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Agricoltura

Scouting delle erbe infestanti con i droni: separare le patch sospette dalle specie verificate

Usare le immagini per orientare lo scouting delle infestanti e documentare specie verificate, incertezza e valutazione separata del trattamento.

Scouting delle erbe infestanti con i droni: separare le patch sospette dalle specie verificate

Specificare un prodotto di scouting

Un primo risultato utile può essere una mappa della sospetta vegetazione non coltivata che richiede un esame. Ciò è diverso dall’identificazione verificata della specie o da una prescrizione di trattamento pronta per l’applicazione. Concordare la distinzione prima di selezionare un sensore o un classificatore. La guida all'identificazione della Penn State colloca il riconoscimento dei parassiti all'interno di un processo di gestione più ampio. Definire la coltura, lo stadio di crescita, l'estensione del campo e la persona responsabile della verifica in modo che la mappa supporti un vero compito di scouting piuttosto che un'affermazione botanica non supportata.

Prova ciò che distingue le immagini

Le erbacce possono assomigliare al raccolto o essere nascoste sotto la sua chioma. Esaminare le immagini originali rappresentative contenenti raccolto, terreno nudo, residui e macchie sospette. La forma e la struttura RGB o le differenze multispettrali possono aiutare a selezionare i target, ma nessuno dei due distingue automaticamente ogni specie. Registrare la scala alla quale la macchia sospetta rimane visibile. Se l'obiettivo non può essere separato nei dati effettivi, la modifica della legenda o l'applicazione di un classificatore più forte non crea osservazioni mancanti.

UAV di ricerca della CSIRO in volo
UAV di ricerca della CSIRO in volo.Fonte: , CSIRO · CC BY 3.0

Mantenere indipendenti addestramento e verifica

Se viene utilizzato un metodo automatizzato, separare gli esempi utilizzati per svilupparlo dalle posizioni utilizzate per valutare le prestazioni. Includere nei controlli le aree coltivate ordinarie e le zone miste difficili. Registra falsi allarmi e patch mancate, non solo rilevamenti riusciti. Non si dovrebbe presumere che un modello addestrato su un campo o su una stagione possa generalizzare senza revisione. Preservare le regole di etichettatura e gli esempi di origine in modo che un altro analista possa comprendere ciò che al modello è stato effettivamente insegnato a riconoscere.

Verificare la specie e il contesto del campo

Invia un osservatore sul campo competente ai candidati mappati e alle aree di confronto pertinenti. Collegare le note identificative e le fotografie alle identità stabili delle patch, registrando la data e qualsiasi incertezza. L'osservatore può trovare piante spontanee provenienti da colture precedenti, un altro tipo di copertura o vegetazione al di sotto della visibilità della telecamera. Conserva i disaccordi anziché modificare silenziosamente il record del campo per adattarlo alla mappa. La verifica dovrebbe spiegare il significato pratico del modello sospetto e identificare dove sono necessarie ulteriori competenze.

Osservazione separata dalla pianificazione dell'applicazione

Una patch verificata richiede comunque un'adeguata valutazione gestionale. L'idoneità del prodotto, la fase della coltura, la capacità dell'attrezzatura e le istruzioni applicabili rientrano in tale decisione separata. Non convertire una classe di vegetazione aerea direttamente in un dosaggio o in una miscela chimica. La guida all'applicazione dei droni è specifica per la posizione e per il prodotto e non deve essere trasferita come autorizzazione universale. La mappa di scouting può identificare dove esiste una domanda mentre il personale qualificato determina se e come procedere con un'eventuale azione.

Fornire un registro delle patch basato sullo stato

Fornisci gli stati delle patch sospette, verificate, rifiutate e non risolte con collegamenti alle fonti e osservazioni sul campo. Registra i limiti delle immagini e le aree non adeguatamente viste. Chiedi a uno scout di ritrovare una zona campione utilizzando solo il passaggio di consegne. Discuti i dettagli RGB o multispettrali con NiVO utilizzando questi esempi e mantieni la consultazione dell'applicazione Agrios legata ai requisiti confermati separatamente. Il successo è un processo di scouting tracciabile che informa la direzione, non l’affermazione che una mappa aerea colorata ha già identificato ogni erba infestante e ne ha prescritto il controllo.

Riferimenti tecnici

  1. Penn State pest and weed identification guidance ↗
  2. Penn State drone herbicide application considerations ↗
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