航空图像分析使用户能够通过固定翼飞机、直升机、无人机(UAV或“无人机”)、气球等机载平台拍摄的镜头来检测和分析物体。它正在利用鸟瞰图和计算机视觉技术从广阔的陆地区域收集数据,并以结构化和自动的方式进行处理。航空图像分析适用于小型和大型应用,可以改变私营和公共部门收集信息和管理景观的方式。
航空图像分析已被证明在各种行业中非常有用。虽然每个具体案例可能需要专门的算法训练过程,但航空图像分析可用于:
- 农业作物和产量管理
- 畜牧业与野外观测
- 森林动植物监测
- 城市区域的城市化与电力线路规划
- 公路和铁路维护运输
- 其他陆地区域观测应用
由于过去几年无人机技术的进步,陆地观测出现了新的机会。航空摄影在应用上变得灵活,消费者可以更多地使用。凭借在计算机视觉领域20多年的经验,Neurotechnology希望提供一种技术,使用户能够将航空摄影应用于自动陆地区域监测和管理。因此,最新的算法与SentiSight.ai平台一起用于开发新的航空图像分析解决方案。Neurotechnology参与开发的最新航空图像处理解决方案之一是Dronescope。
DRONESCOPE服务和解决方案
Neurotechnology与南美一家专门从事农业规划和管理的公司SmartField合作,创建了一个新的解决方案——DroneScope。该解决方案结合了先进的计算机视觉和无人机技术,帮助农业前所未有地查看、分析和管理作物。
图像采集和处理并不总是一种负担得起的技术。农业无人机的操作成本通常很高,需要雇佣受过专门训练的操作员,并使用额外的图像处理工具来分析获得的介质。
为了提供更大的灵活性,DroneScope解决方案被设计为使用常规商用无人机获得的RGB图像。900克以下的无人机、1200万像素的摄像头和良好的物体规避系统非常适合。因此,DroneScope既适用于小型应用,也适用于大型应用。
航空图像识别算法可以比卫星更快、更近地看到作物,并提供比人类在田间更好的100倍的调查能力,而且在采样过程中也保持公正。该解决方案使农业用户能够监控:
- 作物覆盖率——收集每一排作物的覆盖率和地块变异性的详细分析。
- 植物数量——通过估计植物数量及其分布情况来观察作物生产力。
- 杂草覆盖率——确定和评估地块上杂草的分布情况。
- 植物病害——评估病害发生率。
- 地图、分区和处方-使用获得的图像、杂草地图、作物结构和植物种群来确定******喷洒策略。
- Sentinel-1卫星数据处理-允许分析NDVI、NDRE、MSVI、RECI指数和NDMI湿度指数。此外,允许监测地面温度和湿度的每日历史。
对于农民、顾问或种植者来说,DroneScope解决方案提供了一个可靠的平台,不仅可以处理、存储和共享图像,还可以共享作物的实际状况。它成为即时决策的杰出工具,也是下一季的知识来源。
Dronescope解决方案是为希望对农田进行分析的农民提供的一项服务。此外,DroneScope可以作为一种算法提供给正在开发农业软件系统的集成商。
要了解有关Dronescope功能的更多信息,请访问Dronescope网站或随时直接联系我们dronescope@neurotechnology.com.此外,对于您可能感兴趣的任何其他航空图像分析项目,请随时与我们联系。