Ingenieros agrónomos, investigadores, proveedores de servicios y agricultores utilizan datos capturados por drones para obtener más información sobre los cultivos, planificar y gestionar con precisión sus operaciones durante toda la temporada de cultivo. Los datos recogidos por los drones, ya sean RGB o multiespectrales, tienen una mayor resolución espacial y temporal que los de los satélites y son más baratos que los vuelos de aeronaves tripuladas para obtener los mismos datos.
Aumente el rendimiento: controle la salud de sus cultivos y haga frente a amenazas como las enfermedades y el estrés de las plantas mediante la identificación, el tratamiento y la mitigación tempranos para maximizar el potencial de rendimiento. Ahorro de costes – Gestione mejor los productos agrícolas, como fertilizantes y pesticidas, aplicándolos sólo donde sea necesario.
Información a lo largo de toda la temporada: obtenga información valiosa en cada fase de crecimiento, así como antes y después de cada cosecha.
Precisión a nivel de la hoja – Las imágenes multiespectrales de alta resolución RGB y de nitidez panorámica proporcionan datos de gran precisión que permiten la supervisión y el análisis a nivel de la planta.
Mejor planificación – Planifique el riego y el drenaje antes de la temporada de crecimiento, y evalúelo a lo largo de la misma. Datos de campo actuales –Los drones permiten capturar datos de forma periódica y rentable, proporcionando una alta resolución temporal para el seguimiento de los cambios, permitiendo comparaciones detalladas entre etapas de crecimiento y entre estaciones.
Profesionales como ingenieros medioambientales, investigadores y conservadores están recurriendo a los drones para sustituir los lentos equipos de topografía terrestre, las imágenes por satélite de menor resolución y los caros -y a veces inexistentes- servicios de aeronaves tripuladas. A continuación se ofrecen ejemplos de cómo pueden utilizarse los datos de los drones.
Predicción del rendimiento – Analice el crecimiento, las condiciones del suelo y las precipitaciones para realizar estimaciones del rendimiento actual.
Supervisión de cultivos: trace y supervise el estado de salud y la fase de crecimiento de los cultivos, e identifique enfermedades y deficiencias en una fase temprana.
Gestión de productos- Gestione de forma óptima los aportes a los cultivos, como fertilizantes y pesticidas, para reducir los costes y el impacto medioambiental, sin sacrificar el rendimiento.
Gestión del agua – Supervise y evalúe el uso óptimo del agua, planifique el drenaje y el riego.
Recuento de plantas – Realice análisis de los rodales de cultivo y recuento de plantas desde su aparición hasta la cosecha.
Evaluación de daños – Evalúe los daños causados por el granizo, las enfermedades, los incendios y otros para calcular el impacto en los costes y para las reclamaciones de seguros.
Investigación: recopile datos de alta precisión a gran velocidad para realizar análisis detallados de los cultivos y obtener resultados reproducibles.
Los datos recogidor por el dron dependen del sensor y del software de procesamiento. Seleccione un sensor en función de sus necesidades de datos. La elección del sensor determinará el dron que necesita para transportar esta carga útil. Entre los resultados típicos de los drones de ala fija eBee, los sensores MicaSense y eBee y el software Measure Ground Control se incluyen:
Mapas ortomosaicos: representación 2D detallada y de precisión geoespacial de un lugar. Los mapas precisos de ortomosaicos ayudan a los agrónomos a supervisar y gestionar los campos, y también pueden utilizarse en aplicaciones de aprendizaje automático, como el recuento de cultivos.
Mapas de índices – Combine índices multiespectrales para obtener análisis detallados del cultivo, el suelo y el agua, como la densidad del dosel, el área foliar, el vigor de la planta, las necesidades de fertilizantes o el nitrógeno foliar. Entre ellos figuran el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), el NDRE, que es sensible al contenido de clorofila en las hojas y también puede utilizarse para cartografiar la variabilidad de las necesidades de fertilizantes, los compuestos infrarrojos en color y los mapas OSAVI (índice de vegetación ajustado al suelo).
Modelos digitales de superficie (MDS) – Los MDS representan con precisión la elevación y son útiles en aplicaciones de gestión del agua y de control del suelo.
Mapas tridimensionales – Un mapa tridimensional (malla) con datos X, Y, Z puede utilizarse para analizar conjuntos de datos o para caracterizar el tamaño de los cultivos.
Nubes de puntos – Los mapas de nubes de puntos incluyen millones de puntos individuales con coordenadas geoespaciales X, Y, Z y con valores RGB/multiespectrales asociados, y pueden utilizarse en estimaciones de rendimiento, pulverización de cultivos u otros cálculos de entrada.
Curvas de nivel – Los mapas topográficos toman las coordenadas X e Y de los datos del dron aéreo para generar intervalos de contorno precisos.
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