用MicaSense Atlas和RedEdge探测杂草

 
 

探测杂草可能是一个艰巨的任务,特别是当杂草很类似,并与农作物在同一发展阶段。通过一个特别的方法,在Atlas上使用杂草层,一个加利福尼亚Central Valley的葡萄园减少了探测杂草费用的百分之50,同时改善了农作物质量。

不是所有杂草都该一视同仁的

以“自发藤”的形式生长的杂草对于葡萄种植者造成了特别的挑战。自发这个词一般用来表示与农田中种植或嫁接的种类不同的藤。偶尔,来自嫁接的结合处底下会长出新藤,而这个新藤的苗会代替接穗枝被训练长长。隐藏在农田中,与农田中其他藤一样成长,这些藤很难被看得出。

从农耕成员采摘葡萄的角度来说,自发葡萄是一样的。颜色,果实大小,组的大小和成熟时间都是一样的。(成熟的紫葡萄和自发藤相比)

从农耕成员采摘葡萄的角度来说,自发葡萄是一样的。颜色,果实大小,组的大小和成熟时间都是一样的。(成熟的紫葡萄和自发藤相比)

一旦长成熟,自发藤可以对农业操作造成负面影响,因为是自发的,像任何其他杂草一样,与种植的农作物竞争水,营养,光线,和空间。而且,自发藤产生酸而有籽的果实,不适合作为食用葡萄,但是其结果可能被采摘而以食用葡萄的身份被卖掉,造成消费者和分销商对于从那个种植者购买产生担心害怕。

在加利福尼亚Central Valley的某一个牧场,自发藤的存在一直是一个让人担忧的问题,因为自发藤与葡萄同时存在,看起来一样,与种植的那种有相同的成熟时间。区分和认出这些藤在哪里存在变成了这个种植者最重要的事,而使用MicaSense Atlas中的层变成了发现和去除自发藤的一个重要战略。

用MicaSense Atlas来区分藤的种类

仔细看藤,可以注意到自发藤有小,光滑而有光泽的具有紧凑茎皮的叶子。与之相比,被种植的种类有更大,更柔软的,更哑光的纹理的叶子,有着更亮的绿色和更松的茎皮。

那些不同点乍一看很难看得出,但是来自Ag OnPoint, Inc的Chris Thiesen,意识到这两种叶子的不同的绿色可能是可以用多光谱数据可以很容易区分的。他提议使用MicaSense RedEdge为农田映射地图,并分析MicaSense Atlas收集的图像。

Leaves+from+the+planted+variety+on+are+large+with+less+shine%2C+and+lower+chlorophyll+levels..jpg
Leaves from Volunteer Vines are small & smooth with higher chlorophyll level..jpg

上方种植的种类有更少光泽,更低叶绿素。下方为自发藤叶。

用一个自发藤已经在地上可见的田中,第一步是区分标识和在Atlas中用GPS为自发藤做标签。然后,Atlas工作流程会用在一个自发藤还未被发现的不同的田中。

MicaSense Atlas的杂草检测层为帮种植者用植物叶绿素含量从种植的农作物中发现和区分杂草。每一层有一种不同的光带和颜色合成的组合让它们不仅可能区分植物种类的不同,而且也可以帮助检测早期褪绿病。

使用了区分叶绿素含量的不同的Weeds1层,Chris和他的团队可以区分所有标记了的自发藤,甚至在农田的东北角发现了一个未知自发藤。

Weeds1层因更高的叶绿素含量而用更鲜艳的红色标出了自发藤。

Weeds1层因更高的叶绿素含量而用更鲜艳的红色标出了自发藤。

有了这个方法,Chris和他的团队作了地图,并在第二个农田中又检测出了26个可能是自发藤的藤,其中18个确认为自发藤。剩下的八个,三个是阿拉伯高粱,五个是优于平均健康情况的被种植的种类。

结果

Chris使用的杂草检测层不仅证明区分自发藤的有效性,而且导致了减少了的成本。让一个检测员走过较小的田中的一个,并人工发现自发藤将一共花费$525。然而,使用RedEdge和Atlas花费$250,节省了牧场$275并避免了巨大的产量损失。

虽然$275看起来不是很多,未正确认出和控制自发藤将对于葡萄庄非常有害,不仅影响产量而且在将来的季节可能造成失去消费者和分销商。

使用Atlas可以帮助农民做出更有效的决策,更好地分配他们的资源,在农业运营中更有效,采用正确的战略将造成产量和质量的改善。