Estamos acostumbrados a pensar que el análisis de datos satelitales y de UAV requiere operaciones manuales tediosas y que requieren mucho tiempo y una buena experiencia en ciencia de datos o conocimientos de GIS. ¿Qué pasaría si pudiéramos detectar plagas, contar árboles y calcular áreas de cultivo en poco tiempo y a una fracción del coste?
Watch the webinar to learn how to employ AI and turn your aerial images into precision farming insights without any GIS or data science knowledge!
Mire el webinar para aprender cómo emplear la IA y convertir sus imágenes aéreas en conocimientos de agricultura de precisión sin ningún conocimiento de GIS o ciencia de datos.
Agenda del Webinar:
- Qué es ATLAS y cómo aplica los algoritmos de IA para automatizar las tareas de análisis de datos.
- Por qué los usuarios no necesitan conocimientos de ciencia de datos y GIS para hacer uso de la IA
- Caso de éxito #1 sobre el procesamiento de imágenes multiespectrales en el aire para el análisis de la salud de los cultivos
- Caso de éxito #2 sobre el tiempo ahorrado en la localización de parches de malezas en grandes áreas de remolacha
- Caso de éxito #3 sobre el conteo preciso de árboles.
Preguntas y respuestas
P: ¿Podemos inspeccionar también el campo? Por ejemplo para un proyecto de reforestación?
Si. Pero eso también depende de qué objetos quieras detectar.
P: ¿Tiene experiencia en el recuento de árboles forestales?
En bosques mixtos puede no funcionar bien debido al tamaño variable de los árboles. Pero en plantas normales ATLAS funciona bien.
P: ¿Es posible ir almacenando informacion de un campo, para ir evaluando el estado de los cultivos durante meses o años?
Si. Almacenamos todos los ortomosaicos y detección. Estos datos se pueden comparar en una línea de tiempo.
P:¿Qué es el algoritmo clasificador? ¿Red neuronal?
Si, red neuronal.
P: ¿Se pueden ingresar formulas matematicas para generar distintos indices vegetativos o realizar filtros para eliminar informacion que no necesitamos?
No. No es posible agregar cálculos ráster personalizados.
P:¿Puede este software funcionar con un GSD con menor precisión? Mencionas GSD de 1 cm / px o 2 cm / px. ¿El software será efectivo en caso de que GSD no sea tan preciso?
Sí, tenemos ejemplos de detección de árboles en imágenes de satélite 50cm / pix.
P: ¿Tiene una licencia educativa Atlas?
Sí, póngase en contacto con ugcs@ugcs.com para obtener más detalles.
P: ¿Tienen algún tutorial para trabajar la IA conforme nos has comentado?
Sí, lea aquí
P: ¿La estadistica de aciertos luego del procesamiento del algoritmo es estimada por Atlas? De manera que sea posible intentar mejorar el entrenamiento?
Sí, lo es. Puede comparar la anotación manual con la detección automática para un área de trabajo específica.
P: Me refiero a que mencionaron un acierto de 90 y hasta 95 %. ¿Eso lo estima Atlas o uno mismo al analizar los resultados? El acierto podría ser menor y entonces necesario mejorar el entrenamiento.
Atlas asigna probabilidad a un resultado de detección.
P: ¿El algoritmo o entrenamiento realizado sobre algunas muestras puede ejecutarse sobre multiples imagenes de forma automatizada? Me explico: Luego de tener un entrenamiento adecuado con resultados adecuados: ¿Podría ejecutarlo a un paquete de cientos de fotos individuales en lugar de formar un ortomosaico con todas ellas y recien ejecutar la detección?
Sí, puede ejecutar el detector a cientos de fotos individuales.
P: ¿Es posible contar frutas como manzanas o nueces?
Sí, ATLAS funciona con diferentes tipos de objetos.
P: ¿Qué tecnologías para medir la humedad, la conductividad eléctrica del suelo, niveles de nitrógeno del suelo, pueden cuantificarse por medio de dron? ¿Como se podría realizar con dron?
Hay un medidor de conductividad basado en drones. Póngase en contacto con ilze@ugcs.com para obtener más detalles.
P: En la lista de planes de ATLAS en la nube, aparece el Starter Plan, que dice 3 detectores. ¿Qué significa?
Significa que dentro de este plan se puede tener hasta 3 detectores, digamos 1 para árboles, 1 para coches y 1 para piscinas. Al mismo tiempo, si no necesita alguno de estos 3 detectores, se puede borrarlo y así liberar espacio para hacer otro.
P: ¿El algoritmo o entrenamiento realizado sobre algunasmuestras puede ejecutarse sobre multiples imagenes de forma automatizada?
Sí.
P: ¿El software funciona con imágenes térmicas obtenido con drones?
Sí, con imágenes térmicas coloreadas o en escala de grises en formato RGB.
P: ¿UgCS funciona con el phantom 4 multiespectral?
Sí.
P: ¿Puede ATLAS procesar datos .LAS en un futuro corto?
Se puede visualizar .LAS en ATLAS.
P: Tengo una empresa donde armamos drones con sistemas inteligentes, también en este momento me encuentro dirigiendo un semillero de investigación en una universidad en Colombia sobre reforestación inteligente, quisiera saber si con atlas podría obtener datos del suelo?
Depende a que se refiere con "datos de suelo". Si habla de nivel de humedad, PH, entonces ATLAS no podrá ayudar.
Con mucho gusto responderemos a sus preguntas y daremos asesoramiento individual sobre la planificación de misiones con drones y un mayor análisis de datos en la agricultura y otras aplicaciones.
Para ello, por favor, comuníquese con ugcs@ugcs.com