vimjourСельскохозяйственные машины и технологииAgricultural Machinery and Technologies2073-7599Federal State Budgetary Scientific Institution «Federal Scientific Agroengineering Center VIM»10.22314/2073-7599-2025-19-1-86-95CWVCUMvimjour-646Research ArticleРАЗВИТИЕ НАУКИ И ТЕХНИКИDEVELOPMENT OF SCIENCE AND TECHNOLOGYОсновные тенденции в развитии технологии аэрофотосъемки сельскохозяйственных угодийMajor Trends in the Development of Aerial Photography Technology for Agricultural LandsКурбановР. К.KurbanovR. K.

Рашид Курбанович Курбанов,  кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник

Москва

Rashid K. Kurbanov, Ph.D.(Eng.); leading researcher

Moscow

ЦенчЮ. С.TsenchYu. S.

Юлия Сергеевна Ценч,  доктор технических наук,  главный научный сотрудник

Москва

Yuliya S. Tsench, Dr.Sc.(Eng.); chief researcher

Moscow

ЗахароваН. И.ZakharovaN. I.

Наталья Ивановна Захарова,  младший научный сотрудник

Москва

Natalia I. Zakharova, junior researcher

Moscow

smedia@vim.ruФедеральный научный агроинженерный центр ВИМРоссияFederal Scientific Agroengineering Center VIMRussian Federation2025230320251918696Copyright © Курбанов Р.К., Ценч Ю.С., Захарова Н.И., 20252025Курбанов Р.К., Ценч Ю.С., Захарова Н.И.Kurbanov R.K., Tsench Y.S., Zakharova N.I.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vimsmit.com/jour/article/view/646

Аэрофотосъемка для сельского хозяйства стала важным инструментом; позволяющим фермерам и агрономам получать актуальную информацию о состоянии сельскохозяйственных угодий. (Цель исследования) Выполнить ретро­спективный анализ совершенствования технологии аэрофотосъемки сельскохозяйственных угодий для формирования периодизации развития аэрофотосъемочного оборудования и воссоздания целостной картины их эволюции. (Материалы и методы) Выполнили систематический обзор литературы с помощью историко-аналитического метода. Изучили ориги­нальные работы отечественных и зарубежных авторов: монографии; научные журналы; материалы конференций; экспо­зиции музеев; фотоматериалы и исходный код программного обеспечения в открытом доступе. (Результаты и обсужде­ние ) Выделено четыре основных этапа в развитии аэрофотосъемочного оборудования. Периодизация основана на измене­нии типа камер и летательных аппаратов; на которые они устанавливались. Проведено сравнение аэрофотоаппаратов для аэрофотосъемки; начиная с камер; использующих мокрые коллодиевые пластины; до современных цифровых аэрофото­аппаратов; устанавливаемых на беспилотные воздушные суда. (Выводы) Процесс разработки и создания аппаратуры для аэрофотосъемки сельскохозяйственных земель происходил скачкообразно. В настоящее время актуально использовать беспилотные воздушные суда с камерами видимого диапазона и мультиспектральными камерами при аэрофотосъемке сельскохозяйственных угодий. Предположили; что дальнейшее развитие цифровых камер для аэрофотосъемки будет на­правлено на повышение пространственного разрешения; их гибридизацию и интеллектуализацию.

Aerial photography has become an essential tool in agriculture; allowing farmers and agronomists to monitor the condition of agricultural land in real time. (Research purpose) This study aims to conduct a retrospective analysis of the evolution of aerial photography technology in agriculture; establish a chronological framework for its development; and provide a comprehensive overview of its advancements. (Materials and methods) A systematic literature review was conducted using a historical-analytical approach. The analysis included original works by both domestic and international authors; including monographs; scientific journals; conference proceedings; museum exhibits; photographic materials; and publicly available software source codes. (Results and discussion) Four key stages in the development of aerial photography equipment were identified based on advancements in camera technology and the aerial platforms on which they were mounted. A comparative analysis of aerial photography devices was conducted; tracing the evolution from wet collodion plate cameras to modern digital aerial cameras mounted on unmanned aerial vehicles (UAVs). (Conclusions) The development of aerial photography equipment for agricultural land mapping has progressed in leaps rather than through gradual increments. Currently; UAVs equipped with visible-spectrum and multispectral cameras are the most relevant for agricultural applications. Future advancements in digital aerial photography cameras will focus on improving spatial resolution; hybridization; and intelligent functionalities.

сельское хозяйствоаэрофотосъемкааэрофотографияаэрофотоаппаратдистанционное зондирова¬ниеанализ развитияточное земледелиебеспилотная аэрофотосъемкаagricultureaerial photographyaerial imagingaerial cameraremote sensingdevelopment historyprecision agricultureunmanned aerial photographyReferencesDeng L., Mao Z., Li X. et al. UAV-based multispectral remote sensing for precision agriculture: a comparison between different cameras. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2018. N146. 124-136. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2018.09.008.Deng L., Mao Z., Li X., et al. UAV-based multispectral remote sensing for precision agriculture: a comparison between different cameras. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2018. N146. 124-136 (In English). DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2018.09.008.Лобачевский Я.П., Дорохов А.С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021. N15(4). С. 6-10. DOI: 10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10.Lobachevskiy Ya.P., Dorokhov A.S. Digital technologies and robotic devices in the agriculture. Agricultural Machinery and Technologies. 2021. Vol. 15. N4. 6-10 (In Russian). DOI: 10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10.Лачуга Ю.Ф., Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П., Шогенов Ю.Х. Результаты научных исследований агроинженерных научных организаций по развитию цифровых систем в сельском хозяйстве (окончание) // Техника и оборудование для села. 2022. N4(298). С. 2-6. DOI: 10.33267/2072-9642-2022-4-2-6.Lachuga Yu.F., Izmaylov A.Yu., Lobachevsky Ya.P., Shoge­nov Yu.Kh. The results of scientific research of agroengineering scientific organizations on the development of digital systems in agriculture. Tekhnika i oborudovanie dlya sela. 2022. N4(298). 2-6 (In Russian). DOI: 10.33267/2072-9642-2022-4-2-6.Лобачевский Я.П., Бейлис В.М., Ценч Ю.С. Аспекты цифровизации системы технологий и машин // Электро­технологии и электрооборудование в АПК. 2019. N3(36). С. 40-45. EDN: RLCDHO.Lobachevskiy Ya.P., Beylis V.M., Tsench Yu.S. Digitization aspects of the system of technologies and machines. Electrical Engineering and Electrical Equipment in Agri­culture. 2019. N3(36). 40-45 (In Russian). EDN: RLCDHO.Дорохов А.С., Старостин И.А., Ещин А.В. Перспективы развития методов и технических средств защиты сельскохозяйственных растений // Агроинженерия. 2021. N1(101). С. 26-35. DOI: 10.26897/2687-1149-2021-1-26-35.Dorokhov A.S., Starostin I.A., Eschin A.V. Development prospects for methods and technical means of farm crop protection. Agricultural Engineering. 2021. N1 (101). 26-35. (In Russian). DOI: 10.26897/2687-1149-2021-1-26-35.Skoog A.I. The Alfred Nobel rocket camera. An early aerial photography attempt. Acta Astronautica. 2010. N66 (3-4). 624-635. DOI: 10.1016/j.actaastro.2009.06.011.Skoog A.I. The Alfred Nobel rocket camera. An early aerial photography attempt. Acta Astronautica. 2010. N66(34). 624-635 (In English). DOI: 10.1016/j.actaastro.2009.06.011.Лаврова Н.П., Стеценко А.Ф. Аэрофотосъемка. Аэрофотосъемочное оборудование. М.: Недра, 1981. 296 с.Lavrova N.P., Stetsenko A.F. Aerial photography. Aerial photography equipment. Moscow: Nedra. 1981. 296 (In Russian).Кусов В.С. История аэрофотосъемки в фотографиях: славянский вклад // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 1992. N6. С. 54-61.Kusov V.S. History of aerial photography in photographs: Slavic contribution. Izvestia vuzov. Geodesy and Aerophotosurveying. 1992. N6. 54-61 (In Russian).Галушина П.С., Кравчук А.А. Применение авиации в сельском хозяйстве Российской Федерации // Аграрное образование и наука. 2023. N2. C. 8.Galushina P.S., Kravchuk A.A. The use of aviation in agriculture of the Russian Federation. Agrarian education and science. 2023. N2. C. 8 (In Russian).Бонч-Бруевич М.Д. Аэрофотосъемка на службе социалистического хозяйства. М.; Л.: Главная редакция общетехнических дисциплин, 1934. 135 с.Bonch-Bruevich M.D. Aerial photography in the socia­list economy. 1934. 135 (In Russian).Monmonier M. Aerial photography at the Agricultural Adjustment Administration: acreage controls, conservation benefits, and overhead surveillance in the 1930s. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2002. Vol. 68. N12. 1257-1261 (In English).Monmonier M. Aerial photography at the Agricultural Adjustment Administration: acreage controls, conservation benefits, and overhead surveillance in the 1930s. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2002. Vol. 68. N12. 1257-1261 (In English).Bondarev V., Ruday O., Baryshnikova O. Aviation in the agricultural sector: experiments with aviation in the USSR in the 1930-s. E3S Web of Conferences. 2021. 273. 07016. DOI: 10.1051/e3sconf/202127307016.Bondarev V., Ruday O., Baryshnikova O. Aviation in the agricultural sector: experiments with aviation in the USSR in the 1930-s. E3S Web of Conferences. 2021. 273. 07016 (In English). DOI: 10.1051/e3sconf/202127307016.Евдокимов Ю.В., Кузьмин В.М. Развитие аэрофотосъемочных работ в России (СССР) в 60-х-90-х гг. // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 1992. N 6. С. 172-176. EDN: WWPCKD.Evdokimov Yu.V., Kuz’min V.M. Development of aerial photography in Russia (USSR) in the 60s-90s. Izvestia vuzov. Geodesy and Aerophotosurveying. 1992. N6. 172-176 (In Russian). EDN: WWPCKD.Валях В.М. Аэрофотографические и методы при инженерно-геологических исследованиях. М.: Недра, 1982. 261 с.Valyakh V.M. Aerial Photographic and scanner-based aerial methods in engineering geological studies. Moscow: Nedra. 1982. 261 (In Russian).Mulla D.J. Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps. Biosystems engineering, special issue: Sensing Technologies for Sustainable Agriculture. 2014. N114(4). 358-371. DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009.Mulla D.J. Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps. Biosystems engineering, special issue: Sensing Technologies for Sustainable Agriculture. 2014. N114(4). 358-371 (In English). DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009.Jordan C.F. Derivation of leaf-area index from quality of light on the forest floor. Environmental Science. Ecology. 1969. N50(4). 663-666. DOI:10.2307/1936256.Jordan C.F. Derivation of leaf-area index from quality of light on the forest floor. Environmental Science. Ecology. 1969. N50(4). 663-666 (In English). DOI: 10.2307/1936256.Курбанов Р.К., Захарова Н.И., Захарова О.М., Горшков Д.М. Оценка перезимовки всходов селекционной озимой пшеницы с помощью БПЛА // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. N3(32). C. 133-139. EDN: YYRCTL.Kurbanov R.K., Zakharova N.I., Zakharova O.M., Gorsh­kov D.M. Assessment of seedlings breeding winter wheat after overwintering using UAVS. Innovations in Agriculture. 2019. N3(32). 133-139 (In Russian). EDN: YYRCTL.Kouadio L., Jarroudi M., Belabess Z. et al. A review on UAV-based applications for plant disease detection and monitoring. Remote Sensing. 2023. N15(17). 4273. DOI: 10.3390/rs15174273.Kouadio L., Jarroudi M, Belabess Z. et al. A review on UAV-based applications for plant disease detection and monitoring. Remote Sensing. 2023. N15(17). 4273 (In Eng­lish). DOI: 10.3390/rs15174273.Zhao J., Berge T.W., Geipel J. Transformer in UAV image-based weed mapping. Remote Sensing. 2023. N15(21). 5165. DOI: 10.3390/rs15215165.Zhao J., Berge T.W., Geipel J. Transformer in UAV image-­based weed mapping. Remote Sensing. 2023. N15(21). 5165 (In English). DOI: 10.3390/rs15215165.Maimaitijiang M., Sagan V., Sidike P. et al. Soybean yield prediction from UAV using multimodal data fusion and deep learning. Remote Sensing of Environment. 2020. N237. 111599. DOI:10.1016/j.rse.2019.111599.Maimaitijiang M., Sagan V., Sidike P. et al. Soybean yield prediction from UAV using multimodal data fusion and deep learning. Remote Sensing of Environment. 2020. N237. 111599 (In English). DOI:10.1016/j.rse.2019.111599.Rodriguez-Sanchez J., Li C., Paterson A.H. Cotton yield estimation from aerial imagery using machine learning approaches. Frontiers in Plant Science. 2022. N26(13). 870181. DOI: 10.3389/fpls.2022.870181.Rodriguez-Sanchez J., Li C., Paterson A.H. Cotton yield estimation from aerial imagery using machine learning approaches. Frontiers in plant science. 2022. N26(13). 870181 (In English). DOI:10.3389/fpls.2022.870181.Xie C., Yang C. A review on plant high-throughput phenotyping traits using UAV-based sensors. Computers and Electronics in Agriculture. 2020. N178. 105731. DOI: 10.1016/j.compag.2020.105731.Xie C., Yang C. A review on plant high-throughput phenotyping traits using UAV-based sensors. Computers and electronics in agriculture. 2020. N178. 105731 (In English). DOI: 10.1016/j.compag.2020.105731.Roth L., Barendregt C., Bétrix C.A. et al. High-throughput field phenotyping of soybean: spotting an ideotype. Remote Sensing of Environment. 2022. N269. 112797. DOI: 10.1016/j.rse.2021.112797.Roth L., Barendregt C., Bétrix C.A. et al. High-throughput field phenotyping of soybean: spotting an ideotype. Remote sensing of environment. 2022. N269. 112797 (In English). DOI: 10.1016/j.rse.2021.112797.Zhang J., Zhao B., Yang C. et al. Rapeseed stand count estimation at leaf development stages with UAV imagery and convolutional neural networks. Frontiers in Plant Science. 2020. N11. 617. DOI: 10.3389/fpls.2020.00617.Zhang J., Zhao B., Yang C. et al. Rapeseed stand count estimation at leaf development stages with UAV imagery and convolutional neural networks. Frontiers in Plant Science. 2020. N11. 617 (In English). DOI: 10.3389/fpls.2020.00617.Личман Г.И., Коротченя В.М., Смирнов И.Г., Курбанов Р.К. Концепция точного земледелия на основе понятий идеального поля и цифрового двойника // Электро­технологии и электрооборудование в АПК. 2020. N67. 3(40). С. 81-86. DOI: 10.22314/2658-4859-2020-67-3-81-86.Lichman G.I., Korotchenya V.M., Smirnov I.G., Kurbanov R.K. A concept of precision farming based on the notions of the ideal field and digital twin. Electrical Engineering and Electrical Equipment in Agriculture. 2020. N67. 3(40). 81-86 (In Russian). DOI: 10.22314/2658-4859-2020-67-3-81-86.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.