Sammeln und Analysieren von Drohnenbildern für die Ernteüberwachung

Geschäftsherausforderung

Unser Kunde ist ein multinationales Agrarunternehmen, das innovative Drohnentechnologie für die Landwirtschaft liefert, die es Landwirten und der Agrarwirtschaft ermöglicht, die größten Herausforderungen der landwirtschaftlichen Betriebe zu bewältigen. Eine dieser Herausforderungen ist die zeitaufwändige und kostspielige Sammlung, Analyse und Übermittlung von Felddaten auf Versuchsparzellen, um Erkenntnisse über die Wirksamkeit von Pflanzenbehandlungen zu erhalten.

Traditionell mussten die Landarbeiter von einem Feld zum anderen wechseln und manuell Daten über Pflanzen, Saatgut und Pflanzensorten sammeln. Gewöhnlich haben Landwirte und Anbauer mehrere große Felder, die durch Versuchsparzellen getrennt und kartiert sind, auf denen sie unter bestimmten Bedingungen, auf unterschiedlichen Böden und unter Verwendung spezifischer Düngemittel anbauen wollen. Jede Versuchsparzelle kann mit unterschiedlichem Saatgut und an weit entfernten Standorten bepflanzt werden. Aber das manuelle Sammeln von Daten von Versuchsparzellen erhöht die Ausgaben der Landwirte.

Die Landwirte benötigten eine UAV-Ernteüberwachungslösung, um mühelos überwachen und analysieren zu können, was für jede Pflanze am besten funktioniert. Unser Kunde musste schnell handeln, um einen Prototyp zu entwickeln, Benutzer-Feedback einzuholen und eine Lösung mit Drohnen für die Landwirtschaft zu implementieren.

Der Kunde arbeitete mit unserem digitalen Labor für F&E in der Landwirtschaft zusammen, um sich mit den Experten von Intellias zu beraten und einen Proof of Concept zu entwickeln, der die Grundlage für ihr Drohnenbildprodukt bilden wird

Gelieferte Lösung

Unser Kunde entschied sich für den Einsatz von Drohnen und UAV-Kartierung, um Feldbilder von Versuchsparzellen zu sammeln. Satellitenbilder lieferten nicht die erforderliche Genauigkeit, da die Wolkendecke ihre Qualität minderte und sie nur als zusätzliche Datenquelle nutzbar machte.

Das Intellias-Team begann mit der Entwicklung eines Prototyps einer Webanwendung für das Drohnen-Farming, umriss die Geschäftslogik und ging allmählich zum Benutzeroberflächen-Design und zur Frontend-Entwicklung über. Die Webanwendung ermöglicht die Luftdatenerfassung von Versuchsparzellen, um die Erntebedingungen und die Homogenität zu untersuchen und das Problem der Wolkenbehinderung mit Satellitenbeobachtungen zu umgehen. Benutzer können leicht neue Versuchsbeschreibungen einschließlich Namen, Pflanzen, Produkte und Aussaatdaten sowie alle Parzellendetails einschließlich Breite, Länge und Wiederholungen hinzufügen.

Nachdem die Drohnen Bilder von den Feldern gesammelt haben, übertragen sie die Daten über eine Internetverbindung oder, bei schlechter Verbindung, speichern sie automatisch und schicken sie dann an den Landwirt. Sobald die Daten hochgeladen wurden, kann die App die Bilder der Drohnen nach einer Vielzahl von Parametern analysieren, wie z. B. Nutzpflanzensorte, Ertrag, Art des Pestizids oder Herbizids, usw.

Die App führt eine gründliche Bewertung auf der Grundlage von Versuchsdaten durch und gleicht Drohnenbilder mit zusätzlichen Satellitenbildern ab. Schließlich speichert die App die Bewertung in einem geeigneten Format, überlagert sie als zusätzliche Ebene auf der Feldkarte und lädt Ergebnisse in eine andere App in eine riesige Datenbank hoch, um die Ergebnisse zu vergleichen und das Wachstum vorherzusagen.

Unternehmensergebnisse

Die Analyse-App von Drohnenbildern ist nur eines von mehreren F&E-Projekten, die wir für unseren Kunden durchführen. Nach einem erfolgreichen Showcase dieser Drohnen-Farming-App ist unser Kunde bereit, mit der Entwicklung einer voll funktionsfähigen Lösung für Landwirte zu beginnen, und unser Intellias-Team ist bereit, sie zu unterstützen.

Die automatisierte Sammlung von Versuchsparzellenbildern mit Drohnen für die Landwirtschaft ist ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal für unseren Kunden und macht seine Lösung aufgrund der Kosten- und Zeitersparnis für den Kunden lukrativ. Die beschleunigte Entwicklung der Prototyp-App dank der F&E-Dienstleistungen von Intellias hat unserem Kunden bereits einen Wettbewerbsvorteil im Vergleich zu anderen landwirtschaftlichen Unternehmen verschafft, die sich nur auf interne Entwicklungskapazitäten verlassen. Der nächste Schritt besteht darin, die Drohnenbildlösung so zu skalieren, dass sie voll funktionsfähig ist und Landwirten und Anbauer weltweit zur Verfügung steht.