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.

(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
Már növekszik a debreceni retek és a búza a Nemzetközi Űrállomáson
Megindult a Debreceni Egyetem (DE) kutatóinak eljárásával kezelt retek és…
Tovább olvasom >Már növekszik a debreceni retek és a búza a Nemzetközi Űrállomáson
Megindult a Debreceni Egyetem (DE) kutatóinak eljárásával kezelt retek és…
Tovább olvasom >„Okos” technológia, brutális fogyasztás – Az MI rejtett ára
A mesterséges intelligencia energiaigénye gyorsabban nő, mint maga a technológia:…
Tovább olvasom >További cikkeink
Így ebédel a magyar – továbbra is húsfogyasztó nemzet vagyunk
Egy friss hazai kutatás feltárta, hogyan (nem) változott a magyar…
Tovább olvasom >Zsugorinfláció: adatbázis indul a kisebb kiszerelésekről
A fogyasztók könnyen hozzáférhető, megbízható és folyamatosan frissülő forrásból tájékozódhatnak…
Tovább olvasom >Támad a Temu: az online diszkontóriás betörne az európai élelmiszerpiacra is
A kínai Temu online piactér az olcsó elektronikai és ruházati…
Tovább olvasom >