Ученые из Техаса намерены обучить беспилотные летательные аппараты точно определять сорняки по всходам.
Поиск правильных инструментов для раннего выявления и контроля сорных растений является целью текущего исследовательского проекта Texas A & M AgriLife.
«Наша цель — использовать усовершенствованную сенсорную технологию для обнаружения сорняков», — говорит участник исследования доктор Багаватианнан.
По его словам, нынешняя практика заключается в том, что агрономам приходится бродить по полям в поисках сорняков. Это очень утомительная и трудоемкая задача, тем более в условиях плохой погоды. Используя беспилотные летательные аппараты, можно без особых затруднений исследовать большие поля, собирать достоверную информацию за короткий период времени и передавать ее онлайн.
«Конечная цель состоит в том, чтобы идентифицировать виды сорняков, конкретные места их произрастания и плотность, чтобы разработать наилучшую программу точного применения гербицидов, — рассказывает д-р Багаватианнан. — Ученые создают алгоритмы и индексы, которые в один прекрасный день могут использовать консультанты по выращиванию культур, чтобы помочь производителям раньше идентифицировать сорняки, добиться большего контроля и использовать меньше химических веществ. Одним словом, для более экономичного и экологически безопасного производства».
Работа по дифференциации сорняков и культур началась в 2015 году, и за последние два года специалисты собрали много предварительных данных, чтобы иметь возможность загружать изображения в программу и проводить анализ. «Мы должны иметь возможность обнаруживать сорняки, когда они очень малы и легко поддаются устранению, но это возможно только при очень низком уровне полета или использовании камер с очень высоким разрешением. Для данных целей подходят агродроны с вращающимися «крыльями», поскольку они могут парить на более низких высотах и выполнять маневрирование. Анализ RGB-изображений достаточен для того, чтобы мы могли распознавать некоторые сорняки на основе цвета, формы и текстурных особенностей. Наши агродроны также используют мультиспектральные и гиперспектральные изображения, которые полезны для различения нескольких видов, например, амаранта Палмера даже на расстоянии», — поясняет ученый.
В настоящее время в Техасе идет работа над созданием спектральной библиотеки для разных сорняков и базы данных фундаментальной информации о характеристиках сорных растений.
Источник: www.agroxxi.ru
Фото: www.bigstockphoto.com
