Группа исследователей под руководством доктора Иттая Херрмана из Еврейского университета в Иерусалиме в сотрудничестве с Виргинским государственным университетом, Токийским университетом и Институтом Волкани применила передовую систему на основе дронов, которая точно выявляет комбинированный дефицит азота и воды у выращиваемого в поле кунжута. Это прокладывает путь для более эффективного и устойчивого сельского хозяйства.
Исследование опубликовано в ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.
В статье показано, как беспилотные летательные аппараты (БПЛА), оснащённые гиперспектральными, тепловыми и RGB-датчиками, могут работать в тандеме с моделями искусственного интеллекта для диагностики сложных сценариев стресса у посевов.
Традиционные методы дистанционного зондирования часто не позволяют обнаружить комбинированные экологические стрессы, такие как нехватка воды и питательных веществ. Это исследование — одно из первых, в котором успешно решена эта задача для такой неопределённой культуры, как кунжут.
«Интегрируя данные из нескольких источников изображений с БПЛА и обучая модели глубокого обучения для их анализа, мы теперь можем различать факторы стресса, которые ранее было сложно отличить», — сказал доктор Херрман. «Эта возможность жизненно важна для точного земледелия и адаптации к вызовам изменения климата».
Точность классификации
Подход команды, основанный на мультимодальном ансамбле, повысил точность классификации комбинированного стресса, связанного с питательными веществами и водой, с 40–55% при использовании традиционных методов до впечатляющих 65–90% с помощью разработанной ими системы глубокого обучения.
Полевые эксперименты проводились на Экспериментальной ферме факультета сельского хозяйства Роберта Х. Смита в Реховоте. Семена предоставил профессор Цви Пелегом. Ром Таршиш, студент магистратуры того времени, выращивал растения кунжута при различных условиях орошения и обработки азотом, а также собирал данные о чертах растений и спектральных данных на уровне листьев.
Доктор Маитрейя Мохан Саху проанализировал изображения с БПЛА с помощью конвейеров машинного обучения для создания карт содержания азота в листьях, содержания воды и других физиологических характеристик, что помогло выявить ранние маркеры стресса.
Кунжут, устойчивая к климату масличная культура, спрос на которую растёт во всём мире, была выбрана из-за её питательной ценности и потенциала для расширения в новые агроэкосистемы. Этот новый метод дистанционного зондирования может позволить производителям сократить использование удобрений и воды, сохраняя при этом урожайность, что улучшит как экономические, так и экологические результаты.
Hebrew University of Jerusalem