ИИ и спутники могут помочь обнаружить нашествие соевой тли
Новое исследование Университета Миннесоты показало, что в сочетании с искусственным интеллектом дистанционное зондирование может значительно улучшить борьбу с соевой тлей — инвазивным вредителем, который негативно влияет на урожайность и качество культуры.
Об этом пишет agbz.ru ссылаясь на исследование, опубликованное в журнале Crop Protection.
Исследование показывает, что общедоступные данные спутниковой системы Sentinel-2 (пары спутников, вращающихся вокруг Земли и собирающих снимки) могут быть использованы для обнаружения и классификации заражения соевой тлей на коммерческих полях.
Ученые сравнили снимки Sentinel-2 коммерческих полей сои с оценками зараженности, сделанными сотрудниками, вручную подсчитывающими тлю на растениях на этих полях. Команда использовала регрессионный анализ, чтобы определить, могут ли спутниковые данные выявить стресс растений, вызванный тлей.
В ходе исследования было обнаружено, что стресс растений сои, вызванный тлей, может быть обнаружен с помощью спутникового дистанционного зондирования. Было установлено, что численность соевой тли значительно влияет на моделируемые и фактические спутниковые данные Sentinel-2.
Используя алгоритм машинного обучения, исследователи ввели фактические спутниковые данные и с помощью искусственного интеллекта точно определили, на каких полях сои уровень заражения тлей достаточно высок, чтобы потребовать применения инсектицидов для защиты урожая.
Традиционно фермеры определяют время и место применения инсектицидов, инспектируя поля, подсчитывая тлю на отдельных растениях и соотнося это количество с порогом обработки. Эта трудоемкая задача, отнимающая много времени и удерживающая некоторых фермеров от внедрения интегрированной борьбы с вредителями. Результаты данного исследования поддерживают более эффективные методы разведки вредителей, повышая экономическую и экологическую устойчивость производства сои.
Как отмечают ученые, результаты этого исследования могут принести пользу как непосредственно фермерам, принимающим практические управленческие решения, так и научному сообществу, поскольку разработанные методы могут быть распространены на другие исследования с несколькими вредителями.
Необходимы дальнейшие исследования для улучшения способности отличать стресс, вызванный соевой тлей, от стресса, вызванного другими стрессовыми факторами, такими как засуха, болезни или другие вредители.
Новый инструмент закладывает основу для разработки системы, которая поможет фермерам сэкономить время и деньги, определяя приоритетность полей для более интенсивного наземного или беспилотного сканирования, и, возможно, позволит принимать решения для отдельных полей.
