Agrónomos, engenheiros agrónomos, investigadores, prestadores de serviços e agricultores utilizam dados captados por drones para obterem mais informações sobre as culturas, de modo a planearem e gerirem com precisão as suas operações ao longo da estação de crescimento. Os dados dos drones, sejam eles RGB ou multiespectrais, têm uma resolução espacial e temporal mais elevada do que os dados de satélite e são mais baratos do que os voos de aeronaves tripuladas para os mesmos dados.
Aumentar o rendimento – Monitorizar a saúde das culturas e abordar ameaças como doenças e stress das plantas através da identificação precoce, tratamento e mitigação para maximizar o potencial de rendimento. Poupança de custos – Gerir melhor os factores de produção agrícola, como os fertilizantes e os pesticidas, aplicando-os apenas quando necessário.
Informações ao longo da estação – Obtenha informações valiosas em cada fase de crescimento, bem como antes e depois de cada colheita.
Precisão ao nível das folhas – As imagens RGB de alta resolução e as imagens multiespectrais pan-sharpened fornecem dados de elevada precisão que permitem a monitorização e análise ao nível das plantas.
Melhor planeamento – Planear a rega e a drenagem antes da época de crescimento e avaliá-la ao longo da mesma. Dados de campo actuais –Os drones permitem a captura regular e económica de dados, proporcionando uma elevada resolução temporal para a monitorização de alterações e comparações pormenorizadas entre fases de crescimento e entre estações.
Profissionais como engenheiros ambientais, investigadores e conservacionistas estão a recorrer a drones em vez de equipamentos de levantamento terrestre mais lentos, imagens de satélite de menor resolução e serviços dispendiosos – e por vezes indisponíveis – de aeronaves tripuladas. Seguem-se exemplos de como os dados dos drones podem ser utilizados.
Previsão de rendimento – Analisar o crescimento, as condições do solo e a precipitação para estimativas de rendimento actuais.
Monitorização das culturas – Mapear e monitorizar a saúde e a fase de crescimento das culturas e identificar precocemente doenças e deficiências.
Gestão de insumos – Gerir de forma óptima os insumos agrícolas, como fertilizantes e pesticidas, para reduzir os custos e o impacto ambiental, sem sacrificar o rendimento.
Gestão da água – Monitorizar e avaliar a utilização óptima da água, planear a drenagem e a irrigação.
Contagem de plantas – Conduzir análises de povoamento de culturas e contagem de plantas desde a emergência até à colheita.
Avaliação dos danos – Avaliar os danos causados por granizo, doenças, incêndios e outros danos para calcular o impacto dos custos e para efeitos de indemnizações de seguros.
Investigação – Recolha dados de elevada precisão a grande velocidade para análises detalhadas das culturas e resultados repetíveis.
A saída de dados do drone depende do sensor e do software de processamento. Seleccione um sensor com base nos seus requisitos de dados. A escolha do sensor determinará o drone necessário para transportar esta carga útil. Os dados típicos que pode esperar dos drones de asa fixa eBee, dos sensores MicaSense e eBee e do software Measure Ground Control incluem
Mapas ortomosaicos – Uma representação 2D geoespacialmente exacta e detalhada de um sítio. Mapas ortomosaicos precisos ajudam os agrónomos a monitorizar e gerir os campos e também podem ser utilizados em aplicações de aprendizagem automática, como a contagem de culturas.
Mapas de índices – Combine índices multiespectrais para análises detalhadas das culturas, do solo e da água, como a densidade da copa, a área foliar, o vigor das plantas, as necessidades de fertilizantes ou o azoto foliar. Estes incluem o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), o NDRE, que é sensível ao teor de clorofila nas folhas e também pode ser utilizado para mapear a variabilidade das necessidades de fertilizantes, os Compósitos de Infravermelhos a Cores e os mapas OSAVI (Índice de Vegetação Ajustado ao Solo).
Modelos Digitais de Superfície (DSMs) – Os DSMs descrevem com precisão a elevação e são úteis em aplicações de gestão da água e monitorização do solo.
Mapas de malha 3D – Um mapa de textura tridimensional (malha) com dados X, Y, Z pode ser utilizado para análises de agrupamentos ou para caraterizar as dimensões das culturas.
Nuvens de pontos – Os mapas de nuvens de pontos incluem milhões de pontos individuais com coordenadas geoespaciais X, Y, Z e com valores RGB/multiespectral associados, e podem ser utilizados em estimativas de rendimento, pulverização de culturas ou outros cálculos de entrada.
Linhas de contorno – Os mapas topográficos utilizam as coordenadas X e Y dos dados aéreos do drone para gerar intervalos de contorno precisos.
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