PFI-RP: Fostering Agricultural ReMote Sensing (FARMS) - use of unmanned aerial systems to enable precision agriculture.

PFI-RP:促进农业遥感 (FARMS) - 使用无人机系统实现精准农业。

基本信息

  • 批准号:
    1827551
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 74.68万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2018-09-15 至 2024-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The broader impact/commercial potential of this PFI project, called the Fostering Agricultural ReMote Sensing Alliance, or FARMS Alliance, centers around the technology and data analytics of remote sensing from unmanned aircraft systems (UAS), with precision agriculture as the targeted application area. The efforts targets a proxy crop, snap bean, and three proxy applications prioritized by our industry partners as key to their commercial efforts, namely disease risk modeling, harvest timing/scheduling, and yield prediction to propel FARMS into a sustainable innovation ecosystem. This is essential, since although the UAS agricultural market is pegged at US$34.2B globally, the USA is lagging due to past restrictions on commercial UAS flights. The FARMS Alliance will find fertile ground for growth in Upstate NY, where the Finger Lakes Regional Economic Development Council has identified agriculture as a strategic growth area. This effort will afford the Finger Lakes region an opportunity to be a hub in the Eastern USA for agriculture and food production and with coordination, will lead to leadership and growth in the industry. Finally, at least four imaging science and six business graduate students will be trained at the nexus of imaging-precision-agriculture-business, equipped as truly trans-disciplinary scientists and managers.The proposed project will contribute significantly to the identification of both spectral (color) and structural (3D) signatures from UAs platforms that are coupled to specific precision agriculture applications. We will improve on the relatively simple and generic current approaches, and develop new methods to distill oversampled UAS remote sensing data to the essence of metrics required for each application. This close collaboration between imaging scientists and plant physiologists will lead to turn-key, specific (optimized) solutions for our industry partners, to then market to the burgeoning precision agriculture economy. In short, expensive UAS systems will be used to derive commercial, affordable, and practical UAS solutions that can transition to the precision agriculture sector. Finally, this approach will hedge consistent, reliable image processing via proper spectral calibration of the target scene and the instruments themselves - this sets the FARMS Alliance apart from similar, simple spectral metric solutions that currently are being offered by precision agriculture service providers.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该 PFI 项目具有更广泛的影响/商业潜力,称为“促进农业遥感联盟”或“FARMS 联盟”,以无人机系统 (UAS) 遥感技术和数据分析为中心,以精准农业为目标应用领域。这些工作针对代理作物、菜豆和三个代理应用程序,这些应用程序被我们的行业合作伙伴优先考虑作为其商业努力的关键,即疾病风险建模、收获时间/安排和产量预测,以推动农场进入可持续的创新生态系统。这是至关重要的,因为尽管全球 UAS 农业市场价值为 34.2B 美元,但美国由于过去对商业 UAS 航班的限制而落后。农场联盟将在纽约州北部寻找发展的肥沃土壤,手指湖地区经济发展委员会已将农业确定为战略增长领域。这项努力将为手指湖地区提供成为美国东部农业和食品生产中心的机会,并通过协调,将带来该行业的领导地位和增长。最后,至少四名成像科学研究生和六名商科研究生将接受成像-精准农业-商业关系的培训,成为真正的跨学科科学家和管理者。拟议项目将为识别与特定精准农业应用相结合的UA平台的光谱(颜色)和结构(3D)特征做出重大贡献。我们将改进相对简单和通用的当前方法,并开发新方法,将过采样的无人机遥感数据提炼为每个应用程序所需的指标的本质。成像科学家和植物生理学家之间的密切合作将为我们的行业合作伙伴带来交钥匙的、特定的(优化的)解决方案,然后将其推向蓬勃发展的精准农业经济。简而言之,昂贵的无人机系统将用于衍生商业、负担得起且实用的无人机解决方案,这些解决方案可以过渡到精准农业领域。 最后,这种方法将通过对目标场景和仪器本身进行适当的光谱校准来对冲一致、可靠的图像处理——这使 FARMS 联盟与目前精准农业服务提供商提供的类似、简单的光谱测量解决方案区分开来。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力优点和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Yield modeling of snap bean based on hyperspectral sensing: a greenhouse study
  • DOI:
    10.1117/1.jrs.14.024519
  • 发表时间:
    2020-06-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Hassanzadeh, Amirhossein;van Aardt, Jan;Pethybridge, Sarah Jane
  • 通讯作者:
    Pethybridge, Sarah Jane
Comparison of UAS-Based Structure-from-Motion and LiDAR for Structural Characterization of Short Broadacre Crops
  • DOI:
    10.3390/rs13193975
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Fei Zhang;A. Hassanzadeh;J. Kikkert;S. Pethybridge;J. Aardt
  • 通讯作者:
    Fei Zhang;A. Hassanzadeh;J. Kikkert;S. Pethybridge;J. Aardt
Broadacre Crop Yield Estimation Using Imaging Spectroscopy from Unmanned Aerial Systems (UAS): A Field-Based Case Study with Snap Bean
  • DOI:
    10.3390/rs13163241
  • 发表时间:
    2021-08-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Hassanzadeh, Amirhossein;Zhang, Fei;Pethybridge, Sarah J.
  • 通讯作者:
    Pethybridge, Sarah J.
Predicting Table Beet Root Yield with Multispectral UAS Imagery
  • DOI:
    10.3390/rs13112180
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    R. Chancia;J. Aardt;S. Pethybridge;Daniel Cross;J. Henderson
  • 通讯作者:
    R. Chancia;J. Aardt;S. Pethybridge;Daniel Cross;J. Henderson
Growth Stage Classification and Harvest Scheduling of Snap Bean Using Hyperspectral Sensing: A Greenhouse Study
  • DOI:
    10.3390/rs12223809
  • 发表时间:
    2020-11-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Hassanzadeh, Amirhossein;Murphy, Sean P.;van Aardt, Jan
  • 通讯作者:
    van Aardt, Jan
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知道了