Monitorowanie i prognozowanie plonów w winnicy za pomocą kamery zamontowanej na ciągniku

Wprowadzenie

We współczesnym rolnictwie monitorowanie produkcji i szacowanie plonów to działania o fundamentalnym znaczeniu, ale zarazem niezwykle złożone. Na szczęście dzięki nieustannemu postępowi technologicznemu dysponujemy dziś szeroką gamą narzędzi i metodologii, które pozwalają nam stawiać czoła tym wyzwaniom z większą precyzją i skutecznością.

W sektorze winiarskim na przykład tradycyjne techniki szacowania plonów, takie jak ręczne liczenie gron na jednostkę powierzchni czy ich ważenie, często okazują się niedokładne i wymagają znacznego nakładu pracy. Wprowadzenie remote sensing zdecydowanie zrewolucjonizowało tę praktykę. Dzięki obrazom teledetekcyjnym można dziś monitorować kondycję roślin i korelować ich żywotność, przy użyciu wskaźników takich jak indeks NDVI, z produkcją winogron. To nieinwazyjne podejście pozwala uzyskać dobre prognozy plonów, choć nadal mogą one być zakłócane przez zjawiska ekstremalne, takie jak grad czy stres wodny.

Kolejną przełomową metodologią jest proximal sensing, wykorzystujący techniki Computer Vision oraz algorytmy sztucznej inteligencji (AI) do analizy obrazów bezpośrednio w polu. Takie podejście umożliwia wykrywanie gron, a nawet pojedynczych jagód, w sposób bezpośredni, nieinwazyjny i ciągły.

iTractor: Proximal Sensing, Computer Vision i AI

iTractor to usługa wynajmu kamer stereoskopowych, które po zamontowaniu na ciągnikach umożliwiają zbieranie precyzyjnych danych przez cały sezon wegetacyjny. Kamery te, dzięki zastosowaniu zaawansowanych algorytmów Computer Vision i AI, umożliwiają precyzyjne szacowanie plonów, dostarczanie informacji o owocach oraz wykrywanie ewentualnych oznak chorób.

Konfiguracja iTractor polega na zamontowaniu podwójnej kamery z przodu ciągnika, obejmującej obie strony rzędu winorośli. Taki optymalny układ pozwala również obsłużyć częściowo zasłonięte grona, zapewniając dokładne oszacowanie produkcji, w tym tego, co znajduje się pod okapem roślin. System działa poprzez wstępne zidentyfikowanie określonego obszaru analizy (Rys. 1); następnie jednostka sztucznej inteligencji w chmurze przetwarza zebrane dane i, segmentując obszary zainteresowania — które mogą obejmować pojedyncze grona — dochodzi do policzenia samych jagód. Zastosowanie zautomatyzowanych algorytmów eliminuje błąd ludzki i upraszcza przetwarzanie danych, umożliwiając szybką i wiarygodną ocenę winnicy.

Rys.1: Identyfikacja gron za pomocą kamery zamontowanej na ciągniku.

Instalacja systemu jest prosta i wymaga jedynie zasilania 12 V. Najnowsza wersja kamery została wyposażona w ulepszenia GPS i RTK, zapewniając większą dokładność wyników. Ponadto obecność dwóch równoległych diod LED umożliwia optymalne działanie w różnych warunkach słabego oświetlenia, na przykład wczesnym rankiem lub późnym wieczorem, gdy chłód dnia sprzyja pracy w polu. Wyniki uzyskane dzięki temu systemowi wykazują dokładność przekraczającą 90%, przy 10-procentowym marginesie błędu w wykrywaniu szczegółów. Wyniki te są dostarczane zarówno w formie surowej, jak i w postaci map, obejmujących już przetworzone dane o plonach (Rys. 3).

Rys.2: Przykład mapy plonów winnicy.

Podsumowanie

Złożoność i zmienność warunków środowiskowych, na które często wpływają zmiany klimatyczne, wymagają ciągłego podejścia do badań i innowacji, aby dostosować metody monitorowania i szacowania do nowych warunków. Wdrażanie i rozwój zaawansowanych technologii oraz precyzyjne zbieranie danych mają zasadnicze znaczenie dla sprostania obecnym i przyszłym wyzwaniom sektora rolnego, zapewniając bardziej wydajne, zrównoważone i odporne zarządzanie uprawami.

Precyzyjne zbieranie danych okazuje się kluczowym elementem w sprostaniu przyszłym wyzwaniom i zapewnieniu trwałości i odporności sektora rolnego. Dobra znajomość własnych pól umożliwia skuteczniejsze i bardziej świadome zarządzanie, dlatego usługi takie jak iTractor stanowią cenne zasoby pozwalające sprostać temu wyzwaniu, umożliwiając nie tylko precyzyjne szacowanie plonów, ale także szybkie rozpoznanie ewentualnych zagrożeń związanych z chorobami.

Wykorzystanie narzędzi takich jak iTractor dostarcza obiektywnych danych, które pomagają ograniczyć ryzyko błędów w szacunkach, zapewniając tym samym większe bezpieczeństwo i wiarygodność działań rolniczych.

W sytuacjach związanych ze szkodami, takimi jak grad, szkody wyrządzone przez dziką zwierzynę itp., te obiektywne dane mogą pomóc rzeczoznawcom w ocenie szkód, znacznie zmniejszając margines błędu.

Aby dowiedzieć się więcej, odwiedź stronę poświęconą iTractor i skontaktuj się z nami, aby uzyskać szczegółowe informacje!