В Нидерландах был запущен научно-исследовательский проект устойчивого развития Remote Sensing for Floriculture (RS4F2), по выявлению болезней растений и аномалий урожая с использованием искусственного интеллекта (ИИ), беспилотных летательных аппаратов, спутников и датчиков.
В прошлом году исследователи из Нидерландов успешно разработали модель искусственного интеллекта, которая позволяет дронам обнаруживать болезни растений. В дополнение к беспилотным летательным аппаратам исследователи теперь будут использовать спутниковые снимки, наземные датчики и видеозаписи с камер агромашин для выявления заболеваний.
Суть нового метода – в объединении различных современных технологий, чтобы можно было точно определить, какие растения нуждаются в защите, а какие нет. Предполагается, что это позволит на более ранней стадии обнаруживать заболевания и более эффективно, рационально и точно использовать средства защиты растений. Это может привести к значительной экономии средств и снижению риска потерь урожая.
Сейчас дроны в рамках проекта летают над полями относительно низко и медленно, чтобы обеспечить получение высококачественных изображений. На следующем этапе проекта исследователи изучат способы ускорения процесса, чтобы можно было охватить больше полей. Используя новые методы сбора данных и объединяя полученные результаты, исследовательская группа рассчитывает собирать информацию быстрее и эффективнее.
Кроме того, изучается возможность использования так называемых «беспилотных боксов». Эти автоматизированные системы позволяют агродронам выполнять заранее запланированные полеты без участия пилота. Дроны находятся в режиме ожидания в защищенном боксе рядом с полями и могут взлететь в любой момент для сбора и передачи данных в режиме реального времени.
В проект также планируется включить данные из космоса. За последние годы качество спутниковых снимков значительно улучшилось. Они могут предоставлять важные данные о погодных условиях и влажность почвы.
Помимо данных с беспилотников и спутников, исследователи изучат другие эффективные методы сбора данных с помощью искусственного интеллекта, включая камеры на тракторах, сельскохозяйственных роботах и наземные датчики. Объединение этой информации позволило бы предугадать возникновение и распространение болезней растений.
Хотя изначально основное внимание уделялось обнаружению ботритиса (Botrytis) в тюльпанах и гиацинтах, в настоящее время область применения расширяется. Исследователи изучают, для каких других культур и болезней можно адаптировать модель, что сделает технологию широко применимой как в секторе цветоводства, так и за его пределами.
С наступлением весны ученые планируют проводит много времени в полях. Недавно собранные данные будут использованы для дальнейшего уточнения модели. Кроме того, будут предприняты усилия для обеспечения практического применения решения на угодьях фермеров.
В запусе проекта учавствует цэлый ряд компаний – Unmanned Valley, Greenport Duin- en Bollenstreek, NL Space Campus, Экономический совет Duin- en Bollenstreek, Holland Rijnland и другие. Команда RS4F рассчитывает представить первые результаты исследований в декабре 2025 года.