ТПС: Нов метод за създаване на триизмерни изображения проследява растежа на растенията без скъпи сензори

Научен пробив, способен да промени начина, по който фермерите наблюдават развитието на културите и посевите, е постигнат от израелски изследователи, които успяха да открият нискобюджетен и неинвазивен метод за оценка на общата листна площ на растенията, използвайки само обикновена видеокамера, предаде израелската новинарска агенция ТПС.
Ръководено от докторанта Дмитрий Усенко от Института по екологични науки към Еврейския университет, изследването демонстрира как стандартните видеозаписи могат да бъдат трансформирани в 3D модели на растения, използвайки метода за възстановяване на триизмерна структура от движение. Този метод, използван традиционно в области като компютърното зрение и дистанционното наблюдение, позволява точно измерване на развитието на растенията без нужда от използването на скъпи сензори или опасното за растенията вземане на проби.
"Точното измерване на общата листна площ е от решаващо значение за проследяването на развитието на растенията, фотосинтезата и поемането на вода", каза д-р Дейвид Хелман от Еврейския университет, който ръководи изследването. "Традиционните подходи обаче често изискват вредното за културите вземане на проби или скъпо и недостъпно оборудване. Нашият модел съчетава достъпност и точност по начин, който би могъл да бъде от полза както за дребните фермери, така и за големите селскостопански предприятия".
Работейки в сътрудничество с д-р Чен Гилади от колежа по инженерство "Сами Шамун", екипът събра повече от 300 видеоклипа на домати джуджета, растящи в контролирани оранжерийни условия. От тези клипове те генерираха 3D-точкови облаци - плътни клъстери от пространствени данни, представящи формата и структурата на растенията. След това екипът подготви алгоритми за машинно обучение, които да оценяват общата листна площ въз основа на извлечени от 3D данните характеристики.
Констатациите бяха публикувани в рецензираното научно списание "Къмпютърс енд електроникс ин агрикалчър" (Computers and Electronics in Agriculture).
Най-добре представящият се модел постигна корелация (R²) от 0,96, което показва изключително високо ниво на точност на прогнозиране. Забележително е, че системата остана надеждна дори при трудни условия, като например покриващи се листа или движение на растенията, причинено от вятър.
"Чрез намаляване на ценовата бариера за точно наблюдение на растенията се надяваме да демократизираме достъпа до прецизно земеделие", каза Дмитрий Усенко. "Това е малка, но важна стъпка към по-интелигентно и по-устойчиво земеделие", добави той.
Въпреки че проучването се фокусира върху доматите, изследователите подчертават, че методът не зависи от културата, върху която се прилага и спрямо която е адаптивен. Тъй като изисква само стандартно "ар джи би" (RGB) изображение, което е широко достъпно на всички потребителски устройства, проследяването на растежа може лесно да се приспособи за използване както в оранжерии, така и на открити пространства в цял свят, заявиха учените. Това прави технологията ценна за малките ферми, които иначе не биха могли да си позволят по-скъпо наблюдение.
В оранжериите технологията може да бъде интегрирана и в автоматизирани системи за оптимизиране на напояването, осветлението и други видове екологичен контрол, базирани на развитието на растенията в реално време.
(Тази информация се разпространява по споразумение между БТА и ТПС)