Precyzyjne nawożenie grusz. Sztuczna inteligencja w liściu
Precyzyjne nawożenie grusz z wykorzystaniem sztucznej inteligencji może zrewolucjonizować uprawy tego gatunku. Ich innowacyjność doceniono poprzez nagrodzenie autora Bayer Innovation Prize, która wspiera badania promujące innowacje i zrównoważony rozwój w rolnictwie.
Jak obecnie prowadzić precyzyjne nawożenie grusz, aby produkcja była zgodna z obowiązującymi w UE zasadami? Sprawdźmy możliwości techniczne…
Spis treści
Nawożenie roślin sadowniczych a EZŁ
Precyzyjne nawożenie grusz i innych gatunków sadowniczych będzie koniecznością, którą z jednej strony wymusi wdrażanie założeń Europejskiego Zielonego Ładu zaś z drugiej optymalizacja kosztów działalności. Precyzyjne techniki nawożenia i ochrony pozwalają na produkcję wysokiej jakości plonów, bez przekroczeń pozostałości środków ochrony roślin czy nadmiaru niektórych składników mineralnych, szczególnie związków azotu. A zastosowanie nowoczesnych technik do wykonywania obrazów rosnących roślin i ich analizy w czasie rzeczywistym zdecydowanie ułatwi pracę sadowników.
Sztuczna inteligencja zastosowana na liściach umożliwia precyzyjne nawożenie grusz
Wykorzystanie sztucznej inteligencji na liściach gruszy pozwala precyzyjnie określić zapotrzebowanie roślin na składniki odżywcze. Jak wynika z badań Ambroosa Van Poucke, studenta na wydziale bioinżynierii Uniwersytetu w Gandawie otwiera to drogę dla rolnictwa precyzyjnego w uprawie tego gatunku. Za swoje badania student otrzymał nagrodę Bayer Innovation Prize.
Jak powiedział autor badań, uprawa gruszy ma kluczowe znaczenie dla belgijskiego sektora owocowego. Sektor stoi w obliczu wyzwań związanych z nawożeniem sadów owocowych. Szczególnie w sytuacji, kiedy konieczne jest utrzymanie równowagi składników odżywczych na polu. Dlatego dokładna ocena niedoborów składników odżywczych staje się coraz ważniejsza. Szczególnie jeśli weźmie się pod uwagę bezpośredni związek między dostępnością mikro- i makroelementów a wzrostem i plonowaniem drzew owocowych.
Innowacje technologiczne w służbie rolników
Student bioinżynierii badał możliwość przewidywania poziomu składników odżywczych w liściach gruszy na podstawie danych hiperspektralnych przy użyciu zaawansowanych modeli uczenia maszynowego. Modele uczenia maszynowego to złożone algorytmy, które mogą „uczyć się” na podstawie danych i tworzyć prognozy na ich podstawie.
Możliwości precyzyjnego nawożenia grusz
Uzyskane wyniki badań są obiecujące, i mają znaczny potencjał do dokładnego przewidywania zawartości składników odżywczych. Za ich pomocą można monitorować takich jak potas, wapń, mangan, cynk, miedź i azot. Jak powiedział Van Poucke, nowoczesne techniki obliczeniowe sprawdziły się wyjątkowo dobrze w badanych przez niego modelach. W związku z tym badania otwierają drzwi do precyzyjnego nawożenia w uprawie gruszek. Dlatego dokładne oszacowanie zapotrzebowania na składniki odżywcze przyczyni się do bardziej zrównoważonych praktyk rolniczych i a przede wszystkim poprawy plonów.
Van Poucke, podkreśla, że jego badania nie są jeszcze gotowe do zastosowania w praktyce. Jednakże w czasie prac zidentyfikował niezbędne wyzwania w przewidywaniu pól, które pozostawiono podczas walidacji systemu. Podkreśla to znaczenie ciągłego doskonalenia i udoskonalania wykorzystywanych modeli.
Katedra ForwardFarming
Badania wyróżniono nagrodą za innowacyjność przez firmę Bayer, która od 2016 r. finansuje katedrę ForwardFarming na Uniwersytecie w Gent. Dzięki katedrze i nagrodzie laureata zachęci ona badań promujących innowacje i zrównoważony rozwój w rolnictwie. Dzięki nagrodom, firma chce podkreślić znaczenie badań studentów nad innowacyjnymi i zrównoważonymi rozwiązaniami w zakresie ochrony roślin.
Źródło: vilt.be
Czytaj również: Ordzawienie gruszek największym problemem sezonu 2023
Obserwuj nas w Google News. Bądź na bieżąco!
