Agronomistlerin yumru sayılarını modelleyebilmek için kök popülasyonunu bilmeleri gerekir.
Yetiştiriciler, patates bitki popülasyonlarındaki değişimi herhangi bir zamanda tarla ölçeğinde değerlendirebilecektir. Bu, AHDB tarafından finanse edilen doktora öğrencisi Joseph Mhango olan Harper Adams Üniversitesi tarafından yapılan çalışma sayesinde oldu. Yeni karar verme aracı, kök sayılarını hesaplamak ve bunların nerede oluştuğunu haritalamak için ekinlerin drone ile çekilmiş görüntülerinin yanı sıra Derin Öğrenme olarak bilinen yapay zekayı kullanıyor.
Bu teknik, nesneleri algılayabilir ve sürücüsüz arabalarda makine görüşü için kullanılır. Bay Mhango şunları söyledi: “Agronomistlerin yumru sayılarını modelleyebilmek için kök popülasyonunu bilmeleri gerekiyor.
"Son iki yılda, bir patates tarlasındaki sap yoğunluğundaki farklılıkların en iyi nasıl tahmin edileceği sorununu çözmeye başlamak için yapay zekaya dayalı bazı teknikler geliştiriyoruz, normalde ekimden 70 gün sonra, tam gölgede. Joseph, drone tarafından alınan düzenli kırmızı, mavi ve yeşil dalga boylarını kullanarak bitki indekslerini analiz ederek, patates bitkilerinin meristematik uçlarının sayılabileceğini ve gövde uçlarını temsil etmek için kullanılabileceğini keşfetti.
Derin Öğrenme, daha sonra, bir alandaki gövde popülasyon yoğunluğunun bir ısı haritasını oluşturmak için kullanılabilecek kök sayılarını tahmin etmek için sağlam bir model geliştirmek için kullanıldı. Araç, öncelikle hasat kararlarını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır, böylece daha fazla sayıda yumruya sahip alanlar, daha az, daha büyük yumrulara sahip olanlar önce hasat edilirken daha fazla zaman bırakılabilir.
“Önceden eğitilmiş modeller, zemin alanı başına daha fazla kök sayısının olduğu yerlerde, ortalama yumru boyutu pahasına daha yüksek sayıda yumru kök beklendiğini göstermektedir. Yetiştiricilerin patates sapı popülasyonu ile yumru verimi arasındaki ilişkinin yanı sıra boyut dağılımına da aşina olduğunu ve hasat zamanlamaları ile ilgili kararların normalde tarlada yapılan bir dizi verim kazılarına dayandığını belirtti.
“Bu model ile diğerleri arasındaki fark, hassas tarımda yönetim bölgelerinin ana hatlarını çizmek için bilgi sağlamak için alan içi varyasyonu ölçme yeteneği sağlamasıydı. Joseph'in yeni modeli Shropshire ve Lincolnshire'da bir dizi patates tarlasında test edildi ve çok umut verici görünüyor, dedi. "Yeni araç, hassas tarımı çok daha kolay hale getirecek, çünkü bilgi daha sonra kuruma zamanlamaları ve hasatla ilgili kararların yanı sıra pestisit ve herbisit uygulamaları hakkında bilgi verebiliyor."
Gübreyi verime çevirmek
Ayrıca çalışmalarının bir parçası olarak, patates mahsulünün performansını beş alanda haritalamakta, nitrojen (N), fosfor (P) ve kükürt (S) gübre uygulamalarına ve bunların verime nasıl dönüştüğü ve hangi noktada katkıda bulunmayı bırakırlar. “Topraktaki besin maddelerine verilen tepki, toprakta zaten mevcut olan seviyeler nedeniyle tarlada değişebilir. "Gübre uygulamasından sonra toprak örnekleri alındı ve tarlaların çoğunda, daha küçük yumru boyutlarına sahip bir tarlada daha yüksek P seviyelerini ilişkilendiren aşırı gübreleme kanıtı bulduk."
"Anladığımız kadarıyla, patateslerde yumru kök oluşturma hiyerarşisi var ve baskın yumru köklerinin yalnızca bir alt kümesinin optimum besin seviyelerinden yararlandığı. Ancak, yetiştiricilerin tarlalarında gözlemlenen yüksek besin seviyelerinde, bunun her zaman doğru olmayabileceğine dair kanıt topluyoruz. “Bulgular, çalışmadaki tüm alanların optimum seviyelerin ötesinde besin seviyelerinde çalıştığını ve bu alanlarda P seviyeleri ile yumru boyut dağılımı arasında önemli bir negatif ilişki olduğunu gösteriyor.
"Kontrollü işlemlerle rastgele deneyler kullanmak yerine, gerçek tarla koşullarında toprak ve yumru boyutu dağılımı arasındaki ilişkiyi anlamak istedik." Sonuç olarak, modeller oluşturmak için jeo-istatistiksel bir araştırma yaklaşımı benimsedi. Bu, tipik çiftçilerin tarlalarında gözlemlenen ilişkileri daha iyi yansıtan katsayılara sahip modeller oluşturmamıza izin verdiğine inanıyor ”. "Çoğu durumda, çiftçiler mahsullerinin yeterli besin maddelerine sahip olmasını sağlamak için aşırı gübreleme yapıyor olabilir, ancak bu verim ve kalite üzerinde zararlı bir etkiye neden olabilir."
Bu modellerin üç boyutlu doğası, sap sayma modeliyle entegrasyonun yanı sıra tahminleri iyileştirmek için uydu görüntülerinin dahil edilmesini sağlar. Joseph'in PhD'sinin üçüncü bir bileşeni, çalışma alanlarından toprağın ve kanopinin ücretsiz olarak elde edilebilen yüksek çözünürlüklü multispektral uydu görüntülerinin entegrasyonunu içerir. "Uydu görüntülerinin, hasattan önce patates verimi ve yumru kök boyutu dağılımının daha iyi tahmin doğruluğuna ulaşmaya ne ölçüde yardımcı olabileceğini ölçeceğiz."
Agronomi Haftası sunumunu izleyin:
Sektörler: Patates
Olmalısın giriş Yorum yazmak için.