Talajnedvesség-térkép készült drónok és mesterséges intelligencia alkalmazásával Debrecenben
Mesterséges intelligencia (MI) bevonásával fejlesztenek módszertant a talaj nedvességtartalmának előrejelzésére a Debreceni Egyetem (DE) természettudományi és technológiai karának kutatói. Az újfajta, pilóta nélküli légijárművekre szerelt multispektrális és hőkamerákkal végzett eljárás hatékonyabbá teheti a hozamok optimalizálását, és a tervek szerint a gazdák számára is elérhető lesz – tájékoztatta az egyetemi sajtóközpont pénteken az MTI-t.
![](https://trademagazin.cdn.webgarden.io/wp-content/uploads/2023/11/dji-4204801_640-300x174.jpg)
(Fotó: Pixabay)
Közleményük szerint a kutatás alapját a precíziós mezőgazdasághoz kapcsolódó GINOP-projekt adta, amelynek keretében 2019-ben ipari szereplőkkel dolgozott együtt a kar természetföldrajzi és geoinformatikai tanszéke azon, hogyan lehet hatékonyan meghatározni a szántóföldek talajának nedvességtartalmát.
A projekt részeként Hajdúböszörmény határában egy kukoricaföldön, illetve annak parlagterületén végeztek teszteket
A tanszék ipari kategóriás drónjaira hőkamerát szerelve úgynevezett termális ortofotó-mozaikot, egyfajta hőtérképet készítettek. Különböző adatfeldolgozási kombinációkkal vizsgálták, milyen módon lehet meghatározni a talaj nedvességtartalmát, amihez tudni kellett, hogy ténylegesen milyen mértékűek voltak a talajnedvesség eloszlásai a vizsgálat időpontjaiban – számolt be a kutatás részleteiről Bertalan László adjunktus. Szavai szerint a kutatásba bevont szakemberek talajmintákat gyűjtöttek, amelyekben laboratóriumi körülmények között határozták meg az adott pontokban a talaj nedvességtartalmát. Ezzel párhuzamosan pedig elvégezték a drónos adatgyűjtést is, egyrészt hőkamerás, másrészt úgynevezett multispektrális térképezéssel, amikor az elektromágneses spektrum eltérő tartományaiban visszavert napsugárzás alapján mutatták ki a talajfelszín különbségeit, majd összehasonlították a különböző módszerekkel mért értékeket.
A tanulmány arról szól, hogy milyen módszerekkel tudjuk leghatékonyabban becsülni a nedvességtartalmat
Ha például a drónos hőtérképen 35 fokos a talajfelszín, de mellette az adott talajminta esetén 20 százalék a nedvességtartalom, akkor elegendő talajminta esetén, a mesterséges intelligencia, azon belül is a gépi tanulás segítségével statisztikai összefüggést tudunk meghatározni az adatok kombinációiból – magyarázta a szakember, megjegyezve, hogy a publikációban bemutatják az optimális beállításokat, amelyekkel a lehető legpontosabb eredmény érhető el.
MTI
Kapcsolódó cikkeink
Együttműködik a Debreceni Egyetem és a Hell Energy Magyarország
Együttműködési megállapodást kötött a Debreceni Egyetem Gazdaságtudományi Kara és a…
Tovább olvasom >Magyarországon a HR szakértők több mint 50%-a támogatja a mesterséges intelligencia használatát
A Munkahelyeink.hu regionális felmérése szerint Magyarországon a HR szakértők több…
Tovább olvasom >Óvatosan költekezünk: a fogyasztók 43%-a tart attól, hogy az anyagi helyzete romlani fog
Bár a megélhetési költségek miatti aggodalmak enyhültek, a fogyasztók továbbra…
Tovább olvasom >További cikkeink
Fidelity: Három téma, ami Q3-ban alakítja a befektetéseket
Eljött a járványt követő normalizálódás, amelyet annyira vártunk? A gazdasági…
Tovább olvasom >Rekord nyereséget értek el a saját márkák az év első felében az Egyesült Államokban
Új csúcsokat értek el a sajátmárkás termékek 2024 első felében…
Tovább olvasom >Akadálymentesíti csomagolásait a Müller az Egyesült Királyságban
Minden márkás termékének csomagolásán NaviLens kódot helyez el a Müller,…
Tovább olvasom >