Realtime observaties van fruit in boomgaarden met drones

Fruittelers hebben tijdig informatie over hun gewassen nodig om hun werkzaamheden te plannen en zich voor bereiden op de oogst. In mijn promotieonderzoek heb ik onderzocht hoe met drones en kunstmatige intelligentie, beelden van druiventrossen en appels sneller kunnen worden omgezet in bruikbare informatie. Ik methoden ontwikkeld en getest om de hoeveelheid te verwerken of te verzonden beeldgegevens te verminderen, kleinere vruchten te herkennen en beelden vanaf verschillende kanten van bomen te combineren om het aantal appels per boom te schatten. In gecontroleerde experimenten was de verwerking snel genoeg om het tempo van een dronevlucht bij te houden. Vruchten die te klein zijn op de beelden of achter bladeren verborgen zitten, blijven echter moeilijk te tellen. De resultaten maken het mogelijk om bruikbare informatie uit dronebeelden te berekenen tijdens of kort na een vlucht. In de toekomst kan dit telers helpen hun gewassen efficiënter te inspecteren en betere beslissingen te nemen over de teelten de oogst.