50,000 చెట్లున్న నర్సరీ వాటిని లెక్కించడానికి మూడు రోజులు గడిపేది. బృందాలు క్లిప్బోర్డ్లతో వరుసల్లో నడిచేవారు, మధ్యాహ్నం వేడిలో స్థానం కోల్పోయేవారు, మళ్ళీ మొదలుపెట్టేవారు. ఇప్పుడు ఒక డ్రోన్ ఫ్లైట్ మరియు పైనుండి ప్రతి చెట్టును మ్యాప్ చేసే AI మోడల్తో అవుతుంది.
చెట్లు మరియు మొక్కల లెక్కింపు నర్సరీలు, తోటలు మరియు పునరవనీకరణ ప్రాజెక్టులలో అత్యంత సమయం తీసుకునే పనులలో ఒకటి. బీమా కంపెనీలకు ఖచ్చితమైన సంఖ్యలు కావాలి. కొనుగోలుదారులకు షిప్మెంట్ పరిమాణాలు నిర్ధారణ అవసరం. నిర్వాహకులకు శీతాకాలాన్ని ఏది తట్టుకుందో తెలుసుకోవాలి. ఈ స్థాయిలో మాన్యువల్ లెక్కింపు నెమ్మదిగా, అస్థిరంగా మరియు ఖరీదైనది. AI-ఆధారిత వైమానిక లెక్కింపు అదే సమాధానాలకు వేగవంతమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది.
ఖచ్చితమైన చెట్ల లెక్కలు ఎందుకు ముఖ్యం
చెట్ల లెక్కింపు కేవలం ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ కాదు. ఇది నిజమైన ఆర్థిక నిర్ణయాలను నడిపిస్తుంది.
నర్సరీలు ఖచ్చితమైన లెక్క ప్రకారం చెట్లను అమ్ముతాయి. 10,000 మొక్కల ఆర్డర్ను ఖచ్చితంగా నెరవేర్చాలి, మరియు నర్సరీకి వాగ్దానాలు చేయడానికి ముందు 10,000 ఉన్నాయా లేదా 9,400 ఉన్నాయా అనేది తెలుసుకోవాలి. తుఫానులు లేదా వ్యాధి తర్వాత బీమా క్లెయిమ్లకు నష్టాలను నిరూపించడానికి డాక్యుమెంట్ చేసిన లెక్కలు అవసరం. తోట నిర్వాహకులు చెట్ల లెక్కల ఆధారంగా దిగుబడిని అంచనా వేస్తారు, మరియు చెట్ల లెక్కలో 5% తప్పు నేరుగా పంట ప్రణాళికలో 5% తప్పుగా మారుతుంది.
పునరవనీకరణ ప్రాజెక్టులకు, నాటిన చెట్లను లెక్కించడం పర్యావరణ నిబంధనలు మరియు కార్బన్ క్రెడిట్ బాధ్యతల సమ్మతిని ధృవీకరిస్తుంది. ఈ లెక్కలు తరచుగా ప్రతి వరుసలో నడవడం అసాధ్యమైన వందల హెక్టార్ల అసమాన భూభాగాన్ని కవర్ చేయాలి.
వైమానిక AI లెక్కింపు ఎలా పని చేస్తుంది
ప్రక్రియలో మూడు దశలు ఉన్నాయి: ఎగరండి, క్యాప్చర్ చేయండి మరియు లెక్కించండి.
RGB కెమెరా అమర్చిన డ్రోన్ చెట్ల పరిమాణం మరియు సాంద్రతను బట్టి 30 నుండి 80 మీటర్ల ఎత్తులో లక్ష్య ప్రాంతంపై గ్రిడ్ ప్యాటర్న్లో ఎగురుతుంది. ఫ్లైట్ పొలంలోని ప్రతి విభాగాన్ని కవర్ చేసే అతిపెట్టిన చిత్రాలను క్యాప్చర్ చేస్తుంది. 10-హెక్టార్ నర్సరీకి, ఫ్లైట్ 15 నుండి 30 నిమిషాలు తీసుకుంటుంది.
చిత్రాలు వైమానిక చెట్ల గుర్తింపుపై శిక్షణ పొందిన AI మోడల్కు అప్లోడ్ చేయబడతాయి. మోడల్ ప్రతి చిత్రాన్ని స్కాన్ చేస్తుంది, వ్యక్తిగత చెట్ల పందిళ్ళు లేదా కాండాలను గుర్తిస్తుంది, మరియు డిటెక్షన్ పాయింట్లతో మార్క్ చేస్తుంది. అతిపెట్టిన చిత్రాలు కలిపి కుట్టబడతాయి కాబట్టి ప్రతి చెట్టు ఒకసారి మాత్రమే లెక్కించబడుతుంది, ఫ్రేమ్లలో డూప్లికేట్ కాదు.
ఔట్పుట్ మొత్తం లెక్క మరియు ప్రతి గుర్తించబడిన చెట్టు యొక్క ఖచ్చితమైన స్థానాన్ని చూపించే భౌగోళిక సూచన మ్యాప్. నర్సరీ నిర్వాహకులు జూమ్ ఇన్ చేయవచ్చు, గుర్తింపులను ధృవీకరించవచ్చు, మరియు చెట్లు లేని లేదా చనిపోయిన ఖాళీలను గుర్తించవచ్చు.
ఖచ్చితత్వ బెంచ్మార్క్లు
ఖచ్చితత్వం పందిరి సాంద్రత, చిత్ర రిజల్యూషన్ మరియు చెట్ల అంతరంపై ఆధారపడుతుంది. ఇటీవలి అధ్యయనాల నుండి సంఖ్యలు ఉత్సాహకరంగా ఉన్నాయి.
దట్టమైన పందిరి పరిస్థితుల్లో 93 నుండి 95% ఖచ్చితత్వం. మాన్యువల్ ప్రయత్నాన్ని 70% కంటే ఎక్కువ తగ్గిస్తుంది మరియు సాంప్రదాయ పద్ధతుల కంటే దాదాపు 5 రెట్లు వేగంగా చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేస్తుంది.
ఆన్-ది-ఫ్లై UAS లెక్కింపు వ్యవస్థ 99.09% F1 స్కోర్ సాధించింది, ఫ్లైట్ సమయంలో చెట్లను సరిగ్గా గుర్తించింది మరియు టేకాఫ్ తర్వాత సెకన్లలో ఫలితాలు అందుబాటులో.
చెట్ల కాండం గుర్తింపుకు 95% ఖచ్చితత్వం మరియు 0.977 సగటు ఖచ్చితత్వం, మాన్యువల్ పద్ధతుల కంటే 515% వేగ మెరుగుదలతో.
నమూనా స్థిరంగా ఉంది: ఏకరీతి వరుసల్లో బాగా అంతరం ఉన్న చెట్లు 95%+ ఖచ్చితత్వం ఇస్తాయి. దట్టమైన, అతిపెట్టిన పందిళ్ళు ఖచ్చితత్వాన్ని 90 వద్దకు తగ్గిస్తాయి ఎందుకంటే పైనుండి దృశ్యమానంగా కలిసిపోయే వ్యక్తిగత కిరీటాలను వేరు చేయడంలో మోడల్ ఇబ్బంది పడుతుంది.
వైమానిక చెట్ల ఫోటోల కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు
- కవరేజ్ మరియు రిజల్యూషన్ యొక్క ఉత్తమ సమతుల్యత కోసం 40 నుండి 60 మీటర్ల ఎత్తులో ఎగరండి
- పూర్తి కవరేజ్ మరియు ఖచ్చితమైన కుట్టడం నిర్ధారించడానికి 70 నుండి 80% చిత్ర అతిపెట్టడం వాడండి
- పందిరి గుర్తింపును గందరగోళపరిచే నీడలను తగ్గించడానికి మధ్యాహ్నం లేదా మేఘావృత పరిస్థితుల్లో ఎగరండి
- కొమ్మలు ఊగి చిత్రాలను అస్పష్టం చేసే గాలి రోజుల్లో మానండి
- దట్టమైన పందిళ్ళకు, ప్రతి చెట్టుకు రిజల్యూషన్ పెంచడానికి తక్కువ ఎత్తులో ఎగరండి
- డేటాసెట్ అంతటా స్కేల్ ఏకరీతిగా ఉంచడానికి స్థిరమైన ఎత్తులో చిత్రాలను క్యాప్చర్ చేయండి
లెక్కింపుకు అతీతంగా: వైమానిక AI ఇంకా ఏమి వెల్లడిస్తుంది
డ్రోన్ చిత్రాల నుండి చెట్లను లెక్కించడం ఉపయోగకరమైన అదనపు ఫలితాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది: ఖాళీల మ్యాప్. తప్పిపోయిన చెట్లు, చనిపోయిన చెట్లు మరియు పేలవమైన వృద్ధి ఉన్న ప్రాంతాలు గుర్తింపు నమూనాలో రంధ్రాలుగా కనిపిస్తాయి. నర్సరీ నిర్వాహకులు ఈ ఖాళీ మ్యాప్లను పునర్నాటడం ప్రణాళిక, నీటిపారుదల సర్దుబాట్లు షెడ్యూల్ చేయడం, మరియు కీటకాలు లేదా వ్యాధి వ్యాప్తి వ్యాపించే ముందు గుర్తించడం కోసం వాడతారు.
కొన్ని వ్యవస్థలు మల్టీస్పెక్ట్రల్ ఇమేజరీ ఉపయోగించి లెక్కింపుతో ఆరోగ్య వర్గీకరణను కలుపుతాయి, ఒత్తిడి సంకేతాలు చూపించే చెట్లను ఫ్లాగ్ చేస్తాయి. ఒకే డ్రోన్ ఫ్లైట్ ఇన్వెంటరీ లెక్క, ఆరోగ్య అంచనా మరియు ఖాళీ విశ్లేషణను అందించగలదు - భూమిపై విడి మాన్యువల్ ప్రయత్నాలు అవసరమైన మూడు పనులు.
తెలుసుకోవలసిన పరిమితులు
- దట్టమైన, అతిపెట్టిన పందిళ్ళు ఖచ్చితత్వాన్ని తగ్గిస్తాయి ఎందుకంటే వ్యక్తిగత చెట్లు పైనుండి దృశ్యమానంగా కలిసిపోతాయి. పూర్తి ఆకులతో ఆకురాల్చే జాతులు శీతాకాలపు ఉత్త కొమ్మల చెట్ల కంటే వేరు చేయడం కష్టం.
- 30 సెంటీమీటర్ల కంటే తక్కువ చాలా చిన్న మొలకలు ప్రామాణిక డ్రోన్ ఎత్తు నుండి విశ్వసనీయంగా గుర్తించడం కష్టం కావచ్చు. తక్కువ ఫ్లైట్లు సహాయపడతాయి కానీ కవరేజ్ తగ్గుతుంది.
- వేర్వేరు చెట్ల పరిమాణాలు అతిపెట్టే మిశ్రమ జాతుల నాటడం ఏకరీతి వరుసలపై శిక్షణ పొందిన మోడళ్లను గందరగోళపరచవచ్చు.
- విమానాశ్రయాలు, పట్టణ ప్రాంతాలు లేదా రక్షిత వైమానిక ప్రదేశం సమీపంలో డ్రోన్ ఫ్లైట్లపై నియంత్రణ నిబంధనలు మీరు ఎక్కడ ఎగరగలరో పరిమితం చేయవచ్చు.
ముగింపు
డ్రోన్-ఆధారిత AI చెట్ల లెక్కింపు బహుళ-రోజుల మాన్యువల్ పనిని ఒకే ఫ్లైట్గా మారుస్తుంది. బీమా క్లెయిమ్లు, అమ్మకపు ఆర్డర్లు మరియు నియంత్రణ సమ్మతి కోసం ఖచ్చితత్వం సరిపోతుంది, మరియు ప్రతి కొత్త మోడల్ తరంతో మెరుగుపడుతోంది.
మీ కార్యకలాపం క్లిప్బోర్డ్తో వరుసల్లో నడుస్తూ చెట్లను లెక్కిస్తుంటే, అదే ప్రాంతంపై డ్రోన్ ఎగరడానికి ప్రయత్నించండి. డ్రోన్ దిగడానికి ముందే లెక్క మీ స్క్రీన్పై ఉంటుంది, మరియు మ్యాప్ మీకు భూమి స్థాయి నడకతో ఎప్పటికీ కనిపించని విషయాలను చూపిస్తుంది.