Hace unos meses, cuando publicamos la parte 1 sobre FARMDROPS link comentamos los objetivos generales y la metodología.
En este articulo quiero comentar los avances y logros que se van obteniendo.
Usando imágenes de satélite (SENTINEL 2, banda 2,3,4 y 8), se han obtenido diferentes indices de vegetación.
Con el objetivo de obtener un dataset adecuado, hemos realizado pruebas con el fin de determinar que informacion adicional se podría añadir a estos valores.
En el momento actual, se ha incluido la evapotranspiración generando un dataset inicial.
Después de desarrollar un algoritmo, le hemos entrenado con este dataset.
Aplicándolo a otro, no supervisado con el objetivo de clusterizar los pixeles de una imagen multiespectral tomadas por dron.
De esta forma se obtiene la imagen pero segmentada en diferentes zonas a nivel de pixel
Ahora estamos validando si esta clasificacion es correcta.
Durante este desarrollo, el potencial que tiene FARMDROP se ha incrementado, aumentando las expectativas.
A partir de imagenes proporcionadas es posible optimizar el riego, pero tambien conocer el estado de la planta y otra informacion relevante relacionada con la agricultura o la ecologia.
Proximos retos:
Validar e incluir nuevos parametros para mejorar el aprendizaje del algoritmo.
Los cielos son nuestro lienzo mientras capturamos la esencia de los paisajes agrícolas desde las alturas.
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