фактором из-за энергии, необходимой для большей длины полета, и вычислительных требований для дальнейшего процесса мозаики. Спектральные различия между сорняками, сельскохозяйственными культурами и голой почвой были значительными в изученных индексах растительности (избыточный зеленый индекс, нормализованный зеленый-красный индекс разницы и нормализованный индекс разницы в растительности), в основном на высоте 30 м.Однако большая спектральная разделимость была получена между растительностью и голой почвой с индексом NDVI. Эти результаты предполагают, что необходимо согласование спектрального и пространственного разрешений для оптимизации полета в соответствии с каждой агрономической целью, на которую влияет размер меньшего объекта, подлежащего различению (сорняки или участки сорняков).

Образец цитирования: Торрес-Санчес Дж., Лопес-Гранадос Ф., Де Кастро А.И., Пенья-Барраган Дж. М. (2013 г.) Конфигурация и характеристики беспилотного летательного аппарата (БПЛА) для ранней борьбы с сорняками на конкретных участках.PLoS ONE 8 (3): e58210. https://doi. org/10.1371/journal.pone.0058210

Редактор: Дерек Эбботт, Университет Аделаиды, Австралия

Поступила: 26.11.2012; Одобрена: 31 января 2013 г .; Опубликовано: 6 марта 2013 г.

Авторские права: © 2013 Torres-Sánchez et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: Это исследование частично финансировалось проектом TOAS (Программа Марии Кюри, исх .: FP7-PEOPLE-2011-CIG-293991, 7-я рамочная программа ЕС) и проектом AGL2011-30442-CO2-01 ( Министерство экономики и конкуренции Испании, FEDER Funds). Исследования д-ра Пенья-Барраган, г-жи Де Кастро и г-на Торрес-Санчеса финансировались программами JAEDoc, JAEPre и FPI соответственно. Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Точное земледелие (PA) определяется как « стратегия управления, использующая информационные технологии для получения данных из нескольких источников для принятия решений, связанных с растениеводством » [1]. ООПТ включает в себя все методы и методы управления культурами и полями с учетом их локальной и специфической гетерогенности и изменчивости [2].В контексте PA, борьба с сорняками в начале сезона (ESSWM) включает в себя разработку методов обнаружения сорняков, произрастающих в культуре, и применение новых технологий, встроенных в конкретную сельскохозяйственную технику или оборудование, для успешной борьбы с ними, принятия мер по их устранению. максимизировать экономические факторы и снизить воздействие на окружающую среду применяемых контрольных измерений [3]. Эффективное развитие этих методов так или иначе зависит от использования технологии дистанционного зондирования для сбора и обработки пространственных данных с датчиков, установленных на спутниковых или воздушных платформах.Эта технология широко применяется в сельскохозяйственных исследованиях, позволяя отображать различные факторы [4], включая, среди прочего, состояние сельскохозяйственных культур [5], свойства почвы [6], содержание воды [7] и распространение сорняков [8]. Пилотируемые самолеты и спутники традиционно являются основными платформами, используемыми для получения удаленных изображений для сбора локальных и глобальных данных. Однако эти платформы представляют проблемы для многих аспектов точного земледелия, потому что они ограничены в своей способности предоставлять изображения с адекватным пространственным и временным разрешением и сильно зависят от погодных условий [9].В случае ESSWM хорошие результаты были получены на поздних стадиях роста (обычно на стадии цветения) с использованием аэрофотоснимков [10] — [11] и спутниковых [12] изображений, при этом экономия гербицидов составила более 50%. Тем не менее, в большинстве сценариев с выращиванием сорняков оптимальная обработка сорняков рекомендуется на ранней стадии роста урожая, всего через несколько недель после появления всходов. На этом этапе картирование сорняков с помощью дистанционного зондирования представляет гораздо большие трудности, чем в случае поздней стадии сезона, по трем основным причинам [13]: 1) сорняки обычно распространяются небольшими участками, что требует работы с удаленными изображениями. при очень маленьких размерах пикселей, часто порядка сантиметров [14]; 2) злаковые сорняки и однодольные культуры (напр.г., Avena spp. в пшенице) или широколиственные сорняки и многие двудольные культуры (например, Chenopodium spp. в подсолнечнике) обычно имеют сходные отражательные свойства в начале сезона, что снижает возможность различения классов растительности с использованием только спектральной информации; и 3) коэффициент отражения почвенного фона может мешать обнаружению [15].

Сегодня трудности, связанные с пространственным и временным разрешением, можно преодолеть с помощью системы дистанционного зондирования на базе беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), которая в последние годы превратилась в новую воздушную платформу для получения изображений. БПЛА могут летать на малых высотах, что позволяет им делать снимки со сверхвысоким пространственным разрешением и наблюдать небольшие отдельные растения и участки, что ранее было невозможно [16]. Более того, БПЛА могут предоставлять изображения даже в пасмурные дни, а время, необходимое для подготовки и начала полета, сокращается, что обеспечивает большую гибкость в планировании получения изображений. Другими преимуществами БПЛА являются их более низкая стоимость и меньшая вероятность серьезных аварий по сравнению с пилотируемыми самолетами.

Примеры использования БПЛА в сельскохозяйственных исследованиях становятся все более заметными в литературе. Например, Hunt et al. (2005) [17] оценил пилотажную модель самолета для получения цифровой фотографии с высоким разрешением, которая будет использоваться для оценки уровня питательных веществ кукурузы и биомассы сельскохозяйственных культур кукурузы, люцерны и сои. В других случаях был испытан беспилотный вертолет для наблюдения за внесением глифосата газонной травы [16], что продемонстрировало его способность получать многоспектральные изображения. Были разработаны и другие модели БПЛА, такие как шестикорпусная воздушная платформа, используемая Primicerio et al. (2012) [18] для картирования силы виноградников с помощью мультиспектральной камеры. Недавно Zhang и Kovacs (2012) [19] сделали обзор достижений в платформах БПЛА для приложений PA. В этом обзоре они указали этапы создания удаленных изображений (включая получение, привязку к местности и мозаику) и общий рабочий процесс для извлечения информации. В целом, все эти авторы пришли к выводу, что эти системы обеспечивают очень многообещающие результаты для PA, и определили некоторые ключевые факторы для выбора оборудования и системы, такие как максимальная полезная нагрузка БПЛА, надежность и устойчивость платформы, возможности датчиков, длина полета и маневренность БПЛА, среди прочего [ 20] — [22].

Однако, насколько нам известно, не проводилось подробных исследований относительно применения этой технологии в области ESSWM, в которой требуются удаленные изображения с пространственным разрешением сантиметрового масштаба и узкое временное окно для получения изображений [23]. Таким образом, в данной статье определяются технические характеристики и конфигурация БПЛА с квадрокоптером, а также оцениваются пространственные и спектральные требования к изображениям, полученным двумя разными датчиками (камера коммерческого масштаба и мультиспектральная 6-канальная камера) с конечной целью распознавания заражения сорняками. на поле подсолнечника в начале вегетационного периода для послевсходовых обработок.Кроме того, описаны этапы подготовки и выполнения полетов БПЛА с использованием обеих камер, а также взаимосвязь между высотой полета, размером пикселя, свойствами датчика и спектральной информацией изображения.

Материалы и методы

1. Описание БПЛА

Платформа квадрокоптера с вертикальным взлетом и посадкой (VTOL), модель MD4-1000 (Microdrones GmbH, Зиген, Германия), использовалась для получения набора аэрофотоснимков на нескольких высотах полета над экспериментальным полем (рис. ).Этот БПЛА оснащен четырьмя бесщеточными двигателями, питаемыми от аккумулятора, и может летать дистанционно или автономно с помощью приемника глобальной системы позиционирования (GPS) и системы навигации по точкам маршрута. Система вертикального взлета и посадки делает БПЛА независимым от взлетно-посадочной полосы, поэтому его можно использовать в широком диапазоне различных ситуаций и высот полета. Технические характеристики и условия эксплуатации БПЛА, предоставленные производителем, приведены в таблице 1.

Вся система состоит из транспортного средства, передатчика радиоуправления, наземной станции с программным обеспечением для планирования миссии и управления полетом, а также системы телеметрии.Передатчик радиоуправления — это портативное устройство, основными задачами которого являются запуск двигателей транспортного средства, управление взлетом и посадкой, контроль всего полета в ручном режиме и активация автономной навигационной системы. Коммутатор управления состоит из нескольких триггеров, кнопок, полос прокрутки, дисплея и антенны и оснащен синтезатором RF-модуля, который позволяет выбрать любой канал в диапазоне 35 МГц. Наземная станция работает как интерфейс между оператором и транспортным средством и включает в себя вспомогательное программное обеспечение mdCockpit (MDC). MDC позволяет настраивать параметры БПЛА, реализует план маршрута полета с модулем редактора путевых точек (WPE) и контролирует полет. Система телеметрии собирает соответствующие полетные данные и извлекает поток информации в виде простого текста, который включает в себя, среди прочего, данные о местоположении GPS, ориентацию, высоту, время полета, уровень заряда батареи и выходную мощность двигателя. Все датчики и устройства управления для полетных и навигационных целей встроены в транспортное средство и управляются компьютерной системой, которая может прослушивать данные телеметрии и принимать решения в соответствии с текущей полетной ситуацией и состоянием машины, что позволяет избежать случайной потери критически важной информации. связь между БПЛА и наземной станцией, приводящая к аварии транспортного средства.

Для безопасного использования БПЛА были наняты три человека: пилот-радиоуправляемый, оператор наземной станции и визуальный наблюдатель. Пилот радиоуправления вручную взлетает и приземляет БПЛА и активирует запрограммированный маршрут во время полета. Оператор наземной станции контролирует информацию, предоставляемую телеметрической системой, то есть положение БПЛА, высоту полета, скорость полета, уровень заряда батареи, качество сигнала радиоуправления и скорость ветра. Визуальный наблюдатель внимательно следит за потенциальными угрозами столкновения с другими воздушными судами.

2. Описание датчиков

БПЛА md4-1000 может нести любой датчик весом менее 1,25 кг, установленный под его брюхом, хотя максимальная рекомендуемая полезная нагрузка составляет 0,80 кг. Два датчика с разным спектральным и пространственным разрешением были отдельно установлены на БПЛА для испытаний в этом эксперименте: неподвижная камера типа «наведи и стреляй», модель Olympus PEN E-PM1 (Olympus Corporation, Токио, Япония), и шестидиапазонный мультиспектральная камера, модель Tetracam mini-MCA-6 (Tetracam Inc., Чатсуорт, Калифорния, США).Камера Olympus получает 12-мегапиксельные изображения в истинном цвете (красный, R; зеленый, G; и синий, B, полосы) с 8-битным радиометрическим разрешением и оснащена зум-объективом 14–42 мм. Размер сенсора камеры составляет 4032 × 3024 пикселей, а изображения хранятся на защищенной цифровой SD-карте. Mini-MCA-6 — это легкий (700 г) многоспектральный датчик, состоящий из шести отдельных цифровых каналов, расположенных в виде массива 2 × 3. Подчиненные каналы имеют обозначения от «1» до «5», а шестой «главный» канал используется для определения глобальных настроек, используемых камерой (например,г., время интегрирования). Каждый канал имеет фокусное расстояние 9,6 мм и датчик CMOS с разрешением 1,3 мегапикселя (1280 × 1024 пикселей), который сохраняет изображения на компактной флэш-карте CF. Изображения могут быть получены с 8-битным или 10-битным радиометрическим разрешением. Камера имеет настраиваемые пользователем полосовые фильтры (Andover Corporation, Салем, штат Нью-Хэмпшир, США) с полной шириной 10 нм на полувысоте и центральной длиной волны на B (450 нм), G (530 нм), R (670 и 700 нм). нм), R-край (740 нм) и ближний инфракрасный (NIR, 780 нм). Эти фильтры полосы пропускания были выбраны для видимого и ближнего инфракрасного диапазонов с учетом хорошо известных биофизических индексов, разработанных для мониторинга растительности [24]. Запуск изображения активируется БПЛА в соответствии с запрограммированным маршрутом полета. В момент каждой съемки бортовая компьютерная система записывает отметку времени, местоположение по GPS, высоту полета и основные оси транспортного средства (тангаж, крен и курс).

3. Место исследования и отбор проб на месте

Система БПЛА была испытана на поле подсолнечника, расположенном на частной ферме La Monclova, в Ла-Луизиане (Севилья, юг Испании, координаты 37.527N, 5.302W, точка отсчета WGS84). Полеты были разрешены письменным соглашением между владельцами ферм и нашей исследовательской группой.Мы выбрали подсолнечник, потому что это основная масличная культура, выращиваемая в Испании, с общей площадью 850 000 га в 2012 году [25], а также потому, что операции по борьбе с сорняками (химические или физические) с использованием большой сельскохозяйственной техники составляют значительную долю производства. затрат, создают различные агрономические проблемы (уплотнение и эрозия почвы) и представляют риск загрязнения окружающей среды. Семена подсолнечника были посеяны в конце марта 2012 года на площади 6 кг -1 рядами на расстоянии 0,7 м друг от друга.Набор аэрофотоснимков был получен 15 мая -го годов, как раз тогда, когда для этой культуры рекомендуются послевсходовые гербициды или другие методы борьбы. Периодически после посева сельскохозяйственных культур на поле совершалось несколько посещений, чтобы контролировать рост урожая и всходы сорняков и, наконец, выбрать лучший момент для получения набора удаленных снимков. Подсолнечник находился в стадии раскрытия 4–6 листочков. Сорные растения имели такой же размер или, в некоторых случаях, были меньше культурных растений (рис. 1).

Для выполнения полетов внутри посевного поля был выделен экспериментальный участок размером 100 × 100 м.Координаты каждого угла области полета были собраны с помощью GPS для подготовки маршрута полета в задаче планирования миссии. В день полетов БЛА проводился систематический наземный отбор проб. Процедура заключалась в размещении 49 квадратных белых рамок размером 1 × 1 м, равномерно распределенных по исследуемой поверхности (рис. 2А). Каждый кадр был привязан к местности с помощью GPS и сфотографирован, чтобы сравнить заражение сорняками на земле (наблюдаемая плотность сорняков) и результаты классификации изображений (оценочная плотность сорняков).Эти пронумерованные карты также использовались в качестве искусственных наземных целей (ATT) для выполнения ортотрансформирования изображений и процесса мозаики. Во время полетов БПЛА стандартная панель Spectralon® на основе сульфата бария (Labsphere Inc., North Sutton, NH, USA) размером 1 × 1 м также помещалась в середину поля для калибровки спектральных данных (рис. 2B). .

4. Летные и датчики БПЛА

4.1. Планирование миссии.

Полет планировался с установленным на наземной станции модулем WPE программного обеспечения MDC.Маршрут полета был разработан на основе ортоизображений и цифровой модели рельефа (ЦМР) области полета, ранее импортированной из приложения Google Earth ™ (Keyhole Inc., Маунтин-Вью, Калифорния, США). Для планирования маршрута требовалось три различных параметра: зона полета, характеристики камеры и задачи БПЛА (таблица 2). Информация о зоне полета включает ширину и длину, угол направления основной стороны и желаемое перекрытие на изображении. Изображения были получены при 60% наклоне вперед и 30% сбоку.Технические характеристики камеры — это фокусное расстояние и размер сенсора. Задачи БПЛА относятся к действиям, которые БПЛА должен выполнить, когда он прибывает в каждую точку для получения изображения, и включают количество фотографий и время пребывания в каждой точке. Как только эта информация и высота полета были введены в модуль WPE, он автоматически сгенерировал маршрут полета и оценил продолжительность полета в соответствии с общим количеством запланированных изображений (рис. 3). Файл маршрута был экспортирован на карту памяти, встроенную в БПЛА, по стандартному последовательному каналу.

4.2. Полет БПЛА и получение изображений.

Предварительные шаги перед началом полета заключались в загрузке маршрута полета в компьютерную систему БПЛА, прикреплении камеры к транспортному средству и проверке возможности подключения и надлежащего функционирования всей системы. После этих шагов пилот вручную запускает БПЛА с помощью передатчика радиоуправления, а затем активирует автоматический маршрут полета, заставляя транспортное средство двигаться к первой путевой точке, а затем лететь вдоль линий полета, пока вся исследуемая область не будет полностью покрыта.После того, как все изображения сделаны, пилот вручную приземляет БПЛА, а оператор наземной станции подготавливает его к следующему маршруту. Во время полета оператор наземной станции наблюдает за данными телеметрии БПЛА с помощью декодера нисходящей линии связи, еще одного компонента программного обеспечения MDC (рис. 4). Эта программа предоставляет информацию о: 1) времени работы БПЛА, 2) текущем времени полета, 3) расстоянии от точки взлета до БПЛА, 4) качестве сигнала дистанционного управления, принимаемого БПЛА, 5) качестве нисходящего канала, 6) состояние батареи и 7) точность GPS.

Помимо этой информации, декодер нисходящего канала поддерживает несколько важных диалоговых страниц, а именно:

  1. Полет и видео. На этой странице показан видеопоток, захваченный датчиком, прикрепленным к БПЛА, что упрощает управление БПЛА при ручном управлении. На этой странице отображаются следующие дополнительные данные: 1) расстояние до БПЛА, 2) высота полета над точкой взлета, 3) скорость БПЛА, 4) искусственный горизонт, 5) компас и 6) углы крена и наклона.
  2. Технический. На этой странице представлена ​​информация о: 1) положении БПЛА (широта и долгота GPS), 2) высоте БПЛА (высота GPS над уровнем моря), 3) текущем режиме навигации, 4) состоянии магнитометра, 5) состоянии барометра, 6) мощности двигателя, 7) мгновенное состояние всех каналов радиоуправления и 8) предельные значения высоты, дальности и скорости полета.
  3. Маршрут. На этой странице показано трехмерное отображение траектории полета.
  4. Путевая точка. В этом разделе отображается информация о: 1) маршруте полета, по которому следует БПЛА, 2) GPS-положении БПЛА и 3) команде точки маршрута, которая выполняется в каждый момент.
  5. Датчик полезной нагрузки. На этой странице отображается диаграмма с данными датчиков, полученными от полезной нагрузки.
  6. записей. В этом разделе отображаются три диаграммы: 1) показывающие мощность двигателя и напряжение аккумулятора во времени, 2) данные о положении полета (углы крена, тангажа и рыскания) с данными GPS и 3) данные о скорости, расстоянии, профиле ветра, высоте полета и качество радиоконтроля.
4.3. Выравнивание мультиспектральных полос.

Изображения, снятые фотоаппаратом (модель Olympus), можно использовать сразу после загрузки в компьютер, но изображения, снятые мультиспектральной камерой (модель mini-MCA-6 Tetracam), требуют некоторой предварительной обработки.Эта камера снимает изображения каждого канала в формате RAW и сохраняет их отдельно на шести отдельных CF-картах, встроенных в камеру. Следовательно, необходим процесс совмещения, чтобы сгруппировать шесть изображений, снятых в каждой путевой точке. Программное обеспечение Tetracam PixelWrench 2 (PW2) (Tetracam Inc. , Чатсуорт, Калифорния, США), поставляемое с мультиспектральной камерой, использовалось для выполнения процесса выравнивания. Программное обеспечение PW2 предоставляет файл межполосной регистрации, который содержит информацию о преобразовании, вращении и масштабировании между ведущим и ведомым каналами.Были протестированы два различных варианта: 1) базовая конфигурация программного обеспечения PW2, примененная Laliberte et al. (2011) [26], и 2) расширенная конфигурация PW2, которая включает новейший оптический вычислитель поля зрения (FOV), который вычисляет дополнительные смещения для компенсации выравнивания для более близких расстояний [27]. Качество процесса выравнивания оценивалось с помощью данных панели Spectralon®, снятых на изображениях на высоте 30 м. Пространственные профили были взяты на контрольной панели для каждого метода и сопоставлены с невыровненным изображением.Пространственные профили состояли из графиков, представляющих спектральные значения для каждой полосы вдоль линии длиной 45 пикселей, нарисованной на многополосных изображениях с использованием программного обеспечения для обработки изображений ENVI (Research System Inc. , Боулдер, Колорадо, США).

4.4. Пространственное разрешение и длина полета в зависимости от высоты полета.

Для каждого типа камеры были запрограммированы три независимых маршрута полета, чтобы охватить все экспериментальное поле на высоте 30, 60 и 100 м над уровнем земли. Было изучено влияние высоты полета и разрешения камеры на размер пикселя, охват территории (количество изображений на гектар) и продолжительность полета, и были обсуждены их последствия для распознавания сорняков в начале сезона.

4.5. Спектральное разрешение зависит от высоты полета.

Для выполнения картирования сорняков на основе изображений БПЛА обычно требуются две последовательные фазы [13]: 1) разделение оголенной почвы и растительности, что позволит получить изображение двух классов с растительным покровом (урожай и сорняки вместе) и обнаженной почвой. , 2) распознавание культур и сорняков, в котором идентифицируются и маскируются зоны, соответствующие культуре, и, наконец, получается обнаружение и расположение сорняков. Чтобы определить ограничения каждого датчика в отношении обеих фаз, были извлечены спектральные значения трех покровов, присутствующих на поле (голая почва, урожай и сорняки).Эти спектральные значения были собраны в 15 случайно выбранных областях отбора проб для каждого вида использования почвы из изображений, сделанных во время всех полетов (то есть, оба датчика на высоте 30, 60 и 100 м).

Три хорошо известных индекса растительности (VI) были выведены из этих значений:

  1. Нормализованный разностный индекс растительности (NDVI, [28])

(1) — Нормализованный индекс разницы между зелеными и красными (NGRDI, [29]),

(2) — Избыточный зеленый индекс (ExG, [30], [31]).

(3) Потенциал ВП для спектральной дискриминации оценивался путем выполнения теста наименьшего значимого различия (LSD) при p≤0.01 с помощью одностороннего дисперсионного анализа (ANOVA) и применения М-статистики (уравнение 4), представленной Кауфманом и Ремером (1994) [32], для количественной оценки разделения гистограмм индексов растительности. Для статистического анализа использовалось программное обеспечение JMP (SAS, Кэри, Северная Каролина, США). (4)

M выражает разницу средних значений гистограмм классов 1 и 2, нормированных на сумму их стандартных отклонений (σ). Следуя стратегии исследования и шагам, упомянутым ранее, к классам 1 и 2 относились либо растительность и голая почва, где растительность представляла собой сорняки и сельскохозяйственные культуры, изученные вместе, либо сорняки и сельскохозяйственные культуры. M Значения указывают на разделимость или дискриминационную способность классов 1 и 2, учитываемых на каждом этапе. Два класса демонстрируют умеренную разделимость, когда M превышает 1, показывая более легкое разделение для больших значений M , что обеспечит разумное различение [33]. Согласно Кауфману и Ремеру (1994) [32], одна и та же разница в средних значениях может давать разные меры разделимости в зависимости от разброса гистограмм. Более широкие гистограммы (большее σ) вызовут большее перекрытие и меньшую разделимость, чем узкие гистограммы (меньшее σ) для той же разницы в средних.

Результаты и обсуждение

1. Предварительная обработка изображения

1.1. Выравнивание полос мультиспектральных изображений.

Изображения, полученные обеими камерами, были загружены в компьютер путем вставки их карт памяти в устройство для чтения карт и копирования данных. Процесс выравнивания был выполнен на мультиспектральных изображениях, чтобы сопоставить шесть каналов в один читаемый файл. Результаты совмещения были проверены визуально и оценены с использованием пространственных профилей (рис. 5).

Рис. 5. Изображения, снятые мультиспектральной камерой, и пространственные профили, показывающие сравнение выравнивания между полосами.

a) Без выравнивания, b) Выравнивание с использованием базовой конфигурации программного обеспечения PW2 и c) Выравнивание с использованием программного обеспечения PW2 плюс оптический калькулятор поля зрения (FOV).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0058210.g005

Смещение между кривыми для каждого канала в пространственных профилях делает очевидным несовпадение полос исходных несоединенных изображений. На несовмещенных изображениях видны ореолы вокруг эталонных объектов (Spectralon и растительность) и шум на почвенном фоне (рис. 5A). Эти ореолы и шум все еще можно было распознать на изображении, выровненном с использованием базовой конфигурации программного обеспечения PW2 (рис. 5В), хотя они были меньше, чем на невыровненном изображении. Эти результаты аналогичны результатам, полученным Laliberte et al. (2011) [26], которые сообщили о плохих результатах совмещения с использованием программного обеспечения PW2 с изображениями mini-MCA. Чтобы решить эту проблему, они разработали метод преобразования локального взвешенного среднего (LMWT) и получили удовлетворительное выравнивание.Однако последняя версия программного обеспечения PW2, выпущенная в 2012 году, которая включает оптический вычислитель FOV, выполнила хорошее выравнивание и позволило устранить ореолы и значительно снизить фоновый шум (рис. 5C). Фактически, эти результаты кажутся очень похожими на результаты, полученные с помощью метода LMWT. Хорошее выравнивание всех отдельных полос имеет решающее значение для последующего анализа изображения, особенно когда извлекаются спектральные значения различных объектов изображения. Объекты растительности, присутствующие в сценарии посева сорняков в начале сезона, очень малы, как следствие, плохое выравнивание может включать пиксели, не принадлежащие интересующим объектам, что резко снижает эффективность анализа и классификации изображений.

После процесса совмещения программа PW2 сгенерировала уникальный файл многополосного изображения, несовместимый с программой создания мозаики. Поэтому последним шагом было преобразование этого многополосного файла в формат, читаемый в TIFF, с помощью программного обеспечения ENVI.

1.2. Ортотрансформирование и мозаика изображений.

Последовательность изображений собиралась в каждом полетном задании, чтобы охватить все экспериментальное поле. Важной задачей перед анализом изображений было объединение всех этих отдельных и перекрывающихся изображений путем применения двух последовательных процессов ортотрансформирования и мозаики. Для этого использовалась программа Agisoft Photoscan Professional Edition (ООО «Агисофт», Санкт-Петербург, Россия). На первом этапе программное обеспечение запрашивает географическое положение и основные оси (крен, тангаж и рыскание) транспортного средства на каждом полученном изображении. Далее программа автоматически выравнивает фотографии. Наконец, добавляются некоторые координаты ATT, чтобы присвоить изображению географические координаты. Затем программа автоматически выполняет ортотрансформирование и мозаику изображений, установленных в единое изображение всего экспериментального поля (рис. 6).Полученная в результате ортомозаика демонстрирует высококачественную метрику ландшафта и точное соответствие рядов обрезки между последовательными изображениями, что гарантирует хорошую производительность последующей классификации изображений.

2. Влияние высоты полета на пространственное разрешение изображения и время полета

Пространственное разрешение изображения и площадь, покрываемая каждым изображением, в зависимости от высоты полета БПЛА и типа камеры показаны на рисунке 7. Размер пикселя изображения был прямо пропорционален высоте полета.Фотокамера с RGB-подсветкой снимала изображения с размерами пикселей 1,14 см и 3,81 см, а мультиспектральная камера снимала изображения с размерами пикселей 1,63 см и 5,42 см на высотах полета 30 и 100 м соответственно (рис. 8). На этих высотах площадь, покрываемая каждым изображением неподвижной камеры RGB, увеличилась с 0,16 га (46 × 35 м) до 1,76 га (153 × 115 м), а мультиспектральной камеры — с 0,04 (21 × 17 м) до 0,38 га. (69 × 55 м) соответственно. Различия между обоими типами изображений были связаны с техническими характеристиками камер (таблица 2).Фокусное расстояние камеры влияет как на размер пикселя, так и на площадь, покрываемую каждым изображением, в то время как размер сенсора камеры влияет только на размер пикселя изображения.

Важнейшей особенностью удаленных изображений для картирования сорняков в начале сезона является их высокое пространственное разрешение, которое может быть достигнуто при полетах на малой высоте. Большое значение имеет определение оптимального размера пикселя, необходимого для каждой конкретной цели, который рассчитывается на основе размера сорняков, подлежащих различению, расстояния между рядами культур и типа культуры.Как правило, для обнаружения мельчайших объектов в изображении требуется не менее четырех пикселей [34]. Соответственно, если целью является распознавание отдельных сорных растений, размер пикселя должен составлять приблизительно 1–4 см, что соответствует высоте полета от 27 до 105 м в случае неподвижной камеры RGB и от 19 до 74 м в случае съемки. корпус мультиспектральной камеры. Однако, когда нацелено обнаружение участков с сорняками, удаленные изображения могут иметь размер пикселя 5 см или даже больше, что соответствует высоте полета более 100 м в обеих камерах.

БПЛА получил изображения с 60% передним кругом и 30% боковым кругом. Исходя из этого наложения и размера сенсора камеры, модуль WPE рассчитал количество изображений, необходимых для захвата всего экспериментального поля, и, следовательно, время, затрачиваемое БПЛА на их получение на каждой высоте полета (рис. 9). Количество изображений на га и длина полета были больше при использовании мультиспектральной камеры, уменьшившись с 117 изображений га −1 и 27 минут на высоте 30 м до 12 изображений га −1 и 6 минут на высоте 100 м. высота.Для неподвижной камеры RGB эти переменные варьировались от 42 изображений ha −1 и 12 минут на высоте 30 м до 6 изображений ha −1 5 минут на 100 м. Очень большое количество изображений может ограничить процесс создания мозаики, потому что количество изображений на гектар сильно увеличивается на очень малых высотах после асимптотической кривой. Кроме того, время работы ограничено сроком службы батареи БПЛА. Все эти переменные имеют сильное влияние на конфигурацию оптимального полета для картирования сорняков в начале сезона, что включает в себя два основных условия: 1) получение удаленных изображений с высоким пространственным разрешением, чтобы гарантировать распознавание сорняков, и 2) минимизация время работы и количество изображений для уменьшения ограничения продолжительности полета и мозаики изображений соответственно.

3. Влияние высоты полета на спектральное разрешение изображения

Спектральная информация, полученная каждой камерой на трех высотах полета, была изучена для определения значительных различий на уровне пикселей между классом 1 и классом 2 в двух ранее упомянутых фазах, то есть между растительным покровом и голой почвой, а также между сорняками и культурой. Диапазон и средние значения спектральных пикселей VI и M-статистика показаны в таблице 3.

Таблица 3. Тест наименьших значимых различий (LSD) при P≤0.01 и спектральная разделимость согласно M-статистике между культурными и сорными растениями, а также растительностью и голой почвой в зависимости от индекса вегетации, типа камеры и высоты полета.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0058210.t003

Прежде всего, было важно изучить спектральные различия между растительностью и голой почвой, чтобы определить потенциал для выполнения первого шага нашей исследовательской схемы. такой подход должен указывать на значительные различия в спектральных данных обоих классов, указывая, какой набор VI, камер и высот был способен их различать. Все индексы показали существенные различия между растительностью и почвой, и в большинстве случаев М-статистика показала достаточно хорошие результаты, превышающие 2, при этом индекс NDVI достиг максимальной спектральной разделимости на трех высотах полета. Это связано с тем, что NDVI подчеркивает спектральный отклик полосы NIR, которая характеризует интенсивность растительности, и она менее чувствительна к фоновым эффектам почвы, чем два других индекса. Величина M-статистики, обычно превышающая 2,5 (за исключением ExG на 30 м и 60 высотах и ​​мультиспектральной камеры), дает удовлетворительные результаты для высокой устойчивости распознавания растительности во всех сценариях.Кауфман и Ремер (1994) [32] сообщили о значениях M в диапазоне от 1,5 до 0,5 для картирования густой растительности в лесах, тогда как Smith и др. . (2007) [33] получили значений M между 0,24 и 2,18 для картирования выгоревших территорий. Согласно нашим выводам, M получил гораздо более высокое значение ( M = 8,9 для мультиспектральной камеры и индекса NDVI), что свидетельствует о надежной разделимости классов. NDVI может быть лучшим индексом для выполнения первого этапа предлагаемой стратегии классификации, хотя NGRDI и ExG также показали в целом хорошую способность различать растительный покров, что было бы очень актуально, поскольку камера RGB намного дешевле и проще в использовании, чем камера мультиспектральная камера.

Чтобы выполнить второй предложенный этап, необходимо проверить, можно ли различить сорняки и урожай с помощью камеры RGB или мультиспектрального датчика. В общем, мультиспектральная камера показала гораздо более высокую способность различать урожай и сорняки, чем камера RGB. Лучшая производительность мультиспектральной камеры может быть вызвана узкой полосой пропускания сенсора. В этой камере используются фильтры с полосой пропускания 10 нм, что снижает помехи, вызванные другими длинами волн, в то время как камера RGB получает информацию в трех более широких спектральных диапазонах волн из всего видимого спектра.Таким образом, средние значения NGRDI и ExG существенно не различались для сельскохозяйственных культур и сорняков на любой высоте полета, а значения M-статистики были самыми низкими, за исключением ExG на высоте 30 м, где M = 1,61. Однако даже на этой высоте значение M-статистики значительно ниже, чем полученное для ExG и мультиспектральной камеры ( M = 3,02). Предварительный вывод может заключаться в том, что камера RGB способна различать сорняки и урожай, используя изображения с ExG на высоте 30 м. Однако один из ключевых вопросов, который необходимо выяснить на данном этапе, — определить, является ли M = 1.61 обеспечивает достаточную надежность для картирования сорняков и сельскохозяйственных культур. Это сомнение можно прояснить, перейдя к Рисунку 10, который показывает значительные спектральные различия между почвой, сорняками и культурами во всех сценариях. Обратите внимание, что спектральные различия между почвой, сорняками и культурой на высоте 30 м для камеры ExG и RGB явно значительны; однако диапазон стандартного отклонения (см. точки на рис. 10) сорняков и культур вызывает перекрытие, которое может привести к недостаточному различению сорняков и культур.Таким образом, таблица 3 предлагает общий обзор разделения между растительностью и почвой, а также сорняками и культурой; однако эти результаты должны быть тщательно изучены, соблюдая диапазоны минимальных и максимальных спектральных значений каждого VI (Таблица 3) и диапазоны стандартного отклонения (Рисунок 10).

Рисунок 10. Значения индекса растительности для каждого класса почвенного покрова (голая почва, сорняки и сельскохозяйственные культуры).

На значения индекса влияют высота полета и тип камеры. Внутри группы прямоугольные диаграммы, за которыми следует одна и та же буква, существенно не различаются в соответствии с тестом LSD при P≤0.01.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0058210.g010

В мультиспектральной камере NGRDI и ExG значительно различались для сорняков и сельскохозяйственных культур на всех испытанных высотах полета. Однако, несмотря на эти значительные различия, наблюдаемые и как указывалось ранее, необходимо учитывать М-статистику и рисунок 10, поскольку оба они помогают количественно оценить риск неправильной классификации из-за перекрытия диапазонов значений изучаемых вегетационных индексов. Например, на высоте 60 м NGRDI показал значительную спектральную разницу для сорняков и сельскохозяйственных культур; однако M-статистика была ниже 1 ( M = 0. 81). Это указывает на то, что, помимо значительной спектральной разницы, ожидается плохое разделение пикселей от сорняков и сельскохозяйственных культур. Это можно ясно увидеть на рисунке 10, где диапазон стандартного отклонения между сорняками и культурой включает перекрытие значений, и это является причиной того, что наличие значительной спектральной дискриминации недостаточно для достижения удовлетворительной разделимости ( M выше чем 1).

Случай ExG отличается, поскольку этот вегетационный индекс показал значительные спектральные различия и значения M больше 1 на любой высоте полета, хотя M был лишь немного выше 1 ( M = 1.19) на высоте 60 м. Это указывает на то, что хорошее разделение можно ожидать на 30 м и, вероятно, на 100 м; однако имеют ли значительные спектральные различия и M = 1,19, полученное в таблице 3, достаточную избирательную способность для правильного разделения культур и сорняков на высоте 60 м ?. Рисунок 10 снова показывает, что эта величина M , вероятно, не так велика, как требуется для успешного достижения этой цели из-за очевидного перекрытия коробчатых делянок сорняков и сельскохозяйственных культур, и, следовательно, при 60 м над уровнем моря. Единственным индексом, изученным с использованием диапазона NIR, был NDVI, и он не мог отличить культуру от сорняков на любой высоте полета; Фактически, NDVI показал самые низкие значения M-статистики среди индексов, рассчитанных с помощью мультиспектральной камеры.

Как упоминалось в предыдущем разделе, и в соответствии с целью минимизации времени работы и количества сделанных изображений для уменьшения ограничения продолжительности полета БПЛА и мозаики изображений, оптимальной задачей полета может быть получение изображений на максимально возможной высоте.Однако самые высокие спектральные различия и значения пикселей M были получены на самых низких высотах, т. Е. Методы на основе пикселей могут быть неэффективными для сорняков и различения культур на стадиях прорастания на высотах выше 30 м из-за спектрального сходства между ними. классы растительности. В настоящее время спектральные ограничения могут быть решены путем реализации передовых алгоритмов, таких как методология объектно-ориентированного анализа изображений (OBIA) [35]. Методология OBIA идентифицирует пространственно и спектрально однородные единицы с именами объектов , созданных путем группирования смежных пикселей в соответствии с процедурой, известной как сегментация.Впоследствии используются множественные особенности локализации, текстуры, близости и иерархических отношений, которые резко повышают эффективность классификации изображений [36], [37]. На начальных этапах выращивания сельскохозяйственных культур относительное положение растений в рядах культур, а не их спектральная информация может быть ключевым признаком для их различения. Следовательно, каждое растение, которое не находится в ряду культур, можно считать сорняком. Следовательно, согласно нашим результатам, стратегия надежной классификации изображений БПЛА может быть разработана в два этапа: 1) выделение растительности (сорняков и сельскохозяйственных культур) на голой почве с помощью спектральной информации и 2) выделение сорняков из рядов культур с использованием OBIA. методология. Следовательно, будущие исследования будут необходимы для определения возможностей методов OBIA для распознавания и картирования сорняков и сельскохозяйственных культур с использованием изображений БПЛА на больших высотах полета и полученных, когда сорняки и урожай находятся на ранних фенологических стадиях. Наше недавнее исследование с использованием методологии OBIA показало улучшение использования спутниковых изображений для картирования сельскохозяйственных культур [38] [37] или сорняков на поздних фенологических стадиях озимой пшеницы [12]. Наша гипотеза для дальнейшей работы основана на идее, что методология OBIA подтвердила, что является мощным и гибким алгоритмом, который можно адаптировать в ряде сельскохозяйственных ситуаций.Основная цель будет заключаться в распознавании и картировании ранних сорняков для улучшения процесса принятия решений для разработки сезонных ESSWM на больших высотах с использованием индекса RGB и ExG по сравнению с мультиспектральной камерой и анализом изображений на основе пикселей. Это позволило бы уменьшить количество изображений БПЛА, улучшить характеристики БПЛА (продолжительность полета и эффективность энергоснабжения) и процесс мозаики. Такой подход может быть более прибыльным методом картирования ранних заражений сорняками, поскольку охват большей площади посевов и камеры с RGB-подсветкой дешевле и экономичнее, чем мультиспектральные камеры.Учитывая, что разработка БПЛА требует значительных инвестиций, возможность использования RGB-камер значительно снизит дополнительные расходы.

Выводы

Сорняки распределены по участкам внутри сельскохозяйственных культур, и эта пространственная структура позволяет картировать зараженные-незараженные области, а также можно разработать гербицидные обработки в зависимости от наличия сорняков. Основные цели этого исследования заключались в развертывании БПЛА, оснащенного RBG или мультиспектральными камерами, а также в анализе технических характеристик и конфигурации БПЛА для создания изображений на разных высотах с высоким спектральным разрешением, необходимым для обнаружения и определения местоположения сорняков. рассада в поле подсолнечника для дальнейшего применения ESSWM.Благодаря своей гибкости и малой высоте полета БПЛА продемонстрировал способность делать снимки сверхвысокого пространственного разрешения и работать по запросу в соответствии с запланированным полетным заданием.

Пространственное разрешение изображения, площадь, покрываемая каждым изображением, и время полета менялись в зависимости от технических характеристик камеры и высоты полета. Правильное пространственное разрешение определялось для каждой конкретной цели. Для различения отдельных сорных растений, соответствующих высотам полета менее 100 м, рекомендовалось использовать пиксель ниже 4 см.Если целью было обнаружение пятен сорняков, БПЛА может лететь на большую высоту для получения удаленных изображений с пикселями 5 см или больше. Однако количество изображений, необходимых для покрытия всего поля, может ограничить полет на более низкой высоте из-за увеличенной длины полета, проблем с подачей энергии и вычислительной мощности программного обеспечения для создания мозаики.

Спектральные различия между сорняками, культурой и голой почвой были значительными для индексов NGRDI и ExG, в основном на высоте 30 м.На больших высотах многие пиксели сорняков и культур имеют сходные спектральные значения, что может увеличить ошибки распознавания. Большая спектральная разделимость была получена между растительностью и голой почвой с индексом NDVI, что предполагает использование мультиспектральных изображений для более надежного различения. В этом случае стратегия улучшения мозаики изображений и классификации может заключаться во внедрении методологии OBIA, включающей особенности локализации и близости между сорняками и культурными растениями.Согласование спектрального и пространственного разрешений необходимо для оптимизации полета в соответствии с размером более мелких объектов, подлежащих различению (сорняки или участки сорняков).

Представленные здесь информация и результаты могут помочь в выборе подходящего датчика и настройке полета для ESSWM на посевах подсолнечника и других подобных сценариях рядов культур (например, кукуруза, сахарная свекла, томат). Несмотря на первоначальную сложность управления БПЛА, его компонентами и программным обеспечением, а также после периода обучения пилотов и операторов описанный рабочий процесс можно применять рекурсивно.

Благодарности

Авторы благодарят доктора Давида Гомеса-Кандона за его очень полезную помощь во время полевых работ, а также г-на Иньиго де Артеага-и-Мартин и г-на Ивана де Артеага дель Алькасара за то, что они позволили развивать наши полевые работы на ферме Ла Монклова.

Вклад авторов

Интерпретация данных: СТС JMPB FLG. Задуманы и разработаны эксперименты: JMPB FLG. Проведены эксперименты: JTS FLG AIDC JMPB. Проанализированы данные: СТС AIDC JMPB. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты анализа: FLG JMPB.Написал статью: СТС ФЛГ JMPB.

Ссылки

  1. 1. Национальный исследовательский совет (1997) Точное земледелие в 21 веке. Вашингтон, округ Колумбия: Национальная академия прессы. 149 с.
  2. 2. Lelong CCD, Burger P, Jubelin G, Roux B, Labbé S и др. (2008) Оценка изображений беспилотных летательных аппаратов для количественного мониторинга урожая пшеницы на небольших участках. Сенсоры (Базель) 8 (5): 3557–3585.
  3. 3. Christensen S, Søgaard HT, Kudsk P, Nørremark M, Lund I, et al.(2009) Технологии борьбы с сорняками для конкретных участков. Weed Res 49 (3): 233–241.
  4. 4. Ли В.С., Алчанатис В., Ян Ч., Хирафуджи М., Мошоу Д. и др. (2010) Сенсорные технологии для точного выращивания специальных культур. Comput Electro Agr 74 (1): 2–33.
  5. 5. Houborg R, Anderson M, Daughtry C (2009) Использование инструмента моделирования отражательной способности растительного покрова на основе изображений для удаленной оценки LAI и содержания хлорофилла в листьях в полевом масштабе. Среда удаленного контроля 113 (1): 259–274.
  6. 6. Лопес-Гранадос Ф., Хурадо-Экспосито М., Пенья-Барраган Дж. М. , Гарсия-Торрес Л. (2005) Использование геостатистических подходов и методов дистанционного зондирования для картирования свойств почвы. Eur J Agron 23 (3): 279–289.
  7. 7. Мерон М., Циприс Дж., Орлов В., Алчанатис В., Коэн Ю. (2010) Картирование водного стресса сельскохозяйственных культур для орошения на конкретных участках с помощью тепловых изображений и искусственных опорных поверхностей. Precis Agric 11 (2): 148–162.
  8. 8. de Castro AI, Jurado-Expósito M, Peña-Barragán JM, López-Granados F (2012) Мультиспектральные изображения с воздуха для картирования крестоцветных сорняков в зерновых и бобовых культурах.Precis Agric 13 (3): 302–321.
  9. 9. Хервиц С., Джонсон Л., Дунаган С., Хиггинс Р., Салливан Д. и др. (2004) Изображение с беспилотного летательного аппарата: наблюдение за сельским хозяйством и поддержка принятия решений. Comput Electro Agr 44 (1): 49–61.
  10. 10. Лопес-Гранадос Ф., Хурадо-Экспосито М., Пенья-Барраган Дж. М., Гарсиа Торрес Л. (2006) Использование дистанционного зондирования для идентификации позднеспелых участков злаковых сорняков на пшенице. Weed Sci 54: 346–353.
  11. 11. Пенья-Барраган Дж. М., Лопес-Гранадос Ф., Хурадо-Экспосито М., Гарсия-Торрес Л. (2007) Картирование пятен Ridolfia segetum в посевах подсолнечника с использованием дистанционного зондирования.Сорняк Res 47: 164–172.
  12. 12. de Castro AI, López-Granados F, Jurado-Expósito M (2013) Широкомасштабная классификация пятен крестоцветных сорняков озимой пшеницы с использованием изображений QuickBird для сезонной борьбы с конкретным участком. Precis Agric, DOI: 10.1007 / s11119-013-9304-y.
  13. 13. López-Granados F (2011) Обнаружение сорняков для борьбы с сорняками на конкретном участке: картографирование и подходы в реальном времени. Weed Res 51 (1): 1–11.
  14. 14. Роберт П. С. 1996. Использование изображений дистанционного зондирования для точного земледелия. Протокол 26-го Междунар. Симпозиум по Рем. Sens. Of Env .: 596–599.
  15. 15. Торп К.Р., Тиан Л.Ф. (2004) Обзор дистанционного зондирования сорняков в сельском хозяйстве. Precis Agric 5 (5): 477–508.
  16. 16. Xiang H, Tian L (2011) Разработка недорогой сельскохозяйственной системы дистанционного зондирования на основе автономного беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Biosyst Eng 108 (2): 174–190.
  17. 17. Hunt ER, Cavigelli M, Daughtry CST, McMurtrey JE, Walthall CL (2005) Оценка цифровой фотографии с модели самолета для дистанционного зондирования биомассы сельскохозяйственных культур и статуса азота.Precis Agric 6 (4): 359–378.
  18. 18. Primicerio J, Di Gennaro SF, Fiorillo E, Genesio L, Lugato E, et al. (2012) Гибкий беспилотный летательный аппарат для точного земледелия. Precis Agric 13 (4): 517–523.
  19. 19. Чжан С., Ковач Дж. (2012) Применение небольших беспилотных авиационных систем для точного земледелия: обзор. Prec Agric 13: 693–712.
  20. 20. Лалиберте А.С., Херрик Дж. Э., Ранго А., Крейг В. (2010) Получение, ортотрансляция и классификация изображений беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для мониторинга пастбищных угодий.Photogramm Eng Rem S 76: 661–672.
  21. 21. Хардин П.Дж., Хардин Т.Дж. (2010) Малые дистанционно пилотируемые транспортные средства в исследованиях окружающей среды. География Компас 4: 1297–1311.
  22. 22. Хардин П.Дж., Дженсен Р.Р. (2011) Маломасштабные беспилотные летательные аппараты в дистанционном зондировании окружающей среды: проблемы и возможности. Gisci Remote Sens 48: 99–111.
  23. 23. Gray CJ, Shaw DR, Gerard PD, Bruce LM (2008) Полезность мультиспектральных изображений для дифференциации видов сои и сорняков.Weed Technol 22 (4): 713–718.
  24. 24. Kelcey J, Lucieer A (2012) Коррекция датчика 6-полосного мультиспектрального датчика изображения для дистанционного зондирования БПЛА. Remote Sens 4 (5): 1462–1493.
  25. 25. MAGRAMA (2012) http://www.magrama.gob.es/es/agricultura/temas/producciones-agricolas/cultivos-herbaceos/leguminosas-y-oleaginosas/#para3 По состоянию на 18 августа 2012 г.
  26. 26. Laliberte AS, Goforth MA, Steele CM, Rango A (2011) Многоспектральное дистанционное зондирование с беспилотных летательных аппаратов: рабочие процессы обработки изображений и приложения для пастбищных угодий.Remote Sens 3 (11): 2529–2551.
  27. 27. Tetracam (2012) http://www.tetracam.com/PDFs/PW2%20FAQ.pdf Проверено 12 июня 2012 г.
  28. 28. Rouse JW, Haas RH, Schell JA, Deering DW (1973) Мониторинг систем растительности на Великих равнинах с помощью ERTS. В: Материалы спутникового симпозиума по технологиям земных ресурсов NASA SP-351. Вашингтон, округ Колумбия, США. Vol. 1., 309-317.
  29. 29. Гительсон А.А., Кауфман Ю.Дж., Старк Р., Рундквист Д. (2002) Новые алгоритмы для удаленной оценки доли растительности. Remote Sens Environ 80 (1): 76–87.
  30. 30. Woebbecke DM, Meyer GE, Von Bargen K, Mortensen DA (1995) Цветовые показатели для идентификации сорняков в различных условиях почвы, пожнивных остатков и освещения. Сделки ASAE. 38 (1): 259–269.
  31. 31. Рибейро А., Фернандес-Кинтанилья С., Баррозо Дж., Гарсия-Алегре М.С. (2005) Разработка системы анализа изображений для оценки сорняков. В: Дж. Стаффорд (ред.). Труды 5-й Европейской конференции по точному земледелию (5ECPA), Упсала, Швеция.Нидерланды: Wageningen Academic Publishers 169–174.
  32. 32. Кауфман Ю.Дж., Ремер Л.А. (1994) Обнаружение лесов с использованием коэффициента отражения в среднем ИК-диапазоне: приложение для исследований аэрозолей. IEEE Trans Geosci Rem Sens 32 (3): 672–683.
  33. 33. Смит А.М.С., Дрейк Н.А., Вустер М.Дж., Худак А.Т., Холден З.А. и др. (2007) Получение эталонных изображений Landsat ETM + выгоревших территорий в южноафриканских саваннах: сравнение методов и применение MODIS. Стажер Дж. Рем Сенс 28 (12): 2753–2775.
  34. 34. Hengl T (2006) Поиск правильного размера пикселя. Comput Geosci-UK 32 (9), 1283–1298.
  35. 35. Laliberte AS, Rango A (2009) Текстура и масштаб в объектном анализе изображений беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) субдециметрового разрешения. IEEE T Geosci Remote 47: 761–770.
  36. 36. Blaschke T (2010) Анализ изображений на основе объектов для дистанционного зондирования. ISPRS J Photogramm 65: 2–16.
  37. 37. Пенья-Барраган Дж. М., Нгуги М. К., Plant RE, Six J (2011) Идентификация культур на основе объектов с использованием нескольких индексов вегетации, текстурных особенностей и фенологии сельскохозяйственных культур.Remote Sens Environ 115 (6), 1301–1316.
  38. 38. Кастильехо-Гонсалес, Иллинойс, Лопес-Гранадос Ф., Гарсия-Феррер А., Пенья-Барраган Дж. М., Хурадо-Экспосито М. и др. (2009) Объектный и пиксельный анализ для картирования сельскохозяйственных культур и связанных с ними агроэкологических мер с использованием изображений QuickBird.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *