Автоматизація моніторингу стану рослин із використанням вегетаційних індексів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМуравйов, О. В.
dc.contributor.authorДомашенко, А. В.
dc.date.accessioned2026-04-06T09:10:37Z
dc.date.available2026-04-06T09:10:37Z
dc.date.issued2025-12-30
dc.description.abstractУ статті розглянуто актуальні питання автоматизованого аналізу стану та контролю росту рослин із використанням спектральних методів дослідження. Актуальність роботи зумовлена необхідністю підвищення ефективності агровиробництва в умовах обмеженості природних ресурсів, кліматичних змін та зростання вимог до якості й стабільності врожаю. Традиційні методи оцінки стану рослин, що базуються на візуальних спостереженнях або контактних вимірюваннях, не забезпечують достатньої оперативності та масштабованості, що обмежує їх застосування у сучасних системах точного землеробства. Проаналізовано сучасний стан розвитку автоматизованих систем моніторингу рослинності та наведено порівняльну характеристику контактних і безконтактних методів визначення фізіологічного стану рослин. Основну увагу приділено оптичним методам, які дозволяють здійснювати дистанційний аналіз рослинного покриву без порушення його цілісності. Показано, що мультиспектральна зйомка у видимому та ближньому інфрачервоному діапазонах створює передумови для ефективного застосування вегетаційних індексів як кількісних показників стану рослин. У роботі детально розглянуто вегетаційні індекси NDVI, GNDVI, SAVI, EVI та VARI, які відображають різні аспекти розвитку рослинності, зокрема рівень фотосинтетичної активності, густоту листкового покриву та можливі прояви стресових станів. Запропоновано підхід до автоматизованої обробки RGB і NIR зображень, що включає етапи попередньої обробки даних, розрахунку індексів, побудови просторових карт, масок рослинності, гістограм розподілу значень та табличної інтерпретації результатів. Отримані результати демонструють здатність запропонованого підходу виявляти просторову неоднорідність розвитку рослин і локальні ділянки з потенційними ознаками стресу. Показано, що комбіноване використання декількох вегетаційних індексів підвищує достовірність оцінки стану рослин порівняно з аналізом за одним показником. Підтверджено можливість створення доступних автоматизованих рішень для практичного застосування у фермерських господарствах та науково-дослідних установах.
dc.description.abstractotherThe paper addresses current issues related to automated analysis of plant condition and growth monitoring using spectral methods. The relevance of this research is driven by the need to improve agricultural productivity under conditions of limited natural resources, climate change and increasing requirements for crop quality and yield stability. Conventional approaches to plant condition assessment based on visual inspection or contact measurements are often time-consuming, subjective and poorly scalable, which limits their applicability in modern precision agriculture systems. The current state of development of automated plant monitoring systems is analyzed, and a comparative overview of contact and non-contact methods for assessing plant physiological condition is provided. Particular attention is given to optical monitoring techniques, which enable remote and non-destructive analysis of vegetation. It is shown that multispectral imaging in the visible and near-infrared spectral ranges provides a reliable basis for the application of vegetation indices as quantitative indicators of plant health and development. The study focuses on widely used vegetation indices such as NDVI, GNDVI, SAVI, EVI and VARI, which characterize different physiological and structural properties of vegetation, including photosynthetic activity, canopy density and stress-related changes. An automated approach to processing RGB and NIR images is proposed. The developed methodology includes image preprocessing, vegetation index calculation, generation of spatial distribution maps, vegetation masking, histogram analysis and tabular interpretation of numerical results. The obtained results demonstrate the capability of the proposed approach to detect spatial heterogeneity in plant growth and identify localized areas with potential stress symptoms. It is shown that the combined use of multiple vegetation indices significantly improves the reliability and informativeness of plant condition assessment compared to single-index analysis. The presented solution confirms the effectiveness of optical monitoring techniques and the feasibility of developing affordable automated systems for plant growth analysis. Such systems can be applied in precision agriculture, greenhouse monitoring, as well as research environments.
dc.format.pagerangeС. 105-113
dc.identifier.citationМуравйов, О. В. Автоматизація моніторингу стану рослин із використанням вегетаційних індексів / О. В. Муравйов, А. В. Домашенко // Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки. – 2025. – №6. – С. 105-113.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.32782/tnv-tech.2025.6.11
dc.identifier.issn2786-4596
dc.identifier.issn2786-4588
dc.identifier.orcid0000-0002-7699-0245
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/79978
dc.language.isouk
dc.publisherХерсонський державний аграрно-економічний університет
dc.publisher.placeХерсон
dc.relation.ispartofТаврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки, Вип. 6, 2025
dc.subjectоптичні методи контролю
dc.subjectстан рослин
dc.subjectконтроль росту рослин
dc.subjectвегетаційні індекси
dc.subjectNDVI
dc.subjectспектральний аналіз
dc.subject.udc631.171
dc.titleАвтоматизація моніторингу стану рослин із використанням вегетаційних індексів
dc.title.alternativeAutomation of plant condition monitoring using vegetation indices
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Muraviov_Domashenko_Avtomatyzatsiia_monitorynhu_stanu_roslyn.pdf
Розмір:
652.68 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті (АСНК)