Belgisch onderzoeksbureau ontwikkelt nieuwe mappingmethode voor landbouw: minder overlap, hogere efficiëntie
Drones kunnen een sleutelrol spelen in de landbouw, vooral door gedetailleerde inzichten te bieden in de prestaties van gewassen. Toch blijven de hoge kosten en operationele complexiteit van drones een barrière voor breed gebruik. Een innovatieve benadering belooft hier verandering in te brengen: de nieuwe ‘Drone Sampling’ methode, die minder overlap vereist tussen beelden en daarmee de efficiëntie van dronegebruik aanzienlijk verhoogt.
De uitdaging van hoge resolutie
Het gebruik van drones voor het vastleggen van beelden met een hoge resolutie biedt ongekende mogelijkheden voor het monitoren van gewassen. Beelden die op millimeter- of zelfs submillimeterniveau worden vastgelegd, kunnen bijvoorbeeld inzicht geven in de gezondheid en groei van planten.
Traditioneel vereisten dronevluchten echter aanzienlijke overlap tussen beelden om nauwkeurige resultaten te verkrijgen. Dit leidde tot lange vliegtijden, grote hoeveelheden data en tijdrovende beeldverwerking. Bovendien zijn deze technieken afhankelijk van dure camerasystemen, wat ze minder toegankelijk maakt voor de gemiddelde boer.
Nieuwe aanpak: Drone Sampling
Met de nieuwe Drone Sampling methode, die werd ontwikkeld door het Belgische onderzoeksinstituut VITO, is het mogelijk om zonder (of zelfs met negatieve) overlap te werken, waardoor beelden afzonderlijk kunnen worden verwerkt.
Deze methode, ontwikkeld binnen het MAPEO-platform, doorbreekt de beperkingen van traditionele mappingtechnieken zoals Structure-from-Motion (SfM), die afhankelijk zijn van grote beeldoverlap. Drone Sampling maakt gebruik van vluchtplannen die speciaal zijn ontworpen voor lagere hoogtes, wat resulteert in zeer gedetailleerde beelden met relatief goedkope apparatuur.
Voordelen van de nieuwe methode
Het gebruik van deze methode biedt meerdere voordelen. Ten eerste kunnen drones op zeer lage hoogte vliegen (tussen de 2 en 5 meter boven het gewas), wat resulteert in haarscherpe beelden zonder de noodzaak voor dure camera’s. Dit vermindert ook de kans op geospatiale fouten, omdat de kijkhoeken van de drone minder invloed hebben op de beeldkwaliteit.
Daarnaast wordt de verwerkingstijd van de beelden aanzienlijk verkort, aangezien de nieuwe methode minder afhankelijk is van het matchen van overlappende beeldpunten.
Praktische toepassingen
De nieuwe methode is al getest in verschillende landbouwtoepassingen, waaronder onkruiddetectie en het tellen van plantopkomst. In één test werd een veld van 1 hectare in slechts 12 minuten in kaart gebracht met een DJI Mini 2-drone, terwijl traditionele methoden met een dure PhaseOne-camera meer dan 55 minuten zouden hebben gekost. Deze tijdsbesparingen, gecombineerd met de lagere kosten voor apparatuur, maken de technologie toegankelijker voor een breed scala aan landbouwbedrijven.
Resumerend maakt de nieuwe Drone Sampling methode het mogelijk om met minder middelen toch zeer gedetailleerde en accurate gegevens te verzamelen. Dankzij kortere vliegtijden en efficiëntere beeldverwerking kan drone-technologie een nog grotere rol gaan spelen in de precisielandbouw, wat zowel de opbrengst als de winstgevendheid van boeren ten goede komt.
