Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Удаленная диспетчеризация и оперативный мониторинг технологических процессов. Учебное пособие
.pdf
21
отсутствует библиотека эталонных гиперспектральных образов
растений. В России, также как за рубежом, ведётся разработка и
испытание гиперспектральной аппаратуры, в том числе, путём её
установки и опытной эксплуатации над тестовыми участками полей.
В целом, космические методы мониторинга посевов достаточно
широко применяются в настоящее время для:
- создания электронных карт сельхозугодий,
- обнаружения и картографирования районов засухи,
затоплений, поражений вредителями и др.,
- качественной оценки состояния озимых,
- расчёта индексов типа NDVI с последующим пересчётом в
биомассу.
При этом идёт интенсивная работа по исследованию и
практическому применению результатов измерения спектральных
характеристик растений, посевов, определению их состояния и
выработке рекомендаций по внесению удобрений и др.
В таблице 2 приведены основные характеристики ряда КА ДЗЗ,
используемых для мониторинга сельскохозяйственных угодий.
Таблица 2 - Сравнительные характеристики космических аппаратов
дистанционного зондирования земли (КА ДЗЗ).
Название
КА ДЗЗ
Пространственное
разрешение, м.
Периодичность
съемки
Ширина полосы
съемки, км.
Landsat-8
15
16 дней
183
Sentinel-1А
5
3 дня
80
Sentinel-2
10
10 дней
290
ASTER
15
16 дней
60
RapidEye
6.5
24 часа
77
Modis
250
2 дня
2330
Дистанционные воздушные
Применение авиации для целей наблюдения и
картографирования земной поверхности имеет длительную историю,
однако в данной работе будут рассматриваться только БПЛА, как
наиболее перспективные воздушные средства в задачах мониторинга
сельскохозяйственных угодий.
22
Воздушные средства имеют ряд важных преимуществ перед
космическими:
- высокое разрешение снимков (доли сантиметров),
недостижимое при съёмках из космоса,
- возможность проведения съёмок при любой облачности, т.к.
обычно полёты выполняются на высотах несколько сотен метров, т.е.
ниже нижней границы облаков.
Следует отметить, что БПЛА сильно уступают КА ДЗЗ по
производительности – снимаемой площади поверхности Земли за
единицу времени.
БПЛА можно разделить на два класса:
- самолётного типа,
- вертолётного типа.
БПЛА второго типа называют также квадрокоптерами либо
дронами. Отличия этих двух типов БПЛА как летательных аппаратов
оказывает существенное влияние и на возможности их использования
как средств мониторинга посевов и выполнения полевых операций
сельскохозяйственной техникой. Аппараты самолётного типа летают с
гораздо большей скоростью, чем квадрокоптеры (также, как и
пилотируемые самолёты, по сравнению с вертолётами) и применяются
для наблюдения больших площадей сельхозугодий. В то же время,
квадрокоптеры удобны для проведения измерений над небольшими
участками полей, когда необходима минимальная скорость
перемещения, либо «зависание» на время проведения съемки.
В таблице 3 приведены характеристики ряда наиболее
популярных моделей БПЛА, используемых в России, а на рисунке 9 и
рисунке 10 – фотографии аппаратов самолётного и вертолётного типа
соответственно.
Таблица 3 – Характеристики ряда БПЛА
Модель
Geoscan 300
Geoscan 101
Supercam 350
Производитель
ООО «Геоскан»
Россия, СанктПетербург
ООО «Геоскан»
Россия, СанктПетербург
ООО
«Беспилотные
системы» Россия,
Ижевск
Макс. взлетная
масса, кг.
8
2,3
9,5
Максимальная
дальность полета,
км.
280
80
300
23
Тип двигателя
Электродвигатель
Электродвигатель
Электродвигатель
Рабочая высота
полета, м
150-1500
120-1000
50-1500
Время полета, ч.
3
1,5
4,5
Скорость, км/ч
72-108
75-108
65-130
Старт
С механической
катапульты
С механической
катапульты
С эластичной
катапульты
Приземление
На парашюте
На парашюте
На парашюте
Автопилот
Есть
Есть
Есть
Рисунок 9 – БПЛА самолетного типа.
Рисунок 10 – БПЛА вертолетного типа.
Производительность того либо иного типа БЛА учитывается при
планировании наблюдений сельхозугодий, в частности, при расчёте
24
потребного количества аппаратов, времени, за которое БЛА может
долететь и начать работу над заданным объектом и др. Однако ещё
более важное значение имеют параметры аппаратуры наблюдения,
устанавливаемой на БЛА, и технологии (методы, алгоритмы, СПО)
обработки, анализа и интерпретации зарегистрированных этой
аппаратурой данных, поскольку именно это определяет возможность
решения задач мониторинга сельскохозяйственных угодий и
выполняемых на них технологических операций.
На подобных аппаратах устанавливают в качестве аппаратуры
наблюдения фото либо видеокамеры (наиболее часто), а также
тепловизоры, спектрометры и, в последнее время, гиперспектрометры.
В таблице 4 приведены некоторые характеристики ряда таких
приборов.
Таблица 4 - Характеристики используемой съемочной
аппаратуры
№
п/п
Тип прибора
Вес, кг.
Размер пикселя на Земле с высоты,
200 м.
1
Фотоаппараты
0,5
2
2
Видеокамеры
0,5
10
3
Спектрометры
0,1
10
4
Гиперспектрометры
0,1
30
5
Тепловизоры
0,5
30
Устанавливаемые на БПЛА современные фото видеокамеры
(типа Sony a6000, Sony Next 7, Sony RX1) позволяют получать цветные
и черно-белые изображения поверхности поля с разрешением
несколько сантиметров и довольно высокого качества (Рисунок 11).
25
Рисунок 11 – Пример изображения посевов, полученного с БЛА
Однако они имеют один общий весьма существенный
недостаток: основное предназначение этих камер – получение
синтезированных изображений снимаемых объектов с последующим
их визуальным просмотром. При этом отдельные каналы, из которых
синтезируются цветные изображения (как правило, это «красный»,
«зелёный» и «синий») не проходят калибровку, точно определяющую
их ширину и чувствительность. Более того, во многих случаях эти
каналы частично накладываются друг на друга. Эти обстоятельства
сильно затрудняют количественный анализ изображений, основанный
на цифровых методах обработки [21]. Поэтому в настоящее время
актуальны проблемы разработки методик цифрового анализа данных с
фото и видеокамер, а также формулирования требований к их
техническим характеристикам, основанным на опыте обработки этих
данных.
Применение спектрометров и гиперспектрометров в качестве
бортовой аппаратуры наблюдения, устанавливаемой на летательные
аппараты, упрощает проблему использования методов цифровой
обработки изображений. Однако, получение практически значимых
результатов, в частности, распознавание состояния растений, также
затруднено, как и при использовании дистанционного
зондирования, вследствие отсутствия библиотек параметрических
эталонов спектральных образов растений. В то же время, можно
отметить, что на этом направлении уже достигнуты конкретные
результаты: накоплены цифровые модели состояний озимых культур
(пшеница, рапс), распознавание которых позволяет корректно
планировать операции подкормки и др.
Анализируя совокупность достоинств и недостатков всех
описанных методов мониторинга, можно сделать достаточно
26
очевидный вывод: целесообразно их совместное применение в задачах
мониторинга, что в итоге позволит минимизировать недостатки и,
напротив, получить синергический эффект.
27
2. СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ПРОЦЕССОВ
2.1. СИСТЕМА МОНИТОРИНГА CLAAS TELEMATICS И
ПРИНЦИП ЕЕ РАБОТЫ
Поддержание максимальной производительности Ваших
зерноуборочных комбайнов в течение всего сезона - это комплексная
задача, требующая организационного подхода в решении. С этой
целью CLAAS предлагает Вам новейшую технологию, которая
обеспечивает обширную поддержку и дает возможность в полном
объеме использовать производительность комбайнов CLAAS на
протяжении всего уборочного сезона.
При правильной настройке модулей, входящих в комплектацию
сельскохозяйственной техники возможно проанализировать (рис.55)
такие параметры как:
Анализ использования рабочего времени
- Разгрузка в движении;
- Разгрузка во время остановки;
- Время разворота;
- Время процесса;
- Продолжительность простоя;
- Время езды с полным зерновым бункером;
- Время в пути;
- Остановка из-за перегрузки;
- Продолжительность включенного «зажигания».
Анализ урожайности
- Влажность зерна;
- Высота среза;
- Загрузка бункера на 100%;
- Загрузка бункера на 70%;
- Продолжительность и загрузка измельчителя;
- Состояние молотильного барабана вкл. / выкл.;
- Отработанно моточасов;
- Намолот зерна;
- Обработанная площадь;
28
Рисунок 12 – Аналитический график использования рабочего времени
- Опорожнение зернового бункера;
- Положение верхнего решета;
- Положение нижнего решета;
- Положение подбарабанья;
- Положение стрясного стола;
- Уровень потерь за решетами;
- Уровень потерь при сепарации;
- Работа приставки вкл./выкл.;
- Производительность;
- Производительность по площади;
- Продолжительность работы в «рабочем» положении;
- Скорость вращения вентилятора;
- Скорость вращения мотовила;
- Скорость движения (рис.13);
- Среднее значение влажности;
- Степень загрузки двигателя;
- Удельный вес культуры;
- Уровень топлива;
- Частота вращения ротора / соломотряса;
- Частота вращения элеватора сходового продукта;
- Частота вращения коленчатого вала двигателя;
- Частота вращения молотильного барабана;
- Чувствительность на решетах;
- Чувствительность при сепарации;
29
Рисунок 13 – Примерный отчет (частота вращения коленчатого вала
двигателя – скорость).
Показания счетчиков
- счетчик моточасов;
- счетчик рабочих часов;
- счетчик часов работы измельчителя;
- счетчик часов молотьбы;
- счетчик объема уборки;
- счетчик убранной площади;
- счетчик отработанной площади;
- счетчик пройденного пути в работе;
- счетчик пройденного пути, по дорогам;
- счетчик расхода топлива;
- счетчик расхода топлива, по дорогам;
- счетчик расхода топлива, в поле.
Система TELEMATICS компании CLAAS позволяет
контролировать производительность зерноуборочных комбайнов с
любого места, где имеется доступ к интернету, будь то мастерская,
офис или другое место Вашего предприятия. Даже находясь в дороге
Вы можете получить полную информацию с помощью мобильной
связи.
Сбор, хранение и передача информации от бортовых систем
комбайна, осуществляет бортовой телематический терминал (модуль
телесервиса), который по средствам коннектора подключается к CAN-
шине комбайна (рис.14).
30
Рисунок 14 – Внешний вид Телематического модуля.
Контроль, анализ и сопоставление - это основа для принятия
производственных решений по повышению производительности
зерноуборочных работ и увеличению прибыльности и доходности
предприятия (рис.15).
Рисунок 15 – Принципиальная схема работы системы CLAAS Telematics
Из представленного следует, что основной задачей системы
является получение максимальной производительности машины.
Производительность комбайнов должна подтверждаться изо дня в
день, на протяжении всего уборочного сезона. Функция «Анализ
эффективности машины» дает точный ответ на вопрос - как и когда
работает комбайн! Оптимизация технологического процесса, состава
уборочных агрегатов, транспортных машин позволяет получить
подробную информацию, которая поможет существенно повысить
общую производительность и эффективность работы уборочных
звеньев (рис.16).
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]