HEA BLO AGR Pix4Dfields 2.2 Release

PIX4Dfields 2.2: das Magic-Tool

PIX4Dfields 2.2 führt das Magic-Tool für die gezielte Herbizidapplikation zur Einsparung von Betriebsmitteln ein.

PIX4Dfields 2.2 erhält das Magic-Tool, ein KI-gestütztes Selektionswerkzeug zur schnellen Erkennung und Auswahl von Unkrautnestern, Schäden und anderen Anomalien in Orthomosaik- und Index-Layern (exportierbar als Shapefile, GeoJSON, KML und PDF-Report). Dank des neuen "Magic-Tools" können Landwirte jetzt erhebliche Einsparungen bei Pflanzenschutzmitteln wie Herbiziden, Fungiziden und Wachstumsregulatoren mit Spot-Spraying-Anwendungen erzielen.

Was ist das Magic Tool?

Das Magic-Tool ist einfach zu bedienen. Es basiert auf einem von Pix4D entwickelten Algorithmus für maschinelles Lernen, der offline und auf dem Feld funktioniert. Mit seiner Hilfe können erhebliche Mengen an Pflanzenschutzmitteln eingespart werden, da Problembereiche mit Unkrautdruck identifiziert werden und dem Landwirt die gezielte Spot-Spraying Anwendung ermöglicht wird.

Wie funktioniert das Magic-Tool?

Wir haben ein spezielles YouTube-Tutorial erstellt, um zu erklären, wie das Magic-Tool funktioniert. Im Wesentlichen arbeitet die Funktion auf einem benutzerdefinierten Raster und klassifiziert jede Rasterzelle entsprechend der zugrunde liegenden Schichtinformationen auf der Grundlage von zwei verschiedenen, vom Benutzer vorgegebenen Etiketten. Im Falle einer Spot-Spraying-Anwendung gibt ein Etikett einen Beispielbereich an, der mit Spot-Spraying behandelt werden soll, während das andere Etikett einen Beispielbereich angibt, in dem keine Behandlung erforderlich ist. Das Magic-Tool kann dann alle Flächen auf der Grundlage dieser beiden Markierungen identifizieren und dem Benutzer in weniger als 10 Minuten eine hochpräzise Verschreibungskarte liefern. Diese Karte kann für Herbizid-Spot-Spritzungen verwendet werden, mit einem Einsparungspotenzial von bis zu 80 %.

Step2 - Grid small
Ein benutzerdefiniertes Raster ist der Startpunkt des Magic Tools

Durch die gezielte Behandlung auf dem Feld, kann Konkurrenz mit Unkräutern vermieden und Resistenzen vorgebeugt werden.


Benutzer können mit dem Magic-Tool Anmerkungen erstellt und so automatisch Bereiche mit Unkraut auf dem Feld erkannt werden.

Das Magic-Tool ist vielfältig einsetzbar, für den Pflanzenschutz, versicherbare Schäden (Tierschäden, Sturmschäden, Lager, Feuerschäden), die Ausbringung von Düngemitteln und Aussaat. Das Ergebnis kann als Applikationskarte für gezielte Sprühanwendungen, als Anmerkung oder als PDF-Bericht exportiert werden. Zum Beispiel werden hier mit dem Magic-Tool Sturmschäden in einem Maisfeld identifiziert. Die gesamte betroffene Fläche kann quanitifiziert und als PDF-Bericht für Versicherungsansprüche exportiert werden.

Greensnap - Example
Das Magic-Tool erkennt die betroffenen Bereiche auf den Feldern innerhalb von Minuten. Die gesamte betroffene Fläche kann quantifiziert und als PDF-Bericht für Versicherungsansprüche exportiert werden.

Sehen Sie sich den PDF-Bericht über die Analyse der Schäden an

PIX4Dfields entwickelt Technologie für die Präzisionslandwirtschaft weiter

PIX4Dfields wurde entwickelt, um Daten aus Bildern zu gewinnen und diese für die landwirtschaftlicher Praktiken zu nutzen. Ganz gleich, ob Sie invasive Pflanzenarten identifizieren oder den Schaden nach einer Überschwemmung oder durch Wild quantifizieren wollen, das Magic-Tool kann Ihnen mehr über Ihr Feld sagen. Und was noch besser ist: Die Ergebnisse können direkt in Ihre Maschinen exportiert werden, um Unkraut und andere Probleme sofort zu bekämpfen. Dies ist ein perfektes Beispiel für die intelligente Landwirtschaft, bei der hochauflösende Drohnenbilder und KI-Algorithmen eingesetzt werden, um umweltfreundlichere landwirtschaftliche Praktiken zu fördern und Geld und Ressourcen zu sparen.

Weitere Informationen zu dieser Version und zu PIX4Dfields finden Sie auf unserer Support-Seite. Sie können sich auch unsere PIX4Dfields-Demoprojekte ansehen, um herauszufinden, wie die Software funktioniert und wie sie Ihnen helfen könnte!


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