Gedurende de lente was het RS4F-team volop bezig met het verzamelen van nieuwe data. Onze piloten vlogen wekelijks over de bloeiende velden om gedetailleerde beelden vast te leggen. Deze beelden vormen de basis voor het trainen van het AI-model, die met grote precisie kan aangeven welke planten ziek zijn of risico lopen.

Na het verzamelen van de beelden begint het intensieve proces van annotatie. Elk beeld wordt zorgvuldig geanalyseerd en voorzien van observeringen over de gezondheid van de planten. Dit monnikenwerk is essentieel om de AI te trainen en te verbeteren, zodat deze in de toekomst zelfstandig afwijkingen en ziektes kan herkennen.

“Er zitten inmiddels al heel wat uren in. Maar dat is noodzakelijk om de AI zo goed mogelijk te trainen. Als we precisielandbouw willen gaan toepassen moeten we nou eenmaal precies zijn.”

De komende maanden richt het project zich op het annoteren van de nieuw ingewonnen data, het onderzoeken of een koppeling gemaakt kan worden tussen dronedata en satellietbeelden, waardoor de technologie beter schaalbaar wordt. Een andere onderzoeksrichting is of het mogelijk is een objectiever voorspellend vermogen te creëren. De basis van dit onderzoek is een combinatie van speciaal voor dit project ingewonnen data uit een hiervoor geplaatst meetstation in het veld en aanvullende satellietdata.

We delen de komende tijd meer updates via onze website en LinkedIn.