드론 정찰병은 드론 기술이 발전함에 따라 정밀 농업을 더욱 정확하게 만들 태세입니다.
연방 항공국(Federal Aviation Administration)에 따르면 드론은 이미 농장에 도착했습니다. 2017년에 등록된 모든 상업용 드론의 48%가 농업용으로 사용되어 부동산/항공 사진 촬영(28%), 산업 검사(XNUMX%)에 이어 세 번째로 높은 사용률을 기록했습니다.
특수 농업은 드론용 정밀 농업 시장의 일부입니다. 프랑스에 본사를 둔 Delair-Tech 및 미국 방위 드론 계약자 AeroVironment와 같은 항공 회사는 통합 센서 농업 드론을 전문 작물 생산자에게 마케팅하고 있으며 Northwest는 목표 시장입니다.
RedEdge-M이라는 다중 스펙트럼 무인 항공기 센서를 판매하는 시애틀 기반 MicaSense는 워싱턴 케네윅에서 열린 과수 재배자 모임과 같은 재배자 회의에 참석했습니다. 그 회의에서 MicaSense CEO Gabriel Torres는 회사가 작업하고 있는 농작물 관리 분석에 대해 논의했습니다.
MicaSense의 Enterprise Solutions Manal Elarab 이사는 "우리는 이미지가 특정 관리 관행에 영향을 미치거나 의사 결정과 관련된 일부 주관성을 해결하는 데 도움이 되는 방법을 탐구하기 위해 농부 및 업계 리더와 지속적으로 협력합니다. "우리는 일상적인 농장 결정에 이미지 분석을 적용하는 새로운 방법을 지속적으로 탐구하기 위해 최선을 다하고 있습니다."
학계에서도 특수작물에 드론을 사용하는 방법을 연구하고 있습니다. 2018년 XNUMX월 야채 재배자 뉴스(Vegetable Growers News)는 로체스터 공과대학(Rochester Institute of Technology)과 코넬 대학교(Cornell University)가 흰곰팡이에 대한 감수성을 식별하기 위한 무인 항공기 프로그램을 개발하기 위한 파트너십에 대해 썼습니다. Penn State University에서 엔지니어와 원예학자의 두 연구원은 나무 열매의 개별 꽃 범위와 작물 부하를 결정하기 위해 무인 항공기 프로그램을 연구하고 있습니다.
군인에서 콩으로
진화하는 드론 기술은 한 부문에서 다른 부문으로 넘어갑니다. AeroVironment의 ag drone Quantix의 초기 전신은 Pointer라는 이름의 군용 드론으로 미육군과 해병대가 30년 전에 사용했습니다. 이 회사는 9/11 이후와 걸프 전쟁 기간 동안 미국 국방부의 주요 공급업체가 되었으며 현재까지 DOD에 XNUMX개의 기록 프로그램을 보유하고 있습니다.
Quantix는 적군보다는 식물을 조사하기 위한 것이지만 수직 이착륙 개념은 군사 프로그램에서 나왔습니다. 고정익 드론은 우주왕복선처럼 수직 위치에서 발사되지만 작물 이미지를 길게 쓸 때는 비행기처럼 수평을 이룬다.
AeroVironment의 상업용 영업 이사인 Mark Dufau는 “이는 정말 두 세계의 최고입니다.”라고 말했습니다.
기술은 계속 발전하고 기업은 정밀 농업에 가장 적합한 새로운 기능을 찾고 있습니다. 기본 원격 감지 기술 중 하나인 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 1960년대와 1970년대 위성 프로그램에서 나온 것이라고 MicaSense 원격 감지 응용 프로그램 전문가인 John Sulik은 말했습니다.
Sulik은 "할 수 있는 일이 많습니다. “오래된 원격 감지 기술 중 많은 부분이 이러한 고부가가치 작물과 관련이 없습니다. 그들은 당신이 알아야 할 만큼 많은 이야기를 하지 않습니다.”
MicaSense의 RedEdge-M에는 적색, 녹색, 청색, 근적외선 및 적색 에지를 측정하는 XNUMX개의 카메라가 있습니다.
Elarab은 "다중 스펙트럼 이미지는 현장에서 스트레스를 조사할 때 매우 통찰력 있는 도구임을 보여주었습니다."라고 말했습니다. "다중 스펙트럼 이미지로 구축된 인덱스는 필드 내 변동성을 이해하는 데 도움이 되므로 스트레스 위치를 안내하므로 스트레스 원인을 좁힐 수 있는 대표적인 샘플을 수집할 수 있습니다."
재배자를 위한 몇 가지 다른 다중 스펙트럼 무인 항공기 센서가 시장에 나와 있습니다. 미니애폴리스에 기반을 둔 Sentera는 28월 710일 DJI 브랜드 Matrice 200 시리즈 산업용 드론과 함께 플러그 앤 플레이 사용을 위한 AGXXNUMX 짐벌 센서를 판매한다고 발표했습니다. 센테라의 CEO 에릭 타이팔레(Eric Taipale)는 "고객이 현장에서 실행 가능한 데이터를 수집하는 것이 놀라울 정도로 간단하다"고 말했다.
"우리 고객은 수십 가지의 다양한 지수 제품을 생산하고 농업, 임업 및 환경 보호의 다양한 애플리케이션에서 자동화된 분석 도구를 사용합니다."라고 그는 말했습니다. Sentera의 센서에는 질병, 해충 및 기타 압력을 감지하고, 결핍을 식별하고, 영양 상태를 평가하는 데 도움이 되는 작물 정찰 통찰력을 제공하는 FieldAgent라는 소프트웨어 분석 플랫폼에 대한 XNUMX년 액세스가 패키지로 제공됩니다.”
드론은 또한 더 먼 거리를 여행하고 있습니다. 프랑스에서는 Delair의 DT18 ag 무인 항공기가 가시선을 넘어서 비행하거나 BVLOS 작동이 승인되었습니다(미국 FFA는 BVLOS 비행에 대한 면제를 요구함). DT18은 3G 무선 전화 네트워크로 제어할 수 있으므로 관제탑 없이 수 마일을 비행할 수 있습니다.
농업 및 임업 제품 관리자인 Lenaic Grignard는 "규정에 따라 높이 날 수 있는 경우 한 번의 비행으로 2,500에이커 이상을 덮을 수 있습니다."라고 말했습니다. "우리는 시스템을 동기화하여 작물 평가의 생산성이 매우 높습니다."
볼 수 있을 만큼 넓다.
드론은 비싸고 접근하기 어려운 지역을 정찰하는 데 주로 유용합니다. 그렇다면 비용을 정당화하려면 농장이 얼마나 커야 할까요?
독립적으로 Delair의 Grignard와 AeroVironment의 Dufau는 1,000에이커라는 동일한 구장 수치를 제시했습니다.
“미국에서는 1,000에이커 이상을 소유하기 시작하면 흥미로워지기 시작합니다.”라고 Grignard가 말했습니다. Dufau는 천 에이커의 한계점에서 "중서부의 재배자들이 실제로 시스템의 유용성을 보기 시작했습니다."라고 말했습니다.
그러나 둘 다 여러 가지 면에서 특수작물이 줄지 않는 작물과 훨씬 다르며 더 높은 투자 수익을 보여준다고 재빨리 덧붙였습니다.
Dufau는 "실제로 에이커당 수익으로 귀결됩니다. “중서부 행작물과 특수작물을 비교할 때 특수작물 대 옥수수 및 콩과 관련된 노력과 수익의 양 때문에 그 수치가 크게 바뀝니다. 그 숫자는 특수작물에 들어갈수록 상당히 줄어듭니다.”
그는 한 가지 예가 XNUMX에이커 정도의 작은 포도원을 신속하게 마지막으로 확인하기 위해 드론을 배치하는 것으로 알려진 포도 재배자를 들 수 있다고 말했습니다.
Dufau는 "'무엇을 찾았습니까?'라고 할 필요는 없습니다."라고 말했습니다. “당신이 그것을 관리하기 위해 할 수 있는 일을 하고 있다는 확신을 주는 것은 발견하지 못한 것입니다. … (그들은) 문제를 발견할 수 있을 뿐만 아니라 문제가 없다는 것을 알고 밤에 더 잘 수 있습니다.”
더 높은 작물 가치는 드론 회사가 전문 작물 재배자가 기술을 구매할 가능성이 더 높다고 생각하는 한 가지 이유입니다.
Grignard는 "줄무늬 작물의 채택률은 느리고 그 이유 중 하나는 옥수수 가격을 볼 때 이런 종류의 기술에 투자할 수 있는 능력이 없기 때문입니다."라고 말했습니다.
MicaSense의 Elarab은 전문 재배자들이 기술에 더 빨리 적응하는 것 같다고 말했습니다.
"고가치 작물은 포도원과 과일 나무 등과 같은 기술의 초기 어댑터였습니다."라고 그녀는 말했습니다. “커피와 야채와 같은 다른 작물에도 많은 관심이 있습니다.
“많은 사람들이 정밀 ag에 관심이 있으며 특정 작물 내에서 다양한 채택률이 있습니다. 시장은 매년 증가하고 있습니다. 많은 사람들이 이미지를 관리 결정에 통합하는 것에 점점 더 흥미를 느끼고 있으므로 확실히 많은 성장이 진행되고 있습니다.”
데이터에서 의사결정까지
재배자의 관리 결정과 관련된 드론 데이터 및 이미지를 만드는 것은 필수적입니다.
MicaSense의 Sulik은 "센서가 데이터를 생성합니다. “재배자들에게 필요한 것은 정보입니다. 따라서 업계가 필요로 하는 것은 데이터를 관련성이 있는 실행 가능한 정보로 줄이는 시기적절한 방법입니다. 그것이 바로 평활화되어야 하는 것입니다. 그리고 우리는 그것을 위해 노력하고 있습니다.”
Delair의 Grignard는 이 작업을 데이터 "병목 현상"이라고 부릅니다.
"전체 솔루션의 아이디어는 수집에서 데이터 처리에 이르기까지 워크플로의 여러 단계에서 데이터의 일부 병목 현상을 제거하는 것입니다. 이는 작물 컨설턴트나 재배자의 부담이 아닙니다."
분석 도구 중 하나는 재배자가 참조할 수 있는 지도를 만듭니다.
"우리는 식물의 건강과 식물에 필요한 영양소를 평가한 다음 지도를 만듭니다."라고 그녀는 말했습니다. "이 지도는 예를 들어 질소 지도와 같은 처방에 유용할 수 있습니다." Delair의 DT18Ag는 또한 식물의 수를 세거나 식물의 간격을 식별하는 기능이 있습니다.
그러나 Grignard는 알고리즘이 만병통치약이 아니며 결과는 작물마다 다를 것이라고 덧붙였습니다. 예를 들어, 딸기 식물의 경우 식물 계수 알고리즘은 초기 단계에서 잘 작동하지만 나중에 식물이 성장하고 캐노피가 맞물리기 시작하면 알고리즘이 실패합니다.
AeroVironment는 나무 과일 작물을 위한 식물 계수 알고리즘을 작업 중이며 Dufau는 XNUMX월에 이 알고리즘이 현재 시스템에 추가 기능으로 제공되기까지 약 XNUMX~XNUMX개월이 남았다고 말했습니다.
가변 비율 애플리케이터는 정밀 농업에서 빠르게 발전하는 또 다른 기술입니다. Dufau는 무인 항공기 데이터의 가능한 용도는 무인 항공기에서 비료, 살충제 및/또는 살균제의 가변 비율 적용기로 데이터를 전송할 수 있다고 말했습니다. 개별 식물에 대한 드론 데이터는 가변 속도 애플리케이터에 결합되어 개별 식물이 필요한 화학 물질만 얻을 수 있음을 의미합니다.
그러나 신기술이 이끄는 곳마다 Dufau는 무인 항공기 제작 지도가 미래에 더욱 정확해질 것이라고 말했습니다.
"당신은 잎에서 잎으로, 가지에서 가지로 가고 결국에는 식물의 건강을 평가할 것입니다."라고 그는 말했습니다. “이러한 유형의 정밀 지도는 장기적으로 개선될 것입니다. 그리고 저는 이러한 유형의 기술이 특히 실제로 구현되지 않은 특수 작물에서 일부 영역을 주도하고 있다고 봅니다.”
- Stephen Kloosterman, VGN 어시스턴트 편집자
상단 사진: 고정익 AeroVironment Quantix는 호버 드론과 유사한 수직 이착륙 기능을 갖추고 있습니다.