Наукові доповіді Національного університету біоресурсів і природокористування України

Використання технологій IoT для екологічного моніторингу міста

О. Багацька, Н. Пасічник, О. Опришко
Завантажити статтю
Анотація

Технології IoT у концепції Big Data можуть докорінно змінити підходи в аграрних практиках, проте потрібно відпрацювати методики обробки та інтерпретації інформації, що може бути дієвим у практиці рослинництва. Оскільки габарити рослин замалі для супутникової зйомки, відпрацювання технологій можна роботи на деревах, габарити яких достатні для їх ідентифікації на супутникових знімках. Мета роботи – ідентифікація та оцінка стану рослинних насаджень, зокрема, дерев із визначенням їх позиціонування на супутникових знімках мегаполісів. Для досліджень використовувались цифрові фотознімки створені оптичним та ІЧ об’єктивами Оболонського району м. Києва. Було встановлено, що в оптичному діапазоні для об'єктів під прямим сонячним опроміненням ідентифікація рослин можлива, у той час як затінені ділянки ідентифікуються із значними похибками. Під час використанні індексу для ІЧ зйомки IRtree = С1 - С2+100 вдалося виділити певні діапазони, що належать саме кроні дерев та траві за прямого сонячного опромінення і певною мірою в тіні, чого не вдалось досягнути з індексом для оптичного діапазону GBtree = G - B+100. Монохромні інфрачервоні та оптичні знімки виявились не придатними для ідентифікації рослин, оскільки у разі перебуванні об'єктів у тіні від споруд діапазони інтенсивності складових кольору рослин накладались на діапазони сторонніх об'єктів. Для інфрачервоних та оптичних супутникових знімків було запропоновано спектральні індекси, що враховують кілька складових кольору для оцінки стану рослинних насаджень. Для крон дерев під прямим сонячним освітленням для запропонованих індексів було отримано приблизно однакові результати. Проте індекси, запропоновані для інфрачервоної зйомки, мають більшу вибірковість, оскільки для них вдалось ідентифікувати окремо крони дерев та рослини на газонах, як за прямого сонячного освітлення, так і в тіні від споруд

Ключові слова

індекси, супутниковий моніторинг, IoT, біогаз

ЦИТУВАТИ
Bahatska, O., Pasichnyk, N., & Opryshko, О. (2021). Technologies for environmental monitoring of the city. Scientific Reports of the National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, 17(5),156-166. https://doi.org/10.31548/dopovidi2021.05.014
Використані джерела
  1. Raciti, S.M., Hutyra, L.R., & Newell, J.D. (2014). Mapping carbon storage in urban trees with multi-source remote sensing data: Relationships between biomass, land use, and demographics in Boston neighborhoods. Science of The Total Environment, 500-501, 72-83. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.08.070.
  2. Talavera, J.M., Tobón, L.E., Gómez, J.A., Culman, M.A., Aranda, J.M., Parra, D.T., Quiroz, L.A., Hoyos, A., & Garreta, L.E. (2017). Review of IoT applications in agro-industrial and environmental fields. Computers and Electronics in Agriculture, 142(A), 283-297. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.09.015.
  3. Lee, J.T.E., Ee, A.W.L., & Tong, Y.W. (2018). Environmental impact comparison of four options to treat the cellulosic fraction of municipal solid waste (CF-MSW) in green megacities. Waste Management, 78, 677-685. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2018.06.043.
  4. Tong, H., Yao, Z., Lim, J.W., Mao, L., Zhang, J., Ge, T.S., Peng, Y.H., Wang, C.H., & Tong, Y.W. (2018). Harvest green energy through energy recovery from waste: A technology review and an assessment of Singapore. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 98, 163-178. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.09.009.
  5. Golub, B., Hudz, A., Dudnyk, A., & Bushma, A. (2019). Production of biotechnological objects using business intelligence. In 2019 9th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, ACIT 2019 - Proceedings (pp. 200-204). https://doi.org/10.1109/ACITT.2019.8780061.
  6. Jeppesen, J.H., Ebeid, E., Jacobsen, R.H., & Toftegaard, T.S. (2018). Open geospatial infrastructure for data management and analytics in interdisciplinary research. Computers and Electronics in Agriculture, 145, 130-141. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.12.026.
  7. Lysenko, V., & Dudnyk, A. (2016). Automation of biotechnological objects. In Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science, Proceedings of the 13th International Conference on TCSET 2016 (pp. 44-46). https://doi.org/10.1109/TCSET.2016.7451963.
  8. Kiktev, N., Chichikalo, N., Rozorinov, H., Filippov, R., & Khort, D. (2018). Infocomunication technology for determination of coal ash-content on the conveyor line. In 2018 International Scientific-Practical Conference on Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2018 - Proceedings (pp. 535-538). https://doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2018.8632108.
  9. dos Santos, U.J.L., Pessin, G., da Costa, C.A., & da Rosa Righi, R. (2019). AgriPrediction: A proactive internet of things model to anticipate problems and improve production in agricultural crops. Computers and Electronics in Agriculture, 161, 202-213. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.10.010.
  10. Al-Turjman, F. (2019). The road towards plant phenotyping via WSNs: An overview. Computers and Electronics in Agriculture, 161, 4-13. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.09.018.
  11. Kiktev, N., Chichikalo, N., Rozorinov, H., Filippov, R., & Khor, D. (2018). Infocomunication technology for determination of coal ash-content on the conveyor line. In 2018 International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T) (pp. 535-538). https://doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2018.8632108.
  12. Ouyang, F., Cheng, H., Lan, Y., Zhang, Y., Yin, X., Hu, J., Peng, X., Wang, G., & Chen, S. (2019). Automatic delivery and recovery system of Wireless Sensor Networks (WSN) nodes based on UAV for agricultural applications. Computers and Electronics in Agriculture, 162, 31-43. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.03.025.
  13. Banđur, Đ., Jakšić, B., Banđur, M., & Jović, S. (2019). An analysis of energy efficiency in Wireless Sensor Networks (WSNs) applied in smart agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 156, 500-507. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.016.
  14. Liao, M.S., Chen, S.F., Chou, C.Y., Chen, H.Y., Yeh, S.H., Chang, Y.C., & Jiang, J.A. (2017). On precisely relating the growth of Phalaenopsis leaves to greenhouse environmental factors by using an IoT-based monitoring system. Computers and Electronics in Agriculture, 136, 125-139. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.03.003.
  15. Lysenko, V., Komarchuk, D., Opryshko, O., Pasichnyk, N., & Zaets, N. (2017). Determination of the not uniformity of illumination in process monitoring of wheat crops by UAVs. In 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2017 - Proceedings (pp. 265-267). https://doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2017.8246394.
  16. Shvorov, S., Komarchuk, D., Pasichnyk, N., Opryshko, O., Gunchenko, Y., & Kuznichenko, S. (2018). UAV navigation and management system based on the spectral portrait of terrain. In 2018 IEEE 5th International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC) - Proceedings (pp. 68-71). https://doi.org/10.1109/MSNMC.2018.8576304.
  17. Svensgaard, J., Jensen, S.M., Westergaard, J.C., Nielsen, J., Christensen, S., & Rasmussen, J. (2019). Can reproducible comparisons of cereal genotypes be generated in field experiments based on UAV imagery using RGB cameras? European Journal of Agronomy, 106, 49-57. https://doi.org/10.1016/j.eja.2019.03.006.
  18. Zheng, H., Zhou, X., He, J., Yao, X., Cheng, T., Zhu, Y., Cao, W., & Tian, Y. (2020). Early season detection of rice plants using RGB, NIR-G-B and multispectral images from unmanned aerial vehicle (UAV). Computers and Electronics in Agriculture, 169, 105223. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105223.
  19. Dolia, M., Lysenko, V., Pasichnyk, N., Opryshko, O., Komarchuk, D., Miroshnyk, V., Lendiel, T., & Martsyfei, A. (2019). Information technology for remote evaluation of after effects of residues of herbicides on winter crop rape. In 2019 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies, AICT 2019 - Proceedings (pp. 469-473). https://doi.org/10.1109/AIACT.2019.8847850.