Сільськогосподарський дрон

Сільськогосподарський дрон Agridrones, який може перевозити до 25 кг. Сертифіковано Управлінням цивільної авіації Ізраїлю.

Сільськогосподарський дрон або агродронбезпілотний літальний апарат, різновид сільськогосподарських роботів, який застосовується для ведення сільського господарства.

Польський Pteryx UAV — цивільний БПЛА для аерофотозйомки та фотокартографії зі стабілізованою головкою камери.
Польський Pteryx UAV — БПЛА для аерофотозйомки в точному рільництві

Сільськогосподарські дрони мають вирішальне значення для детальних аерофотознімків і картографування в точному сільському господарстві.[1]

Оснащені камерами високої роздільної здатності та мультиспектральними й гіперспектральними[2] датчиками, вони дозволяють створювати детальні карти полів, які висвітлюють варіації умов посівів, здоров’я ґрунту та рівнів вологості, допомагаючи фермерам визначити ділянки, які потребують уваги, наприклад ті, які постраждали від нестачі води або шкідників.[3][4]

Сільськогосподарський дрон

Фермери отримують кращу фотографію їхніх полів за допомогою датчиків та цифрових зображень. Отримана інформація зазвичай виявляється корисною для поліпшення врожайності та фермерської ефективності.

Завдяки сільськогосподарським дронам фермери бачать, як виглядають їхні поля згори. З висоти пташиного польоту можна виявити багато проблем, таких як іригація, стан ґрунтів, шкідникові та грибкові зараження. Мультиспектральні зображення показують інфрачервоний спектр, а також спектр видимого світла. Завдяки цій комбінації, фермери мають змогу побачити відмінності між здоровими та нездоровими рослинами, які важко помітити неозброєним оком.

Крім збору інформації, агродрони використовують для більш ефективного використання засобів захисту, мінімізуючи негативний вплив на агропродукцію і довкілля, а також ущільнення ґрунту важкою технікою, сприяючи збереженню його родючості.

Сфери використання

  • Моніторинг посівів та картографування: стан рослин, виявлення хвороб, шкідників чи нестачу води.[5][6][7]
  • Оцінка та прогнозування врожайності.[6]
  • Обприскування.[8][9][10]
  • Посів: системи дронів зі штучним інтелектом можуть автоматично висівати насіння в сільському господарстві[11] та в лісництві[12].

Безпека та етика

Різні компанії можуть випустити свої дрони на неконтрольовані ділянки для вивчення своїх конкурентів для ознайомлення зі станом врожаю та сільськогосподарської продукції. Такий сценарій може ставити під загрозу важливі таємниці компанії. Люди хочуть знати, що вони захищені та перебувають в безпеці, і відповідальність не впаде ні на фермера, ні на інших людей.

Див.також

Посилання

  1. Васильковська, К. В.; Андрієнко, О. О.; Шепілова, Т. П. (27 квітня 2023). ЕФЕКТИВНІСТЬ АГРОДРОНІВ В СИСТЕМІ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕРОБСТВА. Аграрні інновації (укр.). № 17. с. 13—18. doi:10.32848/agrar.innov.2023.17.2. ISSN 2709-4405. Процитовано 7 липня 2024.
  2. Ram, Billy G.; Oduor, Peter; Igathinathane, C.; Howatt, Kirk; Sun, Xin (1 липня 2024). A systematic review of hyperspectral imaging in precision agriculture: Analysis of its current state and future prospects. Computers and Electronics in Agriculture. Т. 222. с. 109037. doi:10.1016/j.compag.2024.109037. ISSN 0168-1699. Процитовано 20 серпня 2024.
  3. Hafeez, Abdul; Husain, Mohammed Aslam; Singh, S. P.; Chauhan, Anurag; Khan, Mohd. Tauseef; Kumar, Navneet; Chauhan, Abhishek; Soni, S. K. (1 червня 2023). Implementation of drone technology for farm monitoring & pesticide spraying: A review. Information Processing in Agriculture. Т. 10, № 2. с. 192—203. doi:10.1016/j.inpa.2022.02.002. ISSN 2214-3173. Процитовано 7 липня 2024.
  4. Qu, Tengteng; Li, Yaoyu; Zhao, Qixin; Yin, Yunzhen; Wang, Yuzhi; Li, Fuzhong; Zhang, Wuping (2024-03). Drone-Based Multispectral Remote Sensing Inversion for Typical Crop Soil Moisture under Dry Farming Conditions. Agriculture (англ.). Т. 14, № 3. с. 484. doi:10.3390/agriculture14030484. ISSN 2077-0472. Процитовано 7 липня 2024.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  5. Zhao, Gaoyuan; Zhang, Yali; Lan, Yubin; Deng, Jizhong; Zhang, Qiangzhi; Zhang, Zichao; Li, Zhiyong; Liu, Lihan; Huang, Xu (2023-09). Application Progress of UAV-LARS in Identification of Crop Diseases and Pests. Agronomy (англ.). Т. 13, № 9. с. 2232. doi:10.3390/agronomy13092232. ISSN 2073-4395. Процитовано 14 серпня 2024.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  6. а б Rejeb, Abderahman; Abdollahi, Alireza; Rejeb, Karim; Treiblmaier, Horst (1 липня 2022). Drones in agriculture: A review and bibliometric analysis. Computers and Electronics in Agriculture. Т. 198. с. 107017. doi:10.1016/j.compag.2022.107017. ISSN 0168-1699. Процитовано 14 серпня 2024.
  7. Shah, Sabab Ali; Lakho, Ghulam Mustafa; Keerio, Hareef Ahmed; Sattar, Muhammad Nouman; Hussain, Gulzar; Mehdi, Mujahid; Vistro, Rahim Bux; Mahmoud, Eman A.; Elansary, Hosam O. (2023-07). Application of Drone Surveillance for Advance Agriculture Monitoring by Android Application Using Convolution Neural Network. Agronomy (англ.). Т. 13, № 7. с. 1764. doi:10.3390/agronomy13071764. ISSN 2073-4395. Процитовано 14 серпня 2024.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  8. Hafeez, Abdul; Husain, Mohammed Aslam; Singh, S. P.; Chauhan, Anurag; Khan, Mohd. Tauseef; Kumar, Navneet; Chauhan, Abhishek; Soni, S. K. (1 червня 2023). Implementation of drone technology for farm monitoring & pesticide spraying: A review. Information Processing in Agriculture. Т. 10, № 2. с. 192—203. doi:10.1016/j.inpa.2022.02.002. ISSN 2214-3173. Процитовано 14 серпня 2024.
  9. Meesaragandla, Srija; Jagtap, Megha P.; Khatri, Narendra; Madan, Hakka; Vadduri, Aditya Abhiram (1 березня 2024). Herbicide spraying and weed identification using drone technology in modern farms: A comprehensive review. Results in Engineering. Т. 21. с. 101870. doi:10.1016/j.rineng.2024.101870. ISSN 2590-1230. Процитовано 12 жовтня 2024.
  10. Singh, Edward; Pratap, Aashutosh; Mehta, Utkal; Azid, Sheikh Izzal (2024-06). Smart Agriculture Drone for Crop Spraying Using Image-Processing and Machine Learning Techniques: Experimental Validation. IoT (англ.). Т. 5, № 2. с. 250—270. doi:10.3390/iot5020013. ISSN 2624-831X. Процитовано 14 серпня 2024.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  11. Castro, Jorge; Alcaraz‐Segura, Domingo; Baltzer, Jennifer L.; Amorós, Lot; Morales‐Rueda, Fernando; Tabik, Siham (2024-07). Automated precise seeding with drones and artificial intelligence: a workflow. Restoration Ecology (англ.). Т. 32, № 5. doi:10.1111/rec.14164. ISSN 1061-2971. Процитовано 14 серпня 2024.
  12. Stamatopoulos, I.; Le, T. C.; Daver, F. (2 квітня 2024). UAV-assisted seeding and monitoring of reforestation sites: a review. Australian Forestry (англ.). Т. 87, № 2. с. 90—98. doi:10.1080/00049158.2024.2343516. ISSN 0004-9158. Процитовано 14 серпня 2024.

Strategi Solo vs Squad di Free Fire: Cara Menang Mudah!