L'uso dei Droni cambia radicalmente le modalità operative e di approccio in molti settori. Uno di questi, nel quale la nostra azienda ha investito risorse e sviluppo è l' Agricoltura di precisione intesa come strategia agronomica tesa ad ottimizzare gli interventi tenendo conto delle effettive esigenze colturali e delle caratteristiche biochimiche e fisiche del suolo. Fino ad ora lo "stato dell' arte" in Italia prevedone l’utilizzo di tecnologie montate su mezzi a terra che ne limitano fortemente il raggio d’azione e l’operatività.Si comincia a parlare dell’uso di Droni ma non ci sono molte esperienze rilevanti all’infuori di alcuni casi in viticoltura. Noi prevediamo un rapido sviluppo di quest'applicazione e siamo pronti con i nostri Droni per effettuare il service agricolo.
The use of drones radically changes the operating methods and approach in many areas. One of these, in which our company has invested resources and development is the 'Precision agriculture as a strategy aimed at optimizing agronomic interventions taking into account the actual needs of cultivation and biochemical characteristics and physical properties of soil. Until now the "state of 'art' in Italy prevedone using technologies mounted on ground vehicles that severely limit their range and the operatività.Si begins to talk about the use of drones, but there are many relevant experiences outside of a few cases in viticulture. We expect a rapid development of this application and we are ready with our drones to carry out the service of agriculture.
Ma come funziona? Per valutare l'attività fotosintetica, uno degli indicatori più usati è l’indice di vegetazione normalizzato (NDVI), che è calcolato come rapporto tra differenza e somma delle bande del vicino infrarosso (frazione riflessa dalle foglie) e rosso (frazione assorbita da parte della clorofilla): NDVI = (NIR-R) / (NIR+R) L’anomalia di NDVI valuta la deviazione del valore attuale di NDVI (ultimi 16 giorni disponibili) rispetto alla media, ossia al valore medio della serie storica riferita allo stesso periodo di 16 giorni. Valori negativi possono essere indice di stress nella vegetazione dovuto a carenza idrica, indicare differenze nelle rese delle colture, carenza di nutrienti, presenza di patologie o di attacchi parassitari. DEVNDVI = (NDVIi - NDVImed) / NDVImed Valori negativi indicano stress crescente, mentre valori positivi denotano condizioni migliori. Per rilevare NDVI si utilizzano delle particolari fotocamere nella banda NIR (vicino all'infrarosso) montate su di un drone, ad esempio la Sentera NIR montata sul nostro Phantom 3 Professional. Si realizza un piano di volo suddividendo l'area oggetto della scansione in una griglia. Il drone, eseguirà la missione scattando automaticamente foto georeferenziate con una sovrapposizione (overlap) dell' 80%. Le foto vengono poi elaborate dapprima graficamente con dei falsi colori, e "date in pasto" ad uno specifico software per creare una ortofoto. Possiamo fornire al cliente, le foto NIR e/o elaborate in ortofoto.
But how does it work? To assess the photosynthetic activity, one of the indicators most commonly used is the normalized vegetation index (NDVI), which is calculated as the ratio between the sum and difference of the near-infrared bands (fraction reflected by the leaves) and red (amount absorbed by Chlorophyll): NDVI = (NIR-R) / (NIR + R) The anomaly of NDVI assesses the deviation of the present value of NDVI (last 16 days available) than the average, ie the average value of the time series reported in the same period of 16 days. Negative values ​​may indicate stress in vegetation due to water scarcity, indicate differences in crop yields, nutrient deficiency, presence of disease or pest attacks. DEVNDVI = (NDVIi - NDVImed) / NDVImed Negative values ​​indicate increasing stress, while positive values ​​denote better conditions. NDVI is used to detect the particular cameras in the band NIR (near infrared) mounted on a drone, for example, the Sentera NIR mounted on our Phantom 3 Professional. It produces a flight plan dividing the area scan object in a grid. The drone, perform the mission taking photos automatically geotagged with an overlap (overlap) of '80%. The photos are then processed first graphically with false colors, and "dates at the mercy" of a specific software to create an orthophoto. We can provide customer photos NIR and / or processed in orthophotos.
Nelle foto sopra è possibile vedere la stessa foto nella versione NIR, cioè come scattata dalla fotocamera e nella versione elaborata con falsi colori da dove si evincono le aree in diverse colorazioni a seconda della riflettanza del fogliame.
In the picture above you you can see the same picture in the version NIR, that is, as taken from the camera and in the version drafted with false colors from which are deduced areas in different colors depending on the reflectance of the foliage.
Contattaci senza impegno per avere maggiori informazioni, metteremo a disposizione tutto la nostra professionalità ed il nostro know how.
Contact us for more information, we will provide all our professionalism and our know-how.

L’uso dei Droni cambia radicalmente le modalità operative e di approccio in molti settori. Uno di questi, nel quale la nostra azienda ha investito risorse e sviluppo è l’ Agricoltura di precisione intesa come strategia agronomica tesa ad ottimizzare gli interventi tenendo conto delle effettive esigenze colturali e delle caratteristiche biochimiche e fisiche del suolo.
Fino ad ora lo “stato dell’ arte” in Italia prevedone l’utilizzo di tecnologie montate su mezzi a terra che ne limitano fortemente il raggio d’azione e l’operatività.Si comincia a parlare dell’uso di Droni ma non ci sono molte esperienze rilevanti all’infuori di alcuni casi in viticoltura. Noi prevediamo un rapido sviluppo di quest’applicazione e siamo pronti con i nostri Droni per effettuare il service agricolo.

The use of drones radically changes the operating methods and approach in many areas. One of these, in which our company has invested resources and development is the ‘Precision agriculture as a strategy aimed at optimizing agronomic interventions taking into account the actual needs of cultivation and biochemical characteristics and physical properties of soil.
Until now the “state of ‘art’ in Italy prevedone using technologies mounted on ground vehicles that severely limit their range and the operatività.Si begins to talk about the use of drones, but there are many relevant experiences outside of a few cases in viticulture. We expect a rapid development of this application and we are ready with our drones to carry out the service of agriculture.

http://www.marfisistemidroni.it/wp-content/uploads/2014/10/MRF-PH3P-AGRI-1.jpg

prima schermata dell’ applicazione – the first screen of the application

Ma come funziona?
Per valutare l’attività fotosintetica, uno degli indicatori più usati è l’indice di vegetazione normalizzato (NDVI), che è calcolato come rapporto tra differenza e somma delle bande del vicino infrarosso (frazione riflessa dalle foglie) e rosso (frazione assorbita da parte della clorofilla): NDVI = (NIR-R) / (NIR+R)
L’anomalia di NDVI valuta la deviazione del valore attuale di NDVI (ultimi 16 giorni disponibili) rispetto alla media, ossia al valore medio della serie storica riferita allo stesso periodo di 16 giorni. Valori negativi possono essere indice di stress nella vegetazione dovuto a carenza idrica, indicare differenze nelle rese delle colture, carenza di nutrienti, presenza di patologie o di attacchi parassitari. DEVNDVI = (NDVIi – NDVImed) / NDVImed
Valori negativi indicano stress crescente, mentre valori positivi denotano condizioni migliori.
Per rilevare NDVI si utilizzano delle particolari fotocamere nella banda NIR (vicino all’infrarosso) montate su di un drone, ad esempio la Sentera NIR montata sul nostro Phantom 3 Professional. Si realizza un piano di volo suddividendo l’area oggetto della scansione in una griglia. Il drone, eseguirà la missione scattando automaticamente foto georeferenziate con una sovrapposizione (overlap) dell’ 80%. Le foto vengono poi elaborate dapprima graficamente con dei falsi colori, e “date in pasto” ad uno specifico software per creare una ortofoto.
Possiamo fornire al cliente, le foto NIR e/o elaborate in ortofoto.

But how does it work?
To assess the photosynthetic activity, one of the indicators most commonly used is the normalized vegetation index (NDVI), which is calculated as the ratio between the sum and difference of the near-infrared bands (fraction reflected by the leaves) and red (amount absorbed by Chlorophyll): NDVI = (NIR-R) / (NIR + R)
The anomaly of NDVI assesses the deviation of the present value of NDVI (last 16 days available) than the average, ie the average value of the time series reported in the same period of 16 days. Negative values ​​may indicate stress in vegetation due to water scarcity, indicate differences in crop yields, nutrient deficiency, presence of disease or pest attacks. DEVNDVI = (NDVIi – NDVImed) / NDVImed
Negative values ​​indicate increasing stress, while positive values ​​denote better conditions.
NDVI is used to detect the particular cameras in the band NIR (near infrared) mounted on a drone, for example, the Sentera NIR mounted on our Phantom 3 Professional. It produces a flight plan dividing the area scan object in a grid. The drone, perform the mission taking photos automatically geotagged with an overlap (overlap) of ‘80%. The photos are then processed first graphically with false colors, and “dates at the mercy” of a specific software to create an orthophoto.
We can provide customer photos NIR and / or processed in orthophotos.

http://www.marfisistemidroni.it/wp-content/uploads/2016/01/4NIR.jpg

http://www.marfisistemidroni.it/wp-content/uploads/2016/01/4COLOR.jpg

Nelle foto sopra è possibile vedere la stessa foto nella versione NIR, cioè come scattata dalla fotocamera e nella versione elaborata con falsi colori da dove si evincono le aree in diverse colorazioni a seconda della riflettanza del fogliame.

In the picture above you you can see the same picture in the version NIR, that is, as taken from the camera and in the version drafted with false colors from which are deduced areas in different colors depending on the reflectance of the foliage.

http://www.marfisistemidroni.it/wp-content/uploads/2016/01/2NIR.jpg

http://www.marfisistemidroni.it/wp-content/uploads/2016/01/2COLOR.jpg

Contattaci senza impegno per avere maggiori informazioni, metteremo a disposizione tutto la nostra professionalità ed il nostro know how.

Contact us for more information, we will provide all our professionalism and our know-how.

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