Ny studie: AI förutspår framtida tillväxt av grödor med drönarbilder och algoritmer.

StockholmForskare vid universitetet i Bonn har utvecklat ny programvara för att simulera hur fältgrödor växer. Med hjälp av tusentals foton från fälttester har de tränat en inlärningsalgoritm. Denna algoritm kan nu förutse hur växter kommer att utvecklas i framtiden baserat på ett enda initialt foto. Programvaran hjälper bönder att exakt uppskatta faktorer som bladarea och skördeavkastning. Resultaten har publicerats i tidskriften Plant Methods.

Algoritmen analyserar drönarbilder som tagits under en tillväxtperiod, som att övervaka blomkålsutveckling under specifika förhållanden. Från dessa bilder förutser AI framtida tillväxt baserat på en tidig bild. Här är de viktigaste egenskaperna:

• Använder drönarbilder för utbildning
• Förutser framtida växtutveckling
• Beräknar avkastning och bladarea

Lukas Drees från Institutet för Geodesi och Geoinformation ledde projektet. Han säger att mjukvaran kommer att hjälpa bönder att fatta bättre beslut. Bönder kan testa val som att använda bekämpningsmedel eller gödselmedel i en virtuell miljö. På detta sätt kan de se hur dessa beslut påverkar grödavkastningen.

Mjukvaran har sina begränsningar. Den kan inte hantera plötsliga väderförändringar, som ett snabbt temperaturfall eller ihållande regn. I framtiden förväntas den lära sig att hantera dessa förändringar. Forskare planerar att förbättra dess förmåga att förutsäga resultaten av sådana händelser.

De använde en annan AI för att analysera detaljer, såsom hur mycket gröda som kommer att produceras utifrån bilderna. Till exempel kan den tidigt förutsäga storleken på blomkålshuvuden under deras tillväxt. Detta underlättar planering och effektiviserar skördeprocessen.

Läs också:

21 november 2024 · 15:27

USA dominerar AI-innovation, lämnar Kina bakom i Stanford-rankning

En central idé är att odla olika växter, såsom bönor och vete, tillsammans på samma åker. Denna metod har flera fördelar.

• Växter konkurrerar mindre med varandra
• Högre total avkastning
• Naturlig gödsling från kvävebindande växter som bönor
• Mindre mottagliga för skadedjur och miljöproblem

Polykulturer kräver en optimal blandning av växtarter och proportioner. Genom att använda AI för att analysera många experiment med olika blandningar kan vi hitta effektiva kombinationer. Detta resulterar i förbättrade och mer hållbara jordbruksmetoder.

Traditionella simuleringar av grödtillväxt använder modeller som känner till växtens behov av näring och miljö. Den nya mjukvaran däremot, förutspår växttillväxt genom att lära sig från mängder av bilder. Båda metoderna är effektiva och kan fungera bra tillsammans.

Forskare undersöker även möjligheterna att kombinera processbaserade och bildbaserade metoder. De tror att denna kombination kommer att förbättra prognoserna. Detta samarbete kan leda till mer avancerade jordbrukstekniker.

PhenoRob-excellensklustret vid universitetet i Bonn stöder ett stort projekt. Målet är att förbättra jordbruket genom smart teknologi. Detta syftar till att göra jordbruket mer miljövänligt utan att minska skördarna. Lukas Drees och hans team har utvecklat en mjukvara som är ett viktigt steg i denna insats.