加利福尼亞大學戴維斯分校的研究人員開發了一個開創性的網絡應用程序，稱為“ Whes Whes 2fly”。
一個報告phys.org共享的告訴我們，該應用程序旨在改變農民和行業工人利用無人機和未拖放的航空車（UAV）來收集關鍵數據，以提高高效和氣候抗性的農業實踐。
UC Davis數字農業實驗室主任Alireza Pourreza副教授和博士後研究員Hamid Jafarbiglu創建了當2 fly解決長期困擾基於無人機的數據收集的關鍵問題：熱點。
到目前為止，收集到的數據中這些類似眩光的異常一直是持續的挑戰。
精確時機的力量
當2Fly賦予無人機用戶以最大程度地提高其數據收集過程的準確性和有效性。
用戶只需輸入他們打算飛行的日期，指定所使用的相機類型，然後通過在地圖上或輸入精確的坐標來查明其位置。
然後，該應用程序進行剩下的時間，計算當選的一天中無人機飛行的最佳時間，以最少的熱點干擾捕獲作物數據。
這一發展的重要性在於它的潛力提高農業效率，同時減輕農業的碳足跡。
為農民提供最準確的數據，包括對農作物的空間變異性的見解，例如營養需求或疾病檢測的變化，當2Fly賦予生產者更精確，更可持續的資源時。
傳統上，假設所有植物都需要相同的投入，並且將產生統一的產量，那麼農業實踐已經在整個領域都統一。
正如Pourreza指出的那樣，這種過度簡化的方法並不能準確反映作物的現實世界變異性。具有獨特功能的無人機可以應對這一挑戰，但必須有效地使用它們。
熱點查找
當Hamid Jafarbiglu觀察到從核桃和杏仁果園的空中圖像收集的數據中，Hamid Jafarbiglu觀察到差異時，關鍵的突破就實現了。
儘管進行了細緻的校準工作，但數據仍然不足。 Jafarbiglu的調查導致他啟示了熱點 - 校準圖像中明亮的白色斑點。儘管在數據捕獲過程中，儘管太陽在無人機後面，但這些熱點還是出現了。
當太陽和無人機的對准在相機的視野中創建焦點時，就會發生熱點，從而導致該區域的亮度逐漸增加。
這些熱點是有問題的，因為在農業中，精確的數據收集取決於從各個角度拍攝的多個圖像，因此觀察到的差異應歸因於植物變化，而不是眩光。但是，熱點損害了數據可靠性。
值得注意的是，這項研究發現，在仲夏中午的太陽能飛行中，熱點始終發生在無人機飛行中。與傳統的信念相反，這次被揭示為熱點熱點，這增加了圖像中熱點的機會，因為太陽根據一年中的位置和時間與地球的幾何關係不同。
全球對農業的影響
這一發現的含義遠遠超出了加利福尼亞。加州大學戴維斯分校的植物科學助理教授特洛伊·麥克尼（Troy Magney）主要使用塔樓掃描田地，也從這一突破中受益。
瑪格尼（Magney）閱讀了他的研究，注意到植物遙感的最終用戶通常會忽略熱點問題。
當2Fly應用程序在部署技術方面取得了長足的發展來解決農業挑戰。隨著全球人口的增長，農業效率變得比以往任何時候都更加重要。
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