This study introduces a dataset of crop imagery captured during the 2022 growing season in the Eastern Kazakhstan region. The images were acquired using a multispectral camera mounted on an unmanned aerial vehicle (DJI Phantom 4). The agricultural land, encompassing 27 hectares and cultivated with wheat, barley, and soybean, was subjected to five aerial multispectral photography sessions throughout the growing season. This facilitated thorough monitoring of the most important phenological stages of crop development in the experimental design, which consisted of 27 plots, each covering one hectare. The collected imagery underwent enhancement and expansion, integrating a sixth band that embodies the normalized difference vegetation index (NDVI) values in conjunction with the original five multispectral bands (Blue, Green, Red, Red Edge, and Near Infrared Red). This amplification enables a more effective evaluation of vegetation health and growth, rendering the enriched dataset a valuable resource for the progression and validation of crop monitoring and yield prediction models, as well as for the exploration of precision agriculture methodologies.
В настоящее время картофель (Solanum tuberosum) является одной из ванейших продовольственных культур по всему миру. Получение низкого урожая картофеля зачастую связано с поражением растений вирусными патогенами. За последнее время наблюдается рост численности тли, которая является одним из переносчиков вирусной инфекции, что приводит к увеличению распространения вирусов. Вирус Y картофеля (PVY) продолжает оставаться одним из самых злостных патогенов картофеля во всем мире, высокая вредоносность обусловлена воздействием вирусной инфекции на рост и развитие растений, потерю урожайности а также качество и товарность клубней. В результате чего особенно важно вести исследования по изучению симпотоматики развития различных штаммов вирусной инфекции PVY. Так как симптомы поражения на картофеле варьируют в зависимости от сорта, штамма вируса и условий выращивания, были проведены исследования по сравнению симптоматики развития инфекции на 3 различных сортах картофеля. Оценены такие критерии как прибавка роста в течении первого месяца вегетации, симптоматика развития заболевания а так же урожайность. Выявлен наиболее устойчивый к Y вирусу сорт.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.