Дослідники з Вищої школи сільськогосподарських та біологічних наук Токійського університету та корпорації Kubota розробили систему штучного інтелекту на основі дронів, яка оцінює підземну біомасу бульб картоплі та прогнозує врожайність без викопування рослин. Робота проводилася в рамках спільної ініціативи Kubota Todai Lab, а польові випробування проходили протягом вегетаційних періодів 2023 та 2024 років у Центрі польових наук Токійського університету в місті Ніші-Токіо.

У конвеєрі використовуються дрони, оснащені RGB та мультиспектральними камерами, для фотографування картопляних полів через регулярні проміжки часу протягом вегетаційного періоду. З цих зображень дослідники отримують коефіцієнт рослинного покриву, висоту крони, колірні індекси та індекси рослинності на рівні ділянок. Ці характеристики зображення, у поєднанні з вимірюваннями біомаси бульб з польових проб, готують базу для моделі машинного навчання, яка потім оцінює біомасу бульб на незібраних ділянках, використовуючи лише дані, отримані з дронів.

Оцінки машинного навчання враховуються в кривій росту Гомперца, S-подібній математичній моделі, яка використовується для опису біологічного росту з часом, для прогнозування кінцевої врожайності, враховуючи розвиток культури протягом сезону.

У випробуваннях, що включали різну щільність посадки та умови насіннєвої картоплі, оцінка біомаси бульб досягла коефіцієнта кореляції вище 0,8, а кінцевий прогноз врожайності з використанням кривої росту досяг коефіцієнта кореляції вище 0,7.

Дослідження очолювали докторант Юто Імачі, професор Хіройоші Івата та доцент Вей Го з Токійського університету, а також дослідники з відділу досліджень наступного покоління корпорації Kubota, Масахіро Окада з Sarabetsu Prediction Co., Ltd. та Пітер М. Блок, колишній доцент проекту в Токійському університеті, а тепер пов’язаний з Ейндховенським технологічним університетом.

Команда стверджує, що цей підхід може бути поширений на інші культури з підземними органами, що розширюють застосування дистанційного зондування на основі дронів та штучного інтелекту в точному землеробстві.

джерело