MicaSense e Swans Trail Farms hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per contare e classificare una coltivazione di zucche con precisione. In passato, gli algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico richiedevano dati da una fotocamera RGB separata. Tuttavia, i sensori multispettrali e pancromatici di MicaSense, come il RedEdge-P e l'Altum-PT, ora consentono agli utenti di acquisire immagini multispettrali e compositi RGB ad alta risoluzione allo stesso tempo.
Per questa missione, MicaSense ha utilizzato il sensore multispettrale e pancromatico RedEdge-P con il drone DJI Matrice 300 e il pianificatore di missione Measure Ground Control. Il sito di 23 acri/9 ettari è stato sorvolato a 60 m/196 piedi AGL, per ottenere 2 cm – 0,7 pollici/pixel GSD nei dati pan-sharpened.
Una volta terminato il volo, i dati sono stati elaborati e pan-sharpened utilizzando Agisoft Metashape. I dati multispettrali sono stati quindi estratti e portati in QGIS per ottenere una panoramica del campo di zucche. Le zucche sono state classificate in modo semiautomatico utilizzando semplici tecniche di soglia multispettrali su un piccolo sottoinsieme dell'ortomosaico.
Il modello di deep learning con TensorFlow è stato alimentato con immagini RGB pan-sharpened da 2 cm / 0,7 pollici dal RedEdge-P insieme ai rilevamenti di poligoni. Il conteggio finale è stato di 10.234 zucche, con una dimensione media di 20 cm.
Questa collaborazione dimostra come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possano essere utilizzati per migliorare l'efficienza e l'efficacia del monitoraggio e della gestione delle aziende agricole. Le tecniche utilizzate da MicaSense e Swans Trail Farms possono essere facilmente trasferite ad altri settori.
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono essere utilizzati per contare e classificare le zucche con precisione. Questa tecnologia può essere utilizzata per migliorare l'efficienza e l'efficacia del monitoraggio e della gestione delle aziende agricole.
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