Drone-diensten zoals onkruid-, plaag- of ziektedetectie in landbouwgewassen moeten accuraat en nauwkeurig zijn en een snelle doorlooptijd hebben voordat ze als een operationele dienst kunnen worden beschouwd. Dronegegevens vereisen traditioneel meerdere dagen verwerking (bv. Het aaneenhechten van de beelden of georefereren) en modellering na de vlucht voordat een toepassingskaart voor gewasbeschermingsmiddelen kan worden gemaakt. Voor snel verspreidende ziekten, onkruid en plagen is dit ongewenst. Een case van real-time onkruiddetectie bij zowel aardappelen als maïs werd gepresenteerd op 12 januari 2023 op de inspiratieworkshop voor toeleveranciers op AgriFlanders. Zowel dronepiloten als bedrijven actief in de agrofoodindustrie hebben enthousiast deelgenomen aan deze workshop.
De komst van 5G, in combinatie met het directe georefereren van de luchtbeelden verkorten aanzienlijk de rekentijd. Beelden worden niet meer aaneengehecht, maar rechtstreeks over het 5G netwerk verzonden naar de cloud. Daar kan een deep learning model (convolutioneel neuraal netwerk) per beelden al een score gegeven voor de aanwezige onkruiddruk en deze linken met locatie van het beeld, terwijl de drone nog zijn vlucht is aan het uitvoeren. Hierdoor werd reeds een taakkaart ontwikkeld slechts 10 minuten na de dronevlucht en kon deze worden toegepast.
De voorspelde punten laag (shapefile bestand) duidt de locaties van de beelden aan in het veld, waarbij elk punt gelinkt is met een onkruidscore. De waarden worden geïnterpoleerd over het hele veld om een score te krijgen voor elke locaties binnen het veld.
Drempelwaarden worden gekozen om te bepalen welke zones een te hoge onkruiddruk hebben en behandeld moeten worden. Deze bestanden (tif bestand) moeten omgevormd worden naar een bestandstype die leesbaar is voor de boordcomputer van het spuittoestel. Door lokaal te gaan behandelen wordt de totale hoeveelheid aan gewasbeschermingsmiddelen en/of arbeid (mechanische onkruidbestrijding) beperkt, wat goed is voor het milieu en de landbouwer.
De demodataset, alsook de functionele workflow om deze drone data te verzamelen, analyseren en te verwerken naar taakkaarten worden beschikbaar gesteld voor iedereen die zich registreert voor het OpsDrone project. Daarnaast krijgen geregistreerde deelnemers toegang tot presentaties, business cases en andere projectresultaten in het kader van OpsDrone.
Voor wie verder graag op de hoogte blijft van het OpsDrone project en de nieuwe events/workshops kan de groepspagina volgen.
Vragen? Contacteer ons:
Jonathan Van Beek
Onderzoeker ILVO
jonathan.vanbeek@ilvo.vlaanderen.be
+3292722762
Bart Theys
Drone Technology Expert
bart.theys@flandersmake.be
+32 489 85 98 92