Распознавание ущерба урожаю


ОЦЕНКА УЩЕРБА СЕЙЧАС

Текущая методология оценки ущерба проводится экспертами по отбору проб и полевой инспекции. Отбор обследованных территорий осуществляется путем систематического отбора с целью равномерного и аналогичного распределения.

Размер обрабатываемой площади, ожидаемая урожайность или процент ущерба являются необходимой информацией для оценки ущерба. Для участков поля со значительно отличающимся средним урожаем или ущербом, соответствующие данные должны быть определены отдельно, а пораженные участки - оценены с помощью полевого устройства GPS.

НОВЫЙ ПОДХОД В ОЦЕНКЕ УЩЕРБА

В отличие от этого, среда распознавания и оценки сельскохозяйственного ущерба, поддерживаемая алгоритмом машинного обучения, обеспечивает метод, который позволяет точно оценить ущерб без детального осмотра зоны поражения. Это поддерживается компьютеризированным алгоритмом обнаружения повреждений, сельскохозяйственная насыщенность которого вызвана повреждением диких животных.


ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ УЩЕРБА

Во время дистанционного зондирования мы собираем информацию об объекте или его поверхности, не имея прямой физической связи, в результате чего мы можем одновременно получать информацию с больших площадей. С появлением беспилотных летательных аппаратов появились новые перспективы использования технологий в сельскохозяйственных целях, включая оценку ущерба дикой природы и естественного ущерба.

Анализируя аэрофотоснимки, мы имеем возможность исследовать и классифицировать различные участки поля. Изображения и записи, собранные при помощи стандартной методики, позволяют использовать алгоритмы автоматического распознавания образов для облегчения работы на местности.


Схема различных повреждений отличается от неповрежденных объектов. На основании этого возможна автоматизированная идентификация.


Распознавание ущерба урожаю с нашим алгоритмом глубокого обучения



В результате анализа определяют тип ущерба и размер зоны поражения. Использование беспилотного летательного аппарата при оценке ущерба дает новое решение. Алгоритмы глубокого обучения, работающие на аэрофотоснимках с высоким разрешением, являются совершенно новыми и инновационными инструментами, которые вряд ли раньше использовались в сельском хозяйстве.


Учить больше

Преимущества UAVAI

Более быстрое распознавание урона

Унифицированные отчеты

Доступный и экономичный

Надежные и проверяемые результаты

Подпишитесь на наши новости!