Các nhà nghiên cứu tại Đại học Missouri đã chứng minh rằng máy bay không người lái kết hợp với trí tuệ nhân tạo có thể đánh giá sức khỏe của cây ngô hiệu quả hơn các phương pháp trinh sát thực địa truyền thống, mang lại lợi ích tiềm năng trong việc sử dụng phân bón và quản lý môi trường.
Nghiên cứu, được thực hiện ở giữa - Các trường ngô Missouri, máy bay không người lái được sử dụng được trang bị camera đa năng để chụp các bước sóng như gần - hồng ngoại và màu đỏ - Bằng cách ghép các hình ảnh này với dữ liệu đất và xử lý chúng thông qua máy - Các mô hình học tập, nhóm ước tính các mức độ chlorophyll lá - Một chỉ báo chính của trạng thái nitơ - trên toàn bộ các trường có độ chính xác cao.
"Biết được hàm lượng diệp lục của mỗi nhà máy giúp nông dân xác định đúng thời điểm, vị trí và số lượng ứng dụng nitơ", Jianfeng Zhou, phó giáo sư tại Đại học Nông nghiệp, Thực phẩm và Tài nguyên thiên nhiên và CO - "Điều đó có thể làm tăng năng suất trong khi giảm sử dụng hóa chất dư thừa tác động đến môi trường."
Ngô là một trong những loại nitơ nhất - đòi hỏi cây trồng, làm cho việc quản lý chất dinh dưỡng chính xác trở thành một vấn đề chi phí và tính bền vững đáng kể. Trên - ứng dụng tăng chi phí và có thể dẫn đến ô nhiễm nước, trong khi theo ứng dụng - có thể giảm sản lượng.
Nhóm nghiên cứu, dẫn đầu là sinh viên tiến sĩ Fengkai Tian, lưu ý rằng việc giám sát đó có thể được cung cấp thương mại bởi các nhà cung cấp dịch vụ công nghệ Ag-, cho phép nông dân hưởng lợi mà không cần đầu tư vào hoạt động của máy bay không người lái hoặc khả năng xử lý dữ liệu. Trong khi nghiên cứu tập trung vào ngô, phương pháp này có thể được điều chỉnh cho các loại cây trồng khác, bao gồm đậu nành và lúa mì, với các điều chỉnh để giải thích cho các hồ sơ dinh dưỡng khác nhau.
Những phát hiện, được công bố trongCông nghệ nông nghiệp thông minh, được sản xuất với sự hợp tác của Dịch vụ nghiên cứu nông nghiệp của Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ. Công việc phản ánh sự thúc đẩy rộng hơn trong nông nghiệp chính xác để tích hợp viễn thám, AI và quản lý đầu vào được nhắm mục tiêu để cải thiện hiệu quả và giảm tác động môi trường.
