Penggunaan kenderaan udara tanpa pemandu (UAV), juga dikenali sebagai dron, dan analitik bersambung
mempunyai potensi besar untuk menyokong dan menangani beberapa masalah paling mendesak yang dihadapi oleh
pertanian dari segi akses kepada data kualiti masa nyata yang boleh diambil tindakan.
Ia boleh digunakan pada peringkat yang berbeza sepanjang kitaran tanaman:
- Analisis tanah dan ladang – Selepas mendapat peta 3D yang tepat untuk tanah, penanaman boleh dirancang dan status nutrien boleh dianalisis untuk operasi selanjutnya:
- Penanaman – UAS pucuk benih dengan nutrien dalam tanah dengan purata serapan 75 peratus, sekali gus mengurangkan kos penanaman.
- Pemantauan tanaman – Animasi siri masa boleh menunjukkan perkembangan tepat sesuatu tanaman dan mendedahkan ketidakcekapan pengeluaran, membolehkan pengurusan tanaman yang lebih baik.
- Pengairan - Dron dengan penderia hiperspektral, multispektral atau haba boleh mengenal pasti bahagian mana yang kering atau memerlukan penambahbaikan.
- Penilaian kesihatan – Dengan mengimbas tanaman menggunakan kedua-dua cahaya boleh dilihat dan inframerah dekat, peranti yang dibawa dron boleh mengenal pasti tumbuhan yang memantulkan jumlah cahaya hijau dan cahaya NIR yang berbeza. Maklumat ini boleh menghasilkan imej berbilang spektrum yang menjejaki perubahan dalam tumbuhan dan menunjukkan kesihatan mereka.
Imej pelbagai spektrum ladang, biasanya digunakan oleh petani melalui perkhidmatan internet seperti Sen2-Agri (http://www.esa-sen2agri.org/), Onesoil (https://onesoil.ai/en/), dll. Ini tapak menggunakan gambar dari angkasa (contohnya, dari satelit Sentinel)
Masalah utama dengan imejan satelit ialah resolusi temporal dan spatial yang rendah. Satelit Sentinel percuma memberikan ketepatan susunan 10 meter setiap piksel, yang tidak mencukupi untuk mencapai ketepatan. Ini ditambah dengan fakta bahawa kitaran pemprosesan data di sekeliling Bumi ialah 10 hari, jadi kelewatan masa data adalah secara purata 3-5 hari, yang pada musim panas mungkin tidak cukup pantas untuk membuat keputusan. Satelit berbayar memberikan resolusi sehingga 2 meter setiap piksel, tetapi ia dibayar. Dan semua satelit mempunyai masalah awan, di sesetengah kawasan litupan awan boleh mencapai 50% daripada masa. Pada masa yang sama, kawasan yang diliputi oleh awan dalam imej angkasa adalah "palsu" - mereka "ditarik" oleh imej dari imej jiran, yang mengurangkan kebolehpercayaan mereka. Akibatnya, maklumat yang diterima oleh petani dari imej satelit memberikan ketepatan menentukan tahap makroelemen (nitrogen, fosforus, kalium, humus) di dalam tanah tidak lebih daripada 75%, dan juga dengan kelewatan yang ketara dan ketidaktepatan lokasi.
Apabila merakam dari UAV, seorang petani boleh mendapatkan resolusi sehingga 3-5 cm, iaitu, lebih daripada 100 kali lebih baik. Sehubungan itu, ketepatan penentuan tahap makronutrien boleh mencapai 90-95%. Sebaliknya, bilangan ladang di ladang pertanian boleh diukur dalam berpuluh-puluh keping, cukup jarak antara satu sama lain, satu padang menduduki puluhan dan ratusan hektar atau ekar. Akibatnya, di tengah-tengah kerja lapangan, agak sukar bagi seorang petani untuk terbang secara bebas mengelilingi semua padang sepenuhnya menggunakan UAV, ini boleh mengambil masa beberapa hari. Yuran Krew Penerbangan – Purata kadar pemetaan harian dari $800 hingga $1200.
Yang paling menjanjikan untuk hari ini ialah gabungan imej daripada satelit dan imej daripada UAV. Ahli biologi percaya bahawa pemerhatian berbilang lapisan - gabungan data pemerhatian tanah, imej satelit dan gambar dari dron - yang memberikan hasil terbaik dalam kerja. Dengan penggunaan teknologi pembelajaran mesin, AI, dengan pemprosesan serentak imej daripada satelit dan UAV, adalah mungkin untuk mencapai ketepatan tinggi 90-95% di seluruh kawasan tanpa kos yang ketara.
Satu lagi masalah menggunakan dron sendiri. Quadcopter biasa mempunyai jarak yang sangat pendek - 50-100 hektar setiap penerbangan dan oleh itu digunakan di ladang. UAV sayap tetap memerlukan seorang petani memperoleh kelayakan juruterbang, tidak boleh berlepas dan mendarat secara automatik, traumatik dan memberikan imej dengan kualiti dan resolusi rendah.
Penyelesaiannya adalah dengan menggunakan jenis dron baharu – rotorcraft Optiplane. Mereka menggabungkan kelebihan helikopter dan sayap tetap tetapi tidak mempunyai kelemahan mereka. Tidak seperti helikopter, rotorcraft boleh meliputi kawasan sehingga 10 kali lebih besar dalam satu penerbangan - lebih daripada 1000 hektar. Tidak seperti UAV sayap tetap, rotorcraft tidak memerlukan petani untuk dapat mengendalikan UAV - keseluruhan penerbangan dari berlepas ke pendaratan adalah automatik sepenuhnya. Selepas menetapkan, dia secara automatik melihat cadangan untuk membetulkan kerja lapangan dalam telefonnya atau pada tabletnya - peta NDVI, NDWI, AF1, ARI1, maklumat khas.