Сельскохозяйственные дроны приносят большую пользу производителям картофеля

Покупка дрона и внедрение его для работы на вашей ферме – это довольно таки большой инвестиционный вклад.

При такой ежедневной шумихе, которую создаёт новая коммерческая беспилотная индустрия, похоже, не существует действительно хорошего ресурса с реальными данными, показывающих, как беспилотники, которые используют в сельском хозяйстве, работают у реальных людей и в реальных условиях на фермах.

Сколько денег они позволяют сэкономить? Какие проблемы они могут решить?

Где, собственно, я могу найти все данные, показывающие, как используются эти беспилотные летательные аппараты?

Вот на эти и другие вопросы, мы попробуем ответить в данной статье.

Недавно мы написали подробное руководство по созданию полезных карт с помощью беспилотных летательных аппаратов. У создателей DroneDeploy есть значительное преимущество перед другими подобными проектами в текущую эпоху беспилотной индустрии; Каждую неделю появляются сотни новых – точно и детально проработанных карт, созданных при помощи DroneDeploy и многие фермеры принимают решения на основе данных, которые предоставляют эти карты.

Давайте использовать это в наших интересах.

Без лишних слов мы с нетерпением ждем возможности поделиться своим первым примером.

Приведенная ниже информация была предоставлена ​​нам во время интервью с пользователем DroneDeploy Дереком П., который использует беспилотный летательный аппарат AgEagle для своего бизнеса, а именно для компании по оказанию сельскохозяйственных услуг в Северной Дакоте. Дерек провёл почти 30 успешных полётов в свой первый сельскохозяйственный сезон при помощи DroneDeploy.

История

Каждый год картофелеводы должны создавать прогнозы относительно того, какой урожай они смогут собрать со своих полей. Специалисты занимающиеся посадкой картофеля используют эти прогнозы для планирования посадки корнеплодов и прочих мероприятий связанных с выращиванием продукции, но также передают эти же прогнозы на мойку, чтобы те тоже могли удачно спланировать свой ход работы.

Мойка - это место, куда картофель отправляется для очистки и упаковки, а затем распределяется для отправки в пункты продажи продукции населению. Для того, чтобы оптимизировать свою работу, мойке нужны прогнозы урожайности от тех, кто занимается посадкой и выращиванием.

Эти прогнозы важны для обеих сторон.

Четко определенная горизонтальная линия, показанная на справочной карте NDVI, показывает целенаправленное разделение между двумя различными типами картофеля, которые посеяли садовод (клиент Дерека), чтобы определить, какую разновидность он предпочтет выращивать для следующего посадочного сезона – картофель, если можно так выразиться проходит своего рода тестовый отбор.

Каждый тип картофеля имеет свои сильные и слабые стороны. В этой области северная часть представляет собой картофель, который не очень хорошо выдерживает хранение, а южная часть представляет собой картофельный сорт, который обычно имеет способность сохранять свой товарный вид и качество при дольшем сроке хранения.

Информация, собранная по результатам приведённым на справочной карте, созданной Дереком, будет использована при планировании мероприятий на следующий сезон. Пускай победит лучший сорт картофеля!

Полет

150-акровое картофельное поле в данном случае было нанесено на карту Дереком, при помощи полётов на AgEagle (беспилотный летательный аппарат), приводимый в действие приложением DroneDeploy, и является лишь одним из многих полей, которые входят в очень большую сеть фермерских угодий в Северной Дакоте (в общей сложности сотни тысяч акров земли).

Используя мобильное приложение DroneDeploy и свои пальцы рук, Дерек указал квадрат над полем картофеля, обозначив область, которую он хотел нанести на карту с помощью своего беспилотника и план полета автоматически сгенерировался для него на основе этого квадрата менее чем за секунду:

После проверки плана полета Дерек нажал одну кнопку в своем приложении DroneDeploy, которое запустило AgEagle в воздух при помощи механической пусковой установки расположенной  на земле. Остальная часть полёта была полностью автоматизирована.

Поскольку изображения были взяты с камеры AgEagle, они автоматически передавались в облако, используя 4G канал связи, где в свою очередь мощный движок картографического приложения DroneDeploy производил слияние фотографий в режиме реального времени для создания специализированных карт. Поскольку слияние фотографий происходило в режиме реального времени, результаты были сразу же доступны для просмотра на мобильном устройстве Дерека.

Общее время полета составило около 20 минут.

Ещё до того, как AgEagle приземлился обратно на землю, Дерек располагал предварительными результатами карт, которые были доступны из приложения DroneDeploy (технология называемая «fast-stitch»).

AgEagle закончил свой полет и автоматически приземлился в заранее определенном месте, которое Дерек указал.

Спустя 30 минут после приземления, в то время как Дерек все еще находился на поле, у него уже была полностью скомпонованная карта картофельного поля в высоком разрешении, созданная при помощи парочки элементарных движений пальцем на экране его смартфона.

Общее время обработки изображения составило 30 минут.

Анализ данных

Всего за пару дней до создания этой карты, в этом районе как раз прошёл сильный ливневый шторм

Вся фотография

Большие красные области, показанные на этой карте NDVI, означают повреждение водой, которое картофель получил от шторма, прошедшего пару дней назад.

Красные области (обведенные ниже) показывают части поля, которые не предоставят пригодного для употребления картофеля, тогда как зеленые и желтые области все равно способны дать хороший урожай:

Эта карта показала Дереку и людям производящим посадку и занимающимся выращиванием, что северная часть картофельного поля пострадала от значительного количества осадков намного меньше, чем южная часть.

Средний масштаб

Приблизив карту, Дерек и другие работники стали осведомлены о дополнительной проблеме - машина для посадки оказалась неисправна.

Горизонтальные красные полосы на карте - это разделы, которые показывают, где именно, без ведомаработника, его посадочная машина работала неэффективно:

Полный масштаб

При полном приближении карты  благодаря высокому уровню детализации были выявлены и другие негативные факторы, и их никогда не увидели бы, если только б фермер не вышел и не осмотрел все поле самостоятельно.

Еще более тревожным, чем очевидная неисправность посадочной машины, описанная выше, оказался тот факт, что  настройки были изначально неправильно сконфигурированы, что в свою очередь отрицательно сказалось на согласованности посаженного картофеля в каждом ряду картофельного поля:

Прогнозы

Дерек взял данные из приложения DroneDeploy и получил увеличенные значения прогноза урожайности для фермера (функция, которая скоро появится в DroneDeploy):

Северная часть (с более низким показателем по сроку годности, примерно 40% от общего объема выборки) имела пропорционально меньшую красную площадь, чем южная часть (более высокий срок годности, что составляет примерно 60% от общего объема выборки). Этот анализ доказал фермеру, что он потерял 27% (40,6 акров) от всей этой пробной посадки данной культуры ещё до ливневого дождя. Согласно различным отчетам за 2007 и 2009 годы (USDA, Университет штата Вашингтон, BDO Canada), средняя стоимость производства картофеля с одного акра составляет от 2000 до 3000 долларов США (при урожайности до 61 000 фунтов на акр) со средней продажной ценой, которая составляет 4 000 $  и больше за один акр. Исходя из вышесказанного, это означает, что потери картофеля на 40,6 акров в этом случае вылились в более чем 160 000 долларов.

Экономия

Только один полет при помощи беспилотного аппарата и специального приложения позволил фермеру сэкономить время и деньги.

Время

Используя беспилотный летательный аппарат, чтобы составить карту своего поля, фермер сэкономил не менее 72 часов своего времени, которые обычно было бы потрачено впустую, потрачено в ожидании получения того же самого результата, а возможно и хуже, чем при помощи приложения для беспилотников. Необходимость ждать дни (или даже недели) для составления карт из фотографий сделанных при помощи дрона, которые вы бы получили, в придачу с отсутствием уже готовых статистических данных, является непозволительной тратой времени, в таком бизнесе связанном с выращиванием сельскохозяйственной продукции. Другим вариантом, было бы пойти пешком или же осуществить поездку на квадроциклах, чтобы разведать информацию об урожае, но это может занять весь день, и он все равно не получил бы полной картины, а ведь данные нужны уже в тот же день.

Деньги

В поисках альтернативных методов мы связались с Apollo Mapping, чтобы узнать стоимость использования спутников для получения карты той же области, которую охватил беспилотником Дерек. Их ценовая политика начинается с 2300 долларов только за одно разовое изображение.

Мы также связались с American Images, чтобы узнать стоимость использования небольшого самолета для приобретения карты того же района. Их цены начинаются с $ 300 за фотографию, но они крайне ограничены: они не могут делать прямые (надир) снимки, инфракрасные снимки (поэтому нет возможности для NDVI), не могут предоставить результатов в тот же день и даже не могут дать такого же высокого разрешения снимков, которое может предоставить беспилотный летательный аппарат.

Более того, ни одно из этих традиционных решений (или прямых конкурентов DroneDeploy) не дает пользователю возможности легко просматривать или передавать свои данные в любую точку мира при помощи того же веб-браузера.

С потенциальным чистым убытком в размере 160 000 долларов для фермера, имеющего возможность сократить этот показатель даже на 10%, это приложение является действительном самым лучшим решением, ведь так он сможет компенсировать потерянный доход в размере 16 000 долларов в течение вегетационного периода уже в следующем году.

Учитывая, что это поле составляет менее 1% всей масштабной сельскохозяйственной территории,  то представьте что потеря 27% урожая картофеля на общей площади всех полей (более 10 000  акров при стоимости продукции $ 4000 с акра) обойдётся в 40 миллионов долларов.

Дереку понадобилось меньше 60 минут своего времени начиная с «взлета» и до получения «данных в руки», а единственной прямой затратой на управление беспилотником была стоимость зарядки его аккумуляторов, то есть пара пенни, которые остались незамеченными и будут привязаны к его счету за электроэнергию.

Итог

После просмотра информации, полученной при помощи беспилотника и специального приложения, фермер принял четыре ключевых решения:

1. Несмотря на то, что у них не так много времени для хранения, как для сорта с южной части поля, в следующий вегетационный период будут высаживаться разнообразные виды картофеля с северной части этого поля, поскольку они намного лучше сопротивляются большому количеству осадков.

2. Он определил, что его посадочная машина нуждается в обновлении, чтобы исправить ошибку отсутствия целых рядов картофеля на поле.

3. Установки его комбайна для посадки должны быть обновлены и повторно калиброваны, чтобы максимизировать доход с каждого дюйма его поля так, чтобы промежутки между картофелем были минимально возможными.

4. Воздушные снимки NDVI, предоставленные приложением DroneDeploy, позволили ему сделать очень точные прогнозы урожайности для себя и для мойки, так что общая эффективность операции будет возрастать.

За один короткий полет его дрона, Дерек предоставил рабочим четыре ценных критерия для повышения продуктивности производства уже в тот самый день. Эта информация позволила работникам незамедлительно принять критически важные решения и в дальнейшем сэкономить ему более 16 000 долларов в следующем сельскохозяйственном сезоне.

Источник: www.dronedeploy.com