Применение методов кластеризации и машинного обучения для выделения агрономических зон по данным мультиспектральной съёмки с БПЛА

Введение

Современный этап развития сельского хозяйства характеризуется активным внедрением технологий дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), оснащенных мультиспектральными сенсорами, позволяет получать данные сверхвысокого разрешения о состоянии посевов [3]. Однако основной проблемой остается не столько сбор данных, сколько их интерпретация и трансформация в конкретные агротехнологические решения – карты-задания для дифференцированного внесения удобрений и средств защиты растений.

Концепция «агрономических зон» (management zones) подразумевает разбиение поля на однородные участки, в пределах которых лимитирующие факторы продуктивности (влага, азот, засоренность) примерно одинаковы. Традиционные методы выделения таких зон основаны на статических почвенных картах, но они не учитывают динамическую изменчивость состояния самой культуры в течение вегетации. Именно поэтому все большее распространение получают подходы, основанные на анализе временных серий вегетационных индексов (NDVI, GNDVI, ChlRI и др.) с применением методов машинного обучения.

Цель данной работы – систематизация и анализ современных методов кластеризации и машинного обучения, применяемых для выделения агрономических зон по данным мультиспектральной съёмки с БПЛА.

1. Характеристика исходных данных и предварительная обработка

1.1. Спектральные признаки и вегетационные индексы

Исходными данными для анализа являются ортофотопланы, состоящие из нескольких спектральных каналов: видимый диапазон (RGB), красная граница (red-edge), ближний инфракрасный (NIR). На основе этих каналов рассчитываются вегетационные индексы, которые коррелируют с биомассой, содержанием хлорофилла и азотным статусом растений. Исследования показывают, что для оценки состояния зерновых культур наиболее информативны индексы GNDVI, NDVI, ChlRI и SIPI.

1.2. Предобработка и геопривязка

Этап предварительной обработки включает в себя создание ортофотопланов и их географическую привязку. Для обучения моделей машинного обучения критически важно наличие качественной размеченной исходной информации. Исследователи отмечают дефицит открытых датасетов, что часто требует синтеза данных или проведения трудоемких наземных измерений на тестовых полигонах.

2. Методы кластеризации для выделения зон

Кластеризация является основным инструментом выделения зон управления, поскольку она позволяет сегментировать поле на участки со схожими спектральными характеристиками без наличия размеченных данных (обучение без учителя).

2.1. Метод K-means

Наиболее распространенным алгоритмом является K-means. В работе польских исследователей этот метод применялся для сегментации RGB-ортомозаик посевов озимой пшеницы. Однако было установлено, что на ранних стадиях вегетации кластеризация отражает спектральную изменчивость фона (почвы), а не самих растений, что ограничивает диагностическую ценность метода без привлечения данных NIR-диапазона. На поздних стадиях развития K-means успешно delineates делянки и внутриполевую изменчивость.

В виноградарстве K-means применяется в комплексе с геопространственными данными (NDVI, содержание NPK в листьях), что позволяет эффективно управлять ресурсами в каждой зоне.

2.2. Нечеткая кластеризация (Fuzzy C-means)

В отличие от жесткого K-means, нечеткие алгоритмы (Fuzzy C-means, FCM) позволяют каждому пикселю принадлежать сразу к нескольким кластерам с разной степенью вероятности. Это более адекватно отражает непрерывный характер изменчивости почвенно-растительного покрова. В цитрусовых садах Израиля FCM применялся для динамического выделения зон управления азотом. Модель учитывала как статические переменные (высота, уклон), так и динамические (содержание азота в кроне, высота деревьев), получаемые с БПЛА раз в два месяца.

2.3. Выбор оптимального числа кластеров

Ключевая проблема кластеризации – выбор количества зон (k). Для этого используются статистические индексы, такие как индекс Силуэта (Silhouette) и индекс Калински-Харабаса. Например, при картографировании водного стресса цитрусовых индекс Силуэта помог подтвердить правильность выбора научно-обоснованной классификации.

3. Учет пространственной неоднородности

Прежде чем применять методы кластеризации, необходимо оценить саму возможность дифференцированного управления. Российские ученые предлагают использовать вариограммный анализ для оценки доли случайной микрокомпоненты (ξ) в пространственной неоднородности поля. Согласно их выводам, если доля случайной изменчивости превышает 50% (ξ > 0,5), применение дифференцированных технологий нецелесообразно из-за преобладания неуправляемой вариабельности. Такой анализ позволяет отсеять поля, где зоны управления будут неустойчивы во времени.

4. Применение методов глубокого обучения

Нейросетевые технологии, особенно сверточные нейронные сети (CNN) и архитектуры типа U-Net, показывают высокую эффективность при комбинировании данных различных спектральных диапазонов. Они способны автоматически извлекать иерархические признаки (края, текстуры, формы), что повышает точность распознавания состояния растительности.

В частности, использование глубоких нейронных сетей (например, модификаций U-Net) при оценке азотного режима позволяет достигать точности до 99,96%. Комбинирование нейронных сетей с текстурными и фрактальными характеристиками изображений повышает стабильность обучения при нечеткой информации об объектах.

5. Обсуждение и перспективы

Анализ литературы показывает, что универсального алгоритма выделения зон не существует. Выбор метода зависит от культуры, фенологической фазы и целевой задачи (азот, вода, сорняки):

1. Фаза развития. На ранних этапах развития (малое проективное покрытие) кластеризация может давать ложные зоны, соответствующие почве.
2. Сорный компонент. Высокая засоренность полей делает спектральные методы малоинформативными для оценки питания культур, так как сигнал от сорняков искажает общую картину.
3. Интеграция данных. Наиболее перспективным является подход, интегрирующий данные мультиспектральной съемки с наземными сенсорными сетями и агрохимическими обследованиями. Это позволяет перейти от простой спектральной кластеризации к содержательной агрономической интерпретации.
4. Вычислительные ресурсы. Высокое пространственное разрешение снимков с БПЛА порождает проблему «больших данных». Объем данных с гиперспектральных камер на одно поле может достигать нескольких гигабайт, что требует разработки специализированных хранилищ и эффективных алгоритмов обработки.

Заключение

Применение методов кластеризации (K-means, Fuzzy C-means) и машинного обучения к данным мультиспектральной съемки с БПЛА является эффективным инструментом выделения агрономических зон. Наибольшая точность достигается при комбинировании спектральных индексов с текстурным анализом и предварительной оценкой пространственной структуры поля (вариограммный анализ). Современные тенденции связаны с использованием глубоких нейронных сетей, способных учитывать сложные нелинейные зависимости в данных.

Перспективы развития методологии лежат в плоскости создания динамических зон управления, которые могут корректироваться в течение сезона, а также в интеграции данных дистанционного зондирования с цифровыми моделями рельефа и наземными датчиками. Это позволит реализовать концепцию «цифрового двойника» поля и выйти на новый уровень принятия решений в точном земледелии.