Stanovení obsahu sušiny silážní kukuřice pomocí dálkového průzkumu Země

Bc. Josef Božejovský

Master's thesis

Determination of dry matter content of silage maize by remote sensing

Abstract:

Kukuřice setá (Zea mays L.) je v České republice z velké části pěstována za účelem získání kukuřičné siláže, která je v současnosti jedním z nejdůležitějších krmiv pro hospodářská zvířata. Pro získání kvalitní siláže je zásadní stanovení optimálního termínu sklizně rostlin, který je odvislý od procentického zastoupení jejich sušiny. Stanovení obsahu sušiny rostlin, a tím pádem i termínu sklizně, je často problematické, a to zejména na velkých pozemcích, kde je často mezi aktuální sušinou vysoká variabilita. Řešením může být využití tzv. UAV fotogrammetrie (dálkový průzkum země pomocí dronu), neboť dokáže obsáhnout velké plochy a zároveň snížit pracovní i ekonomickou náročnost tohoto procesu. Cílem práce bylo vyhodnocení kauzálního vztahu mezi obsahem sušiny rostlin silážní kukuřice stanovené gravimetrickou metodou a normalizovanými vegetačními indexy stanovenými na základě snímků z dálkového průzkumu Země. Hypotéza stanovená v rámci této diplomové práce předpokládala, že normalizované vegetační indexy, stanovené pomocí dálkového průzkumu Země, korelují s obsahem sušiny rostlin silážní kukuřice stanovené gravimetricky. Na demonstračním a pokusném pozemku České zemědělské univerzity v Praze byl od dubna do září 2021 veden přesný polní experiment. Po vysetí čtyř odrůd kukuřice (ES Katmandu, ES Faraday, ES Skywalker a ES Joker) se čtyřmi opakováními pro každou odrůdu, bylo provedeno 6 odběrů rostlin za účelem stanovení obsahu sušiny. Z letecky získaných snímků ve třech termínech pak byly vypočítány vegetační indexy (NDVI, SAVI, EVI 2 a nový index). Po získání hodnot sušiny a vegetačních indexů byla mezi těmito parametry provedena statistická analýza, která potvrdila silnou korelaci. Nejsilnější korelace byla zjištěna mezi sušinou a nově vytvořeným indexem NIR-0,8 x (R+G). Z výsledků tohoto výzkumu lze tedy vyvodit, že UAV fotogrammetrie je při stanovení obsahu sušiny silážní kukuřice vhodnou metodou, což potvrdilo stanovenou hypotézu. Dále byly také analyzovány sklizňové parametry všech odrůdy a statisticky zhodnoceny meziodrůdové rozdíly. Nejvyššího vzrůstu dosahovaly rostliny odrůdy ES Joker. Největší sušinu v době sklizně měla odrůda ES Katmandu. Největší hodnotu LAI měla odrůda ES Faraday. Nejvyšší hmotnosti dosahovala odrůda ES Skywalker.

Abstract:

Maize is in the Czech Republic very often growed for getting maize silage which is one of the most important feed for livestock. For getting quality silage is very important to define optimal date of crop harvest which is dependent on dry matter amount in the plants. To determine dry matter and optimal crop harvest is often problematic mainly on big areas where is a big variability in actual content of the dry matter. The solution could be an UAV photogrammetry usage (drone remote sensing) which is able to reach big areas while is able to decrease working and economical demands. The aim of this work was to evaluate the causal relationship between dry matter content determined gravimetrically and normalized vegetation indices determined from remote sensing. The hypothesis of this work assume that normalized vegetation indices corellating with dry matter contnent determined gravimetrically. On experimental field on the Czech University of Life Sciences Prague was from April to September 2021 conducted field experiment. For determine dry matter content were growed four maize varieties (ES Katmandu, ES Faraday, ES Skywalker, ES Joker) with four repetition for each variety. After that there was six samplings dates for determine actual dry matter content. An images from UAV photogrammetry were taken to determine vegetation indices (NDVI, SAVI, EVI2 and a new index) in three terms. Afterthat statistical analysis was made to find out correlation between these parameters. The statistical analysis confirmed strong corrleation between dry matter content and all of the indices. The strongest correlation was founded between dry matter content and NIR-0,8 x (R+G) index. From results from this work is possible to claim that UAV photogrammetry is considerable method to determine dry matter content of silage maize. Further all varietes harvest parametrs was statisticaly analyzed to compare differences. The tallest variety was ES Joker. The highest dry matter content in harvest time had ES Katmandu variety. The highest LAI value had ES Faraday variety. The heighest weight had ES Skywalker variety.

Keywords

Vegetační indexy, NDVI, fotogrammetrie, podíl palic, LAI

Keywords

Vegetation index, NDVI, photogrammetry, ear ratio, LAI

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 12. 4. 2022

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Pavel Fuksa, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Agrobiology, Food and Natural Resources

Master programme / field:
Crop Science / Crop Science