● news.bsdnet.hu

A Tokiói Egyetem és a Kubota Corporation kutatói olyan mesterséges intelligenciára épülő drónos technológiát fejlesztettek ki, amely képes megbecsülni a burgonya föld alatti gumóbiomasszáját és előre jelezni a várható terméshozamot anélkül, hogy a növényeket ki kellene ásni. Az új módszer a precíziós gazdálkodásban nyithat új lehetőségeket, hiszen a termelők a tenyészidőszak során folyamatosan követhetik az állomány fejlődését. Töltsd le az Agroinform mobilapplikációt Androidra vagy iOS-re , hogy útközben is elérd a friss híreket, az időjárást és az apróhirdetéseket. A fejlesztés a Tokiói Egyetem Mezőgazdasági és Élettudományi Kara, valamint a Kubota Corporation együttműködésében valósult meg. A kutatók a technológiát a 2023-as és a 2024-es vegetációs időszakban tesztelték a Tokiói Egyetem nishi-tokiói kutatóállomásán. A rendszer speciálisan felszerelt drónokat alkalmaz, amelyek RGB- és multispektrális kamerákkal rendszeresen felvételeket készítenek a burgonyatáblákról a teljes növekedési időszak alatt. A mesterséges intelligencia által készített biomassza-becsléseket egy úgynevezett Gompertz-féle növekedési görbével egészítik ki. Ez az S-alakú matematikai modell széles körben alkalmazott módszer a biológiai növekedési folyamatok leírására. A modell lehetővé teszi, hogy a kutatók a tenyészidőszak különböző szakaszaiban gyűjtött adatok alapján előre jelezzék a várható végső terméshozamot, figyelembe véve a növény fejlődésének ütemét. A drónos technológia képes megbecsülni a burgonya föld alatti gumóbiomasszáját és előre jelezni a várható terméshozamot anélkül, hogy a növényeket ki kellene ásni – Fotó: Shutterstock A technológiát eltérő ültetési sűrűségek és különböző vetőburgonya-kezelések mellett is vizsgálták. A kísérletek során a gumóbiomassza becslése 0,8 feletti korrelációs együtthatót mutatott a tényleges mérésekkel összehasonlítva. A Gompertz-modell segítségével készített végső terméshozam-előrejelzés szintén kedvező eredményt adott, amelynek korrelációs együtthatója meghaladta a 0,7-et. A kutatás vezető szerzője Yuto Imachi doktori hallgató volt. A munkában részt vett Hiroyoshi Iwata professzor és Wei Guo docens, a Tokiói Egyetem kutatói, továbbá a Kubota Corporation Next-Generation Research részlegének szakemberei, Masahiro Okada , a Sarabetsu Prediction Co., Ltd. kutatója, valamint Pieter M. Blok , aki korábban a Tokiói Egyetem projektadjunktusaként dolgozott, jelenleg pedig az Eindhoveni Műszaki Egyetem munkatársa. A kutatócsoport szerint a módszer nem kizárólag a burgonyatermesztésben hasznosítható. Az ilyen technológiák hozzájárulhatnak ahhoz, hogy a gazdálkodók pontosabb információk alapján hozzanak döntéseket a termesztés során, miközben csökkenhet a szükséges helyszíni mintavételek száma és javulhat a termésbecslések megbízhatósága. Forrás: freshplaza.com Indexkép: shutterstock.com