Влияние параметров полета и обработки на плотные облака точек, полученные с БПЛА, для оценки высоты растений

Облака точек и цифровые модели поверхности (DSM), полученные по изображениям беспилотных авиационных систем (БПЛА), широко используются для оценки высоты растений в фенотипировании и точном земледелии. Однако комплексные оценки по разным культурам, высотам полета и перекрытиям изображений ограничены, что затрудняет разработку рекомендаций по оптимизации стратегий полета. В данном исследовании оценивали влияние высоты полета, бокового и переднего перекрытия, а также параметров обработки изображений на генерацию облаков точек и оценку высоты растений. Снимки с БПЛА собирали на четырех высотах (30–120 м, что соответствует GSD 0,5–2,0 см) с различными боковыми и передними перекрытиями (67–94%) над полем площадью 2 га, засеянным кукурузой, хлопком, сорго и соей, в три даты в течение двух вегетационных сезонов, что дало 90 наборов данных. Ортомозаики, облака точек и DSM были сгенерированы с помощью Pix4Dmapper, а оценки высоты растений извлечены как из DSM, так и из облаков точек. Результаты показали, что облака точек стабильно превосходят DSM по всем высотам, перекрытиям и типам культур. Наивысшая точность наблюдалась при высотах 60–90 м (GSD 1,0–1,5 см) с RMSE 0,06–0,10 м (R2 = 0,92–0,95) в 2019 г. и 0,07–0,08 м (R2 = 0,80–0,89) в 2022 г. Для различных комбинаций боковых и передних перекрытий на высотах 60–120 м снижение перекрытий давало значения RMSE, сопоставимые с полными перекрытиями, что указывает на то, что оптимизированные параметры полета, особенно уменьшенное боковое перекрытие при высоком переднем перекрытии, могут сократить время полета и обработки без ухудшения качества облака точек и точности оценки высоты. Параметры обработки в Pix4Dmapper существенно влияли на плотность 3D-облака точек (2–600 млн точек), время обработки (1–16 ч) и точность оценки высоты растений (R2 = 0,67–0,95). Эти результаты дают практические рекомендации по выбору параметров полета и обработки БПЛА для получения точного и эффективного 3D-моделирования и оценки высоты растений. Сбалансировав высоту полета, боковое и переднее перекрытие изображений и параметры фотограмметрической обработки, пользователи могут повысить операционную эффективность, сохранив при этом высокую точность измерений высоты растений, что способствует более быстрому и экономичному фенотипированию и приложениям точного земледелия.