iv. walidacja modelu loton - Instytut Uprawy Nawożenia i

Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa – Państwowy Instytut Badawczy
w Puławach
RAPORT KOŃCOWY
Z realizacji projektu badawczego nr 2 P06R 04 127
Pt. : Wykorzystanie wielospektralnych zdjęć lotniczych do oceny stanu
odżywienia roślin i określenia potrzeb nawożenia azotem (LOTON)
Kierownik projektu:
Doc. dr hab. Janusz Igras
Główni wykonawcy:
Dr Krzysztof Kubsik
Dr Rafał Pudełko
Nazwa jednostki, w której był realizowany projekt:
Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa – Państwowy Instytut Badawczy
w Puławach
PUŁAWY 2007
SPIS TREŚCI
I. WPROWADZENIE ..............................................................................................................3
1.1.
Zakres sprawozdania...................................................................................................4
1.3. Metodyka badań ...............................................................................................................6
1.4. Warunki meteorologiczne ................................................................................................9
II. OCENA METOD ZDALNYCH I DANYCH ANALITYCZNYCH,
WYKORZYSTANYCH DO ROZPOZNANIA STANU UPRAWY PSZENICY
OZIMEJ ...................................................................................................................................11
2.1 Ocena platform lotniczych ..............................................................................................11
2.3 Ocena metod pozycjonowania GPS ................................................................................20
2.4 System informacji geograficznej dla SD Baborówko .....................................................21
2.5 Uaktualnienie mapy glebowo-rolniczej – EM38 ............................................................23
2.6 Albedo spektralne pszenicy ozimej w cyklu rocznym ...................................................25
III. KALIBRACJA MODELU LOTON ...............................................................................26
Sezon 2004/2005...................................................................................................................28
Sezon 2005/2006...................................................................................................................44
IV. WALIDACJA MODELU LOTON .................................................................................58
V. PODSUMOWANIE ...........................................................................................................70
VI. EFEKTY UZYSKANE W TRAKCIE REALIZACJI PROJEKTU ...........................71
6.1 Wykaz publikacji, których źródłem był projekt badawczy ............................................71
6.3 Program LOTON K, G – komputerowy model wspomagania nawożenia pszenicy
azotem ...................................................................................................................................73
6.4 Serwis Internetowy .........................................................................................................74
2
I. WPROWADZENIE
Azot jest podstawowym czynnikiem plonotwórczym, niezbędnym dla uzyskania
wysokich plonów o dobrej jakości. Dotychczasowe systemy doradztwa nawozowego w
zakresie nawożenia azotem opierają się o metody bilansowe, niekiedy z wykorzystaniem
krzywych reakcji lub analizy gleby i roślin. Metody te bywają zawodne ze względu na
trudności w dokonaniu oceny aktualnego stanu łanu (odżywienia roślin azotem) w trakcie
wegetacji, co powoduje że rośliny są niedożywione (niebezpieczeństwo spadku plonu) lub
przenawożone (możliwość zanieczyszczenie wód gruntowych, emisja tlenków azotu do
atmosfery).
Współczesne narzędzia agrotechniczne i pomiarowe dostarczają możliwości lepszego
wykorzystania azotu, poprzez zróżnicowanie jego dystrybucji w obrębie pola produkcyjnego.
Metody te stosowane są obecnie szeroko w produkcji rolniczej w Stanach Zjednoczonych i
spotykają się z coraz większym zainteresowaniem w rolnictwie europejskim. Z tego względu
podjęto badania nad wprowadzeniem niektórych metod wykorzystywanych w rolnictwie
precyzyjnym w warunkach Polskich. W projekcie założono następujące cele:
1.
opracowanie podstaw metody oceny stanu odżywienia roślin azotem na
podstawie
informacji
uzyskanych
metodami
technik
zdalnych
-
wielospektralnych zdjęć lotniczych i naziemnych,
2.
wyznaczenie optymalnych dawek azotu pod pszenicę ozimą w zależności od
aktualnej wartości wskaźników (indeksów) stanu wegetacji.
Metody zdalne opierają się na przyżyciowym, bezinwazyjnym pomiarze stanu łanu za
pomocą metod teledetekcyjnych. W ocenie stanu odżywienia wykorzystuje się indeksy
obliczone na podstawie pomiaru zróżnicowania odbicia światła od roślin w różnych
przedziałach spektralnych. Analiza zdjęć wielospektralnych pozwala na wykonanie mapy
stanu łanu i zróżnicowania wegetacji w obrębie pola. Na podstawie mapy indeksu wegetacji
roślin określa się dawki azotu w oparciu o funkcję: indeks wegetacji - dawka.
W pierwszym etapie badań skalibrowano zdalne metody pomiaru stanu łanu w stosunku
do stanu odżywienia roślin azotem na zróżnicowanych obiektach nawozowych wyznaczonych
a priori. Określono funkcje zależności wielkości indeksu wegetacji od wielkości dawki azotu.
W drugim etapie wykonano walidację modelu.
Uzasadnieniem podjęcia powyższego problemu badawczego były zmiany struktury
agrarnej polskiego rolnictwa. Stoi ono niewątpliwie przed koniecznością restrukturyzacji,
3
która polegać będzie na zwiększeniu powierzchni gospodarstw i pól uprawnych, a w
konsekwencji na zmniejszeniu zatrudnienia w rolnictwie i ograniczeniu kosztów pracy.
W tej sytuacji konieczne jest poszukiwanie szybkich i stosunkowo tanich metod oceny
stanu zasiewów, do których należą m.in. metody teledetekcji. Zdjęcia lotnicze umożliwiają
analizę dużych powierzchni pól produkcyjnych w sposób ciągły (w odróżnieniu od innych
pomiarów biometrycznych, np. test SPAD, wykonywanych punktowo).
1.1. Zakres sprawozdania
Realizacja zadania badawczego zakładała rozwiązanie dwu problemów. Pierwszym,
kluczowym dla projektu, było określenie sposobu zmiennego nawożenia pszenicy azotem w
zależności od jej stanu odżywienia za pomocą metod zdalnych. Drugi problem badawczy
dotyczył nowatorskich, współcześnie opracowywanych w światowej nauce, sposobów
zdalnego monitoringu upraw wielkoobszarowych.
Wstęp do podjętej problematyki opisano w rozdziale „Ocena metod zdalnych,
pomiarowych i możliwości analitycznych danych, wykorzystanych do rozpoznania kondycji
uprawy”.
Cześć zasadniczą odnoszącą się do głównego problemu badawczego, opisano w
rozdziałach „Kalibracja modelu LOTON” i rozdziale „Walidacja modelu LOTON”.
Kalibracja modelu LOTON, dotyczy pierwszych dwu lat badań, a jej rezultaty opisano w
rozdziale, mówiącym o walidacji modelu.
Wymierne efekty podjętego problemu, którymi są publikacje i prezentacje oraz serwis
WWW i aplikacja komputerowa opisano w ostatnim rozdziale raportu.
4
1.2 Charakterystyka obiektu badań
Badania prowadzono w Stacji Doświadczalnej IUNG w Baborówku (N 52,585O E
16,640O) obok Poznania na istniejącym od 15 lat polu doświadczalnym. Powierzchnia pola
wynosi 53,6 ha. Na wydzielonych częściach w obrębie pola uprawia się w zmianowaniu
pszenice ozimą, jęczmień jary i rzepak ozimy. Zmianowanie odzwierciedla obraz rolnictwa
wielkopolskiego, w którym w strukturze zasiewów dominują zboża. Zmianowanie takie
wybrano także ze względu na technologiczne uproszczenia uprawy i zbioru roślin jedną
maszyną, a mianowicie kombajnem zbożowym. Rośliną, która „łamie” to zmianowanie jest
rzepak ozimy. Uprawa rzepaku oprócz aspektu agrotechnicznego jest uwarunkowana
lokalizacją Wielkopolskich Zakładów Tłuszczowych w pobliżu Stacji Doświadczalnej
Baborówko.
W zmianowaniu stosowana jest optymalna agrotechnika z uwzględnieniem zaleceń
IUNG-PIB dla technologii przyjętych w rolnictwie integrowanym. Pole doświadczalne jest
regularnie monitorowane pod względem właściwości agrochemicznych. Okresowo (co 3 lata)
pobierane są próby glebowe na zawartość P, K, Mg i pH z wyznaczonych stałych punktów
kontrolnych w siatce o rozstawie 36 x 36 m. Pole charakteryzuje się dużym zakresem
zmienności glebowej (występują na nim cztery kompleksy glebowe II, IV, V i VI). Od roku
1994 jest to jedyne w Polsce pole doświadczalne, na którym prowadzi się badania w systemie
rolnictwa precyzyjnego.
5
1.3. Metodyka badań
Agrotechnika
Badania prowadzono w ramach istniejącego już doświadczenia ogólnoinstytutowego
w polu pszenicy ozimej (o pow. ok. 20 ha).
Piaski słabo gliniaste
słabogliniastegliniaste
Piaski słabo gliniaste
Gliny lekkie
Piaski gliniaste mocne
gliniastemocnemocne
Rys. 1.1. Mapa pól doświadczalnych, 2006 rok
Ukształtowanie terenu pola doświadczalnego charakteryzuje się płaską powierzchnią,
na której lokalne deniwelacje nie przekraczają 2-3 metrów w skali pola o powierzchni 50 ha.
Pole podzielono wzdłuż ścieżek przejazdowych na 5 pasów o wymiarach: 12 m szer. i
długości równej długości pola (plan pola w załączeniu). Poszczególne pasy stanowiły obiekty
nawozowe. Na każdym z pasów wyznaczono po 4 punkty kontrolne, w których wykonywano
pomiary biometryczne łanu.
Startową dawkę azotu stosowaną jesienią (w postaci RSM) wyliczono na podstawie
doradztwa nawozowego NAWSALD. Wiosenną dawkę azotu podzielono na dwie lub trzy
części stosując azot w postaci RSM i saletry amonowej.
6
Podział dawek azotu w poszczególnych latach badań był zróżnicowany (tab. 1.1).
Tabela. 1.1. Podział dawek nawozów azotowych
Rok 2005
2006
2007
Kalibracja modelu
Walidacja modelu
Dawka I kg N/ha (RSM)
Pas 1
70
60
60
2
80
60
60
3
90
60
0
4
90
0
60
5
70
60
Dawka II kg N/ha (saletra amonowa)
Pas 1
50
60
dawka zmienna*
2
60
60
dawka zmienna
3
70
0
dawka zmienna
4
90
0
dawka zmienna
5
50
0
dawka zmienna
Dawka III kg N/ha (saletra amonowa)
Pas 1
0
2
60
3
0
4
0
5
0
* - dawkę określono na podstawie mapy indeksów wegetacji ze zdjęć RGB
Pozostałe zabiegi agrotechniczne stosowano zgodnie z zaleceniami technologicznymi
dla pszenicy ozimej. Chemiczną ochronę roślin przeciwko chorobom, chwastom i
szkodnikom prowadzono wg zaleceń ochrony roślin dla pszenicy ozimej.
Harmonogram wykonanych zdjęć lotniczych
Sezon wegetacyjny
Data i faza rozwojowa
2004/05
2005.04.16 w fazie strzelania w źdźbło
2005.05.14 wydłużania pochwy liściowej
2005.06.23 dojrzałości mlecznej
2005/06
2005.10.13 w fazie trzech rozwiniętych liści
2006.05.08 widocznego drugiego kolanka
2006.06.12 początku kwitnienia
2006.07.03 dojrzałości mlecznej - późnomlecznej
2006/07
2007.04.01 w fazie początku strzelania w źdźbło
2007.04.18 widocznego drugiego kolanka
2007.05.29 pełni kwitnienia
2007.06.29 początku dojrzałości woskowej
7
Harmonogram wykonanych pomiarów uzupełniających
Pomiar przewodności elektromagnetycznej gleby wykonany miernikiem EM 38, w dniu
2007.04.01, w początkowej fazie strzelania w źdźbło (Rys. 1.2).
Pomiary naziemne odbicia wykonane czujnikami Sky’e (Rys.1 3):
 2005.10.14 w fazie wydłużania pochwy liściowej
 2006.05.08 widocznego drugiego kolanka (plik uległ uszkodzeniu)
 2006.06.12 początku kwitnienia
Próbki gleby i rośliny pobrano w 18 punktach pola.
Próbki gleby pobierano dwa razy (na wiosnę i jesienią po zbiorze pszenicy).
W próbkach oznaczono: zawartość suchej masy, wilgotność i zawartość azotu mineralnego (N
- NH4 i N - NO3).
Próbki roślinne pobierano w fazie strzelania w źdźbło, przed kłoszeniem i przed zbiorem.
Oznaczano w nich podstawowe wskaźniki biometryczne:
 świeżą masę (g),
 suchą masę (g),
 procent suchej masy,
 LAI,
 SPAD,
 zawartość azotu ogólnego w roślinie (% s. m).
Dla próbek przed zbiorem oznaczano:
 plon ziarna i słomy (t/ha)
 masę tysiąca ziaren - MTZ (g)
 ilość kłosów
 średnio w obiektach
 zawartość azotu w suchej masie słomy i ziarnie
Rys. 1.2. Pomiar przewodności elektromagnetycznej gleby miernikiem EM 38
8
Rys. 1.3. Naziemne, kinematyczne pomiary odbicia promieniowania od łanu, prowadzone w
czterech zakresach spektralnych (G, R, IR1, IR2) z wykorzystaniem czujnika Skye i
pozycjonowania GPS
1.4. Warunki meteorologiczne
Dane
meteorologiczne
pozyskiwano
na
bieżąco
z
automatycznej
stacji
meteorologicznej typu Campbell CR10, która jest zainstalowana w bezpośrednim sąsiedztwie
pola doświadczalnego SD Baborówko. Klimat rejonu SD Baborówko należy do klimatu
Krainy Wielkich Dolin, jednego z 7 wydzielonych na obszarze Polski regionów
klimatycznych. Obejmuje on obszar środkowej części Polski i rozciąga się od wschodnich do
zachodnich granic Polski. Region ten charakteryzuje się łagodną zimą i niskimi w skali kraju
opadami atmosferycznymi. Zachodnia część tego regionu (obszar w którym znajduje się SD
Baborówko) jest cieplejsza, szczególnie wczesną wiosną a okres wegetacji dłuższy niż w
części wschodniej.
W okresie prowadzenia badań, tj. w latach 2005 – 2007 warunki meteorologiczne były
bardzo zróżnicowane. W roku 2005 średnia temperatura dla całego roku wynosiła 9,5 °C i
była o 1 °C wyższa niż średnia z wielolecia. Suma opadów dla tego okresu wynosiła 482,2
mm co było wartością niższą o 23,3 mm od średniej wieloletniej. Zadecydowały o tym
znacznie niższe opady w kwietniu, czerwcu, październiku i listopadzie. Długa i dość ciepła
jesień 2004 pozwoliła na optymalne wschody i prawidłowy rozwój roślin, a także ich
9
zahartowanie przed zimą w związku z czym nie odnotowano żadnych poważnych szkód z
powodu mrozu. Jesienna wegetacja roślin zakończyła się w trzeciej dekadzie listopada,
natomiast ruszenie wegetacji wiosną nastąpiło w trzeciej dekadzie marca.
Rok 2006 był wyjątkowo gorący i suchy. Średnia temperatura roku wyniosła 10,1 °C i
była wyższa o 0,6 °C niż w roku poprzednim oraz o ponad 1,6 °C wyższa niż w ostatnim
trzydziestoleciu. Bardzo gorący był także lipiec, w którym średnia temperatura miesiąca była
wyższa o ponad 7 °C od średniej wieloletniej. Wysokie temperatury w połączeniu z
niewielkimi opadami były przyczyną znacznie niższych od przeciętnych plonów większości
roślin uprawnych.
Sezon wegetacyjny 2006/07 okazał się bardzo nietypowy w porównaniu do lat
poprzednich. Wstrzymanie wegetacji zaobserwowano dopiero w drugiej dekadzie stycznia. W
związku z tym wszystkie oziminy były dobrze rozwinięte choć niestety nie przeszły
odpowiednio długiego okresu hartowania. Niskie temperatury w końcu stycznia oraz w lutym,
a także późniejsze kilkukrotne spadki temperatury po ruszeniu wegetacji były przyczyną
znacznych uszkodzeń pszenicy ozimej. Skutki kilkukrotnego spadku temperatury poniżej 0 C
okazały się bardzo dotkliwe na glebach lekkich, na których zaobserwowano znaczną redukcję
obsady roślin na 1 m2 oraz znaczne spadki MTN.
Także susza, która wystąpiła najpierw w kwietniu, z sumą opadów dla tego miesiąca
3,8 mm, a po raz drugi w czerwcu przyczyniła się do spadku plonów. Rok 2007 był zbliżony
ilością opadów do średnich z wielolecia. Istotne różnice wystąpiły w przypadku temperatury,
która szczególnie w miesiącach zimowych zdecydowanie odbiegała od temperatur z ostatnich
trzydziestu lat. Plony większości zbóż były niższe od przeciętnych, a tylko nieco wyższe niż
w roku 2006. Bezpośrednią przyczyną była niższa obsada i MTN.
Pierwszy rok badań okazał się najbardziej optymalny spośród trzech lat prowadzenia
doświadczenia a szczególnie niekorzystne warunki meteorologiczne wystąpiły w roku 2006.
10
II. OCENA METOD ZDALNYCH I DANYCH ANALITYCZNYCH,
WYKORZYSTANYCH DO ROZPOZNANIA
STANU UPRAWY PSZENICY OZIMEJ
W projekcie wykorzystano szereg nowatorskich metod przestrzennej oceny kondycji
uprawy w obrębie pola produkcyjnego. Niektóre z nich zastosowano w Polsce po raz
pierwszy. Do kluczowych metod zdalnych wykorzystanych podczas realizacji projektu należy
przede wszystkim interpretacja indeksów wegetacji na podstawie niemetrycznych zdjęć
cyfrowych, kompilacja zdjęć lotniczych z pomiarami przewodności elektromagnetycznej
gleby oraz zastosowanie modeli zdalnych do wykonywania zdjęć cyfrowych na potrzeby
rozpoznania zmienności gleby i łanu. Przedstawiona poniżej ocena dotyczy doświadczeń
zdobytych w trakcie realizacji projektu
2.1 Ocena platform lotniczych

Motolotnia
W projekcie założono wykonywanie zdjęć z motolotni, przede wszystkim ze względu
na cenę nalotu oraz większe możliwości wykonywania zdjęć w układzie wertykalnym (Rys.
2.1 ). Przeprowadzone w 2005 roku dwa pierwsze loty w pełni potwierdziły możliwości
motolotni, które pod względem wykonywania zdjęć kamerami niemetrycznymi znacznie
przewyższają samoloty z pełną zabudową kabiny. Niestety tragiczny wypadek, który
wydarzył się na lotnisku Kobylnica w maju 2005 spowodował wycofanie zgody aeroklubu na
kontynuowanie lotów motolotnią a dalsze loty wykonano z zastosowaniem samolotów typu
Cessna i Wilga.
Rys. 2.1. Motolotnia
11

Samolot
Zastosowanie samolotu do wykonywania zdjęć „z ręki” stwarzało problemy związane
z niemożnością wykonania zdjęcia wertykalnie (Rys. 2.2). Również napotkano na duże
problemy dostosowania lotu (czego nie było w przypadku motolotni) do szybkiego
pokrycia terenu serią zdjęć. Główna przeszkodą przy tej metodzie była szybkość oraz
konieczność nalotu na bok pola i wychylenie samolotu umożliwiające wykonanie zdjęć w
sposób jak najbardziej pionowy i bez odfotografowywania elementów konstrukcyjnych
samolotu (koło, wspornik skrzydła, itp.). Pewnym ułatwieniem był lot bez drzwi. Jedynym
możliwym rozwiązaniem na przyszłość w tym wypadku wydaje się konieczność
stosowania specjalnego żyroskopowanego statywu do mocowania aparatów poza kabiną.
Rys. 2.2. Samolot typu Cessna

RC Model
Podjęto także próbę zastosowania zdalnie sterowanego modelu paraplanu,
pozwalającego na wykonywanie lotów w zasięgu wzroku (Rys. 2.3). W praktyce pułap
wysokościowy możliwy do osiągnięcia wynosi około 700-1000m, a zasięg około 1-1,5 km.
Ze względu na swoja konstrukcją model posiada ograniczenia spowodowane warunkami
pogodowymi. Maksymalna prędkość wiatru pozwalająca na uzyskanie wypadkowej prędkości
postępowej wynosi do 5 m/s, jednak ze względu na gradient wysokościowy prędkość wiatru
powinna być odpowiednio mniejsza przy pomiarze wykonywanym na ziemi. Model
charakteryzuje się dobrymi osiągami startu i lądowania, pozwalającymi na wykonywanie
lotów prawie w każdym terenie. W zależności od siły wiatru model startuje już po paru
metrach a ląduje opadając jak spadochron, dzięki zmianie geometrii skrzydła nośnego.
12
Konstrukcja umożliwia montaż aparatu i dodatkowego sprzętu (np. odbiornik GPS) o wadze
do 2 kg. Półlitrowy zbiornik pozwala na wykonanie lotu przez 40 minut.
Na modelu umieszczono aparat cyfrowy typu Sony DSC F828 o rozdzielczości 8
milionów pixeli. Stelaż aparatu zapewnia wykonywanie zdjęć semi-wertykalnych. Uzyskanie
kierunku pionowego zdjęcia zależy jednak od stanu modelu podczas lotu. Zbyt szybki lot pod
wiatr lub wpływ prądów wznoszących, kołyszących modelem sprawiają chwilowe
wychylenie aparatu.
Fotografowano głównie poletka doświadczalne zajmujące powierzchnię ~ 4 ha z
różnych pułapów (do wys. ok. 500 m) oraz część badanego pola z uprawą pszenicy ozimej.
Rys. 2. 3. Model zdalnie sterowany (UAV)
Podstawowym utrudnieniem korzystania z przedstawionego modelu jest prędkość wiatru i
prądy termiczne występujące najczęściej latem w godzinach południowych. Dlatego
najbardziej odpowiednimi porami dnia dla wykonywania lotów są godziny poranne i
popołudniowe.
Wskazania dla przyszłych badań z zastosowaniem UAV:
1. Zastosowanie pozycjonowania modelu w czasie rzeczywistym, co umożliwi precyzyjny
nalot nad fotografowany obszar. Precyzja pozycji i odpowiednio dobrana wysokość
pozwala na lepsze dopasowanie odfotografowanego terenu do granic, które ograniczają
obszar badań. Dzięki temu punkty kontrolne będą lepiej (równomierniej) rozmieszczone,
co bezpośrednio przekłada się na dokładność procesu ortorektyfikacji.
13
2. Zastosowanie kamery przekazującej obraz widziany przez obiektyw aparatu, co pozwoli
na wyzwolenie migawki w wertykalnym położeniu osi optycznej aparatu. Alternatywą
może tu być zastąpienie mocowania grawitacyjno – teleskopowego aparatu przez
żyroskop
3. Kalibracja matrycy aparatu w celu oszacowania dystorsji zdjęcia.
2.2 Ocena lotniczej fotografii cyfrowej
Fotografia cyfrowa należy obecnie do najtańszego sposobu pozyskiwania informacji o
przestrzeni geograficznej. Rozwój technologii w tej dziedzinie umożliwił wykonywanie zdjęć
o jakości, jaką do niedawna można było uzyskać jedynie aparatami fotograficznymi
przeznaczonymi do profesjonalnych zastosowań. Stale rosnąca jakość zdjęć cyfrowych oraz
niewspółmierne koszty opracowania danych, w porównaniu do metod tradycyjnych, decydują
o coraz powszechniejszym zainteresowaniu tą metodą pozyskiwania danych. W badaniach
rolno-środowiskowych fotografia lotnicza stanowi jedno z podstawowych źródeł informacji.
Najdokładniejsze ortofotomapy uzyskiwane są na podstawie zdjęć wykonanych kamerami
fotogrametrycznymi. W przypadku badań rolno-środowiskowych koszty związane z
wykonaniem ortofotomapy są zbyt duże, nie ma też potrzeby uzyskiwania dokładności
geodezyjnych. Stąd zainteresowanie alternatywnymi źródłami pozyskiwania dobrej jakości
zdjęć lotniczych. Obecnie możliwości takie daje zastosowanie fotografii cyfrowej.
Kolejną metodą obniżania kosztów fotografii lotniczej jest adaptacja samolotów typu
awionetka, mikrolotów a w ostatnich latach modeli zdalnie sterowanych (UAV) do
wykonywania zdjęć kamerami niemetrycznymi. UAV to najniższy koszt zastosowania
platformy lotniczej, niezależność terminów wykonania zdjęć, możliwość powtórzenia nalotu,
adaptacji niewielkiego obszaru do przygotowania prowizorycznego pasa startowego i
lądowiska. Dodatkową pomocą w opracowywaniu zebranego materiału jest użycie
programów typu GIS, które umożliwiają automatyczną lub półautomatyczną ortorektyfikację
zdjęć wykonanych seryjnie podczas lotu, często pod różnymi kątami.
O geometrycznej jakości opracowywanych cyfrowych zdjęć lotniczych decydują
przede wszystkim własności optyczne aparatu, jakość matrycy CCD, sposób wykonania zdjęć
oraz parametry użyte w procesie ortorektyfikacji. Parametry dwu pierwszych czynników
powinny być rozważone w momencie zakupu aparatu. Sposób wykonania zdjęć najczęściej
zależy od wyboru platformy lotniczej oraz montażu aparatów. Najbardziej zależnymi
czynnikami, które należy wziąć każdorazowo pod uwagę podczas zaplanowanego nalotu są
14
jego parametry oraz rozmieszczenie na fotografowanym obszarze punktów kontrolnych
(GCP), które podczas opracowania danych mają największy wpływ na geometryczną
poprawność ortorektyfikacji.
Ortorektyfikacja zdjęć niemetrycznych
Oszacowanie dokładności ortorektyfikacji zdjęć przeprowadzono na wybranym materiale
fotograficznym, który uzupełniono o konieczne dane referencyjne GPS. Dla umożliwienia
opracowania zdjęć wyłożono w miejscach charakterystycznych punkty kontrolne w kształcie
krzyża. Współrzędne środka krzyża zostały określone przez pomiar wykonany 1częstotliwościowym odbiornikiem GPS Trimble Pro XRS w trybie fazowym. Dane z
odbiornika ruchomego zostały skorygowane w postprocesingu w oparciu o dane stacji
bazowej. Odległość stacji bazowej (ok. 350 km) oraz sposób pomiaru zdecydowały o
otrzymanych dokładnościach rzędu 30 cm. Tak uzyskany zbiór 40 punktów został
wykorzystany w procesie ortorektyfikacji jako punkty bazowe (ground control points) oraz
kontrolne (check points).
Zdjęcia cyfrowe poddano ortorektyfikacji w module Ortobase programu ERDAS 8.4.
Wyniki przedstawiono na przykładzie trzech zdjęć, które zostały ortorektyfikowane z
zastosowaniem wybranych parametrów. W związku z tym, że lokalizacja punktów (GCP) i
determinacja ich współrzędnych stanowi najważniejszy aspekt procesu geometryzacji zdjęć
wykonano cztery próby dopasowania służące wybraniu najlepszego, obarczonego
najmniejszym błędem modelu. W pierwszej próbie założono użycie 6 punktów o
współrzędnych płaskich X,Y oraz możliwie równomiernym rozłożeniu na zdjęciu. W drugiej
próbie użyto tych samych punktów, dla których dodatkowo wprowadzono atrybut wysokości.
W trzeciej próbie zwiększono liczbę punktów do 10 przy zachowaniu zasady równomiernego
rozkładu względem zdjęcia. W czwartej użyto wszystkich punktów widocznych na zdjęciu.
Tabela 2.1 przedstawia porównanie różnicę między otrzymanymi geometrycznymi
modelami. Wartość RMSE wyrażona jest w wielkości pixela, którego rozmiar jest różny na
każdym zdjęciu. Zależy on od wysokości oraz kąta nachylenia w momencie wyzwolenia
migawki. Orientacyjnie wynosi ona od ~ 8 do 15 cm.
15
Tab.2.1. Zależność błędu geometrii zdjęcia od użytych punktów
L.p. Nr zdjęcia
Ilość punktów
RMSE – w pikselach
1. 1
6
6,77
2. 1
6 – z atrybutem wys.
6,14
3. 1
10
5.21
4. 1
33
5.67
5. 2
6
6.22
6. 2
6 – z atrybutem wys.
6.05
7. 2
10
7.35
8. 2
22
6.69
9. 3
6
6.93
10. 3
6 – z atrybutem wys.
6.38
11. 3
10
6.90
12. 3
22
6.82
Wyniki przedstawione w tabeli 2.1 potwierdzają korzystny wpływ wprowadzenia
atrybutu wysokości, który poprawia dokładność do ok. 10%. Dalsze poprawienie jakości
procesu ortorektyfikacji można osiągnąć przez wprowadzenie większej ilości punktów.
Widoczne to jest zwłaszcza w przypadku zdjęcia pierwszego, gdzie błąd został zmniejszony o
ok. 25 % po wprowadzeniu dodatkowych 4 punktów (w porównaniu z 6 punktami bez
atrybutu wysokości). W pozostałych przypadkach błąd RMSE wzrósł (zdjęcie 2) lub
nieznacznie zmalał (zdjęcie 3).
Proces ortorektyfikacji każdorazowo zmienił geometryczną orientację zdjęcia
kalibrując go do wybranego układu współrzędnych płaskich (UTM, strefa 34). W każdym
wypadku za optymalną rozdzielczość pixela można przyjąć 15 cm. Duże wychylenia aparatu
w momencie wykonywania zdjęć spowodowały trapezoidalne zniekształcenia geometrii
zdjęcia (Rys. 2.4). Wychylenie to jest składową obrotu w osi równoległej do lotu (kąt omega)
i osi prostopadłej do lotu oraz równoległej z płaszczyzną terenu (kąt phi) (Rys. 2.5).
Przeprowadzone doświadczenie nie potwierdziło zależności miedzy odstępstwem osi
optycznej zdjęcia od pionu a dokładnością procesu ortorektyfikacji. Najmniejsze błędy
geometrii modelu oraz błędy rzeczywiste otrzymano dla zdjęcia nr 1, które zostało wykonane
pod kątem phi: 24,3 stopnia i przechyleniem „na skrzydło” pod kątem omega:10,3 (Tab. 2.3).
Błąd rzeczywisty ortorektyfikacji został oszacowany dla każdego zdjęcia przez wyznaczenie
wektora miedzy współrzędnymi GPS punktów referencyjnych a współrzędnymi ich obrazu
widocznego na zdjęciu (Tab. 2.3). Uzyskany wynik potwierdza submetrową dokładność
ortofotomapy otrzymanej na podstawie niemetrycznego i niewertykalnego zdjęcia
wykonanego kamerą cyfrową o rozdzielczości 3264 x 2440 pixeli z pułapu ok. 400 m.
16
Rys. 2.4. Przykład zdjęcia po ortorektyfikacji. Deformacja spowodowana niewertykalnym
położeniem aparatu: OMEGA: 10.3; PHI: 24.3. Wysokość wykonanego zdjęcia
420m npg (nad poziomem gruntu)
Rys. 2.5. Układ współrzędnych modelu. Osią główną pokrywającą się z kierunkiem lotu jest
oś X
Tab. 2.3. Różnica odległości między punktami referencyjnymi a ich obrazem na zdjęciu po
ortorektyfikacji (kolumny 1 i 2) oraz zestawienie głównych parametrów lotu w
momencie wykonywania zdjęcia (kolumny 3, 4 i 5)
1
2
3
4
5
Nr zdjęcia Max błąd (m) Średni błąd (m) Wysokość
Kąt omega
Kąt phi
1
1.2
0.4
388
10.3
24.3
2
1.4
0.7
398
9.3
14.2
3
1.5
0.7
415
-6.0
-16.1
17
Wskazania dla przyszłych badań nad zastosowaniem lotniczej fotografii cyfrowej
1. Ocena zastosowania zdalnie kierowanego modelu latającego wykonującego cyfrowe
zdjęcia kamerą niemetryczną dla sporządzania ortofotomap na potrzeby badań
rolniczych i środowiskowych w pełni potwierdziło przydatność tego typu metody
zbierania informacji.
2. Wprowadzenie atrybutu wysokości poprawia dokładność, nawet w przypadku terenów
płaskich.
3. Należy wybrać odpowiednią liczbę punktów do rektyfikacji. Zbyt mała ich liczba nie
jest wystarczająca do dokładnego odwzorowania zdjęcia, zbyt duża niesie ryzyko
wprowadzenia punktów obarczonych błędem pomiarowym lub lokalizacją na zdjęciu.
4. Podczas planowania nalotu należy zadbać o jak najlepszą lokalizację punktów
kontrolnych, biorąc pod uwagę ich widoczność i rozkład geometryczny, który
powinien być równomiernie rozłożony w terenie i odfotografowany na zdjęciu. W
przedstawionych wynikach w większości narożników nie można było wskazać punktu
kontrolnego, co miało prawdopodobnie wpływ na wielkość błędu (Rys. 2.4).
5. Ilość i dobór punktów GCP powinien być przeprowadzony na podstawie kilku prób.
Cechy geometryczne zdjęcia wyrażające się w rozdzielczości piksela ~ 8-15 cm (w
zależności od wysokości i kąta nachylenia) oraz jego submetrowa dokładność położenia są
wystarczające
dla
większości
badań
rolniczych
wymagających
informacji
ciągłej
przestrzennie (ocena stanu upraw, kartowanie zmienności glebowej, zdalne rozpoznawanie
upraw, szkody łowieckie, obliczania pola powierzchni zasiewu, analizy warunków wodnych).
W badaniach środowiskowych jedyną różnicą może być występowanie bardziej
urozmaiconego terenu (lasy, zbiorniki wodne, wąwozy), które utrudniają operowanie
modelem, bądź ograniczają jego widoczność.
Możliwość wyznaczania indeksów wegetacji
Aparaty cyfrowe rejestrują promieniowanie odbite w zakresie od 400 do 1100 nm.
Rejestracja odbywa się dzięki zastosowaniu matryc krzemowych, które uczulone są na
zakresy bliskie długości fali odpowiadającej kolorowi niebieskiemu, zielonemu i
czerwonemu. Charakterystyki spektralne są specyficzne dla różnych typów aparatów i zależą
głównie od producenta i zastosowanych filtrów w obiektywie. Rozbicie rejestracji na trzy
kanały pozwala na filtrowanie poszczególnych zakresów przez zastosowanie filtrów
(montowanych na obiektywie) oraz oddzielne analizowanie informacji w kanałach RGB.
18
Dzięki temu zdjęcia wykonywane aparatami cyfrowymi mogą być materiałem wyjściowym
do opracowania map wegetacji. Opracowanie to polega na ortorektyfikacji zdjęcia oraz na
wykonanie
operacji
matematycznych
na
wartościach
RGB
zgodnie
ze
wzorem
charakteryzującym poszczególne indeksy. Zastosowanie filtru podczerwieni pozwala na
rejestrację promieniowania o długości fali od 650 - 700 do 1100 nm. Promieniowanie to
głównie rejestrowane jest w kanale czerwonym.
Ocena zdjęć satelitarnych
Zdjęcia satelitarne w porównaniu do zdjęć lotniczych pozwalają na jednorazowe
odfotografowanie dużego obszaru. Większość z sensorów satelitarnych posiada również kanał
podczerwieni. Z tego względu znajdują one duże zastosowanie w badaniach środowiskowych.
Jednak rozdzielczość najpopularniejszych zdjęć satelitarnych (sensory: SPOT, IRS, Landrat,
Aster) nie pozwala na ich zastosowanie w przypadku rolnictwa precyzyjnego (Rys. 2.5). Nie
bez znaczenia są również koszty zakupu zdjęć. Kolejna barierą w stosowaniu obrazów
satelitarnych w planowanej strategii różnicowania zabiegów agrotechnicznych jest
ograniczenie terminów do wykonania zdjęć, która wynika z możliwości technologicznych
(trajektoria), logistycznych i co najważniejsze pogodowych. Zdjęcia satelitarne w paśmie
widzialnym wymagają całkowitego braku zachmurzenia podczas gdy zdjęcia lotnicze mogą
być wykonywane pod granicą chmur piętra średniego i wysokiego. W ostatnich latach
dostępne stały się zdjęcia satelitarne o rozdzielczości subpixelowej (IKONOS – 1m,
Quickbird 0,6m). Rozdzielczość na tym poziomie szczegółowości w znaczący sposób wpływa
na możliwość korzystania z tego typu danych w rolnictwie precyzyjnym.
Rys. 2.5. Zdjęcie satelitarne SPOT o rozdzielczości 20 m Stacji Doświadczalnej Baborówko
wykonane w dniu 1999.05.27
19
2.3 Ocena metod pozycjonowania GPS
Ocenę metod pozycjonowania techniką GPS wykonano w celu wyboru najprostszej
metody, wystarczającej do przeprowadzenia zróżnicowania nawożenia. Do oceny dokładności
pozycjonowania użyto dwóch odbiorników GPS: Trimble PRO XRS (jednoczęstotliwościowy
z możliwością śledzenia fazy sygnału) i Garmin 76S (korekcja Egnos + antena zewnętrzna).
Odbiorniki zamontowano na ciągniku rolniczym i wykonano dwa przejazdy po pięciu
równoległych pasach ścieżek technologicznych (Rys. 2.6).
W przypadku odbiornika PRO XRS wykonano postprocesing danych w programie
Pathfinder Office, dla dwóch stacji bazowych: a) baza krótka w bezpośrednim sąsiedztwie
pola – maksymalna odległość miedzy odbiornikami w czasie pomiaru nie przekroczyła 1 km,
b) baza długa ok. 400 km – stacja referencyjna IUNG w Puławach.
Odbiornik Garmin wykorzystał korekcję sygnału z satelity Egnos, która została
fabrycznie udostępniona przez producenta. Dane po korekcji importowano do środowiska
ArcView (GIS) i poddano analizie przestrzennej: a) obliczono średnie odchylenie od
rzeczywistego przebiegu ścieżek technologicznych, b) maksymalne odchylenie, c) odchylenie
standardowe oraz porównano dane miedzy sobą.
Z przeprowadzonych analiz wynika, że:
a) największe odchylenie (zgodnie z teorią pomiarów) wykazał odbiornik Garmin,
b) odległość od stacji bazowej nie odgrywa znaczącej roli podczas pomiarów
wykonywanych odbiornikiem jednoczęstotliwościowym,
c) maksymalny błąd pomiarowy nie przekroczył 2,5 m,
d) średnie odchylenie pomiaru odbiornikiem Garmin nie przekroczyło 1 m,
e) w każdym wypadku otrzymano zadowalającą powtarzalność pomiaru (drugi przejazd).
Precyzja pomiaru wykonanego odbiornikiem korzystającym z korekcji Egnos jest w
zupełności wystarczająca dla wykonania zróżnicowania nawożenia. Korekcja Egnos obecnie
jest powszechnie stosowana w odbiornikach tzw. „ręcznych”, które są najtańszą opcją wśród
odbiorników GPS. Obecnie koszt odbiornika wykorzystanego w doświadczeniu wynosi około
1500 pln. Odbiorniki jednoczęstotliwościowe są kilkunastokrotnie droższe, a postprocesing
wymaga dwóch odbiorników lub możliwości uzyskania danych z publicznych stacji
referencyjnych. W Polsce taką możliwość daje Aktywna Sieć Geodezyjna, która jest dostępna
przez Internet: www.asg-pl.pl.
20
Rys. 2.6. Porównanie trzech metod pozycjonowania a) pomiar odbiornikiem
jednoczęstotliwościowym z postprocesingiem danych na krótkiej bazie (do 1 km) –
linia niebieska, b) pomiar odbiornikiem jednoczęstotliwościowym z
postprocesingiem danych na długiej bazie (~400 km) – linia zielona, c) pomiar
odbiornikiem z korekcją Egnos – linia czerwona
2.4 System informacji geograficznej dla SD Baborówko
System Informacji Geograficznej (Geographic Information Systems - GIS) jest
zintegrowanym środowiskiem służącym do opracowywania danych przestrzennych.
Aplikacyjnie GIS jest pakietem programów komputerowych, który łączy zalety i możliwości
kartografii, baz danych, grafiki komputerowej oraz informatyki. Cechą charakterystyczną GIS
jest możliwość łączenia informacji opisującej kształt obiektów z bazą danych zawierającą
informacje o atrybutach i cechach obiektów. Podstawowymi zadaniami są: archiwizacja,
analiza i wizualizacja danych przestrzennych.
Informacje archiwizowane są w formatach odpowiadających topologicznemu
charakterowi opisywanego zjawiska.
Środowisko GIS daje możliwość integracji danych różnych typów w jednym projekcie
badawczym. Integracja ta dotyczy również danych uzyskiwanych w różnych okresach czasu.
Pozwala to na wykonywanie analiz zależności wielu zjawisk od wielu zmiennych.
21
Przykładem może być analiza zależności plonów od właściwości fizycznych gleby,
wykonywana dla kolejnych lat z uwzględnieniem warunków meteorologicznych.
GIS
umożliwia
analizowanie
zmienności
przestrzennej
za
pomocą
metod
geostatystycznych. W badaniach często korzysta się z danych obarczonych trendem
(przestrzennym, czasowym) lub bada się samo zjawisko trendu. Dane te najczęściej nie mają
rozkładu normalnego. W takich przypadkach metody geostatystyczne pozwalają na
sprawdzenie stacjonarności danych. Jeżeli zbiór danych spełnia kryteria stacjonarności to za
pomocą metod geostatystycznych można badać zmienność przestrzenną, izo- lub
anizotropowości układu danych oraz określać dokładności interpolacji danych do modelu
rastrowego. Modele rastrowe są interpretacją populacji na podstawie danych z próbki. Analiza
modeli rastrowych jest najwłaściwszą formą badania zjawisk powierzchniowych, takich jak:
zawartości składników pokarmowych w glebie, pH gleby, plony oraz wykonywania map
trendu czasowego i przestrzennego (np. plonowania).
GIS łącznie z systemami pozycjonowania GPS (Global Positioning System) jest
podstawowym
narzędziem
wykorzystywanym
w
systemie
rolnictwa
precyzyjnego.
Odbiorniki GPS służą do określania współrzędnych geograficznych podczas pobierania
próbek glebowych i pracy maszyn polowych. Dane z odbiorników GPS opracowywane są w
GIS, gdzie umieszcza się wszystkie zebrane informacje, dokonuje analiz i na ich podstawie
sporządza mapy aplikacji środków produkcji.
System GIS dla Stacji Doświadczalnej IUNG w Baborówku został opracowany w
programie ArcView. Dokumentuje on od roku 1994 historię pola doświadczalnego, przede
wszystkim zmiany granic pól, zabiegi agrotechniczne, plony, właściwości chemiczne gleb
oraz ich charakterystykę gleboznawczą.
W latach 2005 - 07 system został wzbogacony o dane uzyskiwane w trakcie realizacji
projektu LOTON. Na podstawie tych danych wykonano wszystkie analizy przestrzenne
prezentowane jako wyniki projektu.
22
2.5 Uaktualnienie mapy glebowo-rolniczej – EM38
Doświadczenia związane z oceną i wdrażaniem metod rolnictwa precyzyjnego na polu
SD Baborówko rozpoczęto w 1994 roku. W związku z tym opracowano szczegółowa mapę
glebowo-rolniczą, w skali 1:1000, na podstawie gęstej (24x24 m, tj. ok. 1000 punktów na
pow. 54 ha) sieci próbkobrań. W punktach siatki oznaczono skład granulometryczny i
wykonano mapę prezentująca zmienność właściwości fizycznych gleby oraz kompleksów
przydatności rolniczej (Rys. 2.7).
Rys. 2.7. Mapy glebowe pól SD Baborówko, (skala 1: 1000); mapa kompleksów glebowych
po lewej; mapa właściwości fizycznych gleby po prawej
Na polach SD Baborówko, jak też w całym regionie obserwuje się dużą
mozaikowatość gleby. Potwierdzają to wykonane w trakcie realizacji projektu zdjęcia lotnicze
a także wykonane za pomocą sensora EM 38, pomiary przewodności elektromagnetycznej
gleby (Rys. 2.9). EM 38 jest obecnie najbardziej popularnym na świecie zdalnym
urządzeniem do oceny zmienności właściwości fizycznych i chemicznych gleby. Interpretację
zmienności wykonuje się dzięki wysokiej korelacji miedzy rejestracją sensora EM 38 (w
jednostkach oporności elektromagnetycznej - milisimensach) a składem granulometrycznym
gleby. O dużej dokładności zmienności przestrzennej decyduje interwał pomiaru. W
pomiarach zastosowano metodę kinematyczną z interwałem 1 Hz, co pozwoliło na uzyskanie
około 200 punktów na ha. (Rys. 2.8).
Porównanie trzech rodzajów danych przestrzennych (mapa glebowa, zdjęcia lotnicze i
mapa oporności elektromagnetycznej gleby) charakteryzujących warunki glebowe, pozwoliło
na opracowanie mapy potencjału plonotwórczego pola doświadczalnego (Rys. 2.10).
23
Rys. 2.8. Próbkowanie przewodności elektromagnetycznej gleby z użyciem miernika EM 38
Rys. 2.9. Mapa przewodności elektromagnetycznej gleby.
24
Rys. 2.10. Mapa potencjału plonotwórczego pola doświadczalnego (efekt kompilacji mapy
glebowo-rolniczej z danymi uzyskanymi zdalnie)
Na mapie wydzielono cztery klasy reprezentujące potencjał plonotwórczy pola w
postaci 4 klas - bardzo słabej, słabej, dobrej i bardzo dobrej. Do klasyfikacji wykorzystano
zasób informacji dotyczący zmienności przestrzennej pola doświadczalnego. Ww.
klasyfikację należy traktować indywidualnie, bez możliwości odnoszenia jej do innych map
obrazujących kompleksy przydatności rolniczej gleb lub mapy składu granulometrycznego
gleby. Na podstawie potencjału plonotwórczego pola wyznaczono mapę dawek azotu.
2.6 Albedo spektralne pszenicy ozimej w cyklu rocznym
Dzięki określeniu za pomocą spektroradiometru LI-1800 funkcji odbicia światła w
przedziale od 350 do 1100 nm (z rozdzielczością 2 nm), od łanu pszenicy ozimej,
wyznaczono potencjalne wartości wybranych indeksów wegetacji dla krytycznych faz
rozwojowych pszenicy ozimej (Rys. 2.11). Różnice odbicia w poszczególnych kanałach
pozwalają na korekcję rejestracji RGB zdjęcia wykonanego aparatem cyfrowym.
25
50
45
4
(5) 03.08.2005
Albedo / Reflectance (%)
40
35
520-620
750-950
620-750
(4) 14.06.2005
3
30
25
(3) 23.05.2005
2
5
20
(2) 12.05.2005
15
1
10
(1) 29.04.2005
5
0
350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000 1050 1100
Długość fali / Wavelength (nm)
Rys. 2.11. Albedo spektralne (350-1100 nm) w cyklu rocznym dla pszenicy ozimej wykonane
spektoradiometrem LI-1800 (Kozyra J., Pudełko R., 2006)
III. KALIBRACJA MODELU LOTON
W celu uzyskania zakresu zmienności dla kalibracji modelu pole zostało podzielone na
pasy zgodnie z istniejącymi ścieżkami przejazdowymi. Pierwsza wiosenna dawka azotu
została zróżnicowana na poszczególnych pasach (obiektach nawozowych) zgodnie z
metodyką badań – rozdział 3.1.
W 2005 roku pasy stanowiły obiekty nawozowe, różniące się takim samym przedziałem
dawki. W kolejnym roku zmieniono wielkość dawek N w celu uzyskania większego zakresu
zmienności. Do zróżnicowania wysiewu dawek azotu wykorzystano siewnik nawozów typu
Bogballe typ EX Trend, który posiada oryginalną instalację przeznaczoną do różnicowania
ilości wysiewu (komputer pokładowy, moduł GPS, mechanizm różnicujący dawkę).
Zdjęcia lotnicze skalibrowano w oparciu o naziemny pomiar SPAD i LAI, które
wykonano na wydzielonych (na podstawie zdjęć i mapy glebowo-rolniczej) obszarach pola o
zróżnicowanych indeksach wegetacji. Zdjęcia wykonane wczesną wiosną w okresie ruszenia
wegetacji porównano z pomierzoną punktowo suchą masą roślin, zawartością Nmin. w glebie,
wilgotnością, SPAD i LAI.
Porównanie map indeksów wegetacji w kolejnych terminach (przed ruszeniem wegetacji i
przed zastosowaniem II dawki N) pozwoliło ocenić wielkość pierwszej dawki azotu.
26
Na podstawie analizy mapy plonu i wartości indeksów w fazie strzelania w źdźbło
oceniono wielkość II dawki N. W tym celu wyznaczono funkcję zależności indeksów
wegetacji od dawek nawozowych.
Wyniki uzyskane podczas badań w pierwszym sezonie kalibracji modelu wskazały na
pewne elementy doświadczenia, które powinny zostać zmodyfikowane w kolejnym sezonie.
Zmiany te dotyczyły głównie przedziałów oraz wielkości dawek azotu (wprowadzenie pasa
kontrolnego i trzeciej dawki), terminów wykonania zdjęć oraz indeksów wegetacji bazujących
na zdjęciach RGB.
27
Sezon 2004/2005
Ocena wizualna zdjęć lotniczych
Za podstawową informację, na bazie której wykonano kalibrację modelu w sezonie
wegetacyjnym 2004/2005, przyjęto zdjęcia lotnicze wykonane w fazach - strzelania w źdźbło
(16 kwietnia), wydłużania pochwy liściowej (05 maja) i dojrzałości mlecznej (23 czerwca)
(Rys 3.1).
Pierwsze zdjęcie lotnicze wykonano w fazie strzelania w źdźbło, około 3 tygodni po
ruszeniu wegetacji. Ocena wizualna zdjęcia sugerowała możliwość uzyskania indeksów
wegetacji, dzięki wyraźnej widoczności koloru zielonego oraz zarysowującego się stosunku
koloru zielonego do czerwonego. Na tym etapie wegetacji obserwuje się już dominujące
odbicie w bliskiej podczerwieni. Wyraźnie staje się widoczna różnica w wegetacji
spowodowana warunkami glebowymi, gdyż na słabszych glebach notuje się dużo gorsze (a
nawet wizualny brak) odbicia w kolorze zielonym.
Kolejne zdjęcie, wykonane w fazie wydłużania pochwy liściowej odzwierciedlało
proces rozwoju wegetacji. Kolor zielony na zdjęciu RGB staje się dominujący, pogłębiają się
różnice związane z warunkami glebowymi, przy czym zostaje zachowana powtarzalność
lokalizacji obszarów o słabszych warunkach siedliskowych. Bliska podczerwień staje się
dominująca na zdjęciach wielospektralnych (Rys. 3.2). Widoczne są też zaszłości w
agrotechnice (stare granice pól). Zarysowuje się lokalna nieciągłość (mozaikowatość) gleby.
Zdjęcia wykonane w fazie dojrzałości mlecznej odznaczają się zmianą intensywności
koloru zielonego w porównaniu z poprzednim zdjęciem, co jest związane w przechodzeniem
rośliny ze stanu wegetatywnego w generatywny. Skutkuje to również spadkiem wartości
indeksów wegetacji (patrz Albedo spektralne pszenicy ozimej w cyklu rocznym). Prowadzone
badania wykazują, że zdjęcia z tego okresu są szczególnie przydatne dla delimitacji miejsc
pola, w których występują gorsze warunki glebowe oraz do oceny stopnia mozaikowatości
gleby w obrębie pola produkcyjnego. Wyraźnie widoczne są także naruszenia struktury gleby
związane z działalnością człowieka. Inne zdjęcia z tego okresu wyraźnie pokazują przebieg
dawnych dróg, wykopów, ścieżek czy nieistniejących już poletek doświadczalnych. W tym
przejściowym dla rośliny okresie zdjęcia RGB są dużo lepszym wskaźnikiem niż zdjęcia
wykonane w bliskiej podczerwieni (Rys. 3.2).
Na zdjęciach nie zaobserwowano wizualnie różnic między obiektami nawozowymi.
28
Rys. 3.1. Zdjęcia lotnicze pola pszenicy ozimej po korekcji geometrycznej i
spektrometrycznej
29
Rys. 3.2. Przykład porównania zdjęć RGB ze zdjęciami R-G-IR; pole pszenicy ozimej;
(dominacja koloru niebieskiego na zdjęciach R-G-IR związana jest z zapisem
podczerwieni w paśmie niebieskim wizualizacji metodą RGB, co świadczy o
intensywności odbicia podczerwieni przez roślinę w przypadku zdjęcia
wielospektralnego)
30
Ocena różnic indeksów wegetacji między sąsiednimi obiektami nawozowymi
Ocena różnic miedzy wartościami indeksów wegetacji przeprowadzona została dla
sąsiadujących ze sobą punktów w poszczególnych obiektach nawozowych. Przeanalizowano
245 punktów w 5 pasach, czyli 49 sąsiedztw. Wynik analizy przedstawiono na rysunku 3.3.
Widoczna jest na nim słaba zależność między dawką azotu a wartością indeksu wegetacji.
1.20
1.00
NDVI
0.80
0.60
0.40
Serie1
Serie2
0.20
Serie3
Serie4
Serie5
0.00
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
33
35
37
39
41
43
45
47
49
Rys. 3.3. Wykresy zmienności indeksów wegetacji w sąsiadujących obiektach nawozowych;
seria 1 - dawka 120kg/ha, seria 2 – dawka 180 kg/ha, seria 3 – dawka 160 kg/ha,
seria 4 – dawka 140 kg/ha, seria 5 – dawka 120 kg/ha
Punkty kontrolne
Lokalizację punktów kontrolnych określono na podstawie mapy glebowej. Punkty
zgrupowano dla każdego obiektu nawozowego na glebie średniej (gliny lekkie), lekkiej
(piaski gliniaste lekkie i piaski gliniaste mocne) i bardzo lekkiej (piaski słabo gliniaste).
Oznaczenia podstawowych parametrów biometrycznych łanu pszenicy ozimej wykonano w
fazie strzelania w źdźbło, kłoszenia i dojrzałości mlecznej. Wyniki oznaczeń przedstawiono w
tabelach 3.1, 3.2, 3.3.
31
Tab. 3.1. Zróżnicowanie podstawowych parametrów biometrycznych łanu pszenicy ozimej w
fazie strzelania w źdźbło
Nr
%Nw
św.
s. m w
LAI
punktu Dawka
s.m.
SPAD
masa
s. masa % s. m.
t/ha
A
120
3.78
648
1.82
840.90 121.10
14.40
1.20
B
140
3.65
654
1.98
821.85 120.40
14.65
1.20
C
160
3.44
642
1.32
871.00 123.15
14.14
1.20
D
180
4.02
700
1.87
899.30 129.18
14.36
1.30
E
120
3.58
658
2.22
866.90 115.90
13.37
1.20
F
120
3.06
585
1.28
695.00 103.15
14.84
1.00
G
140
3.38
606
1.57
674.35 101.00
14.98
1.00
H
160
3.31
607
1.74
674.00 108.30
16.07
1.10
I
180
3.46
633
2.04
636.95 102.88
16.15
1.00
J
120
3.52
602
2.03
633.20
96.00
15.16
1.00
K
120
3.67
619
2
777.25 114.23
14.70
1.10
L
140
3.86
689
1.65
772.75 120.90
15.65
1.20
M
160
3.72
694
2.03
817.65 119.53
14.62
1.20
N
180
3.67
687
1.88
807.75 112.37
13.91
1.10
O
120
3.38
617
1.5
818.50 111.45
13.62
1.10
P
140
3.55
547
1.23
454.05
70.85
15.60
0.70
R
160
3.87
597
1.29
477.50
70.75
14.82
0.70
S
180
3.86
589
1.09
459.95
67.40
14.65
0.70
T
120
3.5
561
1.2
468.35
66.20
14.13
0.70
Tab. 3.2. Zróżnicowanie podstawowych parametrów biometrycznych łanu pszenicy ozimej w
fazie kłoszenia
Nr
%Nw
św.
s. m. w
punktu Dawka
s.m.
SPAD
LAI
masa
s. masa % s.m.
t/ha
A
120
1.81
665
4.12
4089.00 797.00
19.49
7.97
B
140
2.03
675
3.65
4066.00 839.72
20.65
8.40
C
160
1.85
679
3.82
4085.00 736.92
18.04
7.37
D
180
2.15
682
4.56
4272.60 836.72
19.58
8.37
E
120
1.75
636
4.11
4107.20 857.80
20.89
8.58
F
120
1.79
622
3.42
3217.60 658.52
20.47
6.59
G
140
1.8
626
3.59
3407.20 706.12
20.72
7.06
H
160
1.79
646
3.5
3398.80 702.40
20.67
7.02
I
180
1.91
663
3.66
3268.00 641.20
19.62
6.41
J
120
1.86
642
3.43
3426.40 670.40
19.57
6.70
K
120
1.64
630
4.5
3762.60 794.52
21.12
7.95
L
140
1.74
637
3.64
4005.60 775.12
19.35
7.75
M
160
1.83
654
3.66
3787.80 798.92
21.09
7.99
N
180
1.93
663
4.31
3722.60 784.20
21.07
7.84
O
120
1.89
646
3.85
3927.60 770.52
19.62
7.71
P
140
1.8
618
3.1
2611.60 528.80
20.25
5.29
R
160
1.88
631
3.25
2809.40 585.20
20.83
5.85
S
180
2.05
632
2.62
2570.60 554.52
21.57
5.55
T
120
2.03
632
2.32
2488.80 524.60
21.08
5.25
32
Tab. 3.3. Zróżnicowanie podstawowych parametrów biometrycznych łanu pszenicy ozimej
w fazie dojrzałości mlecznej
Nr
punktu Dawka SPAD LAI
A
120
635
4.48
B
140
634
4.7
C
160
644
4.18
D
180
663
4.23
E
120
626
4.72
F
120
591
2.57
G
140
605
3.1
H
160
617
2.66
I
180
649
3.56
J
120
582
3.67
K
120
618
3.79
L
140
613
4.01
M
160
623
3.78
N
180
636
3.89
O
120
606
3.79
P
140
559
3.01
R
160
581
2.58
S
180
580
2.5
T
120
564
2.05
2.2
2.1
2
N
1.9
1.8
1.7
y = 0.0026x + 1.4995
R2 = 0.2385
1.6
1.5
100
110
120
130
140
150
160
170
180
190
DAWKA
Rys. 3.4. Zależność między dawką azotu (kg N/ha) a zawartością azotu w roślinie
(% N w s.m.)
Szczegółowa analiza statystyczna podstawowych wskaźników biometrycznych
wskazuje na bardzo słabą zależność pomiędzy analizowanymi wskaźnikami biometrycznymi
a dawkami azotu.
33
Analiza mapy plonu - rok 2005
Mapę plonu wykonano w formacie rastrowym o rozdzielczości 10 m, na podstawie
danych z kombajnu wyposażonego w rejestrator plonu (Rys 3.5).
Rys. 3.5. Mapa plonów
Tab. 3.4 Porównanie plonowania miedzy obiektami nawozowymi
Pas 1 –
Pas 2 –
Pas 3 –
Pas 4 –
120 kg N
140 kg N
160 kg N
180 kg N
Średni plon
6,6
7,4
7,8
7,4
(t/ha)
SD
1,7
1,3
1,1
1,1
Pas 5 –
120 kg N
7,2
1,8
W tabeli 3.4 porównano średnie wartości plonu i wartości odchyleń standardowych dla
każdego z pięciu obiektów nawozowych. Z analizy wynika, że dawki azotu skorelowane są z
plonem tylko dla trzech pierwszych obiektów. Na obiekcie czwartym, w którym zastosowano
najwyższą dawkę azotu zarejestrowano średni plon, a na obiekcie sąsiednim (pas 5), na
którym zaaplikowano dawkę najmniejszą odnotowano plon porównywalny z obiektem 2.
Wspólną cechą wszystkich obiektów nawozowych jest większa wariancja (wartości
odchylenia standardowego) obserwowana w zbiorach danych, w których zastosowano niższą
dawkę azotu.
W celu porównania mapy plonów z warunkami glebowymi wykonano zestawienia
mapy plonu z mapą potencjału plonotwórczego pola doświadczalnego (klasy wyznaczono na
podstawie pomiarów zdalnych) (Rys. 3.6), oraz mapą kompleksów przydatności rolniczej
gleby (Rys. 3.7). Analiza przestrzenna danych wykazuje występowanie miejsc, w których
istnieje widoczna zależność miedzy plonem a glebą. Miejsca te zostały wskazane na
rysunkach strzałkami.
Dane pochodzące z miejsc brzeżnych pola, w których kombajn wykonywał nawroty
zostały usunięte z analiz - zarówno z zestawienia statystycznego jak i przestrzennego.
34
Rys. 3.6. Porównanie mapy plonu z mapą potencjału plonotwórczego pola doświadczalnego
Rys. 3.7. Porównanie mapy plonów z mapą glebowo-rolniczą
Zmienność przestrzenną plonu w obrębie pola scharakteryzowano za pomocą
semiwariogramu w programie GS + (metoda geostatystyczna). Wyniki analizy tłumaczą w
dużej mierze słabą zależność poszczególnych czynników wpływających na plon. Przyczyną
jest duża wariancja lokalna wyrażająca się wysoką wartością punktu przecięcia funkcji
semiwariogramu z osią 0Y (tzw. nugget effect) (Rys. 3.8).
Rys. 3.8. Zmienność przestrzenna plonu pszenicy ozimej, semiwariogram - zasięg analizy
300 m, interwał h = 10m,
35
Automatyczny dobór najlepszych parametrów semiwariogramu wykazał, dla każdego
hipotetycznego modelu wariancji, niewielką zgodność przebiegu rzeczywistego z
modelem. Największa wartość (r2 = 0.477) współczynnika determinacji otrzymano dla
funkcji potęgowej (Rys. 3.9).
Rys. 3.9. Zmienność przestrzenna plonu pszenicy ozimej; parametry modeli dobrane
automatycznie
Analizę zależności zmienności plonu od azymutu przeprowadzono na podstawie
semiwariogramów kierunkowych (Rys. 3.10). Analizowano przebieg zmienności w
azymutach 0, 45, 90 i 135 stopni. Semiwariogramy kierunkowe wykazały różnicę przebiegu
funkcji dla poszczególnych azymutów. Azymut 45 stopni w przybliżeniu układa się w
poprzek pola i tu zgodnie z oczekiwaniem otrzymano największe zmienności. Azymut 135
stopni w przybliżeniu układa się zgodnie z przebiegiem ścieżek technologicznych. W tym
przypadku otrzymano najmniejsze wartości wariancji i najbardziej poprawny (dla modelu)
przebieg zmienności funkcji. Otrzymany wynik świadczy o dużym wpływie kierunku
wykonywanych zabiegów agrotechnicznych na lokalną zmienność plonu.
36
Rys. 3.10. Zmienność przestrzenna plonu pszenicy ozimej; semiwariogramy kierunkowe (0,
45, 90 i 135 stopni)
Porównanie indeksów wegetacji z mapą plonu dla pszenicy ozimej
Analizę zależności między indeksami wegetacji a plonem przeprowadzono dla danych
uzyskanych zdalnie 14 maja (zdjęcia lotnicze RGB i w bliskiej podczerwieni). W tym okresie
rośliny znajdowały się w fazie wydłużania pochwy liściowej.
Rysunki 3.11 – 3.20 obrazują zależności, między wartościami indeksów wegetacji a
wielkością plonu. Zależności te określono dla 245 punktów (metodę ich wyznaczenia opisano
w podrozdziale Ocena różnic indeksów wegetacji między sąsiednimi obiektami
nawozowymi). Analizy wykazały zaskakująco niską korelację między indeksami wegetacji a
plonem. Największe współczynniki determinacji otrzymano dla indeksu VARI (0.31) i
indeksu NDVI-G – 0.24 {(G-R) / (G+R)}. Oba indeksy otrzymano na podstawie zdjęć RGB.
Dla zdjęć robionych w podczerwieni uzyskano także bardzo niskie korelacje.
37
1.00
0.90
0.80
0.70
NDVI - IR
0.60
0.50
0.40
0.30
y = 0.0043x + 0.7864
R2 = 0.0038
0.20
0.10
0.00
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
10.0
PLON
Rys. 3.11. Zależność plonu od indeksu wegetacji NDVI- IR
1.20
1.00
NDVI- G
0.80
0.60
0.40
y = 0.054x + 0.4354
2
R = 0.2374
0.20
0.00
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
PLON
Rys. 3.12. Zależność plonu od indeksu wegetacji NDVI- G
38
8.0
9.0
10.0
25.00
20.00
RVI- IR
15.00
10.00
5.00
y = 0.2862x + 11.043
R2 = 0.0065
0.00
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
10.0
8.0
9.0
10.0
PLON
Rys. 3.13. Zależność plonu od indeksu wegetacji RVI- IR
120.00
y = 5.5315x - 10.348
R2 = 0.1048
100.00
RVI- G
80.00
60.00
40.00
20.00
0.00
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
PLON
Rys. 3.14. Zależność plonu od indeksu wegetacji RVI- G
39
1.60
1.40
1.20
SAVI- IR
1.00
0.80
0.60
y = 0.0064x + 1.176
R2 = 0.0039
0.40
0.20
0.00
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
10.0
PLON
Rys. 3.15. Zależność plonu od indeksu wegetacji SAVI- IR
1.60
1.40
1.20
SAVI- IR
1.00
0.80
0.60
y = 0.0064x + 1.176
2
R = 0.0039
0.40
0.20
0.00
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
PLON
Rys. 3.16. Zależność plonu od indeksu wegetacji SAVI- G
40
8.0
9.0
10.0
1.20
1.00
IPVI- IR
0.80
0.60
y = 0.0021x + 0.8932
R2 = 0.0038
0.40
0.20
0.00
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
10.0
PLON
Rys. 3.17. Zależność plonu od indeksu wegetacji IPVI- IR
1.20
1.00
IPVI- G
0.80
0.60
y = 0.027x + 0.7177
R2 = 0.2374
0.40
0.20
0.00
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
PLON
Rys. 3.18. Zależność plonu od indeksu wegetacji IPVI- G
41
8.0
9.0
10.0
180.00
160.00
140.00
120.00
EGI
100.00
80.00
60.00
40.00
y = -6.5614x + 144.71
R2 = 0.1874
20.00
0.00
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
10.0
9.0
10.0
PLON
Rys. 3.19. Zależność plonu od indeksu wegetacji EGI
8.00
7.00
y = 0.3879x - 0.1694
R2 = 0.3069
6.00
VARI
5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
PLON
Rys. 3.20. Zależność plonu od indeksu wegetacji VARI
42
8.0
Na podstawie analiz przeprowadzonych w sezonie wegetacyjnym 2004/2005
stwierdzono następujące prawidłowości:
1. wyraźnie widoczną i powtarzającą się w stałych miejscach zmienność cech pola - na
zdjęciach lotniczych,
2. zdjęcia RGB i indeksy wegetacji szacowane na tych zdjęciach mogą stanowić ważne
źródło informacji o zmienności przestrzennej pola produkcyjnego,
3. brak widocznych (statystycznych i wizualnych) różnic między
sąsiadującymi
obiektami nawozowymi,
4. słabe statystyczne zależności pomiędzy indeksami wegetacji a plonem oraz pomiędzy
dawką azotu a innymi wskaźnikami biometrycznymi,
5. Słabo widoczne przestrzenne zależności między plonem a mapami glebowymi,
6. Duża wariancja i anizotropowość mapy plonu.
Przyczyn słabych zależności między analizowanymi czynnikami można upatrywać przede
wszystkim w dużej zmienności przestrzennej właściwości fizykochemicznych gleby,
wysokiej zasobności pola w składniki pokarmowe oraz dobrym przedplonie z poprzedniego
roku (następstwo pszenicy ozimej po rzepaku). Istotną przyczyną była także niewystarczająca
jakość aparatu ADC – głównie dla rejestracji w paśmie czerwonym.
Biorąc pod uwagę powyższe uwarunkowania postanowiono zwiększyć różnice w
dawkach N na poszczególnych obiektach nawozowych oraz wprowadzić obiekt kontrolny bez
azotu w sezonie wegetacyjnym 2005/2006. Wprowadzono także trzecią dawkę N oraz
wydłużono czas aplikacji pomiędzy dawką pierwszą i drugą.
43
Sezon 2005/2006
Pierwsze zdjęcia lotnicze wykonane w sezonie wegetacyjnym 2004/05, około 3
tygodnie po wiosennym ruszeniu wegetacji, wykazały możliwość wczesnego otrzymania
mapy indeksu wegetacji. Z tego względu jesienią 2005 roku, wykonano zdjęcia lotnicze w
celu oszacowania możliwości otrzymania map wegetacji jeszcze w roku siewu. Ocena
zaawansowania stopnia wegetacji wykonana na ziemi sugerowała taką możliwość (Rys 3.21 i
3.22).
Pierwsze pomiary metodami zdalnymi w sezonie wegetacyjnym 2005/2006 w uprawie
pszenicy ozimej rozpoczęto w połowie października (13-14.10.2005) kiedy pszenica
znajdowała się w fazie trzech rozwiniętych liści – 18 dni od daty siewu. Wykonano zdjęcia
lotnicze aparatem RGB oraz naziemne pomiary odbicia w 4 kanałach spektralnych (G, R,
IR1, IR2) czujnikami Skye. Celem pomiarów było oszacowanie możliwości uzyskania mapy
indeksu zieloności jeszcze w roku siewu pszenicy ozimej.
Rys. 3.21. Pomiar indeksów wegetacji przy pomocy czujników Skye (14.10.2005)
Jednak zdjęcia wykonane wertykalnie za pomocą modelu zdalnego aparatem RGB z
pułapu ok. 400 m npg. wykazały przeważający wpływ gleby na odbicie od powierzchni
uprawy (Rys 3.23). Zaskoczeniem była duża różnica między zielonością widoczną na zdjęciu
wykonanym na ziemi (ukośnie) a zdjęciem wertykalnym wykonanym z powietrza (Rys 3.21 i
3.23).
44
Rys. 3.22. Zdjęcie wertykalne pszenicy ozimej w fazie trzech rozwiniętych liści
(14.10.2005)
Rys 3. 23. Zdjęcia pola doświadczalnego wykonane modelem Pixy – pole pszenicy ozimej
(czerwona linia) i inne obiekty doświadczalne (strzałkami zaznaczono
doświadczenie ścisłe z pszenica ozimą) (13.10.2005)
45
Ocena wizualna zdjęć lotniczych
Podstawową informacją do kalibracji modelu w sezonie wegetacyjnym 2005/2006
były zdjęcia lotnicze wykonane 8 maja, 12 czerwca i 07 lipca 2006 roku (Rys. 3.24., 3.25).
O późniejszych terminach zdecydowały w głównej mierze warunki meteorologiczne, które
wpłynęły na rozwój wegetacji oraz techniczna możliwość wykonania lotów. Kierowano się
również wyborem terminów, które nie były uwzględnione w pierwszym sezonie kalibracji.
Ze względu na brak różnic pomiędzy obiektami nawozowymi – zdjęcia z
poprzedniego sezonu – wprowadzono obiekt kontrolny (bez nawożenia N) oraz w większym
stopniu zróżnicowano dawki azotu pomiędzy sąsiednimi obiektami. Wpłynęło to korzystnie
na obraz widoczny na zdjęciach, gdzie wyraźnie można rozróżnić pas kontrolny już na
pierwszym zdjęciu. Wszystkie wykonane w tym sezonie zdjęcia wykazują właściwości, które
zaobserwowano na zdjęciach wykonanych w sezonie poprzednim, tj.:
1. wyraźnie widoczną mozaikowatość gleby,
2. powtarzalność miejsc, w których występuje zróżnicowanie w odbiciu spektralnym,
3. dobrą detekcję w kanale zielonym,
4. istotny wpływ agrotechniki na właściwości fizykochemiczne gleby – uwidocznienie
starych granic pól, które zmieniono 15 lat przed wykonaniem zdjęcia.
46
Rys. 3.24. Zdjęcia lotnicze pola pszenicy ozimej po korekcji geometrycznej i
spektrometrycznej (sezon 2005/2006)
47
Rys. 3.25. Porównanie zdjęcia RGB ze zdjęciem w bliskiej podczerwieni (IR)
(sezon 2005-06)
48
Ocena różnic indeksów wegetacji pomiędzy sąsiednimi obiektami nawozowymi
Ocenę różnic pomiędzy wartościami indeksów wegetacji przeprowadzono dla
sąsiadujących ze sobą punktów w poszczególnych obiektach nawozowych. Przeanalizowano
145 punktów w 5 pasach, czyli 29 sąsiedztw. W części pasów, która nie sąsiadowała z
pozostałymi obiektami nawozowymi wyznaczono dodatkowe 22 pary punktów. Wynik
analizy przedstawiono na rysunku 3.26 (zdjęcia z 8.05.2006) i rysunku 3.27 (zdjęcia z
12.06.2006). Przebieg wykresów wykazuje dużą zgodność zmiany wartości dla sąsiadujących
ze sobą pasów na obiekcie o największej dawce azotu. Zaskakujące były dość duże wartości
indeksów w przypadku pasa skrajnego o dawce 60kg N/ha, co dotyczyło zwłaszcza
pierwszego terminu. Zgodnie z oczekiwaniami obiekt kontrolny wykazywał najczęściej
najmniejsze wartości indeksów wegetacji.
2.50
N - 60
N-0
N - 60
N - 120
N - 120
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Rys. 3. 26. Wykresy zmienności indeksów wegetacji w sąsiadujących obiektach
nawozowych (8.05.2006)
49
26
27
28
29
0.70
N - 60
N-0
N - 60
N - 180
N - 120
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15 16
17
18
19
20 21
22
23
24
25
26 27
28
29
Rys. 3.27. Wykresy zmienności indeksów wegetacji w sąsiadujących obiektach nawozowych
(12.06.2006)
Pole doświadczalne numer 3, na którym w sezonie 2005/2006 uprawiano pszenicę
ozimą charakteryzuje się występowaniem dobrych gleb w swej północnej części, natomiast w
części południowo-wschodniej i środkowej występuje większa mozaikowatość gleby (Rys.
3.24).
Dwa pierwsze obiekty nawozowe (pasy z dawkami 120 i 180 kg N/ha) rozciągały się
na całej długości pola. Pozostałe obiekty zlokalizowano w obrębie ścieżek technologicznych
biegnących od granicy poletek doświadczalnych do południowej granicy pola – czyli w
gorszej części pola.
Opisane powyżej różnice warunków glebowych widoczne były podczas analizy
zmienności
indeksów
wegetacji
dla
dwóch
sąsiadujących
najdłuższych
obiektów
nawozowych (Rys. 3.28). Oba wykresy (dla punktów 1-23) charakteryzują się zgodnością
przebiegu, ale dużym interwałem przesunięcia w pionie, co wiązało się z szerokością obiektu
(linia zielona), która na tym odcinku wyniosła jedynie połowę szerokości pasa sąsiedniego.
Wykres dla obiektu o dawce 120 kg (linia brązowa) charakteryzował się wyjątkowo
wysokimi wartościami indeksów wegetacji, co jest związane ze wspomnianą powyżej cechą
pola w tej jego części (dobre gleby) co potwierdziły plony roślin, które dla całego obiektu
były znacznie większe (Tabela 3.5).
50
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
-0.5
Rys. 3.28. Wykresy zmienności indeksów wegetacji w sąsiadujących obiektach nawozowych
dla całej długości pola; dawka na obydwu ścieżkach 120 kg N/ha (08.06.2006)
Punkty kontrolne
Lokalizacja punktów kontrolnych została określona, podobnie jak w poprzednim sezonie, na
podstawie mapy glebowej. Punkty zgrupowano dla każdego obiektu nawozowego na glebie
średniej (gliny lekkie), lekkiej (piaski gliniaste lekkie i piaski gliniaste mocne) i bardzo
lekkiej (piaski słabo gliniaste). Oznaczenia wykonano w fazie strzelania w źdźbło 27.04.2006 oraz przed kłoszeniem - 30.05.2006 i podczas zbiorów.
Rysunki 3.29 i 3.30 obrazują zależność pomiędzy plonem rzeczywistym a wartościami
indeksu SPAD i dawkami azotu. W obu przypadkach, zgodnie z przewidywaniami,
otrzymano wysokie współczynniki korelacji.
51
Tytuł wykresu
650
600
550
500
y = 24.832x + 432.46
450
2
R = 0.6682
400
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
Rys. 3.29. Zależność między plonem rzeczywistym (oś X t/ha) a wartością indeksu SPAD
(oś Y) (30.06.2006)
200
180
160
140
y = 39.369x - 118.98
R2 = 0.6985
120
100
80
60
40
20
0
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
Rys. 3.30. Zależność między plonem rzeczywistym (oś X t/ha) a wartością indeksu LAI
(oś Y) (30.06.2006)
52
8.00
Rysunek 3.31 przedstawia zależność pomiędzy plonem rzeczywistym, szacowanym
metodą poboru próbek z powierzchni 1 m2 a plonem szacowanym (interpolowanym) na
podstawie instrumentów pomiarowych kombajnu.
Przyczyną niższej niż spodziewana zależności pomiędzy plonem rzeczywistym i
interpolowanym była prawdopodobnie wysoka lokalna zmienności plonu. Analiza danych
pochodzących z kombajnu metodą semiwariogramu, wykazała porównywalny wynik z
rokiem poprzednim (Rys. 3.8 – 3.10). W przypadku dużej wariancji danych konieczna jest
generalizacja mapy, którą otrzymuje się metodą krigingu lub wartości średnich (mediana) z
sąsiedztwa. Wpływa to na uśrednienie wartości punktów na mapie i możliwość wystąpienia
różnic pomiędzy mapą plonów (raster o pow. 100 m2), a wartościami określonymi w punkcie
(dla 1 m2).
8.0
y = 0.5592x + 1.8095
7.0
2
R = 0.4771
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
Rys. 3.31. Zależność pomiędzy plonem oszacowanym (oś X t/ha) i rzeczywistym (oś Y t/ha)
53
Analiza mapy plonu (2006)
Mapę plonu wykonano w formacie rastrowym o rozdzielczości 10m na podstawie
danych z kombajnu wyposażonego w rejestrator plonu (Rys. 3.32).
Rys. 3.32. Mapa plonów na podstawie danych z kombajnu
W tabeli 3.5 zestawiono średnie wartości plonu i wartości odchyleń standardowych
plonu dla każdego z pięciu obiektów nawozowych. Zastosowanie większych przedziałów
między dawkami azotu (w porównaniu do roku poprzedniego) spowodowało lepszą korelację
z plonem dla wszystkich obiektów. Na obiekcie drugim zastosowano największą dawkę
azotu. Wyraźnie uwidoczniła się różnica między tym pasem a pozostałymi obiektami
nawozowymi, zarówno jeżeli chodzi o średni plon jak też i zmienność przestrzenną. Na tej
podstawie należy sądzić, że wpływ gleby i dawki azotu zdaje się być czynnikiem
decydującym o wielkości plonu. Najniższe odchylenia wariancji przestrzennej odnotowano w
zbiorze danych reprezentującym plon z obiektu o najniższej dawce.
Tab. 3.5. Porównanie plonów pszenicy ozimej pomiędzy obiektami nawozowymi
(w nawiasach podano wartości dla całego obiektu, gdyż pasy 1 i 2 były dłuższe od
pozostałych)
Pas 1
Pas 2
Pas 3
Pas 4
Pas 5
dawka
dawka
dawka
dawka
dawka
120 kg N
180 kg N
60 kg N
0 kg N
60 kg N
Średni plon
5,0 (6,2)
5,3 (5,4)
4,8
4,1
4,8
(t/ha)
SD
0,9
0,7
0,6
0,4
0,6
W celu porównania mapy plonów z warunkami glebowymi wykonano zestawienia
mapy plonu z mapą potencjału plonotwórczego pola (Rys. 3.33) oraz mapą kompleksów
przydatności rolniczej gleby (Rys. 3.34). Przestrzenna analiza danych wskazuje na miejsca, w
których istnieje widoczna zależność miedzy plonem a glebą. Miejsca te zostały wskazane na
rysunkach strzałkami. Porównanie map wykazuje lepsze dopasowanie mapy potencjału
plonotwórczego, opartej głównie na pomiarach zdalnych niż mapy glebowo – rolniczej, która
została opracowana na podstawie próbobrania w regularnej siatce.
54
Rys. 3.33. Porównanie mapy plonu z mapą potencjału plonotwórczego pola doświadczalnego
Rys. 3.34. Porównanie mapy plonów z mapą glebowo-rolnicza
Porównanie indeksów wegetacji z mapą plonu dla pszenicy ozimej
Porównanie indeksów wegetacji z mapą plonu nie wykazało istotnych zależności w
obydwu badanych terminach, podobnie jak w poprzednim roku badań (Rys. 3.35 – 3.38).
0.25
y = 0.0067x + 0.0744
0.20
2
R = 0.0208
NDVI-G
0.15
0.10
0.05
0.00
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
PLON
Rys. 3.35. Porównanie indeksu NDVI z indeksami wartości plonów (8.05.2006)
55
4.50
y = 0.2269x - 0.0623
2
R = 0.1203
4.00
3.50
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
-0.50
Rys. 3.36. Porównanie indeksu VARI z indeksami wartości plonów (8.05.2006)
0.25
y = 0.0067x + 0.0744
0.20
2
R = 0.0208
NDVI-G
0.15
0.10
0.05
0.00
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
PLON
Rys. 3.37. Porównanie indeksu NDVI z indeksami wartości plonów (12.06.2006)
0.70
y = 0.0186x + 0.1467
2
R = 0.025
0.60
0.50
VARI
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
PLON
Rys. 3.38. Porównanie indeksu VARI z indeksami wartości plonów (12.06.2006)
56
8.0
Podsumowanie wyników kalibracji modelu LOTON
Kalibracja modelu LOTON w sezonie wegetacyjnym 2005/2006 potwierdziła wyniki
uzyskane podczas pierwszego roku prowadzonych doświadczeń:
1. wyraźnie widoczna i powtarzająca się w stałych miejscach zmienność cech pola - na
zdjęciach lotniczych
2. zdjęcia RGB i indeksy wegetacji szacowane na tych zdjęciach mogą stanowić ważne
źródło informacji o zmienności przestrzennej pola produkcyjnego
3. brak widocznych (statystycznych i wizualnych) różnice między sąsiadującymi
obiektami nawozowymi
4. słabe statystyczne zależności między indeksami wegetacji a plonem oraz między
dawką nawozu a kondycją roślin
5. słabo widoczne przestrzenne zależności między plonem a mapami glebowymi
6. duża wariancja i anizotropowość mapy plonu
Problemy związane z awaryjnością systemu nawigacji kombajnu (ponad 10 letni
odbiornik GPS) oraz słabą czułością aparatów rejestrujących podczerwień potwierdziły brak
możliwości konstrukcji szczegółowych map dawek azotu bez sprzętu charakteryzującego się
dokładną precyzją przestrzenną odpowiadającą lokalnej zmienności warunków glebowych
(kombajn) oraz precyzją przestrzenną i spektralną dla rejestracji obrazów w różnych
zakresach. Natomiast zmienność przestrzenna gleby rejestrowana pośrednio aparatami RGB
wykazuje powtarzalność w sezonie wegetacyjnym oraz w kolejnych latach. Wykorzystanie
dodatkowych wskaźników, takich jak: mapa glebowa, pomiary wielospektralne naziemne czy
pomiary przewodności elektromagnetycznej gleby mogą być podstawą do wyznaczenia mapy
potencjalnych stref plonotwórczych pola w których można zastosować zmienną dawkę azotu.
57
IV. WALIDACJA MODELU LOTON
Walidację modelu LOTON przeprowadzono na podstawie porównania mapy dawek
azotu opracowanej w oparciu o mapę potencjału plonotwórczego pola z mapą plonów
interpolowanych i rzeczywistych. Plony interpolowane wykreślono na podstawie danych
otrzymanych z miernika plonu kombajnu zbożowego. Plony interpolowano do rastra o
rozmiarach 10x10m, metodą mediany dla wartości wszystkich punktów z najbliższego
sąsiedztwa (w promieniu 10m). Plon rzeczywisty oceniono na podstawie poboru próbek z 1
m2 w 60 punktach.
Mapę dawek przedstawia rysunek 4.1. Mapę przedstawioną na rysunku opracowano
dla lat 2005-07 i obejmuje ona obszar całego pola doświadczalnego SD Baborówko. Obszar
zaznaczony czerwoną obwiednią dotyczy zabiegu nawożenia azotem zmienną dawką
przeprowadzonego w 2007 roku. Dla wyróżnionych na mapie stref przyjęto następujące
wielkości drugiej dawki azotu:
strefa 1 – 40 kg N / ha (razem dawka I i II - 100 kg N / ha)
strefa 2 – 60 kg N / ha (razem dawka I i II - 120 kg N / ha)
strefa 3 – 80 kg N / ha (razem dawka I i II - 140 kg N / ha)
strefa 4 – 100 kg N / ha (razem dawka I i II - 160 kg N / ha)
Należy zaznaczyć, że miejsca zmiany dawki nie zawsze odpowiadają miejscu
przecięcia się ścieżki technologicznej ze strefami dawek – miejsca oznaczone czarnymi
kropkami. Wiąże się to z inercją urządzenia zmieniającego dawkę – w przypadku
niewielkiego obszaru lub terenów skrajnych pola jest to nieopłacalne - lub z pokrywaniem się
stref w momencie wykonywania zabiegu.
58
Rys 4.1. Mapa dawek. Czerwona obwiednią zaznaczono zróżnicowanie nawożenia azotem
w 2007 roku
Ocena wizualna zdjęć lotniczych
Za informacje podstawową, na bazie której wykonano kalibracje modelu w sezonie
wegetacyjnym 2006/2007, przyjęto zdjęcia lotnicze wykonane w fazie początku strzelania w
źdźbło (01.04), drugiego kolanka (18.04), pełni kwitnienia (29.05) i początku dojrzałości
woskowej (29.04) (Rys 4.2).
Pole numer 1, na którym w tym sezonie uprawiano pszenice ozimą charakteryzuje się,
wyjątkowo niekorzystnymi warunkami glebowymi w swojej południowej części. Są to gleby
bardzo lekkie, które na mapie glebowo-rolniczej oznaczono jako kompleks V i VI. Ich
niekorzystne właściwości fizyczne potwierdziły pomiary oporności elektromagnetycznej
gleby. Najgorsza przewodność pola wykazane w pomiarach EM-38 pokrywa się w pełni z
najgorzej rozwiniętą wegetacją roślin widoczną na zdjęciach lotniczych.
Różnica spektralna widoczna miedzy górną i dolna częścią zdjęcia wykonanego 29
maja wynika z warunków atmosferycznych. Zdjęcie wykonano pod dużym kątem, przy
59
dużym zamgleniu i niskim pułapie chmur, co wpłynęło na brak możliwości pełnej korekcji
atmosferycznej dla tego zdjęcia.
Ciekawe właściwości widoczne są na zdjęciu wykonane 29 czerwca. Miejsca
jaśniejsze na zdjęciu RGB, widoczne także dość dokładnie na zdjęciu wykonanym w
podczerwieni oznaczają wyległe fragmenty łanu pszenicy. Natomiast zdjęcie wykonane w
podczerwieni w pełni wegetacji, w dniu 29 maja, nie wykazuje wyraźnego zróżnicowania
(mniejszy kontrast w odbiciu niż w przypadku zdjęcia RGB) dla pasa kontrolnego (Rys. 4.3).
60
Rys. 4.2. Zdjęcia lotnicze po korekcji geometrycznej i spektrometrycznej
61
Rys. 4.3. Porównanie zdjęć RGB ze zdjęciami w bliskiej podczerwieni (IR)
62
Analiza mapy plonu (sezon 2006/07)
Mapę plonu wykonano, podobnie jak w latach poprzednich, w formacie rastrowym o
rozdzielczości 10m, na podstawie danych z kombajnu wyposażonego w rejestrator plonu (Rys
4.4).
Rys. 4.4. Mapa plonu pszenicy ozimej
Analizy danych z ostatnich dwóch lat wykazały możliwość wystąpienia lokalnych
błędów w pozycjonowaniu, których przyczyną było zużycie eksploatacyjne odbiornika GPS,
będącego integralną częścią systemu pomiaru plonu kombajnu. Z tego względu dodatkowo
określono plon w 60 punktach pola doświadczalnego, równomiernie rozmieszczonych wzdłuż
ścieżek technologicznych (Rys. 4.5).
Rysunek 4.5. Punkty kontrolne pomiaru plonu (oznaczone czarnymi kropkami)
63
Wizualne porównanie mapy plonu z mapą dawek widoczne na rysunku 4.6, obrazuje
wysoką zależność przestrzenną pomiędzy plonowaniem a potencjałem plonotwórczym pola,
na podstawie którego wyznaczono dawki N.
Rys. 4.6. Przykład zależności plonu od warunków glebowych
Analiza zmienności plonu w sąsiadujących obiektach nawozowych wykonana na
podstawie szacowania plonu w 60 punktach poboru próbek (Rys. 4.5) potwierdza ścisłą
korelację pomiędzy plonem a strefami plonotwórczymi pola. Plon oznaczony w punktach 1- 6
(Rys. 4.7, oś X) dotyczy północnej części pola, która charakteryzuje się dobrym potencjałem
plonotwórczym. W punktach tych zaobserwowano najwyższy plon ziarna pszenicy
dochodzący do 5-6 t/ha. Od punktu 6 notuje się gwałtowny spadek plonów związany z
przejściem między strefami plonotwórczymi. Najniższy plon uzyskano w punktach 9 i 10
związanych ze strefą plonotwórczą bardzo słabą.
Wykres pokazuje również ścisłe zależności pomiędzy dawką azotu a plonem pszenicy.
Linia niebieska, reprezentującą obiekt kontrolny, wyraźnie wskazuje na najniższy plon (Rys.
4.7). Sąsiedni obiekt nawozowy, w którym zastosowano dawkę 60 kg N/ha, wykazał w
każdym przypadku plon wyższy niż sąsiedni punkt z obiektu o dawce zerowej. Plonowanie w
obiektach nawozowych o dawce zróżnicowanej (linie czerwone) układa się w decydującej
mierze również powyżej plonu obiektu kontrolnego.
64
8
7
6
PLON
5
4
Dawka
Dawka
Dawka
Dawka
Dawka
3
2
60
0
zmienna
zmienna
zmienna
1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Rys. 4.7. Wykresy zmienności plonu w sąsiadujących obiektach nawozowych określone na
podstawie 60 punktów
Wpływ braku nawożenia azotem na plon widoczny jest również na mapie plonów
wykreślonej na podstawie danych z kombajnu (Rys. 4.8). Wyraźne różnice w plonie
widoczne na mapie zaznaczono strzałkami.
Rys. 4.8. Wpływ braku nawożenia azotem na plon pszenicy ozimej (linia niebieska)
65
Zależność pomiędzy indeksem wegetacji a plonem pszenicy ozimej
Porównanie indeksów wegetacji z plonem przeprowadzono dla danych pochodzących
z pomiaru plonu dokonanego w 60 punktach kontrolnych. W tym celu porównano wartość
indeksu VARI w fazach drugiego kolanka (18.04) i pełni kwitnienia (29.05) z plonem ziarna
pszenicy pobranym z powierzchni 1 m2 w 60 punktach kontrolnych pola doświadczalnego.
W wyniku porównania otrzymano większe wartości współczynnika determinacji w
stosunku do porównań indeksów wegetacji z plonami otrzymanymi z mapy plonów. Lepsze
dopasowanie modelu uzyskano dla zdjęcia lotniczego wykonanego 18 kwietnia w fazie
drugiego kolanka (Rys. 4.9). W fazie pełni kwitnienia zależność pomiędzy indeksem VARI a
plonem roślin w punktach kontrolnych była nieco gorsza (Rys. 4.10). Pomiar w tym terminie
obciążony był niekorzystnym wpływem warunków atmosferycznych, związanych z
zamgleniem i niską podstawą chmur, co wymusiło wykonanie zdjęć z niższego pułapu i pod
większym niż standardowo kątem
1.8
1.6
y = 0.1527x - 0.0422
R2 = 0.3727
1.4
1.2
VARI
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
-0.2
PLON
Rys. 4.9. Porównanie indeksu wegetacji w fazie drugiego kolanka z plonem pomierzonym w
punktach kontrolnych
66
0.6
0.5
y = 0.0213x + 0.1627
R2 = 0.2115
VARI
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
PLON
Rys. 4.10. Porównanie indeksu wegetacji w fazie pełni kwitnienia z plonem pomierzonym w
punktach kontrolnych
Zależność pomiędzy plonem pomierzonym w punktach kontrolnych a plonem
interpolowanym
Porównanie plonu pomierzonego w punktach kontrolnych a plonem interpolowanym
na podstawie wartości określanych przez rejestrator plonu kombajnu nie wykazało wysokich
korelacji (Rys 4.11). Przyczyną niskich korelacji zarówno pomiędzy plonem pomierzonym i
interpolowanym i indeksami wegetacji a mapą plonów była prawdopodobnie duża zmienność
lokalna większości parametrów pola wpływających na plony roślin. Świadczy o tym także
mozaikowatość gleby widoczna na zdjęciach lotniczych i wizualizacjach wyników innych
pomiarów zdalnych.
Wartość pixela mapy plonu interpolowano na podstawie wartości punktów z
sąsiedztwa, w promieniu 10 m. Dlatego też wizualne porównanie zgeneralizowanej mapy
plonu z mapami indeksów wegetacji lub zdjęciami lotniczymi niekiedy jest bardziej czytelne
niż analiza statystyczna.
67
7.0
6.0
Plon - mapa
5.0
4.0
3.0
y = 0.5588x + 1.8633
2
R = 0.3118
2.0
1.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
Plon - pkt
Rys. 4.11. Zależność pomiędzy plonem pomierzonym w punktach kontrolnych a plonem
interpolowanym do rastra 10x10m (100 m2)
Ekonomiczna ocena zmiennego systemu nawożenia azotem
Ekonomiczną ocenę efektu zastosowania zmiennej dawki azotu przeprowadzono dla
pola o powierzchni 48,83 ha z uwzględnieniem uprawy pszenicy ozimej na całej powierzchni.
Strefy różniące się wielkością zalecanej i zastosowanej dawki azotu wydzielono na podstawie
mapy potencjału plonotwórczego pola (Rys. 2.10 na str. 26). W tabeli 4.1. zestawiono
powierzchnię i ilość azotu dla każdej strefy.
Tab. 4.1. Porównanie dawek azotu w poszczególnych strefach
Dawka azotu
Powierzchnia
Całkowita ilość
(kg ha-1)
(ha)
azotu (kg)
Strefa 1
100
2.17
217.0
Strefa 2
120
18.05
2166.0
Strefa 3
140
22.65
3171.0
Strefa 4
160
5.96
953.6
Strefy
68
Do oceny efektu ekonomicznego zastosowano trzy alternatywne systemy nawożenia
(tab. 4.2):
-
system ekstensywny, według którego na całym polu stosowano nawożenie 100
kg N ha-1,
-
intensywny z dawką 160 kg N ha-1,
-
oraz aplikacja zmiennej dawki azotu (wg dawek z tabeli 4.1).
Tab. 4.2. Ilość zastosowanego N w kg oraz koszt nawożenia w zależności od przyjętego
systemu nawożenia
Koszt
Koszt
Systemy nawożenia
Dawka
Ilość N w kg
nawożenia
nawożenia w
pola w zł
zł/ha
Ekstensywny
100 kg ha-1
4883.0
11 377
233
Intensywny
160 kg ha-1
7812.8
18 204
773
zróżnicowana
6507.6
15 163
310
Na podstawie mapy
Do porównań poszczególnych systemów nawożenia przyjęto pole o powierzchni 48,83
ha i założono, że całą powierzchnię pola nawożono saletrą amonową. Jednostkową cenę
azotu w saletrze amonowej (2,33 zł za 1kg N) przyjęto na podstawie rzeczywistych cen
nawozów z 2007 roku. Przeprowadzona analiza wykazała, że całkowite koszty nawożenia
azotem w poszczególnych systemach były zróżnicowane i wynosiły ok. 11,4 tys. zł w
systemie ekstensywnym, ok. 18,2 tys. zł w systemie intensywnym i ok. 15,2 tys. zł w
systemie ze zmienną aplikacją azotu na podstawie mapy potencjału plonotwórczego pola.
Zastosowanie zmiennej dawki pozwoliło na zmniejszenie kosztów nawożenia o 16,7 % w
stosunku do systemu z intensywnym stosowaniem nawozów azotowych. Natomiast w
porównaniu do systemu ekstensywnego koszty te są o 33,3 % wyższe. Należy przy tym
zwrócić uwagę na fakt, że zgodnie z zaleceniami i zależnościami uwzględniającymi warunki
glebowe pola doświadczalnego zastosowanie dawki 100 kg N ha-1 powinno być ograniczone
tylko do powierzchni 2,17 ha.
Aplikacja nawozów na całym polu zgodnie z zaleceniami dla systemu ekstensywnego
może nie w pełni zaspokoić potrzeb pokarmowych roślin i skutkować zmniejszeniem plonów.
Natomiast wyniki uzyskane w projekcie sugerują brak zauważalnego spadku plonu w
przypadku zastosowania zmiennej dawki azotu.
69
V. PODSUMOWANIE
Dostosowanie wielkości dawek azotu do wielkości potencjału produkcyjnego pola
wynikającego ze zmiennych warunków siedliskowych pozwala na ograniczenie zużycia azotu
bez istotnych strat plonu. Zdalne metody oceny stanu łanu opierają się na przyżyciowym,
bezinwazyjnym pomiarze wskaźników wegetacji za pomocą metod teledetekcyjnych. W
ocenie stanu odżywienia roślin azotem wykorzystuje się indeksy obliczone na podstawie
pomiaru zróżnicowania odbicia światła od roślin w różnych przedziałach spektralnych.
Analiza zdjęć wielospektralnych pozwala na wykonanie mapy stanu łanu i zróżnicowania
wegetacji w obrębie pola. Na podstawie mapy indeksu wegetacji roślin określa się dawki azotu
w oparciu o funkcję: indeks wegetacji - dawka.
Walidacja modelu LOTON i przeprowadzona na jej
podstawie aplikacja
zróżnicowanej (w obrębie pola) dawki azotu wykazała możliwość ograniczenia nawożenia
azotem, a co się z tym wiąże poprawę efektów ekonomicznych i środowiskowych.
W projekcie wykazano, ze zdjęcia lotnicze są dobrym narzędziem do oceny
zmienności potencjału plonotwórczego pola produkcyjnego, zwłaszcza dla obszarów, na
których występuje duża mozaikowatość gleby. Na podstawie analizy serii zdjęć istnieje
możliwość opracowania mapy potencjału plonotwórczego pola, która może być wykorzystana
do aplikacji zmiennych (w obrębie pola) dawek azotu. Zdjęcia lotnicze umożliwiają wczesną
ocenę stanu odżywienia łanu azotem. Dalszy monitoring stanu wegetacji prowadzony przy
pomocy zdalnych metod „z powietrza” pozwala na ocenę potrzeb nawożenia azotem, co
umożliwia korektę dawek w czasie aplikacji drugiej i/lub trzeciej dawki.
Otrzymane w trakcie kalibracji i walidacji modelu LOTON wyniki są reprezentatywne
dla gleb Wielkopolski, które charakteryzują się dużą mozaikowatością oraz niekorzystnym
wpływem suszy na plony roślin. Prezentowane wyniki pokazują ogólny obraz możliwości
zastosowania zdalnych metod do różnicowania dawki azotu w obrębie pola z uwzględnieniem
dużego zakresu zróżnicowania przestrzennego warunków glebowych.
Należy wyraźnie podkreślić, ze mapy dawek azotu powinny być opracowywane
indywidualnie dla każdego pola z uwzględnieniem dodatkowych czynników a przede
wszystkim warunków pogodowych.
70
VI. EFEKTY UZYSKANE W TRAKCIE REALIZACJI PROJEKTU
6.1 Wykaz publikacji, których źródłem był projekt badawczy
W oparciu o wyniki uzyskane w trakcie realizacji projektu opracowano i opublikowano
następujące publikacje:
1. Pudełko R. 2005: Interpolacja modeli właściwości agrochemicznych gleby, Nawozy i
Nawożenie, 4 (25), 2005, s. 83.
2. Pudełko R. Kozyra J., Igras J., 2006: Wykorzystanie pomiarów spektralnych
promieniowania w badaniach rolniczych, Annales, sectio B, vol. LXI, UMCS, Lublin,
390-399.
3. Pudełko R., 2006: Metody wizualizacji wyników badań odczynu i zasobności gleb na
dużych polach uprawnych, Raporty PIB, Wybrane aspekty agrochemicznych badań gleby,
1, 17-27.
4. Igras J., Pudełko R., Kubsik K., 2006: Usability of remote sensing methods for the
assessment of development of spring barley, IX ESA Congress, Bibliotheca Fragm.
Agron., Warszawa, 2006, s. 655-657.
5. Kozyra J., Pudełko R., 2006: Testing of remote sensing methods using aerial and ground
based methods, IX ESA Congress, Bibliotheca Fragm. Agron., Warszawa, 2006, s. 675677.
6. Pudełko R., Igras J., Kozyra J., 2007: Evaluation of a field’s spatial variability using an
UAV, Poster papers proceedings, 6th European Conference on Precision Agriculture,
Skiathos, Greece.
7. Pudełko R., 2007: Interpolacje map plonów, Pamiętnik Puławski (w druku).
8. Pudełko R, Kozyra J., Mizak K., 2007: Zastosowanie fotografii CIR w badaniach rolno –
środowiskowych, Fragmenta Agronomica (w druku).
W opracowaniu znajdują się następujące publikacje:
1. Igras J., Pudełko R., Kubsik K., 2007 i in.: Wykorzystanie wielospektralnych zdjęć
lotniczych do oceny stanu odżywienia roślin i określenia potrzeb nawożenia azotem.
Monografia – Nawozy i Nawożenie.
2. Jarosz Z., Pudełko R., Igras J., Kubsik K.: Efektywność ekonomiczna różnych systemów
nawożenia azotem. Fragmenta Agronomica.
71
6.2 Udział w konferencjach i szkoleniach, w czasie których
prezentowano wyniki i problematykę dotyczącą projektu
1. Pudełko R., Kozyra J., Igras J., 2006: Wykorzystanie pomiarów spektralnych
promieniowania w badaniach rolniczych, Poster, Ogólnopolska Konferencja
Metodyczna. Problematyka pomiarów i opracowań elementów meteorologicznych,
Lublin-Nałęczów.
2. Pudełko R., 2006: Metody wizualizacji wyników badań odczynu i zasobności gleb na
dużych polach uprawnych - Referat, warsztaty robocze nt.: Teoretyczne i praktyczne
aspekty agrochemicznej obsługi rolnictwa, 02.03.2006.
3. Pudełko R., Rozpoznanie zmienności przestrzennej pola pod względem optymalizacji
stosowania zabiegów agrotechnicznych, Baborówko, 10.06.2006, Wykład dla
Studium IOR.
4. Igras J., Pudełko R., Kubsik K., 2006: Usability of remote sensing methods for the
assessment of development of spring barley, IX Congress ESA, Warszawa, 2006,
Poster.
5.
Pudełko R., Igras J., Kozyra J., 2007: Evaluation of a field’s spatial variability using
an UAV, Poster, 6th European Conference on Precision Agriculture, Skiathos, Greece
6. Kubsik K., Igras J., Pudeko R. 2008: Challenges of Precision Agriculture and Remote
Sensing. Precision agriculture in Poland, Symposium of the Task Force o Sustainable
Agriculture of the Agenda 21 for the Baltic Sea Region (Baltic 21) FAL
Braunschweig, 28-29 listopada 2007, Referat.
7. Pudełko R, Kozyra J., Mizak K., 2007: Zastosowanie fotografii CIR w badaniach
rolno – środowiskowych, Ogólnopolska konferencja doktorantów i młodych
naukowców, Wkład młodych naukowców w rozwój nauk rolniczych, IUNG-PIB, 2324.11.2007, Poster, Abstrakt w materiałach konferencyjnych.
8. Kubsik K., 2004-2007, Szkolenia i doradztwo dla rolników gm. Kaźmierz i
Szamotuły, Wstęp do rolnictwa precyzyjnego. Maszyny i urządzenia stosowane w
rolnictwie precyzyjnym,. Wykorzystanie GPS-u oraz zdjęć lotniczych i satelitarnych
do oceny stanu odżywienia azotem zbóż , Wykłady.
72
6.3 Program LOTON K, G – komputerowy model wspomagania
nawożenia pszenicy azotem
Komputerowy program wspomagania decyzji w zakresie nawożenia pszenicy azotem
LOTON K, G służy do klasyfikacji spektralnych zdjęć lotniczych z uwzględnieniem
informacji pomocniczej (mapa glebowa, mapa plonów). W procesie klasyfikacji pole dzielone
jest na cztery strefy. Strefy te są podstawą do dalszej generalizacji i transformacji pliku
rastrowego w plik wektorowy, który jest bezpośrednią podstawą dla mapy zróżnicowanej
dawki azotu.
Proces klasyfikacji realizowany jest z użyciem modułu LOTON-K. Generalizacja do
założonej rozdzielczości i stopnia wygładzenia obrazu przeprowadzona może zostać
dodatkowo w module LOTON-G. Oba moduły, w formacie GMD i MDL są ogólnie dostępne
na stronie internetowej www.geostat.iung.pulawy.pl/loton.htm.
Program powstał w środowisku ERDAS IMAGINE, w module MODELER, w języku
programowania EML. Konstrukcja programu opiera się na wyznaczonych w fazie kalibracji i
walidacji modelu zależnościach odbicia spektralnego światła w poszczególnych zakresach
długości fali od łanu roślin, pomocniczych danych przestrzennych (mapa glebowa i mapa
plonu) oraz na zależnościach statystycznych w zbiorze danych. W tym przypadku zbiór
danych należy rozumieć jako zbiór pikseli zdjęcia, które znajdują się w granicach
analizowanego pola (uprawy). Ze względu na uniwersalną cechę modułu klasyfikującego,
program ten może być również wykorzystywany do wyznaczenia stref potencjału
plonotwórczego pola (po porównaniu zdjęć z kilku sezonów). W oparciu o mapy potencjału
plonotwórczego pola można także wykreślać mapy zróżnicowania innych rodzajów zabiegów
agrotechnicznych, jak na przykład wapnowanie czy nawożenie potasem i fosforem.
Program kompilowany jest w środowisku ERDAS, posiada nakładkę pozwalającą na
wizualne definiowanie struktury logicznych powiązań między danymi przestrzennymi a
procedurami obliczeniowymi.
73
6.4 Serwis Internetowy
www.geostat.iung.pulawy.pl/loton.htm
Celem serwisu internetowego jest udostępnienie wyników uzyskanych przy realizacji
projektu badawczego LOTON (2 P06R 041 27).
W serwisie dostępny jest raport końcowy z realizacji projektu, abstrakty publikacji,
których źródłem był projekt oraz program LOTON służący do optymalizacji nawożenia
azotem.
74
Załączniki: kopie publikacji
75