Технология определяющая болезни культур до появления симптомов
Специалисты агротехнического стартапа Fotenix считают, что спектральная визуализация является ключом к более эффективному мониторингу сельскохозяйственных культур. Они объединили камеры работающие в разном цветовом спектре с машинным обучением, чтобы лучше контролировать состояние растений. Технология способна выявлять заболевания в режиме реального времени до того, как у них появятся симптомы, видимые человеческим глазом.
Доктор Чарльз Вейс, эксперт в области агротехники, основал Fotenix в 2018 году, ранее он работал инженером-исследователем в Манчестерском университете.
«Я работал над установленными камерами, которые могут определять присутствие различных растений. Вскоре я понял, что мы можем пойти еще дальше, используя диагностические технологии, такие как спектральная визуализация, в полевых условиях», — рассказал он.
У Fotenix необычная бизнес-модель, они не являются прямым поставщиком услуг для фермера, вместо этого они передают свои разработки предприятиям, которые уже предоставляют различные технологические решения в аграрной сфере.
«Мы считаем, что лучше иметь дело напрямую с поставщиками оборудования или услуг и внедрять наши технологии в их оборудование. Чтобы модифицированная модель работала, нам нужно работать напрямую с производителем, чтобы обеспечить надежную интеграцию технологии на ферме. Например, фермер, который уже использует платформу для управления фермой, получит данные, которые предоставляет наша технология, и он, возможно, никогда не узнает о нашем существовании», — добавил доктор Вейс.
Это означает, что технология может применяться в широком спектре различных приложений и сельскохозяйственных секторов.
«Хотя мы работаем над множеством разных проектов, оборудование, которое фактически входит в системы, не сильно различается», — пояснил д-р Вейс. «Как правило, изменения касаются в основном проблем с которыми мы сталкиваемся, например, на пшеничном поле, и они сильно отличаются от тех, с которыми мы сталкиваемся в теплице, полной помидоров».
Доктор Вейс рассказал, как на самом деле работает эта технология:
«Мы используем разработанные нами светодиодный поток света и записываем, как этот свет отражается. Это дает нам цифрового двойника растения с информацией которая находиться внутри листа».
Fotenix использует источники света с разным цветом и с разной длиной световой волны, которые могут проникать в разные части листа.
«Например, инфракрасное излучение многое говорит нам о внутренней части растения, что действительно полезно при определении заболеваний на их ранних стадиях, когда они не проявляют никаких симптомов на поверхности, в то время как такие цвета, как зеленый, собирают много информации о поверхности листа», — рассказывает Вейс.
Затем они используют эту информацию для создания библиотеки различных моделей, которые можно использовать для различных приложений, культур и болезней.
Так же, читайте: Болезни зерновых и зернобобовых и меры борьбы с ними — КазНИИЗиКР
Технология нацелена, в частности, на болезни, прежде чем они проявят видимые симптомы, особое внимание уделяется септориозу пшеницы и светлой пятнистости листьев масличного рапса.
«Как только болезнь видна, растение уже находится в стрессе, и уже слишком поздно. Мы пытаемся бороться с болезнями, которые можно обнаружить только с помощью лабораторного анализа».
Цель технологии не в том, чтобы принимать решения за фермеров, а в том, чтобы дать фермерам и агрономам максимально возможную информацию для принятия решений.
Fotenix предполагает, что технология будет использоваться в самых разных формах. В пахотном секторе ее можно использовать на таком оборудовании, как разбрасыватель удобрений, когда он перемещается по посевам, регистрируя данные и сообщая о внесении фунгицидов. Также компания работает с робототехническими компаниями, которые разрабатывают роботов для автономного тестирования растений, особенно в ночное время, когда технология наиболее эффективна. Так же, технология может помочь селекционерам в выведении новых, устойчивых к болезням культур.
Источник: www.farminguk.com
