Высокоточный подсчет густоты стояния и высоты растений с помощью беспилотника

Высокоточный подсчет густоты стояния и высоты растений с помощью беспилотника

Агроном | Direct.Farm
752

Сегодня беспилотники и технологии искусственного интеллекта в аграрном секторе помогают автоматизировать операции и увеличивают эффективность проводимых работ, позволяют контролировать сельскохозяйственные процессы и своевременно принимать решения для получения максимальной урожайности.

В данной статье специалисты компании Aeromotus(интегратор беспилотных технологий и официальный дилер DJI) рассказали об одной из технологий подсчета растений на полях с использованием дронов и алгоритмов искусственного интеллекта программного обеспечения Proofminder для точной оценки урожайности, сбора данных о состоянии полей. Вы узнаете, как за несколько часов получить отчет о точном количестве растений, применяя инновационные технологические решения и технологии ИИ.

Дадим практические советы по сбору данных и применению рекомендуемого подхода для исследования кукурузы, сахарной свеклы и подсолнечника. Представленная информация будет полезна тем, кто производит другие зерновые и бобовые культуры, овощи и фрукты. Расскажем, какими техническими характеристиками должен обладать дрон для выполнения задач по по подсчету растений, дадим советы по организации полетов.

Когда и для чего применяют точный подсчет растений?

Наблюдая за ростом растений на полях, агроному не всегда нужно иметь высокоточные данные о количестве растений, достаточно приблизительных показателей. Однако есть большое количество ситуаций, когда точный подсчет особенно важен:

  • Проверка качества всхода посевов семян.
  • Определение зон разной продуктивности растений на полях.
  • Получение точных данных в ходе НИОКР.
  • Оценка урожайности и прибыли на ранних стадиях роста растений.
  • Выявление случаев краж и вредительства на полях.
  • Принятие решений о пересеве или подсеве семян на полях.
  • Увеличение потенциала урожайности полей.

Преимущества автоматизированного подсчета растений?

В автоматическом отчете, созданном платформой Proofminder, собираются следующие данные:

  • Плотность растений и рядков.
  • Точный подсчет количества растений.
  • Координаты каждого растения на поле.
  • Фенотипы растений, например, мужские и женские растения гибридной кукурузы отмечаются разным цветом;
  • Функция увеличения для анализа определенных зон, рядов или растений.
Когда лучше всего проводить подсчет растений и их плотности с помощью дрона?

Оценка количества растений и их плотности имеет решающее значение для управления урожайностью в начале сезона. Точная информация в этот период — это шанс сохранить урожай, если что-то пойдет не так, и улучшить показатели урожайности.

Советы по сбору точных данных с применением беспилотников

Растение должно быть достаточно большим, чтобы его можно было увидеть с воздуха, листья могут быть еще не расположены слишком близко друг к другу, чтобы различить растения и оценить плотность. Например, для точного подсчета стеблей кукурузы растение должно иметь около 3-7 листьев (стадии вегетации V3-V7).

Погода во время полета и съемок полей должна быть устойчивой, без резких перепадов, чтобы объектив мог адаптироваться к солнечным или пасмурным условиям. Также не должно быть слишком ветрено, учтите, что скорость ветра может сильно варьироваться в зависимости от высоты.

Какие беспилотники подойдут для подсчета стояния?

Дрон должен обладать камерой с высоким разрешением - съемка должна производиться с разрешением 0,8 см на пиксель и меньше. В зависимости от модели это может быть интегрированная, либо подключенная камера. Подключенные камеры оптимально использовать в случае, когда может потребоваться съемка другого типа, например, мультиспектральная или тепловая. Также выбор зависит от объема обследуемых территорий. Иногда для агронома удобнее использовать небольшой портативный дрон, а в других случаях наилучшим решением будет массивный беспилотный комплекс с максимально высокими техническими характеристиками и устойчивостью к сложным погодным условиям.

Для точного подсчета высоты и густоты стояния кукурузы, подсолнечника, сахарной свеклы и некоторых других полевых культур и овощей наиболее оптимальными будут следующие решения:

  • DJI Mavic 3M серии Mavic 3 Enterprise - компактный, складной и мощный дрон с возможностью подключения модуля RTK и механическим затвором для быстрой съемки.
  • универсальная платформа DJI Matrice 300 RTK + подключаемая фотограмметрическая камера Zenmuse P1 - флагман DJI с возможностью гибкой модификации под разные задачи.
На какой высоте и на какой скорости ведется съемка с дрона?

Для получения точных данных и качественных снимков, важно учитывать высоту полета, она не должна быть ниже 18-30 метров для получения необходимого качества изображений.

Стоит учесть, что некоторые встроенные контроллеры (версия Plus) ограничивают высоту полета до 25 м над землей, поэтому, если нужно проводить подсчеты растений на небольших участках, лучше выбрать простой контроллер и управлять дроном со своего мобильного телефона или планшета. Идеальная скорость полета дрона для получения детализированных снимков - 3–5 м/с в зависимости от высоты и погодных условий.

Используя беспилотники можно собирать данные с 25-30 га полей в день с регулярной подзарядкой батареи.

Топ-10 распространенных ошибок при съемке с дронов:

  1. Неправильная настройка экспозиции, неправильная оценка погоды, приводит к передержке или недодержке полученных снимков. Передержка представляет большую проблему, чем недодержка, поэтому, если стоит выбор снимать в пасмурную погоду или в солнечную, лучше выбрать второй вариант.
  2. Очень сильный ветер или нестабильные погодные условия приводят к размытости изображений.
  3. Небольшой объем карты памяти - для съемк 40-50 га земли потребуется карта минимум на 64 ГБ.
  4. Недостаточное количество аккумуляторов и/или зарядных устройств для непрерывного полета в течение дня.
  5. Съемка после дождя может потребовать некоторой перекалибровки, потому что растение на влажной почве может быть плохо видно.
  6. Неполный полет с правильным количеством перекрытий спереди/сбоку, потенциально препятствующий сшиванию изображений вместе и созданию ортофотоплана. 75% является безопасным значением в большинстве случаев.
  7. Слишком быстрый полет приводит к размытым изображениям.
  8. Неправильно организованная транспортировка дрона до поля. Убедитесь, что есть подходящая машина и известен путь для доступа к полю, есть генератор для выработки электроэнергии для всего оборудования, зарядного устройства и ноутбука и т. д.
  9. Отсутствие плана полета дрона. Например, важно заранее собрать данные о разнице высот на поле.
  10. Полет организован без предварительной проверки воздушного пространства.

Планирование отчетов о густоте стояния растений и дополнительной информации о поле

Беспилотники собирают много полезных данных и качественных изображений для дальнейшего анализа и получения информации о поле и растениях.

Что можно сделать с собранными снимками? Можно проанализировать их вручную, но это займет много времени и отчет будет носить субъективный характер. Лучше использовать искусственный интеллект, который подготовит отчеты быстро и качественно.

Платформа на базе технологий искусственного интеллекта может создавать ортомозаики (ряд сшитых вместе ортофопланов) автоматические отчеты о состоянии плотности растений и отмечать проблемы на поле, которые не видны или не могут быть обнаружены традиционными методами мониторинга полей.

На изображении во вложении показано, как может выглядеть подсчет растений на платформе Proofminder.

Дополнительный возможности платформы Proofminder

Помимо автоматически созданного в системе отчета с точным количеством растений, с указанием плотности растений и рядов, точной оценкой урожайности и различением фенотипов, есть дополнительные сведения и информация о проблемах, которые могут быть незамечены при ручном подсчете растений:

  • Определение участков полей, уничтоженных дикими животными.
  • Проблемные участки могут быть отмечены с помощью GPS;
  • Создание Shapefile для дальнейшего использования, например, для сравнения с фактами посева;
  • Дополнительно предоставляются производные показатели, такие как расстояние между растениями, плотность, промежутки, расстояние между рядами и т. д.
Преимущества автоматизированного подсчета растений с применением дронов

Инновационные технологии делают процесс подсчета растений более точным, интерактивным и информативным.

Точность подсчета растений ручными методами трудно оценить, такой подсчет может быть точным только на небольших анализируемых участках поля. Применение этих чисел ко всему участку не дало бы точной информации. Дроны и технологии искусственного интеллекта способны обеспечить производителям точность подсчета на уровне 90-99% и выявить другие проблемы, угрожающие снизить урожайность.

В целом беспилотники дают возможность собрать большое количество точных данных и использовать полученную информацию для взвешенного принятия решений.

Переходите в профиль компании "AEROMOTUS Россия" и подписывайтесь, чтобы не пропустить последние новости!

Опубликовано: 05 декабря, 2022 в 13:00
Тэги:
Похожие посты
Обзор дрона XAG P100, с Никитой Токмаковым
Могут ли заменить дроны-опрыскиватели привычные агрегаты?
Поздняя уборка кукурузы: сушка и хранение
Зерносушилки шахтного и конвейерного типа
Какие зерносушилки подходят для сушки семенного материала?

2 комментария

тема очень интересная. Но как всегда хочется чтобы кто-нибудь показал живые результаты, видео для начала. Я в целом этот метод верю
02.12.2022
Технология интересная, но производительность пока совсем небольшая. Надо подумать как ее увеличить.
31.01.2023