#ПотатоФарминг #АгрицултуралИнноватион #ЦропДисеасеДетецтион #МацхинеЛеарнингИнАгрицултуре #СустаинаблеФарминг #ЦолумбианАгрицултуре #Геоматицс #ПрецисионФарминг #ЦропХеалтхМониторинг #ФармТецх
Узгајивачи кромпира у Колумбији су на ивици технолошке револуције, захваљујући иновативном алгоритму који је развио Вилијам Алфонсо Леон Руеда и тим стручњака са Факултета Пољопривредно науке на Универзитету Колумбија (УНАЛ) Седе Богота. Алгоритам, дизајниран да идентификује рану палежу у усевима кромпира, има потенцијал да преобликује пејзаж откривања болести у пољопривреди.
Откривање невидљивог:
Рана пламењача, узрокована гљивицом Вертициллиум, представља значајну претњу за усеве кромпира, оштећује листове, омета проток воде и хранљивих материја и утиче на укупан квалитет кромпира. Пољопривредници се често боре да благовремено идентификују болест. Тим Леона Руеде, користећи геоматичку експертизу, истражио је алгоритме са невероватним поузданошћу од 90% у раном откривању мрља користећи спектралне варијабле као предикторе.
Иновативна технологија на послу:
Пројекат, спроведен у Москуера и Субацхокуе, имплементирао је најсавременију технологију, укључујући снимке дроном, мултиспектралне камере које снимају светлосне спектре неприметне за људско око и фиксни спектрорадиометар. Алгоритми машинског учења су коришћени за анализу понашања болести, постижући нивое детаља без преседана са резолуцијом од 2.8 цм по пикселу.
Правовремена интервенција:
Леон Руеда истиче способност алгоритма да идентификује гљивицу у кратким временским интервалима, што је огромна супротност изазовима са којима се суочава техничко особље одговорно за праћење здравља усева. У контролисаним окружењима, алгоритам је показао до 90% ефикасности, користећи спектрорадиометар за хватање спектралног отиска прста усева, омогућавајући одређивање појаве и прогресије болести у свакој биљци.
Прецизност поља:
Истраживање, које су водили професори Хоакин Гиљермо Рамирез Гил и Сандра Гомес Каро, достигло је изузетан ниво детаља. Са прецизношћу до 80% на терену, ефикасност алгоритма је остала без преседана. Употреба алгоритама као што су „Случајне шуме“, „Машине за векторе подршке“, „Неуралне мреже“ и „Адабоост“ показала је доследне резултате, напајајући се подацима са дронова, мултиспектралних камера и спектрорадиометра.
Изазови и сарадња:
Леон Руеда признаје потребу за даљим усавршавањем, решавајући проблеме као што су потенцијална забуна са другим болестима усева и обезбеђивање репрезентативних узорака усева. Истраживање, део шире сарадње са Федерацион Цоломбиана де Продуцторес де Папа (Федепапа) и Фондо Национал де Фоменто де ла Папа (ФНФП), сигнализира обећавајућу будућност за одрживу производњу кромпира.
Развој овог напредног алгоритма означава значајан корак напред у борби против ране пламењаче у усевима кромпира. Са својом високом прецизношћу и могућностима благовременог откривања, фармери сада имају моћан алат за заштиту својих приноса. Сарадња између академске заједнице и пољопривредних организација показује потенцијал технологије да револуционише пољопривредне праксе, утирући пут одрживијој и ефикаснијој будућности у пољопривреди.