Сільськогосподарські дрони приносять велику користь виробникам картоплі

Купівля дрону і використання його для роботи на вашій фермі - це великий інвестиційний внесок.

При такому щоденному галасі, який створює нова комерційна безпілотна індустрія, схоже, не існує дійсно хорошого ресурсу з реальними даними, що показують, як безпілотники, які використовують у сільському господарстві, працюють у реальних людей та в реальних умовах на фермах.

Скільки грошей вони дозволяють заощадити? Які проблеми можуть вирішити?

Де, власне, я можу знайти всі дані, що показують, як використовуються ці безпілотні літальні апарати?

Ось на ці та інші питання, ми спробуємо відповісти у цій статті.

Нещодавно ми написали докладний посібник зі створення корисних карт за допомогою безпілотних літальних апаратів. У творців DroneDeploy є значна перевага перед іншими подібними проектами в поточну епоху безпілотної індустрії; Щотижня з'являються сотні нових – точно та детально опрацьованих карток, створених за допомогою DroneDeploy та багато фермерів приймають рішення на основі даних, які надають ці картки.

Давайте використати це у наших інтересах.

Без зайвих слів ми з нетерпінням чекаємо на можливість поділитися своїм першим прикладом.

Наведена нижче інформація була надана під час інтерв'ю з користувачем DroneDeploy Дереком П., який використовує безпілотний літальний апарат AgEagle для свого бізнесу, а саме для компанії з надання сільськогосподарських послуг у Північній Дакоті. Дерек провів майже 30 успішних польотів у свій перший сільськогосподарський сезон за допомогою DroneDeploy.

Історія

Щороку картоплярі мають створювати прогнози щодо того, який урожай вони зможуть зібрати зі своїх полів. Фахівці, які займаються посадкою картоплі, використовують ці прогнози для планування посадки коренеплодів та інших заходів пов'язаних з вирощуванням продукції, але також передають ці ж прогнози на миття, щоб ті теж могли вдало спланувати свій хід роботи.

Мийка - це місце, куди картопля відправляється для очищення та пакування, а потім розподіляється для відправки до пунктів продажу продукції населенню. Для того, щоб оптимізувати свою роботу, мийці потрібні прогнози врожайності від тих, хто займається посадкою та вирощуванням.

Ці прогнози є важливими для обох сторін.

Чітко певна горизонтальна лінія, показана на довідковій карті NDVI, показує цілеспрямований поділ між двома різними типами картоплі, які посіяли садівник (клієнт Дерека), щоб визначити, який різновид він воліє вирощувати для наступного посадкового сезону - картопля, якщо можна так висловитися проходить свого роду тестовий відбір.

Кожен тип картоплі має свої сильні та слабкі сторони. У цій області північна частина є картоплею, яка не дуже добре витримує зберігання, а південна частина являє собою картопляний сорт, який зазвичай має здатність зберігати свій товарний вигляд і якість при довшому терміні зберігання.

Інформація, зібрана за результатами наведеною на довідковій карті, створеної Дереком, буде використана під час планування заходів на наступний сезон. Нехай переможе найкращий сорт картоплі!

Політ

150-акрове картопляне поле в даному випадку було нанесене на карту Дереком, за допомогою польотів на AgEagle (безпілотний літальний апарат), що приводиться в дію додатком DroneDeploy, і є лише одним з багатьох полів, які входять до дуже великої мережі фермерських угідь у Північній Дакоті (загалом сотні тисяч акрів землі).

Використовуючи мобільний додаток DroneDeploy та свої пальці рук, Дерек вказав квадрат над полем картоплі, позначивши область, яку він хотів нанести на карту за допомогою свого безпілотника і план польоту автоматично згенерувався для нього на основі цього квадрата менш ніж за секунду:

Після перевірки плану польоту Дерек натиснув одну кнопку у своїй програмі DroneDeploy, яка запустила AgEagle у повітря за допомогою механічної пускової установки, розташованої на землі. Решта польоту була повністю автоматизована.

Оскільки зображення були взяті з камери AgEagle, вони автоматично передавалися в хмару, використовуючи 4G канал зв'язку, де в свою чергу потужний движок картографічного додатку DroneDeploy виробляв злиття фотографій в режимі реального часу для створення спеціалізованих карток. Оскільки злиття фотографій відбувалося в режимі реального часу, результати були відразу доступні для перегляду на мобільному пристрої Дерека.

Загальний час польоту становив близько 20 хвилин.

Ще до того, як AgEagle приземлився назад на землю, Дерек мав попередні результати карт, які були доступні з програми DroneDeploy (технологія звана "fast-stitch").

AgEagle закінчив свій політ і автоматично приземлився у заздалегідь визначеному місці, яке вказав Дерек.

Через 30 хвилин після приземлення, коли Дерек все ще знаходився на полі, у нього вже була повністю скомпонована карта картопляного поля у високій роздільній здатності, створена за допомогою парочки елементарних рухів пальцем на екрані його смартфона.

Загальний час обробки зображення становив 30 хвилин.

Аналіз даних

Всього за пару днів до створення цієї карти, в цьому районі якраз пройшов сильний зливовий шторм

Вся фотографія

Великі червоні області, показані на цій карті NDVI, означають пошкодження водою, яке картопля отримала від шторму, що пройшов кілька днів тому.

Червоні області (обведені нижче) показують частини поля, які не нададуть придатної для вживання картоплі, тоді як зелені та жовті області все одно здатні дати гарний урожай:

Ця карта показала Дереку і людям, що виробляють посадку і займаються вирощуванням, що північна частина картопляного поля постраждала від значної кількості опадів набагато менше, ніж південна частина.

Середній масштаб

Наблизивши карту, Дерек та інші працівники стали обізнані про додаткову проблему – машина для посадки виявилася несправною.

Горизонтальні червоні смуги на карті – це розділи, які показують, де саме, без відома працівника, його посадкова машина працювала неефективно:

Повний масштаб

При повному наближенні карти завдяки високому рівню деталізації були виявлені й інші негативні фактори, і їх ніколи не побачили б, якби фермер не вийшов і не оглянув усе поле самостійно.

Ще більш тривожним, ніж очевидна несправність посадкової машини, описана вище, виявився той факт, що налаштування були спочатку неправильно налаштовані, що у свою чергу негативно позначилося на узгодженості посадженої картоплі в кожному ряду картопляного поля:

Прогнози

Дерек взяв дані із програми DroneDeploy і отримав збільшені значення прогнозу врожайності для фермера (функція, яка скоро з'явиться в DroneDeploy):

Північна частина (з нижчим показником за терміном придатності, приблизно 40% від загального обсягу вибірки) мала пропорційно меншу червону площу, ніж південна частина (вищий термін придатності, що становить приблизно 60% від загального обсягу вибірки). Цей аналіз довів фермеру, що він втратив 27% (40,6 акрів) від цієї пробної посадки цієї культури ще до зливи. Згідно з різними звітами за 2007 та 2009 роки (USDA, Університет штату Вашингтон, BDO Canada), середня вартість виробництва картоплі з одного акра становить від 2000 до 3000 доларів США (при врожайності до 61 000 фунтів на акр) із середньою продажною ціною, яка становить 4 000 $ та більше за один акр. Виходячи з вищесказаного, це означає, що втрати картоплі на 40,6 акрів у цьому випадку вилилися більш ніж у 160 000 доларів.

Економія

Тільки один політ за допомогою безпілотного апарату та спеціальної програми дозволив фермеру заощадити час та гроші.

Час

Використовуючи безпілотний літальний апарат, щоб скласти карту свого поля, фермер заощадив не менше 72 годин свого часу, які зазвичай було б витрачено марно, витрачено в очікуванні того самого результату, а можливо і гірше, ніж за допомогою додатка для безпілотників. Необхідність чекати дні (або навіть тижнів) для складання карт з фотографій зроблених за допомогою дрона, які ви б отримали, на додачу з відсутністю вже готових статистичних даних, є неприпустимим витрачанням часу в такому бізнесі, пов'язаному з вирощуванням сільськогосподарської продукції. Іншим варіантом, було б піти пішки або ж здійснити поїздку на квадроциклах, щоб розвідати інформацію про врожай, але це може зайняти весь день, і він все одно не отримав би повної картини, адже дані потрібні вже того ж дня.

Гроші

У пошуках альтернативних методів ми зв'язалися з Apollo Mapping, щоб дізнатися про вартість використання супутників для отримання карти тієї ж області, яку охопив безпілотником Дерек. Їхня цінова політика починається з 2300 доларів лише за одне разове зображення.

Ми також зв'язалися з American Images, щоб дізнатися про вартість використання невеликого літака для придбання карти того ж району. Їхні ціни починаються з $300 за фотографію, але вони вкрай обмежені: вони не можуть робити прямі (надир) знімки, інфрачервоні знімки (тому немає можливості для NDVI), не можуть надати результатів того ж дня і навіть не можуть дати такого ж високого. дозволу знімків, що може надати безпілотний літальний апарат.

Більше того, жодне з цих традиційних рішень (або прямих конкурентів DroneDeploy) не дає користувачеві можливості легко переглядати або передавати свої дані в будь-яку точку світу за допомогою веб-браузера.

З потенційним чистим збитком у розмірі 160 000 доларів для фермера, який має можливість скоротити цей показник навіть на 10%, цей додаток є дійсним найкращим рішенням, адже так він зможе компенсувати втрачений дохід у розмірі 16 000 доларів протягом вегетаційного періоду вже наступного року. .

Враховуючи, що це поле становить менше 1% усієї масштабної сільськогосподарської території, то уявіть, що втрата 27% врожаю картоплі на загальній площі всіх полів (понад 10 000 акрів при вартості продукції $ 4000 з акра) обійдеться в 40 мільйонів доларів.

Дереку знадобилося менше 60 хвилин свого часу починаючи з «зльоту» і до отримання «даних до рук», а єдиною прямою витратою на керування безпілотником була вартість зарядки його акумуляторів, тобто пара пенні, які залишилися непоміченими та будуть прив'язані до його рахунку за електроенергію .

Підсумок

Після перегляду інформації, отриманої за допомогою безпілотника та спеціальної програми, фермер ухвалив чотири ключові рішення:

1. Незважаючи на те, що у них не так багато часу для зберігання, як для сорту з південної частини поля, наступного вегетаційного періоду висаджуватимуться різноманітні види картоплі з північної частини цього поля, оскільки вони набагато краще опираються великій кількості опадів.

2. Він визначив, що його посадкова машина потребує оновлення, щоб виправити помилку відсутності цілих рядів картоплі на полі.

3. Установки його комбайна для посадки повинні бути оновлені та повторно калібровані, щоб максимізувати дохід з кожного дюйма поля так, щоб проміжки між картоплею були мінімально можливими.

4. Повітряні знімки NDVI, надані програмою DroneDeploy, дозволили йому зробити дуже точні прогнози врожайності для себе та для миття, так що загальна ефективність операції зростатиме.

За один короткий політ його дрону, Дерек надав робітникам чотири цінні критерії для підвищення продуктивності виробництва вже того ж дня. Ця інформація дозволила працівникам негайно ухвалити критично важливі рішення та надалі заощадити йому понад 16 000 доларів у наступному сільськогосподарському сезоні.

Джерело: www.dronedeploy.com