Description du projet
Une caméra multispectrale fait entrer les petites exploitations agricoles dans l’ère du numérique
Les petites exploitations agricoles, qui représentent deux tiers de l’agriculture de l’UE, ont besoin d’adopter la technologie numérique afin de mettre en œuvre des pratiques durables plus efficaces et plus respectueuses des ressources. Toutefois, l’adoption de cette technologie est encore relativement faible, essentiellement en raison du coût initial élevé de l’équipement nécessaire. Le projet MCAPEFA, financé par l’UE, permettra aux petites exploitations agricoles d’accéder à la technologie numérique en développant une caméra multispectrale à faible coût pouvant être installée sur un drone et permettant à plusieurs exploitations d’être surveillées durant une saison de cultures. Les données recueillies seront utilisées pour catégoriser l’état des plantes, et un système d’aide à la décision mis au point suggérera l’activité agricole la plus appropriée pour le champ. Dès lors, MCAPEFA contribuera à fournir une infrastructure pour étendre l’adoption de l’agriculture de précision afin de maximiser la qualité et les rendements.
Objectif
The main goal of this proposal is improving the adoption of precision farming in small farms. Small farms share 67% of all farms in the EU, and small farmers need to adopt digital technology to get efficient and resource-friendly sustainable farming. Unfortunately, adoption of that technology is relatively low, especially with small filed sizes, due to large initial cost of necessary equipment. This research will overcome the financial barrier with the development of a new low-cost multispectral camera. The main hypothesis is that, contrary to the common commercial solution, the multispectral camera can be achieved using combinations of camera's spectral response and spectral response of the triple-band filter. This idea is a new approach to multispectral imaging. Designed low-cost multispectral camera together will thermal imaginer will be mounted on a drone and a few farms will be monitored during one agricultural season. Acquired data will be the basis for developing an algorithm for classifying the state of the plants. After classification, a designed decision support system will
suggest appropriate agricultural activity in the field. All previous results will be unified in smartphone applications with a friendly user interface. This research will provide infrastructure for wider adoption of precision farming, which is crucial for maximizing production and quality, the efficiency of nitrogen use and minimizing environmental pollution, especially due to nitrate contamination of drinking water and aquatic ecosystems.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences naturellesinformatique et science de l'informationscience des données
- ingénierie et technologiegénie électrique, génie électronique, génie de l’informationingénierie électroniquecapteurscapteurs optiques
- sciences agricolesagriculture, sylviculture et pêcheagriculture
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
38122 Trento
Italie