EEW9NHVT

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28 octobre 2020 12:24

4 mai 2021 10:03

Le projet SUREVEG se concentre sur l'amélioration de la biodiversité et de la fertilité des sols en agriculture biologique grâce à des systèmes de culture en bandes. Pour contrer les effectifs supplémentaires, un outil robotique est proposé. Dans le cadre du projet, une version modulaire de preuve de concept (POC) sera produite qui combinera les technologies de détection avec l'actionnement au niveau d'une seule usine sous la forme d'un bras robotique. Cet article se concentre sur la détection des caractéristiques des cultures à travers des nuages ​​de points obtenus avec deux lidars. La ségrégation dans le sol et les plantes a été réalisée avec succès sans l'utilisation de données supplémentaires provenant d'autres types de capteurs, en calculant des sommes pondérées, résultant en un critère de seuil obtenu de manière dynamique. Cette méthode a permis d'extraire la végétation du nuage de points en bandes avec une couverture végétale et des tailles variables. Les nuages ​​de végétation résultants ont été comparés à des images de drones, pour prouver qu'ils correspondaient parfaitement à toutes les zones vertes de ladite image. En divisant les nuages ​​restants de plantes qui se chevauchent au moyen de la distance de plantation nominale, le nombre de plantes, leurs volumes et ainsi les rendements attendus par rang ont pu être déterminés.

The SUREVEG project focuses on improvement of biodiversity and soil fertility in organic agriculture through strip-cropping systems. To counter the additional workforce a robotic tool is proposed. Within the project, a modular proof of concept (POC) version will be produced that will combine detection technologies with actuation on a single-plant level in the form of a robotic arm. This article focuses on the detection of crop characteristics through point clouds obtained with two lidars. Segregation in soil and plants was successfully achieved without the use of additional data from other sensor types, by calculating weighted sums, resulting in a dynamically obtained threshold criterion. This method was able to extract the vegetation from the point cloud in strips with varying vegetation coverage and sizes. The resulting vegetation clouds were compared to drone imagery, to prove they perfectly matched all green areas in said image. By dividing the remaining clouds of overlapping plants by means of the nominal planting distance, the number of plants, their volumes, and thereby the expected yields per row could be determined.

None

• AB - Spécifique
• FREDO association
• FREDO biologie et travail du sol
• FREDO technologie et innovation
• GEO Espagne
• GEO Pays-Bas
• sureveg
• biodiversité
• robot
• technologie

• cabbages
• lidar
• plant extraction
• point cloud
• weighted sum

Agronomy

10

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2020/2

5 février 2020

10.3390/agronomy10020197 Le DOI est une URL unique de référencement d'une publication. Il est donc plus fiable et permanent qu'une URL classique