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Pix4Dfields后處理軟件 多光譜數據應用案例

Pix4Dfields后處理軟件 多光譜數據應用案例

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產品廠地:深圳市

更新時間:2022-12-16

簡要描述:Pix4Dfields后處理軟件 多光譜數據應用案例
Pix4Dfield是專為農業設計的、界面簡單、功能大的無人機圖像處理軟件,在野外即可快速生成的地圖。同時可以生成植被指數地圖(NDVI, NDRE, VARI, TGI, SIPI2, LCI, BNDVI, GNDVI)。它同樣適用于與植被相關的領域。

詳細說明:

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Pix4Dfields后處理軟件 多光譜數據應用案例


農業助力甘蔗催熟劑使用成本降低20%,產量預測準確度達93%。

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Trinoo是一家專業從事無人機農藥噴灑的農業公司,從2018年開始,已有兩年的甘蔗種植無人機噴灑應用研究經驗。公司位于哥倫比亞大的甘蔗產區——考卡山谷省。此地區有14家蔗糖廠,平均每年要收割240,000公頃甘蔗。
減少甘蔗催熟劑用量,預測作物產量
哥倫比亞主要的蔗糖廠之一希望提甘蔗成熟效率,并更加準確地預測每公頃甘蔗地的噸產量。他們決定與Trinoo公司合作,并制定了一項研究協議,內容包括:

制定圖像采集和后處理技術

根據作物生長情況,決定圖像采集時間

確定所要分析的甘蔗品種,以及其他因素


該項目旨在減少催熟劑用量,并提甘蔗產量的預測精度。從而降低每公頃的生產成本,并通過在甘蔗收割前120天提供更加準確的產量預測來改善蔗糖廠的現金流。 

 

 

項目地點

哥倫比亞考卡山谷省

項目工期

2020年1-10月

測區面積

600公頃

圖像數量

30000

軟件

Pix4Dfields

硬件

Parrot Bluegrass無人機,用于數據采集

大疆Agras MG-1P,用于農藥噴灑

Parrot Sequoia多光譜相機

地面分辨率

8-10厘米/像素



△ 用于數據采集的Parrot Bluegrass無人機(左)和用于農藥噴灑的大疆Agras MG-1P無人機

 

利用無人機和處方圖噴灑催熟劑

 

催熟過程涉及從空中向甘蔗葉片噴灑催熟劑。這樣做是為了在甘蔗莖稈中聚集更多蔗糖,以便增加每公頃甘蔗的產糖量。過去通常采用統一劑量進行噴灑,而不考慮土壤條件、降水量和農藝措施會導致每片甘蔗地的長勢不同。此外,目前采用的標準方法是從甘蔗地取樣后在實驗室進行分析,在此過程中,由于很難得到真正代表整片甘蔗地的樣本,因而會造成種種偏差。                        

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△ 在Pix4Dfields中生成的甘蔗正射影像鑲嵌圖
在結合農業技術后,催熟過程可以利用噴灑無人機進行變量施藥,根據作物的生長階段決定藥物噴灑量。Trinoo公司提議使用無人機和多光譜相機采集圖像,然后在Pix4Dfields軟件中處理圖像并創建處方圖進行催熟劑噴灑。
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△在Pix4Dfields中創建的甘蔗變量噴灑地圖

 

建立甘蔗產量預測算法


Trinoo利用客戶的蔗糖廠收割隊推薦的植被指數和其他變量為本項目開發了一個計算每公頃甘蔗噸產量的算法。開發此預測算法的第一步是在Pix4Dfields中生成植被指數。之后再確定每個甘蔗品種的光譜特征與每公頃甘蔗噸產量之間的關系,包括分析甘蔗年齡和品種等變量。
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△ NDVI指數圖是建立甘蔗產量預測算法的起點


項目成果

催熟劑成本降低20%

 

通過使用農業方法和噴灑無人機,Trinoo根據此研究項目開發的新服務為甘蔗種植戶帶來了將催熟劑采購成本降低20%的成果。Trinoo公司的創新主管Felipe BarneyArango指出:“這意味著為我們的客戶每年節省了約20萬美元。對于考卡山谷省的14家蔗糖廠所代表的整個產業來說,此服務可幫助其每年節省80萬至100萬美元。"

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△Trinoo團隊根據處方圖上識別的位置和用量使用無人機施用催熟劑

 

甘蔗產量預測準確度達93%

在對每公頃甘蔗噸產量的預測方面,Trinoo的精度達到了93%。Felipe總結道:“我們可多提前120天預測即將收割的甘蔗噸數,此預測信息可以改善各公司的現金流預測、工廠規劃及每家蔗糖廠的銷售預測。這終將會在勞動力需求規劃和營銷規劃方面節省大量資金。"
Pix4Dfields的勢在此次研究中,Trinoo用Pix4Dfields處理了26個項目,總共30000張圖像。他們發現此軟件具有以下勢:

此軟件度易用,功能直觀,對于使用者來說不需要花費太多的學習時間。

 

對硬件計算能力要求低,可以在只有4 GB 內存的計算機上以可接受的圖像處理速度運行該軟件。

易于導出報告、成果、圖像和矢量圖,方便與其他流程進行整合。

包含多種多樣的植被指數,能夠進行多種組合分析。

通過對比試用市面上的其他軟件并基于文獻綜述,Trinoo團隊發現Pix4Dfields具有非常的性價比,且對于非專業GIS研究人員來說更加容易使用。

 

 

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