ミズーリ大学の研究者は、人工知能と組み合わされたドローンが、従来のフィールドスカウト方法よりも効率的にトウモロコシ作物の健康を評価できることを実証し、肥料の使用と環境管理の潜在的な利益を提供します。
中間-ミズーリコーンフィールドで実施されたこの研究では、マルチスペクトルカメラを装備したドローンを使用して、-赤外線や赤-エッジライトなどの波長をキャプチャしました。これらの画像を土壌データとペアリングし、機械-学習モデルを介して処理することにより、チームは葉のクロロフィルレベルを推定しました-窒素ステータス-の重要な指標は、高精度でフィールド全体にわたって窒素状態-です。
「各植物のクロロフィル含有量を知ることは、農家が窒素の適切なタイミング、場所、量を決定するのに役立ちます」と、ミゾウのデジタル農業研究および拡張センターの研究担当農業、食品天然資源およびCo -研究部長のJianfeng Zhou氏は述べています。 「それは環境に影響を与える過剰な化学物質の使用を減らしながら、収量を増加させる可能性があります。」
トウモロコシは、最も窒素-要求の厳しい作物の1つであり、正確な栄養管理を重大なコストと持続可能性の問題にしています。 Over -アプリケーションは費用を引き上げ、水質汚染につながる可能性がありますが、-アプリケーションは収量を減らすことができます。
博士課程の学生Fengkai Tianが率いる研究チームは、そのような監視はAG -技術サービスプロバイダーによって商業的に提供される可能性があると指摘し、農家はドローンの運用やデータ処理機能に投資せずに利益を得ることができます。この研究はトウモロコシに焦点を合わせていましたが、この方法は、大豆や小麦を含む他の作物に適応することができ、さまざまな栄養プロファイルを考慮して調整します。
で公開された調査結果スマートな農業技術、米国農務省の農業研究サービスと協力して生産されました。この作業は、リモートセンシング、AI、およびターゲットを絞った入力管理を統合して、効率を改善し、環境への影響を軽減するための精密農業内でのより広範な推進を反映しています。
