В Техасе идет работа над проектом, как обучить беспилотные летательные аппараты точно определять сорняки по всходам. Поиск правильных инструментов для раннего выявления и контроля сорных растений является целью текущего исследовательского проекта Texas A & M AgriLife.
«Наша цель — использовать усовершенствованную сенсорную технологию для обнаружения сорняков», — сказал участник исследования д-р Багаватианнан.
По его словам, нынешняя практика заключается в том, что агрономам приходится бродить по полям в поисках сорняков. Это очень утомительная и трудоемкая задача, тем более в условиях плохой погоды.
Используя беспилотные летательные аппараты можно без особых затруднений исследовать большие поля, собирать достоверную информацию за короткий период времени и передавать ее онлайн.
«Конечная цель состоит в том, чтобы идентифицировать виды сорняков, конкретные места их произрастания и плотность, чтобы разработать наилучшую программу точного применения гербицидов, — рассказывает д-р Багаватианнан. — Ученые создают алгоритмы и индексы, которые в один прекрасный день могут использовать консультанты по выращиванию культур, чтобы помочь производителям раньше идентифицировать сорняки, добиться большего контроля и использовать меньше химических веществ. Одним словом, для более экономичного и экологически безопасного производства».
«Мы начали работу по дифференциации сорняков и культур в 2015 году, и за последние два года мы собрали много предварительных данных, чтобы иметь возможность загружать изображения в программу и проводить анализ, — говорит ученый. — «Мы должны иметь возможность обнаруживать сорняки, когда они очень малы и легко поддаются устранению, но это возможно только при очень низком уровне полета или использовании камер с очень высоким разрешением. Мы выяснили, что для данных целей подходят агродроны с вращающимися «крыльями», поскольку они могут парить на более низких высотах и выполнять маневрирование, что делает их хорошо подходящими для полевых инспекций. Анализ RGB-изображений достаточен для того, чтобы мы могли различать некоторые сорняки, на основе цвета, формы и текстурных особенностей. Наши агродроны также используют мультиспектральные и гиперспектральные изображения, которые полезны для различения нескольких видов, например, амаранта Палмера даже на расстоянии».
В настоящее время ученые создают спектральную библиотеку для разных сорняков и собирают базу данных фундаментальной информации о характеристиках сорных растений.
