Curso evaluación agricultura drones
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El crecimiento de la producción de alimentos y las demandas de consumo en la industria agrícola contemporánea la han llevado a un punto de inflexión crítico, ya que los suministros mundiales de alimentos se reducen más rápido que nunca y los precios de los productos básicos se disparan como nunca antes. Los agrónomos y los agricultores de todo el mundo se ven sometidos a una mayor presión para mejorar la gestión eficiente de los recursos ante la escasez de fondos, mientras que el fenómeno “de la granja al plato” ha provocado un aumento de la presión para mejorar la trazabilidad de los productos alimentarios, ya que los clientes están cada vez más preocupados por las fuentes de los alimentos que compran y por cómo se han producido. Además, los intentos de la industria agrícola por preservar la seguridad de la cadena de suministro son cada vez más complicados debido al cambio climático.
Los drones son cada vez más populares en la agricultura como parte de un plan holístico de agricultura sostenible, lo que permite a los agrónomos y a los agricultores ayudar a agilizar los procesos al tiempo que obtienen información importante sobre sus cultivos a través de un análisis exhaustivo de datos y topografía. Por ejemplo, la vigilancia de los cultivos se simplifica gracias a la información recibida de los drones, que luego se aplica en el desarrollo e implementación de mejoras continuas, como alteraciones en la aplicación de fertilizantes o la colocación de zanjas. Utilizando localizaciones GPS en varios puntos de la ruta, en lugar de métodos de recopilación de datos que requieren mucha mano de obra y tiempo, se puede hacer un seguimiento fiable de los alimentos desde la granja hasta el plato.
Curso de drones en la agricultura
La tecnología de los drones ha dejado un impacto duradero en la industria agrícola de la India y su eficiencia. Presentamos soluciones con drones a los agricultores para aumentar la productividad en el seguimiento de los cultivos hasta la siembra, la gestión del ganado, la pulverización de plaguicidas, la identificación del estrés de los cultivos, la planificación del tratamiento, el seguimiento del crecimiento de las plantas, la agricultura de precisión, la exploración y mucho más.
Utilizamos drones de topografía aérea de alta tecnología equipados con sensores avanzados, como sensores RGB y multiespectrales, para obtener datos precisos. Los drones, como el DJI Inspire 2, acumulan datos de alta resolución sobre los cultivos para identificar cualquier problema con ellos y notificarles para que tomen medidas inmediatas antes de que se produzcan daños. Las imágenes aéreas con geoetiquetado proporcionan información valiosa que reduce los costes y aumenta el rendimiento en un porcentaje significativo.
La tecnología avanzada de los drones y el aprendizaje automático para la agricultura de precisión permiten mejorar el rendimiento y la rentabilidad de los cultivos. En consecuencia, se requieren menores niveles de insumos estándar por parte de los agricultores para cultivar y mantener la tierra, el agua, los fertilizantes, los herbicidas y los insecticidas.
Curso de drones Mit
Los drones en la agricultura son mucho más que fotos de los campos. Para cada tipo de planta y animal, hay diferentes maneras de utilizar la tecnología de los drones y la inteligencia artificial para mejorar los resultados de la agricultura.
Los cultivadores de maíz pueden explorar sus campos con drones. Mientras que antes calculaban el número de plantas tomando muestras del número de plantas de maíz en 1/1000 de acre, ahora pueden utilizar los drones y la inteligencia artificial para contar con rapidez y precisión las plantas de todo un campo y perfeccionar sus mapas de plantación de maíz. En lugar de observar problemas como el enrollamiento, el oscurecimiento y el amarilleo, pueden identificar patrones de estrés aplicando un índice de vegetación a todo el campo de maíz. Basándose en esos patrones, pueden generar automáticamente mapas de prescripción.
Dado que las malas hierbas pueden causar estragos en los cultivos de soja, los agricultores utilizan drones para medir la madurez relativa de sus plantas y buscar el cierre de la cubierta vegetal. Aunque dicho cierre dificulta el recuento de las plantas de soja, los agricultores pueden utilizar los drones para realizar un recuento de los rodales en la fase de emergencia, una información fundamental para tomar decisiones de replantación.
Informe del proyecto de drones para la agricultura
ResumenDurante los últimos años, las tecnologías de los vehículos aéreos no tripulados (UAV) se han utilizado ampliamente para mejorar la productividad agrícola, reduciendo al mismo tiempo el trabajo pesado, el tiempo de inspección y los costes de gestión de los cultivos. Además, son capaces de cubrir grandes áreas en cuestión de pocos minutos. Gracias a los impresionantes avances tecnológicos, las tecnologías de teledetección basadas en los UAV se utilizan cada vez más para recopilar datos valiosos que podrían utilizarse para lograr muchas aplicaciones de agricultura de precisión, incluida la clasificación de cultivos y plantas. Para procesar estos datos con precisión, necesitamos herramientas y algoritmos potentes, como los enfoques de aprendizaje profundo. Recientemente, la Red Neural Convolucional (CNN) ha surgido como una poderosa herramienta para las tareas de procesamiento de imágenes logrando resultados notables que la convierten en la técnica de vanguardia para las aplicaciones de visión. En el presente estudio, revisamos los métodos recientes basados en CNN aplicados al análisis de imágenes de teledetección basadas en UAV para la clasificación de cultivos/plantas para ayudar a los investigadores y agricultores a decidir qué algoritmos deben utilizar de acuerdo con sus cultivos estudiados y el hardware utilizado. La fusión de diferentes datos basados en UAV y los enfoques de aprendizaje profundo han surgido como una poderosa herramienta para clasificar diferentes tipos de cultivos con precisión. Los lectores de la presente revisión podrán adquirir los problemas más difíciles a los que se enfrentan los investigadores para clasificar diferentes tipos de cultivos a partir de imágenes de UAV y sus posibles soluciones para mejorar el rendimiento de los algoritmos basados en el aprendizaje profundo.
