Transformando a Agricultura de Cranberry com Tecnologia de Drones
Novos métodos com drones ajudam os fazendeiros a acompanhar o amadurecimento das cranberries e evitar o desperdício.
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Índice
- O Problema do Superaquecimento
- Um Novo Método de Monitoramento
- Importância da Irrigação
- Variedades e Taxas de Amadurecimento
- O Papel da Tecnologia na Agricultura
- Como Funciona o Novo Método
- Classificando a Maturidade
- Coleta de Dados em Tempo Real
- Benefícios para os Fazendeiros
- O Futuro do Gerenciamento de Culturas
- Desafios pela Frente
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
A agricultura de cranberry tá mudando graças a novas Tecnologias que ajudam os fazendeiros a entender melhor suas plantações. Usando drones, os pesquisadores tão desenvolvendo um jeito de acompanhar como os cranberries amadurecem ao longo da estação de crescimento. Esse método combina imagens de drones tiradas ao longo do tempo, medições de reflexão de luz das frutas e programas de computador que conseguem identificar e classificar os cranberries com base na cor e maturidade deles.
O Problema do Superaquecimento
Conforme os cranberries amadurecem, eles mudam de cor de verde pra vermelho. Essa mudança de cor deixa eles mais vulneráveis ao superaquecimento, especialmente quando tão expostos ao sol. Quando os cranberries ficam muito quentes, eles podem estragar e ficar unusáveis. Tradicionalmente, os fazendeiros avaliam o amadurecimento tirando os cranberries colhidos do campo e fotografando eles. Esse processo é lento e não rola bem em grandes fazendas.
Monitoramento
Um Novo Método deO novo método envolve tirar imagens regulares dos cranberries no campo usando drones. Analisando essas imagens, os pesquisadores conseguem reunir informações sobre como as frutas tão mudando ao longo do tempo. Esse monitoramento em tempo real pode ajudar os fazendeiros a tomar decisões melhores sobre Irrigação e outras práticas agrícolas pra evitar o superaquecimento.
Importância da Irrigação
Os fazendeiros geralmente aumentam a irrigação pra combater o superaquecimento durante o calor. Mas, eles precisam equilibrar isso com o risco de incentivar a podridão fúngica das frutas por excesso de água. Saber como os cranberries tão amadurecendo em tempo real pode ajudar os fazendeiros a decidir quando irrigar e quanto água usar. Os cranberries que ficam expostos ao sol tão em maior risco de superaquecimento do que os que tão sombreando pelas folhas.
Variedades e Taxas de Amadurecimento
Diferentes variedades de cranberries amadurecem em ritmos diferentes. Algumas variedades podem estar em risco de superaquecimento mais cedo que outras. Usando o novo método de imagem, os fazendeiros podem aprender como diferentes tipos de cranberries amadurecem e identificar quais variedades precisam de mais atenção durante os períodos quentes. A nova abordagem usa programas de computador que analisam as imagens pra identificar os cranberries individuais e acompanhar as mudanças de cor deles.
O Papel da Tecnologia na Agricultura
A agricultura moderna tá cada vez mais usando tecnologias como drones e programas de computador. Essa tecnologia ajuda os fazendeiros a ver suas plantações de maneira nova, permitindo que eles respondam rápido a qualquer problema que aparecer. Por exemplo, se um fazendeiro perceber que uma variedade específica de cranberries tá amadurecendo mais rápido do que o esperado, ele pode ajustar as práticas de irrigação pra mitigar riscos.
Como Funciona o Novo Método
A pesquisa envolve tirar imagens de drones dos campos de cranberry em intervalos regulares durante a estação de crescimento. Essas imagens são processadas pra analisar as mudanças na cor e textura dos cranberries. Os pesquisadores usam uma técnica chamada calibração fotométrica, que garante que as condições de luz durante a captura das imagens não afetem a aparência das frutas.
Em termos mais simples, isso significa ajustar as imagens pra garantir que as diferenças na iluminação não distorçam a cor real dos cranberries. Uma vez calibradas, as imagens são analisadas pra determinar quantos cranberries estão em cada estágio de maturidade, de verde a vermelho.
Classificando a Maturidade
Os pesquisadores classificam os cranberries em diferentes estágios de maturidade com base na cor deles. Eles usam algoritmos pra agrupar as cores em categorias que combinam com os padrões da indústria. Ao examinar essas classificações ao longo do tempo, eles conseguem identificar padrões que indicam quando os cranberries tão quase perto do superaquecimento.
Coleta de Dados em Tempo Real
O método permite uma coleta rápida de dados, que é crucial pra um gerenciamento eficaz das plantações. Os pesquisadores criaram um novo conjunto de dados cobrindo diferentes datas ao longo da estação de crescimento, capturando várias variedades de cranberries. Comparando esses dados com os de temporadas anteriores, os fazendeiros conseguem obter informações sobre o que tá funcionando e o que não tá.
Benefícios para os Fazendeiros
Essa nova abordagem oferece vários benefícios práticos pros fazendeiros de cranberry. Primeiro, permite que eles monitorem suas plantações sem precisar tirar as frutas do campo. Segundo, dá um retorno em tempo real sobre a saúde e maturidade das colheitas, permitindo intervenções rápidas. Por último, ajuda eles a tomar decisões informadas sobre quais variedades de cranberry plantar com base nos comportamentos e riscos de amadurecimento.
O Futuro do Gerenciamento de Culturas
À medida que a tecnologia continua a evoluir, suas aplicações na agricultura vão se expandir. É provável que os fazendeiros dependam mais de aprendizado de máquina e visão computacional pra melhorar suas práticas agrícolas. As metodologias desenvolvidas para os campos de cranberry podem se aplicar a outros tipos de agricultura, como uvas, azeitonas e mirtilos.
Desafios pela Frente
Embora os novos métodos mostrem potencial, eles também trazem desafios. Coletar e processar grandes quantidades de dados pode ser demorado, e os fazendeiros precisam de treinamento pra usar essa tecnologia de forma eficaz. Além disso, os investimentos iniciais em drones e software de imagem podem ser uma barreira pra alguns produtores.
Conclusão
A integração da tecnologia de drones e visão computacional na agricultura de cranberry representa um avanço significativo nas práticas agrícolas. Ao permitir um monitoramento mais eficiente do amadurecimento e saúde das colheitas, os fazendeiros podem tomar decisões melhores sobre irrigação e cuidados com suas frutas. Essa abordagem não só tem benefícios potenciais para a produção de cranberry, mas também serve como um modelo pra outros setores agrícolas. Com a tecnologia melhorando, o futuro da agricultura pode se tornar ainda mais eficiente e responsivo às necessidades dos fazendeiros e suas colheitas.
Título: Vision-Based Cranberry Crop Ripening Assessment
Resumo: Agricultural domains are being transformed by recent advances in AI and computer vision that support quantitative visual evaluation. Using drone imaging, we develop a framework for characterizing the ripening process of cranberry crops. Our method consists of drone-based time-series collection over a cranberry growing season, photometric calibration for albedo recovery from pixels, and berry segmentation with semi-supervised deep learning networks using point-click annotations. By extracting time-series berry albedo measurements, we evaluate four different varieties of cranberries and provide a quantification of their ripening rates. Such quantification has practical implications for 1) assessing real-time overheating risks for cranberry bogs; 2) large scale comparisons of progeny in crop breeding; 3) detecting disease by looking for ripening pattern outliers. This work is the first of its kind in quantitative evaluation of ripening using computer vision methods and has impact beyond cranberry crops including wine grapes, olives, blueberries, and maize.
Autores: Faith Johnson, Jack Lowry, Kristin Dana, Peter Oudemans
Última atualização: 2023-08-31 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2309.00028
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.00028
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- https://www.ctan.org/
- https://zendesk.frontiersin.org/hc/en-us/articles/360017860337-Frontiers-Reference-Styles-by-Journal
- https://www.frontiersin.org/guidelines/author-guidelines
- https://www.frontiersin.org/about/author-guidelines#sections
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- https://www.frontiersin.org/guidelines/policies-and-publication-ethics#authorship-and-author-responsibilities
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