결절 수확량 예측

농업경제학자들은 덩이줄기 수를 모델링하려면 줄기 개체수를 알아야 합니다..

하퍼 애덤스 대학교의 연구 덕분에 재배 농가들은 조만간 언제든지 밭 전체에서 감자 식물 개체 수의 변동을 평가할 수 있게 될 것입니다. AHDB 조셉 음항고 박사 과정 학생이 연구비를 지원받았습니다. 그가 개발한 새로운 의사결정 도구는 딥러닝이라는 인공지능과 드론으로 촬영한 작물 이미지를 활용하여 줄기 수를 계산하고 줄기가 어디에 분포하는지 지도화합니다.

이 기술은 물체를 감지할 수 있으며, 자율주행차의 머신 비전에 사용됩니다. Mr Mhango는 다음과 같이 말했습니다: “농경제학자들은 덩이줄기 수를 모델링할 수 있으려면 줄기 개체수를 알아야 합니다.

"지난 70년 동안 우리는 일반적으로 식재 후 XNUMX일에 전체 캐노피 상태에서 감자 밭 전체의 줄기 밀도 차이를 가장 잘 추정하는 방법에 대한 문제를 해결하기 위해 인공 지능을 기반으로 하는 몇 가지 기술을 개발해 왔습니다." Joseph은 드론으로 촬영한 일반적인 빨간색, 파란색 및 녹색 파장을 사용하여 식생 지수를 분석함으로써 감자 식물의 분열 끝 부분을 계산하고 줄기 끝을 나타내는 데 사용할 수 있음을 발견했습니다.

그런 다음 딥러닝을 사용하여 들판 전체의 줄기 개체군 밀도에 대한 히트 맵을 생성하는 데 사용할 수 있는 줄기 수를 추정하기 위한 강력한 모델을 개발했습니다. 이 도구는 주로 수확 결정을 용이하게 하기 위한 목적으로, 덩이줄기 수가 많은 지역은 대량 생산에 더 많은 시간을 할애하고, 덩이줄기가 적고 큰 지역을 먼저 수확하도록 합니다.

 “이전에 훈련된 모델은 땅의 면적당 줄기 수가 더 많을수록 평균 덩이줄기 크기를 희생하더라도 더 많은 수의 덩이줄기가 예상된다는 것을 보여줍니다. 그는 재배자들이 감자 줄기 개체수와 덩이줄기 수확량, 크기 분포 사이의 관계에 대해 잘 알고 있으며, 수확 시기 결정은 일반적으로 밭 전체에 걸친 수많은 수확량 발굴을 기반으로 결정된다고 지적했습니다.

“이 모델과 다른 모델의 차이점은 정밀 농업의 관리 구역 개요에 대한 정보를 제공하기 위해 현장 내 변동을 측정하는 기능을 제공한다는 것입니다. ” Joseph의 새 모델은 Shropshire와 Lincolnshire 전역의 여러 감자 밭에서 테스트되었으며 매우 유망해 보인다고 그는 말했습니다. "새로운 도구를 사용하면 정밀 농업을 훨씬 쉽게 수행할 수 있습니다. 정보를 통해 건조 시기와 수확뿐 아니라 살충제와 제초제 적용에 대한 결정도 내릴 수 있기 때문입니다."

비료를 수확량으로 전환

또한 연구의 일환으로 그는 질소(N), 인(P) 및 황(S)의 비료 적용과 이들이 수확량으로 변환되는 방식의 차이점과 어느 시점에 적용되는지 살펴보며 XNUMX개 분야에 걸쳐 감자 작물 성과를 매핑해 왔습니다. 그들은 기여를 중단합니다. “토양 영양분에 대한 반응은 이미 토양에 존재하는 수준에 따라 현장에 따라 다양할 수 있습니다. "비료를 살포한 후 토양 샘플을 채취했으며 대부분의 밭에서 덩이줄기 크기가 더 작은 밭 내에서 더 높은 수준의 인과 관련된 과잉 시비의 증거를 발견했습니다."

“우리는 감자에 덩이줄기 벌킹 계층 구조가 존재하며 우세한 덩이줄기 중 일부만이 최적 수준의 영양소를 활용한다는 것을 이해했습니다. “그러나 재배자들의 밭에서 관찰된 높은 영양 수준에서 우리는 이것이 항상 사실이 아닐 수도 있다는 증거를 수집하고 있습니다. “연구 결과에 따르면 연구의 모든 분야는 최적 수준을 넘어서는 영양분 수준에서 운영되고 있으며 이러한 분야 내에서 P 수준과 괴경 크기 분포 사이에 상당한 음의 관계가 있음이 나타났습니다.

"통제된 처리로 무작위 실험을 수행하는 대신 실제 현장 조건에서 토양과 괴경 크기 분포 사이의 관계를 이해하고 싶었습니다." 결과적으로 그는 모델을 구축하기 위해 지리통계학적 조사 접근 방식을 취했고, 이를 통해 일반적인 농민의 밭에서 관찰된 관계를 더 잘 반영하는 계수를 사용하여 모델을 구축할 수 있었다고 믿습니다.” "많은 경우 농부들은 작물에 충분한 영양분을 공급하기 위해 과잉 비료를 사용하지만 이는 수확량과 품질에 해로운 영향을 미칠 수 있습니다."

이러한 모델의 XNUMX차원 특성으로 인해 줄기 계산 모델과의 통합은 물론 위성 이미지를 포함하여 예측을 향상할 수 있습니다. Joseph 박사 과정의 세 번째 구성 요소는 그의 연구 현장에서 얻은 토양과 캐노피에 대한 무료로 사용할 수 있는 고해상도 다중 스펙트럼 위성 이미지를 통합하는 것입니다. "우리는 위성 이미지가 수확 전에 감자 수확량과 덩이줄기 크기 분포에 대한 더 나은 예측 정확도를 달성하는 데 어느 정도 도움이 될 수 있는지 측정할 것입니다."

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분야 : 감자

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