La tua mandria non si mette in fila per farsi contare. Ma un drone non ne ha bisogno.
Il conteggio del bestiame è stato un lavoro fisico e dispendioso in termini di tempo da quando esiste l'allevamento. Percorrere i pascoli, controllare le recinzioni, contare attraverso i cancelli, scrutare puntini lontani su una collina. In un'azienda con 1.000 capi, il conteggio manuale richiede da 8 a 12 ore di lavoro ogni settimana, e il risultato è comunque una stima. Il conteggio con drone e IA sta trasformando un'intera giornata di lavoro in un volo di 20 minuti.
Il vecchio metodo: camminare, stimare, ricontare
Il conteggio tradizionale della mandria significa stare sul campo. Gli allevatori a cavallo o in quad percorrono i pascoli contando gli animali man mano. Su terreno aperto funziona ragionevolmente bene. Su terreno accidentato con arbusti, alberi e colline, gli animali si disperdono e si nascondono. Conti 487 al mattino e 502 nel pomeriggio, e entrambi i numeri potrebbero essere sbagliati.
I problemi si moltiplicano con la scala. Le aziende più grandi gestiscono bestiame su migliaia di ettari di terreno misto. Il conteggio ai cancelli funziona per spostamenti e spedizioni, ma non per i controlli sanitari quotidiani o la verifica dell'inventario. Gli animali che si allontanano, partoriscono tra gli arbusti o semplicemente si trovano dietro un albero diventano invisibili per una persona a livello del suolo.
Come funziona il conteggio con drone e IA
Il flusso di lavoro prevede cinque fasi: pianificare, volare, acquisire, rilevare, rapportare.
Prima si imposta un piano di volo. La maggior parte dei droni consumer supporta voli automatizzati a griglia che coprono un'area definita a un'altitudine fissa. Un tipico sorvolo del pascolo avviene a 30-60 metri di altezza, catturando immagini ad alta risoluzione ogni pochi secondi.
Il drone cattura foto sovrapposte seguendo la griglia. Queste immagini vengono elaborate da un modello di rilevamento IA che identifica i singoli animali per forma, dimensione e colore. Ogni animale rilevato riceve un marcatore, e il sistema produce un conteggio totale più una mappa visiva che mostra esattamente dove è stato trovato ogni animale.
CattleQuants, un servizio leader nel conteggio con drone, riporta che un'ispezione tipica del pascolo richiede 15-20 minuti di volo e produce risultati entro pochi minuti dall'atterraggio. L'intero processo, dal decollo al conteggio verificato, può essere completato in meno di un'ora per la maggior parte delle operazioni.
Precisione: cosa dicono i dati
Il conteggio con drone e IA raggiunge una precisione del 90-99% a seconda delle condizioni. CattleQuants riporta il 99% di precisione nelle ispezioni dei recinti di alimentazione dove gli animali sono in spazi aperti, e il 90-99% nelle ambientazioni di pascolo dove la vegetazione e il terreno creano maggiore complessità.
Uno studio neozelandese ha rilevato che i sistemi avanzati raggiungono il 97% di precisione nella prima analisi, arrivando al 99,9% dopo la revisione umana dei rilevamenti segnalati. L'IA individua animali che gli osservatori umani non notano: dietro cespugli, nelle ombre degli alberi o nelle depressioni del terreno. Una ricerca pubblicata su Nature ha scoperto che la combinazione di immagini termiche e RGB migliora il rilevamento di animali nascosti dal 15% all'85% per le specie mimetizzate rispetto al proprio sfondo.
Il mercato globale del monitoraggio del bestiame è stato valutato 4,4 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede raggiungerà gli 8,5 miliardi di dollari entro il 2030, con una crescita annua dell'11,8%. I miglioramenti nella precisione stanno favorendo l'adozione in operazioni di ogni dimensione.
Nei test sul campo, il rilevamento IA identifica costantemente dal 2 al 5% di animali in più rispetto agli osservatori umani che contano le stesse immagini. Gli animali non sono nascosti alla telecamera, sono nascosti all'attenzione umana.
Oltre il conteggio: cos'altro vede il drone
Una volta che il drone è in aria, il conteggio è solo il punto di partenza. Le stesse immagini e gli stessi modelli IA possono supportare una serie di attività aggiuntive.
Identificare animali che si sono spostati fuori dal pascolo designato o hanno attraversato una recinzione, prima che si allontanino troppo.
Le telecamere termiche rilevano temperature corporee elevate che possono indicare malattia, lesione o stress da calore. Il rilevamento precoce significa trattamento tempestivo.
Individuare vacche che si sono separate dalla mandria per partorire, riducendo la perdita di vitelli grazie al ritrovamento tempestivo delle coppie.
Le immagini aeree rivelano i modelli di pascolo, le aree sovra-utilizzate e le condizioni delle fonti d'acqua: dati utili per la pianificazione delle rotazioni.
Attrezzatura necessaria
Non serve hardware di livello militare. Un drone consumer con una buona fotocamera RGB è sufficiente per la maggior parte delle attività di conteggio.
- Drone: qualsiasi modello con autonomia di volo di 20 minuti o più, navigazione GPS con waypoint e fotocamera da 12MP o superiore. Scelte popolari includono la serie DJI Mini per piccole operazioni e la serie DJI Mavic o Air per ranch più grandi.
- Telecamera termica (opzionale): aggiunge il rilevamento tramite firma termica per trovare animali in vegetazione fitta, ombra o condizioni di scarsa luminosità. Utile ma non necessaria per il conteggio base.
- Software di conteggio: modelli di rilevamento IA che elaborano le immagini catturate e restituiscono i conteggi. Alcuni servizi come CattleQuants offrono soluzioni complete; anche le app di conteggio fotografico possono elaborare singole immagini aeree.
- App per pianificazione del volo: la maggior parte dei produttori di droni include la pianificazione del volo a griglia nelle proprie app. DJI Fly e Litchi sono opzioni comuni.
Limitazioni da conoscere
Il conteggio con drone è potente ma non perfetto. La chioma fitta della foresta blocca completamente la fotocamera. Le condizioni notturne richiedono telecamere termiche, che hanno una risoluzione inferiore rispetto ai sensori RGB. Mandrie molto grandi sparse su migliaia di ettari possono richiedere più voli, e il vento o la pioggia possono impedire le operazioni.
Gli animali raggruppati rimangono una sfida per l'IA: bovini ammassati in un angolo del recinto possono essere sotto-contati quando i contorni individuali si fondono. Ricerche da MDPI Sensors confermano che gli animali raggruppati e il contrasto variabile dello sfondo sono i due problemi più difficili per gli attuali modelli di rilevamento.
Conclusione
Gli allevatori hanno trascorso generazioni a contare il bestiame nel modo più difficile. Un drone consumer e un modello di conteggio IA ora portano a termine lo stesso compito in una frazione del tempo, con una precisione migliore e un registro visivo permanente di ogni conteggio.
La prossima volta che hai bisogno di un conteggio dei capi, manda in volo il drone invece di sellare un cavallo. Il conteggio sarà pronto prima che tu finisca il caffè, e probabilmente sarà più preciso di qualsiasi conteggio fatto a piedi.