Debido a que pueden obstruir y deshacerse del equilibrio natural de los humedales y las vías fluviales, las especies de plantas acuáticas no indígenas (NIAPS) deben controlarse.
Los investigadores carecían de formas de rastrearlos y obtener datos para una gestión efectiva.
El Laboratorio de Análisis Espacial de la Universidad de Vermont y el Estado de Mississippi se unieron y utilizaron tres tipos de datos de encuestas aéreas de Wingtra para demostrar una prueba de concepto para capturar, entrenar modelos de IA y capacitar fácilmente a los equipos.
Desafíos
El estudio de especies de plantas acquáticas invasoras con métodos no aéreos es costoso y requiere mucho tiempo, lo que evita el monitoreo frecuente y el manejo efectivo.
No se han realizado suficientes estudios para probar los métodos de drones de encuesta, y muy pocas personas saben cómo abordarlos. Además, hay mucho que monitorear, se necesitará IA.
Soluciones
La plataforma de reconocimiento aéreo Wingtra proporciona una captura de datos eficiente y de alta resolución en todos los tipos de datos principales: multiespectral, RGB y LIDAR.
Con una configuración fácil, un despegue y aterrizaje versátiles, controles de seguridad guiados y un vuelo automatizado confiable, es muy fácil entrenar a nuevos pilotos, rápido. Se pueden recopilar suficientes datos en poco tiempo para entrenar la IA.
Aspectos destacados del proyecto, Mayo-Octubre 2024
Captura confiable119VuelosDatos para entrenar el modelo de IA163Conjuntos de datosEncuestas repetidas fáciles y eficientes6SitiosEntrenado en la plataforma Wingtra10Personas
Lauren Cresanti
Especialista en Sistemas de Aeronaves Desocupados
Nuestro equipo de UAS se centró en seis sitios en Vermont y Nueva York. En cada sitio, hay una especie única como las fragmitas, la Castaña de Agua y el Corazón Flotante Amarillo. Como un equipo relativamente pequeño, nos impresionó lo mucho que pudimos lograr con el Wingtra en un período de tiempo relativamente corto.
Los tres tipos de datos capturados
Color verdadero
A 1 cm /px (RGB solo para proporcionar contexto fotorrealista a alta resolución)
5 Bandas a 4 cm/px
Incluye borde rojo y bandas espectrales de infrarrojo cercano para monitorear con precisión la salud de la vegetación.
5 Bandas a 8 cm/px
Incluye borde rojo y bandas espectrales de infrarrojo cercano para monitorear con precisión la salud de la vegetación.
Color verdadero
A 1 cm /px (RGB solo para proporcionar contexto fotorrealista a alta resolución)
5 Bandas a 4 cm/px
Incluye borde rojo y bandas espectrales de infrarrojo cercano para monitorear con precisión la salud de la vegetación.
5 Bandas a 8 cm/px
Incluye borde rojo y bandas espectrales de infrarrojo cercano para monitorear con precisión la salud de la vegetación.
Color verdadero
A 1 cm /px (RGB solo para proporcionar contexto fotorrealista a alta resolución)
5 Bandas a 4 cm/px
Incluye borde rojo y bandas espectrales de infrarrojo cercano para monitorear con precisión la salud de la vegetación.
5 Bandas a 8 cm/px
Incluye borde rojo y bandas espectrales de infrarrojo cercano para monitorear con precisión la salud de la vegetación.
Vista de proyecto de imagen grande
El equipo de investigación se centró en capturar imágenes de drones de especies—, incluidas fragmitas, castañas de agua y heart— flotantes, en seis sitios en Nueva York y Vermont de mayo a octubre de 2024. Luego procesaron los datos y entrenaron un modelo de IA para detectar y monitorear las plantas en el futuro.Sitios de vuelo
Seis en Vermont y Nueva YorkPropósito
Capture repetidamente tres tipos de datos en todos los sitios para capacitar a las personas y un modelo de IA para el monitoreo eficiente de futuras especies invasorasDatos utilizados para entrenar IAMultiespectral y RGB
Titulares de desafío y solución
Zonas inaccesiblesCapacitar a las personasCumplimientoMúltiples tipos de datosRepita encuestas
UDesafío
Humedales
No se puede acceder a esta zona a pie. Necesita un barco, por lo que la topografía es costosa en términos de tiempo y dinero, aunque no es exhaustiva.
mSolución
Versátil VTOL
La eficiencia de Wingtrarays más el despegue y aterrizaje vertical permitió a los investigadores despegar y aterrizar desde los bordes de las carreteras y ubicaciones estratégicas.
Lauren Cresanti
Especialista en Sistemas de Aeronaves Desocupados
A lo largo de estas operaciones, una variedad de estudiantes, técnicos y personal se unieron para aprender más sobre los vuelos de UAS. Wingtra era fácil de configurar, explicar las listas de verificación y enseñar a los compañeros sobre el mapeo, incluso si nunca antes habían volado un UAS.
Datos e ideas
Datos RGB1cmDatos multiespectrales4cmDatos multiespectrales8cm
A lo largo del período de verano, el equipo pudo recopilar datos repetidamente en seis áreas principales. La confiabilidad de la captura en este caso fue crucial para poder comparar ideas a lo largo del tiempo y lograr el estudio desafiante. Este es el récord solo para Mill Bay. En total, el equipo voló 119 vuelos para 163 conjuntos de datos
Objetivo general alcanzado
El equipo logró su objetivo de capacitar no solo a un equipo de investigadores, sino también a un modelo de IA. Este trabajo proporcionó una prueba de concepto para el uso futuro de un sistema UAV capaz de capturar datos para proyectos intensivos similares, abriendo la puerta a un enfoque mejorado para el monitoreo ambiental. Wingtra Blog. Traducido al español
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