In Mali, agricultural activities such as seeding, harvesting, and irrigation play a significant role in productivity. These activities must be carried out appropriately and above all, at an appropriate time to achieve excellent performance. Unfortunately, most farmers are unaware of the impact of these activities on the yield of their crops. This study aims to help farmers and youth people wishing to gather information needed in the field of agriculture entrepreneurship through a mobile application (mobile app).
L’une des avancées les plus importantes dans le domaine de l’observation de la terre est la découverte des indices spectraux, ils ont notamment prouvé leur efficacité dans la caractérisation des surfaces agricoles, mais ils sont généralement définis de manière empirique. Cette étude basée sur l’intelligence artificielle et le traitement du signal, propose une méthode pour trouver un indice optimal. Et porte sur l’analyse d’images issues d’une caméra multi-spectrale, utilisée dans un contexte agricole pour l’acquisition en champ proche de végétation.
L’herbe pâturée est l’aliment qui coûte le moins cher dans une ration et la bonne gestion de l’herbe passe entre autre par une connaissance des quantités disponibles. Afin de simplifier et d’automatiser ces mesures d’herbe, et ainsi contribuer au maintien voire au développement du pâturage, le projet HERDECT s’est attaché à construire des méthodes d’estimation de la biomasse des prairies à partir d’outils de télédétection (d’acquisition à distance) et à en estimer la faisabilité opérationnelle.
Cet article présente une nouvelle approche à base de logique floue pour évaluer le risque phytosanitaire dans une serre produisant des roses. Le but de cette étude est de fournir à l’agriculteur un indice représentant le risque de présence de nuisible : Western Flower Thrips (WFT) ou Frankliniella Occidentalis, et d’enlever la phase decomptage manuel. Un systéme d’aide à la décision modulaire basé sur la connaissance d’experts a été conçu. Le systéme proposé fournit un facteur de risque en fonction des données météorologiques et statiques.
Water is a vital and scarce resource in agriculture and its optimal management is emerging as a key challenge. This paper presents an automated irrigation system to reduce water utilization in agriculture by combining the Internet of Things (IoT), cloud computing and optimization tools. The automated irrigation system deploys low cost sensors to sense variables of interest such as soil moisture, pH, soil type, and weather conditions. The data is stored in Thingspeak cloud service for monitoring and data-storage.
La filière porcine aux Antilles doit faire face à plusieurs défis dont celu i de l’augmentation de sa contribution à la consommation locale de viande. La production de porcs dans nos régions est soumise à des contraintes spécifiques locales (insularité et éloignement de l’U nion Européenne) et des contraintes communes aux autres régions tropicales (f acteurs climatiques, disponibilité des ressources alimentaires, etc..).
For an intelligent agricultural robot to reliably operate on a large-scale farm, it is crucial to accurately estimate its pose. In large outdoor environments, 3D LiDAR is a preferred sensor. Urban and agricultural scenarios are characteristically different, where the latter contains many poorly defined objects such as grass and trees with leaves that will generate noisy sensor signals. While state-of-the-art methods of state estimation using LiDAR, such as LiDAR odometry and mapping (LOAM), work well in urban scenarios, they will fail in the agricultural domain.
It is difficult to establish the precise mathematical model of agricultural wheeled robots with differential drive for path tracking control, due to characteristics of nonlinear, strong coupling and multivariable. Here, path tracking control is studied for agricultural wheeled robot with differential drive based on sliding mode variable structure. Firstly, the motion model of agricultural wheeled robots with differential drive is established and control goal is determined for path tracking. Then, sliding mode variable structure is applied to design the controller.
This paper presents Thorvald II, a modular, highly re-configurable, all-weather mobile robot intended for applications in the agricultural domain. Researchers working with mobile agricultural robots tend to work in a wide variety of environments such as open fields, greenhouses, and polytunnels. Until now agricultural robots have been designed to operate in only one type of environment, with no or limited possibilities for customization.
3D Move To See (3DMTS) is a mutli-perspective visual servoing method for unstructured and occluded environments, like that encountered in robotic crop harvesting. This paper presents a deep learning method, Deep-3DMTS for creating a single-perspective approach for 3DMTS through the use of a Convolutional Neural Network (CNN). The novel method is developed and validated via simulation against the standard 3DMTS approach.