Test et validation d'un algorithme de détection NDVI basé sur l'IA dans un système d'irrigation à pivot

La validation du système, développée par le client, répond aux besoins critiques d'optimisation de la distribution de l'eau et d'amélioration de l'efficacité agricole. Avant d'utiliser ce service, les entreprises peuvent avoir des difficultés avec des algorithmes d'identification incohérents basés sur l'IA conduisant à l'identification d'erreurs potentielles dans les niveaux d'IVDN, ce qui peut avoir un impact négatif sur la santé et le rendement des cultures. Par la capture et l'analyse des données en temps réel collectées par les vols de drones, le service fournit des moyens d'améliorer la précision de l'identification NDVI. Après la mise en œuvre du service, les entreprises bénéficient d'une précision du système améliorée et d'une productivité accrue grâce à une application adaptée de l'eau et des nutriments dans différentes cultures et conditions.

Le service est effectué à la ferme expérimentale de Rabanales et comprend deux vols de drones équipés de capteurs LiDAR. Le premier vol a lieu pendant la phase de croissance maximale de la culture dans son développement phénologique, tandis que le second se produit après la récolte, lorsque le sol est nu. Cette méthode mesure la hauteur maximale de la culture sur une journée spécifique, qui est ensuite référencée avec les valeurs NDVI du modèle pour évaluer les différences potentielles de vigueur de la culture.

Le service sera personnalisé en fonction des besoins du client (modèle, pivot, récolte, saison …).