Bezmijenjena zračna vozila (UAVS) sve se više koriste u modernom poljoprivredi, posebno u praćenju zdravlja usjeva. Nošenjem različitih senzora i uređaja za snimanje, dronovi mogu pružiti visoke preciznosti, podaci o zdravlju usjeva u stvarnom vremenu kako bi pomogli poljoprivrednicima daju više odluka o naučnoj upravljanju. Slijedi glavni tehnički principi bespilotnog praćenja zdravlja usjeva:
1. Multispektralno snimanje
- Tehnologija multispektralne slike jedan je od osnovnih alata za bespilotne praćenje zdravlja usjeva. Snimanjem reflektivnosti svjetlosti u različitim pojasom, multispektralne kamere mogu generirati slike koje odražavaju status rasta usjeva. Na primjer, karakteristike refleksije biljaka u vidljivom i gotovo infracrvenom spektru mogu se koristiti za izračunavanje normaliziranog vegetacijskog indeksa (NDVI), koji je obično korišten pokazatelj za procjenu zdravlja biljaka. Kada usjevi napadaju štetočine i bolesti, njihova boja lišća, struktura lišća itd. Znatno će se mijenjati, što rezultira promjenama u karakteristikama izgled ili smještaj. Ove promjene uzrokuju promjene u spektralnim parametrima, utječu na apsorpciju pojasa i refleksiju talasne dužine itd. Stoga, usjevi napadnuti štetočinim i bolestima pokazuju različite morfologije. Upoređujući informacije o talasnim duljinama sa zdravim usevima mogu otkriti vrijeme i vrstu štetočina i napada bolesti u spektralnom odrazu.
2. Fotografija visoke rezolucije
- Kamere visoke rezolucije mogu snimiti suptilne promjene u usjevima, poput boje, oblika i teksture lišća. Ove slike mogu pomoći u prepoznavanju ranih simptoma štetočina i bolesti, kao i nedostataka hranjivih sastojaka u usjevima. Redovito uzimajući slike i uspoređujući i analiziraju ih, poljoprivrednici mogu pravovremeno otkriti i rješavati probleme sa kulturom usjeva.
3. Termičko snimanje
- Tehnologija termičke slike može mjeriti raspodjelu temperature na površini usjeva, što je vrlo korisno za nadgledanje stanja vlage usjeva i toplotnog stresa. Kroz termičko snimanje, poljoprivrednici mogu identificirati područja nedovoljno ili prekomjerna navodnjavanja, time optimizaciju upravljanja navodnjavanjem i poboljšanje efikasnosti korištenja vodnih resursa.
4. Lidar
- Lidar tehnologija može precizno izmjeriti visinu i oblik površine, te postići visoko preciznost trodimenzionalnog modeliranja poljoprivrednih površina poljoprivrednih zemljišta. UAVS može osigurati podatke o lidaru s drugim senzorskim podacima za generiranje visoko preciznih površinskih modela, pružaju detaljne podatke o terenu i vegetaciju, pružaju preciznije prostorne informacije za distribuciju štetočina i bolesti i pružaju pouzdanu bazu podataka za rafinirane mjere prevencije i kontrole.
5. Analiza umjetne inteligencije
- U kombinaciji sa umjetnom inteligencijom (AI) tehnologijom, dronovi mogu automatski identificirati i klasificirati probleme sa kulturom usjeva. Na primjer, Moyo u Južnoj Africi razvio je autonomni drone koji može otkriti bolest lišća krumpira koristeći tehnologiju iz Dell-a i Nvidia. Drone koristi tehnologiju za proizvodnju preuzimanja (RAP) za kombiniranje analize listova u obliku lišća sa snimanjem slike visoke rezolucije, postizanje stope tačnosti do 99,52%.
6. Prijenos podataka u stvarnom vremenu
- Dronovi imaju mogućnost prenošenja podataka u stvarnom vremenu, omogućavajući poljoprivrednicima da provjere status svojih polja u bilo koje vrijeme putem svojih mobilnih telefona ili računara. Ovaj trenutni mehanizam za povratne informacije omogućava poljoprivrednicima da brzo odgovore u hitne slučajeve i smanjuju gubitke. Na primjer, u velikom poljoprivrednom zemljištu Dronovi promoviraju inteligentno upravljanje poljoprivrednom zemljištu putem prijenosa podataka u stvarnom vremenu, pomažući poljoprivrednicima da prate status poljoprivrednog zemljišta i pravovremeno prilagođavaju poljoprivredna stanja i pravovremeno prilagođavaju strategije.
Izazovi i budući izgledi
Iako su dronovi pokazali mnoge prednosti u praćenju zdravlja usjeva, još uvijek se suočavaju sa nekim izazovima. Mogućnosti obrade podataka su ključno pitanje i kako izvlačiti korisne informacije iz velikih količina podataka i dalje su glavni tehnički izazov. Pored toga, klimatske uslove i složenost terena takođe utiču na let i praćenje efekata dronova.
Međutim, sa kontinuiranim napredovanjem tehnologije očekuje se da ovi izazovi budu riješeni. U budućnosti će kombinacija umjetne inteligencije i velikih podataka uvelike poboljšati mogućnosti analize podataka dronova, omogućavajući poljoprivrednicima da dobiju tačniju podršku odlučivanju. Pored toga, uz popularizaciju bespilotne tehnologije, više malih poljoprivrednika moći će uživati u pogodnosti koju je donijela ova tehnologija.
Ukratko, primjena dronova u praćenju zdravlja usjeva otvorila je nove mogućnosti za razvoj moderne poljoprivrede. Kroz efikasne i precizne metode praćenja, poljoprivrednici ne mogu samo bolje upravljati poljoprivrednim zemljištem, već i poboljšati prinose i kvalitetu usjeva. Uprkos nekim izazovima, uz kontinuirano unapređenje tehnologije, izgledi za prijavu za dronove u poljoprivredi bit će svjetliji u budućnosti.
