SWIR и eSWIR в сельском хозяйстве
Рост производительности и сборы урожая на фермерских хозяйствах, а также снижение затрат благодаря применению точного земледелия, все это играет ключевую роль в сфере продовольственной безопасности. SWIR камеры позволяют произвести оценку здоровья урожая и снизить стресс ввиду нехватки питательных веществ из-за вредителей или нехватки влаги. Правильная оценка содержания минеральных веществ в почве позволит провести профилактические действия, которые послужат залогом будущего урожая
По сравнению с MWIR и LWIR, более короткие волны SWIR позволяют получать изображения с более высоким разрешением и контрастностью, что является важным преимуществом при проверке и сортировке.
Поскольку свет волн SWIR диапазона прекрасно поглощается водой, изображения объектов будут выглядеть почти черными. В результате применения соответствующего фильтра или источника света может сделать влагу более заметной в поврежденных фруктах, хорошо орошаемых культурах или зернах. Благодаря этому свойству ученые могут точно отслеживать поглощение воды из корней в листья. И наоборот, также можно наблюдать испарение и высыхание. Туман, водяной пар при работе в SWIR диапазоне, а также ряд таких материалов, как кремний, прозрачны. SWIR камера позволяет различить цвета, которые в видимом спектре будут казаться почти одинаковыми.
Количество остатков после сбора урожая на полях, это один из главных показателей в сельском хозяйстве. Данные остатки сохраняют влагу в почве, что предотвращает ее эрозию в дождливые месяцы. SWIR может применяться для отображения и оценки остатков урожая, что необходимо для составления прогноза качества почвы для будущих культур.
Вода имеет четыре полосы поглощения в ИК диапазоне: при длине волн 1200, 1450, 1940 и 2950 нм (eSWIR). Измерение поглощения тонких ломтиков пищи или листвы на этих длинах волн позволяет определить количественное содержание влаги. Говоря о более объемных объектах, таких как фрукты и овощи, поглощающие свойства позволяют обнаружить влагу или дефекты, незаметные в видимом диапазоне, что особенно полезно при сортировке пищевых продуктов и наблюдения за посевными полями.
