Изследователи от Университета в Мисури демонстрираха, че дроновете, комбинирани с изкуствения интелект, могат да оценят здравето на царевичните култури по -ефективно от традиционните методи за разузнаване на полета, предлагайки потенциални печалби от използването на торове и управлението на околната среда.
Проучването, проведено в средата - Мисури царевични полета, използва дронове, оборудвани с многоспектрални камери за улавяне на дължини на вълните, като близо до - инфрачервена и невидима - край на край, които са свързани с здравето на растенията, но невидими към човешкото око. Сдвоявайки тези изображения с почвени данни и ги обработва чрез машини - модели за обучение, екипът оцени нивата на листата на листата - ключов индикатор за азотния статус - през цели полета с висока точност.
„Познаването на съдържанието на хлорофил във всяко растение помага на фермерите да определят точното време, местоположение и количество азот“, казва Джианфен Джоу, доцент в колежа по земеделие, храни и природни ресурси и CO - директор на изследванията в Центъра за изследване на дигиталното земеделие и разширение на Mizzou. "Това може да увеличи добивите, като същевременно намалява излишната употреба на химикали, което се отразява на околната среда."
Царевицата е сред най -азотните - взискателни култури, което прави прецизното управление на хранителните вещества значителен проблем с разходите и устойчивостта. Приложението над - повишава разходите и може да доведе до замърсяване на водата, докато под - приложението може да намали добивите.
Изследователският екип, ръководен от докторския студент Fengkai Tian, отбеляза, че подобен мониторинг може да бъде предоставен в търговската мрежа от AG - доставчици на технологични услуги, което позволява на фермерите да се възползват, без да инвестират в операции с дронове или възможности за обработка на данни. Докато изследването се фокусира върху царевицата, методът може да бъде адаптиран за други култури, включително соя и пшеница, с корекции за отчитане на различни хранителни профили.
Констатациите, публикувани вУмна селскостопанска технология, са произведени в сътрудничество с Министерството на земеделските изследвания на Министерството на земеделието на САЩ. Работата отразява по -широкия тласък в рамките на прецизното земеделие за интегриране на дистанционното наблюдение, AI и насоченото управление на входа за подобряване на ефективността и намаляване на въздействието върху околната среда.
