해바라기와 옥수수는 많은 농업 종사자들에게 매우 중요한 작물입니다. 특히, 각 머리에 수백개의 씨앗이 있는 해바라기를 돌보려면 세심한 농장 팀이 필요합니다. 우크라니아 키예프에서 일하는 DroneUA는 해바라기와 옥수수밭에 대한 조사 요청을 받았습니다. 그들은 드론 정밀 농업에서 일한 경험을 토대로 Pix4D fields를 사용하여 작물에 대한 상태를 수집한 후 식물의 양, 제초제 살포계획, 성장기 분석과 같은 몇가지 주요 결과를 얻고자 했습니다.

프로젝트 디테일

정밀 농업 기술 사용

DroneUA가 이번 작업에서 얻고자 하는 몇가지 결과가 있었습니다. 그들은 서로 다른 지표를 분석하기 위해 서로 다른 작물 성장 단계에서 밭을 총 4번 방문했습니다.

옥수수는 정밀 농업의 혜택을 받는 유익한 작물입니다.

드론으로 식물의 양 측정

첫번째 조사는 해바라기의 양을 조사하는 것이었습니다. 해바라기의 각 씨앗은 해바라기 씨 기름을 만드는 데 사용되는 성공적인 작물을 얻는 데 중요합니다. 드론을 사용하여 작물을 분석하면 이전에는 알 수 없었던 정보를 신속하게 제공받아 투자수익을 얻을 수 있습니다.

 식물의 양은 수확 시기 이전에 해바라기를 식별합니다.

첫번째 조사는 6월초에 수행되었으며, 파종품질은 1~2cm 사이의 ^GSD(1)로 드론 비행을 사용하여 촬영되었습니다. 1~2cm 사이의 GSD는 분석을 위한 상세한 데이터를 제공합니다. 데이터는 DroneUA가 개발한 지수계산을 사용하여 80~90%의 정확도로 식생을 계산하는 PIX4DFields로 처리하였습니다. 이 들판에 있는 해바라기와 옥수수의 정확한 수를 결정하여 농부는 작물의 품질을 평가하고 묘목이 없는 곳을 식별한 뒤 수확시 예상 수확량에 대한 근사값을 얻어 시즌 후반의 물류계획을 수립할 수 있었습니다.

정밀 농업을 이용한 제초제 살포

드론맵핑을 사용하여 제초제 살포를 계획하면 현장에서 불필요한 처치를 방지할수 있습니다. 해바라기와 옥수수의 경우 6월 하순에 발생하는 줄기 성장 단계에서 사전 스캔을 수행합니다. 이 단계에서 식생을 측정한 다음 분석하여 다양한 식물 성장 단계를 식별하고 지형에 있는 잡초의 영향을 파악합니다.

위 사진처럼 잡초는 PIX4DFields의 이미지를 사용하여 식별되었습니다.

데이터는 먼저 PIX4Dfields에서 처리 및 분석된 후 QGIS로 추가 분석을 수행하여 잡초 지도 및 제초제 적용 계획 맵핑을 생성했습니다. 제초제는 화학 물질의 전체적인 양을 줄이기 위해 국소적으로 사용되었습니다. 이는 농업 관행에서 환경 친화적으로 여겨집니다.

정밀 비료 적용

밭에 뿌리는 비료는 환경오염의 원인이 될수 있습니다. DroneUA는 옥수수와 해바라기 비료 계획 적용을 위해 7월 초에 현장으로 돌아왔습니다. 그들은 다양한 빛의 파장이 작물의 상태와 건강을 분석하는데 사용되는 멀티스펙트럴 데이터를 사용할 계획을 세웠습니다.

NDVI는 농장의 현상황을 보기쉽게 제공합니다.

데이터는 식물의 엽록소 함량과 잎 바이오매스의 양에 민감한 NDVI를 생성하기 위해 Pix4D fields로 처리되었으며, DJI 팬텀4 멀티스펙트럴의 다중스펙트럼 카메라로 촬영하였습니다 그런 다음 측정값을 사용하여 구역 지도를 만듭니다. 이것은 식물 영양을 최적화 하고 밭에 적용되는 비료의 양을 절약하는데 사용됩니다. 드론 맵핑 및 다중 스펙트럼 이미지로 작업함으로써 농부들은 비료와 비용을 절약하고 더욱 강력한 ^ROI(2)를 달성합니다.

구역지도는 작물에 대한 처리 계획을 안내합니다.

개화 단계 지도와 성장기의 끝

성장기가 끝나면 해바라기의 꽃 봉오리를 세어 발달 단계와 개화 수준을 확인합니다. 꽃의 성장 수준은 미량의 비료 사용 및 처리를 계획하는데 사용할 수 있습니다. 따라서 Pix4D fields를 사용하여 개화 단계 맵을 생성하여 치료를 계획하기 위해 이러한 정보를 얻었습니다.

개화 단계 지도는 농사 마무리에 도움이 됩니다

연중 농업 분야의 드론 맵핑

드론 맵핑 작업의 결과 DroneUA는 중요한 정보와 실행 가능한 데이터를 고객에게 전달했습니다. 드론과 다중스펙트럼 사진 측량은 비료, 제초제 및 시간을 절약함으로 인해 고객에게 강력한 투자 수익을 제공했습니다. 드론 맵핑을 사용한 결과. 시간과 작물의 불필요한 소비 없이 수확을 할 수 있었습니다. PIX4DFields는 원시 데이터를 가져와 현장에서 바로 사용하고 확인할 수 있는 것들을 제공했습니다. 신뢰할 수 있는 인덱스 값을 얻기 위해 연중 다른 시간대의 이미지를 사용하였습니다. 드론과 PIX4DFields는 침습적 치료나 값비싼 위성 이미지 분석 없이 이러한 작물에 이익을 가져왔습니다.

출처: https://www.pix4d.com/blog/seasonal-monitoring-corn-sunflower