Luftbilleder af plantehøjder kan hjælpe landmænd med at håndtere markafgrøder mere effektivt

Overvågning af afgrødeplanters vækstmønstre giver landmændene en stærk indikation af potentielt udbytte, giver dem mulighed for at tilpasse afgrødestyringen for at øge produktionen. Nu, KAUST-forskere har påvist, at brug af fastvingede ubemandede luftfartøjer (UAV'er) til at indsamle data om vegetationshøjde gennem hele afgrødens vækstcyklus giver en lav pris, enkel måde at overvåge plantesundheden på i hele gårdens skala.

"Landmænd har rutinemæssigt problemer med at identificere områder på deres marker, der kræver opmærksomhed:de kan ikke se, hvad der sker i en mark med 2 meter høj majs, der er 800 meter i diameter, " siger KAUST Ph.D.-studerende Matteo Ziliani, som arbejdede på projektet med kolleger under opsyn af Matthew McCabe.

"Følgelig, bønder gøder og vander ofte marker ensartet, uanset hvilke områder der har behov for mere eller mindre. UAV'er kan hjælpe med at opnå et effektivt præcisionslandbrug, spare penge og ressourcer og dyrke afgrøder af bedre kvalitet.

Ziliani satte sig for at vise, at billeddataene indsamlet af UAV'er er lige så nyttige som data hentet ved dyrere LiDAR-laserscanning. At gøre dette, holdet tog flere billeder af den samme 50 hektar store majsmark på forskellige punkter gennem vækstsæsonen – et sæt farvebilleder taget af UAV og det andet af jordbaseret LiDAR. Forskerne brugte hvert billedsæt til at bygge tredimensionelle baldakinmodeller og til at sammenligne, hvor tæt UAV-billederne replikerede de nøjagtige LiDAR-data.

"Vi kan skabe tredimensionelle modeller af objekter ved hjælp af sæt af todimensionelle billeder taget fra forskellige vinkler på samme måde som den menneskelige hjerne behandler vores kikkertsyn, " siger Ziliani.

De digitale markkort genereret ved hjælp af UAV-data gav en nøjagtig repræsentation af afgrødehøjden over tid, sammenlignelig med dem, der er oprettet ved hjælp af LiDAR. Ziliani erkender, at der er behov for yderligere arbejde, for eksempel, den beregningskraft, der kræves for at behandle dataene, er i øjeblikket for stor til at blive behandlet af en almindelig stationær computer.

Også, da planterne var meget unge, UAV'en kæmpede for at opfange deres strukturelle detaljer. Dette kunne løses ved at flyve på lavere niveauer, men dette begrænser det dækkede område i den tilgængelige flyvetid, hvilket igen er forbundet med batterilevetid. Ja, batterilevetiden skal forbedres, hvis UAV-teknologi skal opfylde sit potentiale i overvågning af afgrøder på tværs af større regioner, søger efter lommer af produktivt og uproduktivt land, eller undersøge stormskader.