*DJI Enterprise의 자료를 사용하였습니다.*
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Syngenta가 작물 상태를 모니터링하기 위해
완전 자율 이미지 솔루션을 배포한 방법에 대해 알아보세요.
연구 농장 데이터 수집
연구 농장에 집중할 때 드론 데이터 세트를 캡처하고 분석하는 것은 훨씬 더 어려운 과정이 될 수 있습니다. 드론을 구현할 때 농업 연구자들이 직면하는 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.
- 연구원들은 이미 농장에서 많은 역할과 책임을 맡고 있으며, 드론을 띄우면 주당 작업 시간이 훨씬 더 늘어날 수 있습니다.
- 분석을 위해 고해상도 지도를 캡처하기 위해 임무를 더 낮게 비행했습니다.
- 연구 농장 위를 비행하는 것은 필요한 해상도가 훨씬 더 크기 때문에 상업용 농업 생산 분야 위를 비행하는 것보다 훨씬 더 오래 걸릴 수 있습니다.
- 성장기 동안 일상적인 일일/주간 포집을 유지하기가 어렵습니다.
- 고해상도 반복 항공편으로 인한 높은 데이터 저장 수요
- 테스트 플롯은 전 세계에 있는 경우가 많지만 수석 연구원은 중앙 위치에 있습니다.
연구 농장은 과학자들이 농업 연구를 수행하고 이를 실제 응용 분야에 적용하는 곳입니다. 작물은 일반적으로 다른 테스트 및 대조와 함께 심층적으로 연구할 수 있는 "플롯"이라고 하는 소그룹으로 재배됩니다. 이 규모의 농업을 통해 농부와 연구자는 본격적인 상업 운영에 착수하기 전에 아이디어를 입증할 수 있습니다. 연구 농장은 자체 테스트를 실행하는 재배자부터 최고 수준의 연구에 초점을 맞춘 종자 및 화학 회사에 이르기까지 다양한 농업 인물이 소유합니다.
이러한 과제 중 다수는 플롯 캡처와 대규모 데이터 전송 및 저장 요구 사항과 관련이 있습니다. DJI Dock이 압력을 완화하는 데 도움이 될 수 있는 곳입니다. 원격으로 드론을 배치하고, 반복되는 항공편을 예약하고, 클라우드에서 대량의 데이터를 호스팅하고, FlightHub 2의 API를 통해 선임 연구 팀에 직접 데이터를 전송할 수도 있습니다.
이러한 요소를 고려하여 Syngenta가 농업 연구 목적으로 최초의 DJI Dock을 어떻게 배포했는지 알아보겠습니다.
Syngenta 및 DJI Dock 테스트
Syngenta는 스위스에 본사를 두고 있는 글로벌 기업입니다. 90개 이상 국가에서 근무하는 30,000명의 Syngenta 직원은 작물 재배 및 보호 방식을 변화시키기 위해 노력하고 있습니다. Syngenta는 혁신을 가속화하고 자연, 농부, 사회에 이로운 보다 지속 가능한 농업을 발전시키는 데 투자합니다.
혁신과 신기술 통합을 위한 노력의 일환으로 Syngenta는 DJI Dock을 일리노이주의 연구 농장에 배치하기로 결정했습니다. DJI Dock은 옥수수와 대두를 모두 포획하는 3개의 서로 다른 대규모 농장에 접근할 수 있는 지역에 설치되었으며, 농업용 원격 드론 작동 기능을 테스트하기에 이상적인 장소였습니다. 설치 및 설정이 완료되면 이제 임무를 계획할 차례입니다.
임무 계획
농업 연구에 Matrice 30T를 활용하는 방법은 다양합니다. 줌 센서는 나뭇잎 수준의 이미지를 캡처하여 특정 질병과 곤충 피해를 찾는 데 도움이 되며, 열 센서는 열, 비료, 수위로 인한 스트레스에 대한 통찰력을 제공하며, 와이드 센서는 기본적인 정사모자이크를 생성하는 데 도움이 됩니다. 그러나 각 센서의 강점을 활용하려면 서로 다른 임무 계획이 필요합니다.
첫째, Syngenta의 주요 목표는 정사모자이크를 생성하기 위해 질소 테스트 플롯을 자동으로 캡처하는 것이었습니다. FlightHub 2는 최근 Matrice 30 및 Mavic 3 Enterprise 시리즈 드론을 사용한 지역 경로 계획 지원을 출시했습니다. Area Route를 사용하면 플롯 주위를 클릭하여 임무 경계를 설정하고 Ground Sample Distance를 기반으로 비행 경로 고도를 조정할 수 있습니다.
다음으로 우리는 줌 센서를 활용하여 초고해상도 사진을 촬영할 수 있는 비행 계획을 만들고 싶었습니다. 이러한 유형의 임무 계획은 두 가지 방법으로 수행될 수 있습니다. 몇 장의 Zoom 사진을 캡처하는 것이 목표라면 FlightHub 2의 Waypoint Route 계획 기능이 잘 작동합니다. 웨이포인트 경로 옵션을 선택하고 가상 비행 모드를 사용하여 플롯 주위를 가상으로 쉽게 비행하고 드론이 중지하고 줌 렌즈를 트리거할 웨이포인트를 생성합니다.
많은 수의 Zoom 캡처를 자동화하는 것이 목표인 경우 UgCS와 같은 타사 비행 계획 소프트웨어를 사용하면 몇 분 안에 Zoom 센서에 대한 비행 계획을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. UgCS에서 미션이 생성되면 kmz로 내보낼 수 있습니다. FlightHub 2로 가져오려면 비행 경로 라이브러리로 이동하여 새 비행 계획을 세우는 대신 KMZ 가져오기를 선택하세요.
비행 전 해야 할 일은 각 비행경로를 계획하는 일뿐이었다. 이 작업은 작업 계획 라이브러리 탭에서 수행할 수 있습니다. 가능한 가장 정확한 데이터를 얻기 위해 연구자들이 드론을 계속 감시할 수 있도록 주중 오전 10시부터 오후 2시 사이에 임무를 예약했으며, 캡처된 이미지는 햇빛이 바로 머리 위에 있는 것이었습니다.
데이터 처리
임무가 생성되고 예약되면 드론은 플롯에 대한 데이터를 캡처하기 시작했습니다. 이제 Syngenta 팀은 FlightHub 2를 사용하여 전 세계 어디에서나 원본 사진에 액세스할 수 있습니다.
Syngenta는 사진 측량 전문 제3자 솔루션인 DroneDeploy 와 제휴하여 연구 계획 데이터 처리를 지원합니다. 테스트 당시 각 미션 폴더를 수동으로 내보내고 공유 DroneDeploy 프로젝트에 업로드했습니다.
물 스트레스를 강조하는 DroneDeply의 열 데이터
Matrice 30T 시각 센서에서 파생된 VARI 식물 상태 지도
데이터 수집이 완료되면 최종 분석은 겨울철에 진행될 예정입니다. 모든 데이터 캡처 소스(토양 테스트 결과, 조직 샘플링, 식재, 적용 상태, 수확량 지도, 드론 데이터 포함)는 고도로 훈련된 농학자 및 식물 과학자에 의해 중첩되고 처리됩니다.
DJI Dock & Agriculture의 다음 단계는 무엇인가요?
테스트는 8월과 9월로 제한되었지만 Syngenta는 반복 가능한 데이터를 캡처하기 위해 테스트 농장에 부두를 두는 개념을 통해 농업경제팀이 비행 및 데이터 전송에 소요되는 시간을 주당 10시간씩 절약할 수 있다는 결론을 내렸습니다. 도크가 자동으로 데이터를 캡처하고 클라우드로 전송함으로써 농업경제학 팀은 데이터 분석, 조직 샘플 수집 등과 같은 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
“DJI Dock이 매주 자동으로 데이터를 캡처하므로 이제 우리는 연구 농장에서 중요한 것에 집중할 수 있는 시간이 더 많아졌습니다. 이를 통해 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 포획 빈도를 높여 식물 성장 추세를 더욱 심층적으로 파악할 수 있습니다.” - Bill McDonell(Syngenta 디지털 솔루션 책임자)
Matrice 30T의 센서 어레이는 다양한 목적으로 사용되었습니다. 줌 센서는 잎 수준의 질병 압력을 이해하는 데 귀중한 것으로 입증되었습니다. 경사 줌 기술은 매우 높은 수준의 세부 묘사를 포착하는 데 도움이 되지만 각 사진은 단순히 단일 위치의 "스냅샷"일 뿐입니다. 와이드 센서는 기본적인 정사모자이크 지도를 생성할 수 있습니다. 가뭄 스트레스가 증가하면서 시즌 후반에 열 센서가 몇 가지 이상 현상을 발견했습니다.
매핑과 측량에 초점을 맞춘 DJI의 새로운 Dock 2 제품을 통해 2024년은 DJI와 Syngenta 간의 자율 도킹 솔루션 연구에 있어 좋은 해가 되는 것을 목표로 하고 있습니다.
Matrice 30T 와이드 카메라
Matrice 30T 줌 카메라 10배 줌
Matrice 30T 줌 카메라 15배 줌
*DJI Enterprise의 자료를 사용하였습니다.*
DJI Enterprise 원본 보기
Syngenta가 작물 상태를 모니터링하기 위해
완전 자율 이미지 솔루션을 배포한 방법에 대해 알아보세요.
연구 농장에 집중할 때 드론 데이터 세트를 캡처하고 분석하는 것은 훨씬 더 어려운 과정이 될 수 있습니다. 드론을 구현할 때 농업 연구자들이 직면하는 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.
연구 농장은 과학자들이 농업 연구를 수행하고 이를 실제 응용 분야에 적용하는 곳입니다. 작물은 일반적으로 다른 테스트 및 대조와 함께 심층적으로 연구할 수 있는 "플롯"이라고 하는 소그룹으로 재배됩니다. 이 규모의 농업을 통해 농부와 연구자는 본격적인 상업 운영에 착수하기 전에 아이디어를 입증할 수 있습니다. 연구 농장은 자체 테스트를 실행하는 재배자부터 최고 수준의 연구에 초점을 맞춘 종자 및 화학 회사에 이르기까지 다양한 농업 인물이 소유합니다.
이러한 과제 중 다수는 플롯 캡처와 대규모 데이터 전송 및 저장 요구 사항과 관련이 있습니다. DJI Dock이 압력을 완화하는 데 도움이 될 수 있는 곳입니다. 원격으로 드론을 배치하고, 반복되는 항공편을 예약하고, 클라우드에서 대량의 데이터를 호스팅하고, FlightHub 2의 API를 통해 선임 연구 팀에 직접 데이터를 전송할 수도 있습니다.
이러한 요소를 고려하여 Syngenta가 농업 연구 목적으로 최초의 DJI Dock을 어떻게 배포했는지 알아보겠습니다.
Syngenta는 스위스에 본사를 두고 있는 글로벌 기업입니다. 90개 이상 국가에서 근무하는 30,000명의 Syngenta 직원은 작물 재배 및 보호 방식을 변화시키기 위해 노력하고 있습니다. Syngenta는 혁신을 가속화하고 자연, 농부, 사회에 이로운 보다 지속 가능한 농업을 발전시키는 데 투자합니다.
혁신과 신기술 통합을 위한 노력의 일환으로 Syngenta는 DJI Dock을 일리노이주의 연구 농장에 배치하기로 결정했습니다. DJI Dock은 옥수수와 대두를 모두 포획하는 3개의 서로 다른 대규모 농장에 접근할 수 있는 지역에 설치되었으며, 농업용 원격 드론 작동 기능을 테스트하기에 이상적인 장소였습니다. 설치 및 설정이 완료되면 이제 임무를 계획할 차례입니다.
농업 연구에 Matrice 30T를 활용하는 방법은 다양합니다. 줌 센서는 나뭇잎 수준의 이미지를 캡처하여 특정 질병과 곤충 피해를 찾는 데 도움이 되며, 열 센서는 열, 비료, 수위로 인한 스트레스에 대한 통찰력을 제공하며, 와이드 센서는 기본적인 정사모자이크를 생성하는 데 도움이 됩니다. 그러나 각 센서의 강점을 활용하려면 서로 다른 임무 계획이 필요합니다.
첫째, Syngenta의 주요 목표는 정사모자이크를 생성하기 위해 질소 테스트 플롯을 자동으로 캡처하는 것이었습니다. FlightHub 2는 최근 Matrice 30 및 Mavic 3 Enterprise 시리즈 드론을 사용한 지역 경로 계획 지원을 출시했습니다. Area Route를 사용하면 플롯 주위를 클릭하여 임무 경계를 설정하고 Ground Sample Distance를 기반으로 비행 경로 고도를 조정할 수 있습니다.
다음으로 우리는 줌 센서를 활용하여 초고해상도 사진을 촬영할 수 있는 비행 계획을 만들고 싶었습니다. 이러한 유형의 임무 계획은 두 가지 방법으로 수행될 수 있습니다. 몇 장의 Zoom 사진을 캡처하는 것이 목표라면 FlightHub 2의 Waypoint Route 계획 기능이 잘 작동합니다. 웨이포인트 경로 옵션을 선택하고 가상 비행 모드를 사용하여 플롯 주위를 가상으로 쉽게 비행하고 드론이 중지하고 줌 렌즈를 트리거할 웨이포인트를 생성합니다.
많은 수의 Zoom 캡처를 자동화하는 것이 목표인 경우 UgCS와 같은 타사 비행 계획 소프트웨어를 사용하면 몇 분 안에 Zoom 센서에 대한 비행 계획을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. UgCS에서 미션이 생성되면 kmz로 내보낼 수 있습니다. FlightHub 2로 가져오려면 비행 경로 라이브러리로 이동하여 새 비행 계획을 세우는 대신 KMZ 가져오기를 선택하세요.
비행 전 해야 할 일은 각 비행경로를 계획하는 일뿐이었다. 이 작업은 작업 계획 라이브러리 탭에서 수행할 수 있습니다. 가능한 가장 정확한 데이터를 얻기 위해 연구자들이 드론을 계속 감시할 수 있도록 주중 오전 10시부터 오후 2시 사이에 임무를 예약했으며, 캡처된 이미지는 햇빛이 바로 머리 위에 있는 것이었습니다.
임무가 생성되고 예약되면 드론은 플롯에 대한 데이터를 캡처하기 시작했습니다. 이제 Syngenta 팀은 FlightHub 2를 사용하여 전 세계 어디에서나 원본 사진에 액세스할 수 있습니다.
Syngenta는 사진 측량 전문 제3자 솔루션인 DroneDeploy 와 제휴하여 연구 계획 데이터 처리를 지원합니다. 테스트 당시 각 미션 폴더를 수동으로 내보내고 공유 DroneDeploy 프로젝트에 업로드했습니다.
물 스트레스를 강조하는 DroneDeply의 열 데이터
Matrice 30T 시각 센서에서 파생된 VARI 식물 상태 지도
데이터 수집이 완료되면 최종 분석은 겨울철에 진행될 예정입니다. 모든 데이터 캡처 소스(토양 테스트 결과, 조직 샘플링, 식재, 적용 상태, 수확량 지도, 드론 데이터 포함)는 고도로 훈련된 농학자 및 식물 과학자에 의해 중첩되고 처리됩니다.
테스트는 8월과 9월로 제한되었지만 Syngenta는 반복 가능한 데이터를 캡처하기 위해 테스트 농장에 부두를 두는 개념을 통해 농업경제팀이 비행 및 데이터 전송에 소요되는 시간을 주당 10시간씩 절약할 수 있다는 결론을 내렸습니다. 도크가 자동으로 데이터를 캡처하고 클라우드로 전송함으로써 농업경제학 팀은 데이터 분석, 조직 샘플 수집 등과 같은 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
“DJI Dock이 매주 자동으로 데이터를 캡처하므로 이제 우리는 연구 농장에서 중요한 것에 집중할 수 있는 시간이 더 많아졌습니다. 이를 통해 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 포획 빈도를 높여 식물 성장 추세를 더욱 심층적으로 파악할 수 있습니다.” - Bill McDonell(Syngenta 디지털 솔루션 책임자)
Matrice 30T의 센서 어레이는 다양한 목적으로 사용되었습니다. 줌 센서는 잎 수준의 질병 압력을 이해하는 데 귀중한 것으로 입증되었습니다. 경사 줌 기술은 매우 높은 수준의 세부 묘사를 포착하는 데 도움이 되지만 각 사진은 단순히 단일 위치의 "스냅샷"일 뿐입니다. 와이드 센서는 기본적인 정사모자이크 지도를 생성할 수 있습니다. 가뭄 스트레스가 증가하면서 시즌 후반에 열 센서가 몇 가지 이상 현상을 발견했습니다.
매핑과 측량에 초점을 맞춘 DJI의 새로운 Dock 2 제품을 통해 2024년은 DJI와 Syngenta 간의 자율 도킹 솔루션 연구에 있어 좋은 해가 되는 것을 목표로 하고 있습니다.
Matrice 30T 와이드 카메라
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Matrice 30T 줌 카메라 15배 줌