{"id":321583,"date":"2022-02-14T02:55:04","date_gmt":"2022-02-14T07:55:04","guid":{"rendered":"https:\/\/grupoacre.pe\/?p=321583"},"modified":"2022-02-14T02:55:04","modified_gmt":"2022-02-14T07:55:04","slug":"inteligencia-artificial-en-cultivos-analizamos-el-aprendizaje-automatico-con-datos-multiespectrales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/old.grupoacre.pe\/es\/inteligencia-artificial-en-cultivos-analizamos-el-aprendizaje-automatico-con-datos-multiespectrales\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial en cultivos: Analizamos el aprendizaje autom\u00e1tico con datos multiespectrales"},"content":{"rendered":"

Los algoritmos de inteligencia artificial<\/strong> normalmente requieren datos de una c\u00e1mara RGB independiente, pero con la mayor resoluci\u00f3n espacial<\/strong> de RedEdge-P<\/a> y Altum-PT<\/a>, los datos recopilados tienen una resoluci\u00f3n GSD lo suficientemente buena<\/strong> como para ejecutar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> directamente en ellos. Lo probamos en el huerto de calabazas este oto\u00f1o.<\/p>\n

Beneficios del uso de la inteligencia artificial en cultivos<\/h4>\n

Justin McAllister, CTO de MicaSense<\/strong>, mientras paseaba por una plantaci\u00f3n de calabazas y ma\u00edz, entabl\u00f3 conversaci\u00f3n con Nate Krause<\/strong>, director de operaciones de Swans Trail<\/strong>. Cuando se le pregunt\u00f3 a Nate sobre qu\u00e9 informaci\u00f3n le ser\u00eda \u00fatil en su cultivo<\/strong>, este resolvi\u00f3,\u00a0que ser\u00eda de utilidad conocer la cantidad y el tama\u00f1o de las calabazas cultivadas. El equipo Micasense<\/strong> se puso manos a la obra, equipados con una c\u00e1mara RedEdge-P<\/a>, con sensor multiespectral de cinco bandas y pancrom\u00e1tico<\/strong>, acoplada a un dron DJI Matrice 300<\/a>.<\/p>\n

 <\/p>\n

\n

Ser\u00eda de utilidad conocer el tama\u00f1o y la cantidad de calabazas plantadas. Nate Krause-Swans Trail<\/em><\/h4>\n<\/blockquote>\n

 <\/p>\n

Contar calabazas<\/strong> en particular puede no ser relevante para muchos usuarios, pero los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1ticos<\/strong> utilizados para obtener evaluaciones precisas de de las calabazas, se pueden usar en una amplia gama de aplicaciones de detecci\u00f3n remota<\/strong>. Las capacidades de resoluci\u00f3n espacial<\/strong> de los nuevos RedEdge-P<\/a> y Altum-PT<\/a> hacen que estos sensores sean m\u00e1s compatibles con los algoritmos AI\/ML actuales<\/strong>. En el pasado, los algoritmos requer\u00edan datos de una c\u00e1mara RGB separada, pero ahora, con RedEdge-P<\/a> y Altum-PT<\/a>, los datos tienen una resoluci\u00f3n GSD lo suficientemente buena<\/strong> como para ejecutar algoritmos directamente,\u00a0 prescindiendo de la c\u00e1mara RGB.<\/strong><\/p>\n

\"Inteligencia

Huerto de calabazas Swans Trail<\/p><\/div>\n

 <\/p>\n

Para crear la misi\u00f3n poligonal para volar 23 acres<\/strong>, utilizaron el planificador de misiones de control terrestre de Measure. Una vez que el dron, la c\u00e1mara y la misi\u00f3n est\u00e1n configurados y listos, presionan el bot\u00f3n de lanzamiento y vuelan 60 m<\/strong> sobre el suelo, apuntando a un GSD de 2 cm\/p\u00edxel en los datos panor\u00e1micos<\/strong>.<\/p>\n

Con la misi\u00f3n del dron completa y los datos recopilados<\/strong>, lleg\u00f3 el momento de enviar los datos al ingeniero de MicaSense, Callum Scouga<\/strong>l, para procesar los datos y calcular la cantidad y el tama\u00f1o de las calabazas<\/strong>.<\/p>\n

\"Inteligencia

Procesamiento de los datos obtenidos en campo<\/p><\/div>\n

Campos de aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial en cultivos<\/h4>\n

En este ejemplo particular, estamos interesados \u200b\u200ben generar conteos precisos de calabazas y estimar el tama\u00f1o\/\u00e1rea de las calabazas<\/strong>. Esto puede ayudarnos a predecir ganancias\/p\u00e9rdidas<\/strong> potenciales de cultivos, permitir comparaciones de tiempo entre a\u00f1os<\/strong>, determinar tasas de conteo<\/strong> a lo largo del tiempo y tasas de germinaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

Las t\u00e9cnicas utilizadas aqu\u00ed son gen\u00e9ricas y f\u00e1cilmente transferibles a otros cultivos<\/strong>. Por ejemplo, podemos realizar el mismo proceso de an\u00e1lisis en conteos de masas forestales<\/strong> para detectar ma\u00edz temprano<\/strong> u otras plantas peque\u00f1as de inter\u00e9s. Podemos detectar caracter\u00edsticas, realizar conteos o estad\u00edsticas basadas en la reflectividad<\/strong> de las caracter\u00edsticas que detectamos, lo que a su vez nos permitir\u00e1 monitorear y administrar<\/strong> de manera m\u00e1s efectiva las granjas, los bosques y nuestros recursos ambientales<\/strong>.<\/p>\n

Noticia extra\u00edda del Blog Micasense<\/a><\/h6>\n

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