Kaj je bil obravnavani izziv/problem?
Spremljanje zrelosti in zdravja pridelka z avtomatiziranimi in nedestruktivnimi sredstvi, ter ocena optimalnega datuma spravila in končne proizvodnje. Sodelovali so različni igralci, zagotavljanje različnih tehnologij, agronomsko znanje in parcele za izvajanje poskusov in validacijo sistema
Kako ste rešili problem?
Na terenu smo uporabljali IOT sisteme, hiperspektralne slike tal in rastlin, toplotne slike, posnete z brezpilotnimi letali, in orodja poslovne inteligence ter umetne inteligence za ustvarjanje uporabnih informacij iz vseh teh podatkov
Kaj je v vašem praktičnem primeru inovativno?
Uporaba hiperspektralnih slik za merjenje parametrov kakovosti ter ustvarjanje alarmov in priporočil o gnojenju in žetvi na podlagi podatkov iz številnih različnih virov.
Kateri so dejavniki uspeha pri reševanju problema?
Ključno je bilo sodelovanje vseh partnerjev s svojim specifičnim strokovnim znanjem
Naučena lekcija
Zaznavanje parametrov kakovosti paradižnika in sestave tal iz hiperspektralnih slik, posnetih na terenu. Algoritmi za napovedovanje končne proizvodnje in določitev optimalnega datuma žetve s pomočjo slik, posnetih na polju.
Kakšno vlogo ima svetovalec ali svetovalna služba pri praktičnem primeru?
Posrednik inovacij
Ali je mogoče vaš pristop prenesti in/ali prilagoditi drugim inovacijskim izzivom in regijam?
da
kar je povzročilo napetosti z raziskavo 1 kar je povzročilo napetosti z raziskavo 5
(kar je povzročilo napetosti z raziskavo 1 kar je povzročilo napetosti z raziskavo 5 kar je povzročilo napetosti z raziskavo)
3
Za izmenjavo izkušenj o dobri praksi, prosim kontaktirajte
Jezus Gil
jgilsoto@ctaex.com
Povezava do zunanjih informacij
https://www.youtube.com/channel/UCFiyU3cOyuX4A2SGFvOP0xw