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ATLAS实际用例:无人机从田间杂草中拯救甜菜

您是否听说过“ cuscuta campestris”(又称“ dodder weed”)?直到SPH Engineering团队加入GeoScan IL进行甜菜根田间检查的项目,我们才开始了解。这是一张照片,”dodder weed”杂草的样子。

ATLAS实际用例:无人机从田间杂草中拯救甜菜

试验田种植了甜菜,占地约12公顷。用无人机捕获所有图像不到一个小时。两个小时后,我们以非常高的分辨率鸟瞰了该领域的正射影像。在接下来的一个小时里,我们在ATLAS中建立了以下测试结果。

如您所见,有10%到20%的田地被杂草覆盖。有几个大区域,但也有许多小地方,这对于及时捕获以防止进一步扩散也很重要。任何现有的手动方法都无法在速度,准确性和可见性方面带来可比的结果。

这种杂草对以下农作物具有危险性:甜菜,甜瓜,芦笋,西红柿等。而且,不仅要控制田野,而且要控制附近的路边,并防止任何扩散,这非常重要。田间的不及时维护会导致农作物损失和收入损失。田间维护包括除草,喷洒病虫害。化学药品的过度使用会导致成本增加。

GeoScanIL的首席执行官兼创始人Roman Kirsanov说:“由于用户友好的界面,使用ATLAS解决方案使POI识别和标记的过程比以往任何时候都更简单,并且有助于在短时间内处理大面积区域,而人工时间大大减少投资过程中。结果,我们在现场调查中的工作流程变得比以往更快,更高效。”

行业:农业,无人机检查,数据处理

客户:IL GeoScan IL(以色列)
行业:农业,无人机检查,数据处理
处理:
•带有Sony Alpha 7 III 42MP的DJI M600包括NDVI镜头修改。
ATLAS中的地图存储和处理:
•手动注释:约。 10-15分钟。
•在ATLAS中进行初始机器学习检测器训练:大约。 30分钟。
结果:
•可共享的网络地图,其中包含杂草的位置和区域大小。
•报告带有GeoJSON和Shape文件中的地理参考区域。

ATLAS实际用例:无人机从田间杂草中拯救甜菜认证作者,无人机行业知名站长,知乎无人机专栏创作者。
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