Hyperspectrale beeldvorming is een technologie geworden die vaak wordt geassocieerd met kwaliteitscontrole en gegevensverzameling.
Welke systemen en industrieën deze technologie gebruiken, en hoe het verzamelen en verwerken van gegevens door drones van invloed is op kwaliteitscontrole, productcontrole en zelfs productieprognoses, het voorkomen van natuurverschijnselen en meer. Lees meer over hyperspectrale beeldvorming in onze gedetailleerde gids.
Hoe zijn hyperspectrale beeldvorming en kwaliteitscontrole gerelateerd?
Hyperspectrale beeldvorming is een technologie die wordt gebruikt voor kwaliteitscontrole. Landbouwproducten kunnen bijvoorbeeld op afstand worden gevolgd zonder direct gebruik van middelen ter plaatse.Zo wordt visuele inspectie in de landbouwsector gebruikt om de verzameling en verwerking van gegevens te waarborgen die nodig zijn om intuïtieve en onmiddellijke controle te genereren.
Hyperspectrale beeldvorming is gebaseerd op het op afstand verzamelen en verwerken van een set gegevens om profielen, curven en kaarten voor de gebruiker te genereren. De verkregen resultaten worden dus gebruikt om kritische drempels, aanvaardbare drempels of interventiedrempels te bepalen.
Er zijn andere toepassingen waarover u meer kunt lezen in de artikelenreeks Hyperspectral Imaging in de Blog-sectie van onze website.
Hoe wordt hyperspectrale beeldvorming gebruikt in de landbouw?
Deze optische of visuele technologie is erg handig omdat het perfect de fysiologische veranderingen illustreert die plaatsvinden in planten. Bepaalde ziekten, tekorten aan voedingsstoffen of klimatologische gebeurtenissen kunnen de plant aantasten en ervoor zorgen dat deze kromtrekt, verkleurt, enz.
Hyperspectrale beeldvorming kan deze verschijnselen door bepaalde attributen detecteren. Elk fenomeen zal dus worden onderzocht en geparametriseerd voor automatische of semi-automatische detectie in een bepaald veld, territorium of specifieke zone gedefinieerd door de gebruiker.
Hyperspectrale beeldvorming is gebaseerd op de weerkaatsing van natuurlijk zonlicht. Waarin
de stralen zullen anders worden gereflecteerd, afhankelijk van de toestand van de plant, de omgeving of
omgeving.
Wat zijn de behoeften van boeren?
Drones uitgerust met de hyperspectrale beeldvormingstechnologie van het bedrijf http://www.air-concept.pl/, helpen om de staat van de plant op elk moment te beoordelen.
In dit geval wordt het gewas gecontroleerd en kunnen ziektes in de meeste gevallen gemakkelijk worden opgespoord. Hier is hoe visualisatie kan bijdragen aan het werk van boeren en hun boerderijen:
- Opbrengstschatting: uw opbrengst wordt geoptimaliseerd dankzij de gegevens die door de drone worden verstrekt. Deze gegevens kunt u vervolgens gebruiken voor uw berekeningen en beargumenteerd voorleggen aan uw raad van bestuur of investeerders.
- Bodemvruchtbaarheidsanalyse: Vruchtbaarheid is moeilijk te analyseren en te voorspellen. De bemesting van uw bodems hangt af van de berekeningen en testen die u elk jaar en voor elk productieseizoen uitvoert.
- Multispectrale en hyperspectrale beeldvorming toevoegen: u profiteert van gegevensverwerking en rapportage waarmee u de vruchtbaarheid van uw bodem beter kunt analyseren en bestuderen.
- Ongediertebestrijding en -detectie: u kunt de ontwikkeling van ongedierte en hun impact op uw planten identificeren, meten en berekenen.
- Ziekten, onkruid of factoren die fysiologische veranderingen in een plant kunnen beïnvloeden (de manier waarop het natuurlijk zonlicht weerkaatst).
Vergeet niet dat het gebruik van pesticiden en andere sproeimethoden kan worden geoptimaliseerd en gewijzigd, afhankelijk van de gegevens die van de drone worden ontvangen en de analyse van deze gegevens.
Het is belangrijk om de situatie in de gaten te houden om over- of onderblootstelling aan pesticiden op uw gewassen te voorkomen.
Hyperspectrale beeldvorming versus productiebeheer
Beheer de productie in uw velden en territoria met behulp van gegevens die zijn verzameld door drones. U kunt bijvoorbeeld de impact van de passage van landbouwmachines evalueren of gebieden vinden die te kampen hebben met een gebrek aan zonlicht.
De toestand van uw bodem heeft ook invloed op het productiebeheer voor een campagne van 4 maanden, 6 maanden of zelfs langer.
U kunt foto's voor en na het gebruik van landbouwmachines vergelijken om de impact ervan op de afgelegde route en op de productie in het algemeen te beoordelen.
Productiebeheer is essentieel voor alle boeren aan het begin van hun campagne
Met hyperspectrale visualisatie kunt u gegevens controleren en belangrijke parameters gebruiken die tot verbazingwekkende resultaten leiden door middel van computationele algoritmen, vergelijkingen en rapporten die u zult genereren, beheren en gebruiken in productie.
Loading ...
