Dronlar yordamida alternariyani aniqlash

Dronlar kartoshka yetishtiruvchilarga alternariyani tezda aniqlashga yordam beradi. Bu haqda Qishloq xo‘jaligi, baliqchilik va oziq-ovqat tadqiqotlari instituti (ILVO) xodimi Ruben van de Vijver Belgiyadagi Interpom kartoshka yarmarkasi chog‘ida aytib o‘tdi.

ILVO bir muncha vaqtdan beri sensorlar, dronlar va sun'iy intellekt yordamida alternariyalarni aniqlash bo'yicha tajriba o'tkazmoqda. “Biz dron orqali yetishtiruvchiga koʻproq maʼlumot, yaxshiroq koʻrinish berishga harakat qilamiz”, deydi tadqiqotchi. Bu sun'iy intellekt yetishtiruvchining tajribasini butunlay almashtira oladigan darajaga kelmaydi, deya qo'shimcha qildi u.

Dastlabki bosqich

Qo'ziqorin dog'larini dronlar orqali ham tezda aniqlash mumkin. “Dronlardagi datchiklar kasallikni dalada imkon qadar tezroq aniqlashga yordam beradi”, deydi Van de Vijver. "Sun'iy intellekt tufayli siz allaqachon bitta o'simlikda qo'ziqorin kasalligini ko'rishingiz mumkin. Bu yetishtiruvchi ko'rganidan ancha tezroq, u odatda faqat katta maydonlar yuqtirilganda buni ko'radi. Sizning o'simlikingizda bo'lganidan keyin kasallikni o'ldirish juda muhim va uni qanchalik erta tutsangiz, uning ta'sirini shunchalik cheklashingiz mumkin. Bu erta aniqlash tufayli, yetishtiruvchi maqsadli püskürtme va cheklangan ekologik va moliyaviy ta'sir bilan samarali aralasha oladi.

Natijalar planshet orqali

Ushbu texnologiya tufayli ekin dehqoni planshet orqali ko'proq ma'lumot va dalada kasallik qaerda ekanligi haqida umumiy ma'lumot oladi. Niyat shundan iboratki, u kamroq va aniqroq püskürtebilir. “O'simlikchi purkashni o'tkazib yuborishi yoki uni bir necha kunga kechiktirishi mumkin. Kartoshka ob-havoga qarab 10 dan 18 martagacha püskürtülür. Agar siz püskürtmeyi ikki kunga kechiktira olsangiz, bu juda katta foyda degani.

Erta zararkunandalarni avtomatik ravishda aniqlash Alternaria solani o'simliklarni himoya qilish vositalarini iste'mol qilishni va unga bog'liq ishlab chiqarish yo'qotishlarini keskin kamaytirishga yordam berishi mumkin. Dala sharoitida yuqori aniqlikdagi giperspektral tasvirlarni olish uchun proksimal sensor platformasi qurildi va kalibrlandi hamda Alternaria lezyonlarini aniq xaritalash uchun foydalanildi. A. solani bilan kasallangan 32 ta kartoshka o'simligi va 32 ta sog'lom mos yozuvlar o'simligi uchun yuqori aniqlikdagi soyabon aks ettirish tasvirlari olindi.

Spektral klassifikatorlar qisman eng kichik kvadratlar diskriminant tahlili (PLS-DA) va qo'llab-quvvatlash kabi vector PCA ballariga asoslangan mashinalar (SVM) ta'sirlangan va ta'sirlanmagan piksellarni ajratish uchun sinovdan o'tkazildi. Ikkala spektral tasniflagich ham 0.92 dan yuqori aniqlik bilan piksel darajasida yaxshi ishladi. NIR hududi (750 nm) lezyonlarni aniqlash uchun spektrning eng kamsituvchi qismi sifatida aniqlandi. Kasallik bosimi odatda hududdagi jarohatlar soni sifatida ifodalanganligi sababli, aniqlik ham shu darajada baholandi.

Bu barglarning chekkasida va barg axillarida juda ko'p noto'g'ri aniqlashlarni ko'rsatdi. Shuning uchun, qaror daraxti Alternaria lezyonlarining shakli haqidagi ekspert bilimlari asosida ishlab chiqilgan va tasniflangan tasvirlarni qayta ishlash uchun ishlatilgan. Bu noto'g'ri aniqlashlar sonini kamaytirdi, aniqlikni 0.17 dan 0.22 gacha oshirib, chaqirib olishning 0.88 dan 0.84 gacha qisqarishi hisobiga ko'rsatdi. Bu ob'ekt darajasida tasniflash aniqligini yaxshilash uchun katta imkoniyatlarni qoldiradi. Biz (1) bir nechta, keng to'lqin uzunliklari etarli ekanligini va (2) fazoviy kontekst Alternaria infektsiyasidan kelib chiqqan jarohatlarni aniqlash uchun muhim ekanligini bilib oldik.

Klassifikatorda fazoviy kontekstni samarali qamrab olish orqali model ish faoliyatini yaxshilash uchun konvolyutsion neyron tarmoqlar kabi ob'ektlarni tasniflashning yanada kuchli usullarini qo'llash aniqlash samaradorligini yanada yaxshilashi mumkin. Bu UAV yoki traktorga asoslangan Alternaria xaritasiga yo'l ochishi mumkin.

/ aqlli