Agrointeligencia Geoespacial 和 La Cámara de Piñeros Unidos de Costa Rica（哥斯达黎加联合菠萝播种者委员会）进行了研究，从无人机拍摄的航拍图像中自动计数菠萝植物。该项目的目标是使作物监测成为农业生产过程中的核心活动。SPH Engineering 的无人机技术已将数据收集和处理从手动收集的 2.5 公顷/天提高到 50 公顷/天。

了解种植了多少植物以及它们如何生长是优化劳动力和有效利用农业资源的关键。新技术的指数级增长，特别是远程驾驶飞机系统 (RPAS)，也称为配备数据收集传感器的无人机，已成为允许在农业生产财产中快速和有利可图的数据收集的工作工具。

为了帮助生产商通过实施这些技术改进生产流程，来自 Agrointeligencia Geoespacial（哥斯达黎加）的 Andrés Castillo 开展了一项名为“应用于自动检测RPAS 图像中的菠萝植物”。研究中使用的数据来自哥斯达黎加联合菠萝播种者委员会（La Cámara de Piñeros Unidos de Costa Rica）的生产者成员之一，该地区种植了至少两周的幼苗，位于Río Cuarto, Alajuela。

菠萝田

“人工计数植物的过程由合格且值得信赖的人员进行，他们通过使用机械计数器（也称为“玛丽亚”）对田间发现的每株植物进行计数。每周，生产者平均每天播种15公顷，每公顷有七万二千株，每周都要由工作人员统计。Agrointeligencia Geoespacial 的 Andres Castillo Leiton 解释说，平均而言，一个人每天的产量为 2 到 2.5 公顷（每天 2.5 公顷）。

'为了充分生成正射影像，必须使用具有至少 20 兆像素分辨率的 1 英寸传感器的无人机，在 45 米到 60 米之间的高度飞行，以获得地面采样距离或 GSD。1.6-2cm/像素。对于当前的研究，使用了 DJI Phantom 4 Pro 无人机，并使用 UgCS 软件计划飞行，其中水平和垂直重叠配置为 85%，飞行高度为 45 米。使用这种配置，使用无人机获得了每天 50 公顷（50 公顷/天）的产量。相比之下，平均而言，一个人每天的产量为 2 到 2.5 公顷（2.5 公顷/天）”，Andres 补充道。

UgCS 无人机调查任务，用于从 RPAS 图像中自动检测菠萝植物

SPH Engineering 的Consulting and Development团队支持加工工作流程的实施。处理管道包括以下步骤：

• 收集和准备一组训练图像

• 训练菠萝对象检测模型

•  构建一种算法，用于按字段边界自动分离结果

一般来说，从图像获取到最终检测植物报告的过程可以在 24 小时内完成，这意味着处理产量为 50* 公顷/天，与生产者相比，显着降低了生产者的成本手动过程。

根据 Andres 的说法，快速和适当的植物计数为种植者带来以下好处：

1. 核实签约公司指示的种植植物数量与田间植物数量，以便正确付款。

2. 验证农用化学品的剂量是否足以避免过量。

3. 创建已播种和预期产量的预测。

AI算法结果：按田界划分菠萝植物田地

“通过对研究结果的分析得出结论，人工智能和无人机拍摄的图像可用于准确监测作物和计数植物，特别是菠萝植物，并允许生产者将获取的信息存储在地理空间数据库中以供决策制造。”, 总结。

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