Forskere ved University of Missouri har vist at droner kombinert med kunstig intelligens kan vurdere helsen til maisavlinger mer effektivt enn tradisjonelle feltspeidermetoder, og tilbyr potensielle gevinster i gjødselbruk og miljøstyring.
Studien, utført i midten av - Missouri kornåker, brukte droner utstyrt med multispektrale kameraer for å fange bølgelengder som nær - infrarød og rød - kantlys, som er knyttet til plantehelse, men usynlig for det menneskelige øyet. Ved å sammenkoble disse bildene med jorddata og behandle dem gjennom maskin - læringsmodeller, estimerte teamet bladklorofyllnivåer - en nøkkelindikator på nitrogenstatus - over hele felt med høy nøyaktighet.
"Å kjenne klorofyllinnholdet i hvert anlegg hjelper bønder med å bestemme riktig tid, beliggenhet og mengde nitrogenapplikasjon," sa Jianfeng Zhou, førsteamanuensis i College of Agriculture, Food and Natural Resources and Co - forskningsdirektør ved Mizzous Digital Agriculture Research and Extension Center. "Det kan øke utbyttet mens du reduserer overflødig kjemisk bruk som påvirker miljøet."
Mais er blant de mest nitrogenene - krevende avlinger, noe som gjør presis næringsstyring til en betydelig kostnads- og bærekraftsproblem. Over - applikasjonen øker utgiftene og kan føre til vannforurensning, mens under - applikasjonen kan redusere avkastningen.
Forskerteamet, ledet av doktorgradsstudent Fengkai Tian, bemerket at slik overvåking kunne leveres kommersielt av AG - teknologitjenesteleverandører, slik at bønder kan dra nytte av uten å investere i dronedrift eller databehandlingsmuligheter. Mens studien fokuserte på mais, kan metoden tilpasses for andre avlinger, inkludert soyabønner og hvete, med justeringer for å gjøre rede for forskjellige næringsprofiler.
Funnene, publisert iSmart landbruksteknologi, ble produsert i samarbeid med US Department of Agriculture's Agricultural Research Service. Arbeidet gjenspeiler et bredere trykk innenfor presisjonslandbruk for å integrere fjernmåling, AI og målrettet inputstyring for å forbedre effektiviteten og redusere miljøpåvirkningene.
