13 de Julio 2024<\/p>\n\n\n\n
Los drones agr\u00edcolas brindan a los productores, proveedores de servicios e investigadores agr\u00edcolas una forma r\u00e1pida y eficiente de explorar sus cultivos, identificar el estr\u00e9s, crear planes de tratamiento, rastrear el crecimiento de las plantas y mucho m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n
Utilizando c\u00e1maras RGB de alta resoluci\u00f3n y sensores\u00a0multiespectralesprofesionales, drones como\u00a0WingtraOne\u00a0pueden detectar y cuantificar los problemas de salud de los cultivos desde el principio. Estos valiosos conocimientos pueden reducir los costos de insumos y aumentar el rendimiento.<\/p>\n\n\n\n
Un dron de calidad y una c\u00e1mara multiespectral pueden detectar enfermedades y estr\u00e9s temprano (a veces antes de que sea visible desde el suelo o con c\u00e1maras a color est\u00e1ndar). Utiliza esta informaci\u00f3n, junto con m\u00e9todos agron\u00f3micos probados, para enfocar tus planes de tratamiento.<\/p>\n\n\n\n
Los datos multiespectrales son una herramienta clave que, combinada con otros m\u00e9todos agron\u00f3micos establecidos, permite mapas de prescripci\u00f3n de tratamientos (fertilizantes, herbicidas), reduciendo costos y mejorando la eficiencia.<\/p>\n\n\n\n
Mide y realiza un seguimiento del rendimiento de forma r\u00e1pida y eficaz en peque\u00f1as parcelas de prueba. Los datos calibrados que tienen en cuenta los cambios en las condiciones de iluminaci\u00f3n te permiten realizar un seguimiento de las tendencias a lo largo del tiempo.<\/p>\n\n\n\n
Los datos de drones brindan informaci\u00f3n cr\u00edtica para medir y documentar los da\u00f1os a los cultivos causados por inundaciones, incendios, plagas, eventos clim\u00e1ticos, etc. Estos informes pueden complementar y reforzar las reclamaciones de seguros.<\/p>\n\n\n\n
Las c\u00e1maras de alta resoluci\u00f3n en los drones y los algoritmos de conteo de plantas pueden proporcionar informaci\u00f3n de inventario de manera precisa y eficiente, rastrear el surgimiento de los cultivos, impulsar las decisiones de replantaci\u00f3n y ayudar a predecir el rendimiento.<\/p>\n\n\n\n
Un mapa ortomosaico en color es a menudo el primer paso en la exploraci\u00f3n. La interpretaci\u00f3n es intuitiva y se puede utilizar para detectar f\u00e1cilmente brechas en el cultivo y encontrar \u00e1reas de estr\u00e9s visible mientras se visualizan las etapas de madurez y crecimiento.<\/p>\n\n\n\n
Los \u00edndices de vegetaci\u00f3n como el \u00edndice de vegetaci\u00f3n de diferencia normalizada (NDVI), el borde rojo de diferencia normalizada (NDRE), los \u00edndices basados en clorofila (\u00abmapa de clorofila\u00bb) y otros \u00edndices (SAVI, OSAVI, etc.) se pueden utilizar para detectar y cuantificar la variabilidad en el campo.<\/p>\n\n\n\n
Los modelos digitales de superficie (MDS) son representaciones digitales de la elevaci\u00f3n del campo y el cultivo. Se pueden utilizar para la planificaci\u00f3n del riego, el an\u00e1lisis del flujo de agua y la optimizaci\u00f3n de cultivos en funci\u00f3n de la direcci\u00f3n de la pendiente.<\/p>\n\n\n\n
Los datos multiespectrales tambi\u00e9n se pueden visualizar como combinaciones de tres bandas, asignando una banda a los colores rojo, verde y azul. Esta visualizaci\u00f3n mantiene la textura y el contexto y revela patrones ocultos, como la presencia de malezas o suelo anegado.<\/p>\n\n\n\n
Campos grandes, terreno dif\u00edcil o empinado, o la falta de superficies lisas necesarias para el despegue y el aterrizaje: el dron cartogr\u00e1fico WingtraOne puede superar todos estos desaf\u00edos al uar proyectos de mediana y gran escala mientras lleva (y protege) c\u00e1maras de alta calidad.<\/p>\n\n\n\n
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