Navrhovaný projekt inovativně propojuje umělou inteligenci s dronovou fotografií při vytváření aplikačních map pro cílenou variabilní aplikaci herbicidů a hnojiv v precizním zemědělství. Širokému uplatnění dronových fotografií v praxi brání zejména vysoké náklady na jejich snímkování. Kvalitní data ve vysokém rozlišení lze totiž takto získat pouze s vysokou časovou náročností za současné odborné pilotáže dronů v nižších letových výškách. Vedle toho autonomní snímání obrazu ve vyšších letových výškách sice nevyžaduje odborné nastavení a sběr dat je násobně rychlejší, rozlišení výsledných dat je však v praxi nedostatečné pro rozpoznání jednotlivých rostlin. Primárním cílem projektu je výzkum a vývoj technik umělé inteligence s cílem zvýšit kvalitu a rozlišení obrazu (tzv. superrozlišení). V důsledku aplikace těchto technik bude dosaženo potřebné kvality dat, přičemž rychlost a automatizace sběru těchto autonomně a škálovatelně pořízených dat z vyššího náletu v nízkém rozlišení bude zachována. Autonomní snímání v kombinaci s umělou inteligencí tak fakticky umožní skenovat velké zemědělské plochy v průmyslovém měřítku s výsledným extrémně vysokým rozlišením, které je stěžejní pro identifikaci jednotlivých rostlin v obraze. Efektivní a dostupné pořizování vysoce detailních snímků polí umožní plošně rozšířit variabilní aplikaci herbicidů a hnojiv na úrovni jednotlivých rostlin. To povede k žádoucímu snížení ekologické zátěže, zvýšení efektivity výnosů ze zemědělské produkce a úspoře finančních prostředků v důsledku snížené spotřebě použitých chemikálií.

Klíčová slova
superrozlišení; zpracování obrazu; umělá inteligence, precizní zemědělství