Η τεχνολογία των drones έχει επανασχεδιάσει τη γεωργία με την παροχή χρήσιμων γνωστικών μέσα από εικόνες περίπτερων, προσφέροντας έτσι αδιανόητη πρόσβαση σε δεδομένα υψηλής ανάλυσης σε μεγάλη κλίμακα. Οι drones μπορούν να καταγράψουν πληροφορίες όπως το ύψος των φυτών, η κάλυψη του φυλλώματος, το περιεχόμενο χλωροφύλλης και δείκτες άγχους, καθιστώντας τα ένα αναντικατάστατο εργαλείο για την κατανόηση και τη βελτίωση της απόδοσης των καλλιεργειών.
Η χρήση των εικονοληψιών από drones για την εξαγωγή χαρακτηριστικών των φυτών έχει μια πλούσια ιστορία. Το 1973, ο John Rouse πρωτοπαρουσίασε την έννοια της χρήσης φασματικών συνόλων για τη διάκριση μεταξύ διαφορετικών οικοσυστημάτων, οδηγώντας έτσι στην ανάπτυξη του Ευαγωγικού Δείκτη Διαφοροποίησης Βλάστησης (NDVI). Οι επιστήμονες έχουν αναπτύξει από τότε διάφορους βλαστητικούς δείκτες για τη μέτρηση των χαρακτηριστικών των φυτών, επεκτείνοντας τις δυνατότητες της εξαγωγής των χαρακτηριστικών.
Οι προηγμένες διαδικασίες ενοποίησης εικόνων και απόκτησης εικόνων από drones έχουν επιτρέψει τη δημιουργία αναπαραστάσεων 3D πεδίων. Αυτή η καινοτομία επιτρέπει την εξαγωγή αρχιτεκτονικών χαρακτηριστικών, όπως το ύψος των φυτών και τον βιοόγονο όγκο από σειρές εικόνων drones. Επιπλέον, η γεωαναφορική προβολή διατάξεων σε σχέδια πειραμάτων με μικρά δείγματα δυνατοτήτων επιτρέπει την εξαγωγή χαρακτηριστικών από μικρές μελέτες, οι οποίες είναι κρίσιμες για τους καλλιεργητές και τους ερευνητές καλλιεργειών.
Η μηχανική μάθηση έχει ενισχύσει περαιτέρω τις δυνατότητες της εξαγωγής χαρακτηριστικών από τις εικόνες των drones. Η ταξινόμηση και η ποσοτικοποίηση των χαρακτηριστικών στις εικόνες drones είναι πλέον δυνατή, οδηγώντας στην εξαγωγή χαρακτηριστικών, όπως ο αριθμός των φυτών, η κάλυψη του εδάφους και ο αριθμός των οργάνων των φυτών, όπως τα κεφάλια σιταριού και οι πανίκες σοργού. Οι θερμικοί αισθητήρες και η τεχνολογία LiDAR που ενσωματώνονται στα drones επιτρέπουν την ανίχνευση νωρίς σημάδια παθήσεων των φυτών και αυξάνουν την ακρίβεια και την ανάλυση των 3D χαρακτηριστικών.
Παρά την αναμφισβήτητη δυναμική της εξαγωγής χαρακτηριστικών φυτών από τις εικόνες των drones, εξακολουθούν να υπάρχουν προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν. Ο ενοποιημένος κανονισμός συλλογής δεδομένων, οι ανησυχίες ιδιωτικότητας και ο τελειοποιημένος αλγόριθμος ανάλυσης δεδομένων είναι διαρκείς προσπάθειες. Η συνεργασία μεταξύ ερευνητών, καλλιεργητών και προγραμματιστών τεχνολογίας είναι καθοριστική για την ολοκλήρωση αυτής της μεταστρεπτικής τεχνολογίας στον ευρύτερο γεωργικό τοπίο.
Αξιοποιώντας τη δύναμη τεχνικών ανάλυσης δεδομένων, όπως η τεχνητή νοημοσύνη και οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, οι καλλιεργητές μπορούν να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις, να εντοπίζουν γενετικούς δείκτες που συνδέονται με επιθυμητά χαρακτηριστικά και να απλοποιούν την επιλογή ελπιδοφόρων ποικιλιών φυτών. Ο μεγάλος όγκος δεδομένων που παράγεται από τις εικόνες των drones ανοίγει νέες πιθανότητες για αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα για τις καλλιέργειες.
Καθώς οι ερευνητές συνεχίζουν να εξερευνούν τη δυναμική της εξαγωγής χαρακτηριστικών φυτών από τις εικόνες των drones, το μέλλον της γεωργίας φαίνεται ελπιδοφόρο. Αυτή η τεχνολογία ανοίγει το δρόμο για την ανάπτυξη καλλιεργειών που μπορούν να αντέχουν στις προκλήσεις του 21ου αιώνα, οδηγώντας έτσι σε έναν πιο ανθεκτικό και βιώσιμο γεωργικό τομέα.
Παρακολουθήστε το παρακάτω βίντεο για περισσότερες πληροφορίες:
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)
The source of the article is from the blog aovotice.cz