Bezpilotné letecké vozidlá (UAV) sa stále viac používajú v modernom poľnohospodárstve, najmä pri monitorovaní zdravia plodín. Nosením rôznych senzorov a zobrazovacích zariadení môžu drony poskytovať údaje o zdraví v reálnom čase v reálnom čase, aby pomohli poľnohospodárom robiť viac rozhodnutí vedeckého riadenia. Nasledujú hlavné technické zásady monitorovania zdravia plodín:
1. Multispektrálne zobrazovanie
- Multispektrálna zobrazovacia technológia je jedným zo základných nástrojov na monitorovanie zdravia plodín. Zachytením odrazivosti svetla v rôznych pásmach môžu multispektrálne kamery generovať obrázky, ktoré odrážajú stav rastu plodín. Napríklad charakteristiky odrazu rastlín vo viditeľných a takmer infračervených spektrách sa môžu použiť na výpočet normalizovaného indexu vegetácie (NDVI), ktorý je bežne používaným ukazovateľom na hodnotenie zdravia rastlín. Keď sú plodiny napadnuté škodcami a chorobami, ich farba listov, štruktúra listov atď. Sa významne zmení, čo bude mať za následok zmeny v charakteristikách vzhľadu alebo ubytovaní. Tieto zmeny spôsobujú zmeny v spektrálnych parametroch, ktoré ovplyvňujú absorpciu pásu a reflexiu vlnovej dĺžky atď. Preto plodiny napadnuté škodcami a chorobami vykazujú rôzne morfológie. Porovnanie informácií o vlnovej dĺžke so zdravými plodinami môže odhaliť čas a typ útoku škodcov a chorôb v spektrálnej reflexii.
2. Fotografie s vysokým rozlíšením
- Kamery s vysokým rozlíšením môžu zachytiť jemné zmeny plodín, ako je farba listov, tvar a textúra. Tieto obrázky môžu pomôcť identifikovať skoré príznaky škodcov a chorôb, ako aj nedostatky živín v plodinách. Pravidelným fotografovaním a ich porovnaním a analýzou ich poľnohospodári môžu včas odhaliť a zaoberať sa zdravotnými problémami plodín.
3. Termálne zobrazovanie
- Technológia tepelného zobrazovania môže merať distribúciu teploty na povrchu plodín, čo je veľmi užitočné na monitorovanie stavu vlhkosti plodín a tepelného stresu. Prostredníctvom tepelného zobrazovania môžu poľnohospodári identifikovať oblasti s nadmerným odvrátením alebo nadmerným odvrátením, čím optimalizujú riadenie zavlažovania a zlepšujú účinnosť využívania vodných zdrojov.
4. Lidar
-Technológia LIDAR môže presne zmerať výšku a tvar povrchu a dosiahnuť vysoko presné trojrozmerné modelovanie poľnohospodárskych foriem. UAV môžu spájať údaje LIDAR s inými údajmi o senzoroch, aby sa vytvorili vysoko presné povrchové modely, poskytli podrobné informácie o teréne a vegetácii, poskytli presnejšie priestorové informácie na distribúciu škodcov a chorôb a poskytli spoľahlivý dátový základ pre rafinovanú prevenciu a kontrolné opatrenia.
5. Analýza umelej inteligencie
- V kombinácii s technológiou umelej inteligencie (AI) môžu drony automaticky identifikovať a klasifikovať zdravotné problémy s plodinami. Napríklad Moyo v Južnej Afrike vyvinul autonómny dron, ktorý dokáže detekovať ochorenie listov zemiakov pomocou technológie od spoločnosti Dell a Nvidia. Dron využíva technológiu na generovanie zvýšenia získavania (RAG) na kombináciu analýzy vzorov listov poháňaných AI s snímaním obrazu s vysokým rozlíšením, čím sa dosiahne miera presnosti až 99,52%.
6. Prenos údajov v reálnom čase
- Drony majú schopnosť prenášať údaje v reálnom čase, čo umožňuje poľnohospodárom skontrolovať stav svojich polí kedykoľvek prostredníctvom svojich mobilných telefónov alebo počítačov. Tento mechanizmus okamžitej spätnej väzby umožňuje poľnohospodárom rýchlo reagovať na núdzové situácie a znižovať straty. Napríklad vo rozsiahlej poľnohospodárskej pôde roboti propagujú inteligentné riadenie poľnohospodárskej pôdy prostredníctvom prenosu údajov v reálnom čase a pomáhajú poľnohospodárom sledovať stav poľnohospodárskej pôdy a včas prispôsobiť stratégie.
Výzvy a budúci výhľad
Aj keď roboty preukázali veľa výhod pri monitorovaní zdravia plodín, stále čelia niektorým výzvam. Kľúčovým problémom sú možnosti spracovania údajov a ako extrahovať užitočné informácie z veľkého množstva údajov zostáva hlavnou technickou výzvou. Okrem toho klimatické podmienky a zložitosť terénu ovplyvňujú aj účinky letov a monitorovacích účinkov bezpilotných lietadiel.
Avšak s neustálym rozvojom technológie sa očakáva, že sa tieto výzvy vyriešia. V budúcnosti kombinácia umelej inteligencie a veľkých údajov výrazne zlepší schopnosti analýzy údajov bezpilotných lietadiel, čo poľnohospodárom umožní získať presnejšiu podporu rozhodovania. Okrem toho, s popularizáciou technológie robotov, si viac malých poľnohospodárov bude môcť vychutnať pohodlie, ktoré táto technológia priniesla.
Stručne povedané, aplikácia bezpilotných lietadiel v monitorovaní zdravia plodín otvorila nové možnosti rozvoja moderného poľnohospodárstva. Prostredníctvom efektívnych a presných metód monitorovania môžu poľnohospodári nielen lepšie riadiť poľnohospodársku pôdu, ale tiež zlepšiť výnosy a kvalitu plodín. Napriek určitým výzvam, s neustálym rozvojom technológie, budú v budúcnosti vyhliadky na bezpilotné lietadlá v poľnohospodárstve jasnejšie.
