Els investigadors de la Universitat de Missouri han demostrat que els drons combinats amb la intel·ligència artificial poden avaluar la salut dels cultius de blat de moro de manera més eficient que els mètodes tradicionals d’escoltisme de camp, oferint possibles guanys en l’ús de fertilitzants i la gestió ambiental.
L’estudi, realitzat a Mid - Missouri Corn Fields, usats drons equipats amb càmeres multispectrals per capturar longituds d’ona com a prop de - infrarojos i vermells {{2} llum de vora, que estan vinculades a la salut de les plantes però invisibles a l’ull humà. Combinant aquestes imatges amb dades del sòl i processant -les a través de models d’aprenentatge de la màquina -, l’equip va estimar els nivells de clorofil·la de fulla - Un indicador clau de l’estat de nitrogen - a través de camps sencers amb una precisió elevada.
"Conèixer el contingut de clorofil·la de cada planta ajuda els agricultors a determinar el moment, la ubicació i la quantitat de sol·licitud de nitrogen", va dir Jianfeng Zhou, professor associat al Col·legi d'Agricultura, Food and Natural Resources i Co - Director de recerca del Centre de Recerca i Extensió de la Recerca en Agricultura Digital de Mizzou. "Això pot augmentar els rendiments alhora que redueix l'excés d'ús químic que afecta el medi ambient".
El blat de moro es troba entre els més nitrogen - que exigeixen els cultius, cosa que fa que la gestió precisa dels nutrients sigui un problema significatiu de costos i sostenibilitat. La aplicació sobre - augmenta les despeses i pot provocar la contaminació de l'aigua, mentre que l'aplicació - pot reduir els rendiments.
L’equip d’investigació, dirigit per l’estudiant de doctorat Fengkai Tian, va assenyalar que aquest seguiment es podia lliurar comercialment per proveïdors de serveis de tecnologia Ag -, permetent als agricultors beneficiar -se sense invertir en operacions de drone ni capacitats de processament de dades. Si bé l’estudi es va centrar en el blat de moro, el mètode es podria adaptar per a altres cultius, inclosos la soja i el blat, amb ajustaments per tenir en compte diferents perfils de nutrients.
Les troballes, publicades aTecnologia agrícola intel·ligent, es van produir en col·laboració amb el Servei de Recerca Agrícola del Departament d'Agricultura dels Estats Units. El treball reflecteix una empenta més àmplia dins de l’agricultura de precisió per integrar la teledetecció, la IA i la gestió d’entrada dirigida per millorar l’eficiència i reduir els impactes ambientals.
