Talajnedvesség-térkép készült
Mesterséges intelligencia (MI) bevonásával fejlesztenek módszertant a talaj nedvességtartalmának előrejelzésére a Debreceni Egyetem (DE) természettudományi és technológiai karának kutatói. A drónokra szerelt multispektrális és hőkamerákkal végzett eljárás hatékonyabbá teheti a hozamok optimalizálását, és a tervek szerint a gazdák is használhatják majd.
A kutatás alapját a precíziós mezőgazdasághoz kapcsolódó GINOP-projekt adta, amelynek keretében 2019-ben ipari szereplőkkel dolgozott együtt a kar természetföldrajzi és geoinformatikai tanszéke azon, hogy hatékonyan meghatározza a szántóföldek talajának nedvességtartalmát.
Hajdúböszörményi tesztprojekt
A projekt részeként Hajdúböszörmény határában egy kukoricaföldön, illetve annak parlagterületén végeztek teszteket. A tanszék ipari kategóriás drónjaira hőkamerát szereltek, amivel úgynevezett termális ortofotó-mozaikot, egyfajta hőtérképet készítettek.
Ezután különböző adatfeldolgozási kombinációkkal vizsgálták, hogyan lehet meghatározni a talaj nedvességtartalmát. Ehhez tudni kellett, hogy ténylegesen hogyan oszlott el a nedvesség a talajban a vizsgálat időpontjaiban.
Ezért a szakemberek talajmintákat gyűjtöttek, amelyekben laboratóriumi körülmények között határozták meg a talaj nedvességtartalmát. Ezzel párhuzamosan pedig elvégezték a drónos adatgyűjtést is. Egyrészt hőkamerás, másrészt úgynevezett multispektrális térképezés történt, amikor az elektromágneses spektrum eltérő tartományaiban visszavert napsugárzás alapján mutatták ki a talajfelszín különbségeit. Végül összehasonlították a különböző módszerekkel mért értékeket.
Így becsülhető meg a leghatékonyabban a nedvességtartalom
A kutatók tanulmányban foglalták össze az eredményeket. Ha például a drónos hőtérképen 35 fokos a talajfelszín, az adott talajminta nedvességtartalma pedig húsz százalék, akkor (elegendő talajminta esetén) gépi tanulás segítségével statisztikai összefüggést lehet meghatározni az adatok kombinációiból. A publikációban bemutatják az optimális beállításokat is, amelyekkel a lehető legpontosabb eredmény érhető el. A projektről bővebb információk olvashatók az egyetem honlapján.
Forrás: MTI, kép: Unsplash
Hozzászólásokhoz gördülj a kapcsolódók alá!
Kedves olvasó,
ha nem vagy még támogató, lépj be a Patreon-tagok körébe ITT. Csupán havi két-három kiló kenyér áráért, 2200 forint támogatásért cserébe elérsz minden támogatói tartalmat, a heti videókat és írásokat is. Alkalmi támogatásra Paypalon keresztül van lehetőség ITT. Ha egyik mód sem megfelelő neked, de szeretnéd támogatni a Cenwebet és a rezervátumot, akkor keress meg mailben a centauri16@gmail.com címen. Segítségedet előre is megköszönve, abban a reményben, hogy szövetségesek lehetünk. A legjobbakat, üdv, Cen’