Aqronomlar kök yumrularının sayını modelləşdirə bilmək üçün kök populyasiyasını bilməlidirlər.
Yetiştiricilər qısa müddətdə kartof bitkilərinin populyasiyalarındakı dəyişikliyi istənilən vaxt tarla miqyasında qiymətləndirə bilməlidirlər. Bu, Harper Adams Universiteti, AHDB tərəfindən maliyyələşdirilən doktorant Joseph Joseph Mhango tərəfindən görülən işlər sayəsindədir. Yeni qərar qəbuletmə vasitəsi, köklərin sayını hesablamaq və meydana gəldikləri yeri xəritələşdirmək üçün əkinlərin pilotsuz çəkilmiş görüntülərinin yanında Dərin Öyrənmə adı verilən süni zəkadan istifadə edir.
Bu texnika obyektləri aşkar etməyə qadirdir və özünü idarə edən avtomobillərdə maşın görüntüsü üçün istifadə olunur. Cənab Mhango dedi: “Aqronomlar kök yumrularının sayını modelləşdirə bilmək üçün kök populyasiyasını bilməlidirlər.
"Son iki il ərzində süni intellektə əsaslanan bəzi üsulları inkişaf etdirdik ki, normal əkildikdən sonra 70 gün ərzində tam örtükdə bir kartof tarlası boyunca kök sıxlığındakı fərqləri ən yaxşı şəkildə necə qiymətləndirək." Dron tərəfindən alınan müntəzəm qırmızı, mavi və yaşıl dalğa uzunluqlarından istifadə edərək bitki örtüyü indekslərini təhlil edərək, Joseph, kartof bitkilərinin meristematik uclarının sayıla biləcəyini və kök uclarını təmsil etmək üçün istifadə edildiyini kəşf etdi.
Dərin Öyrənmə daha sonra bir sahə boyunca kök populyasiya sıxlığının istilik xəritəsini çıxarmaq üçün istifadə edilə bilən kök saylarını təxmin etmək üçün güclü bir model inkişaf etdirmək üçün istifadə edildi. Alət, ilk növbədə, yığım qərarlarını asanlaşdırmağa yönəldilmişdir, beləliklə daha çox kök yumruları olan ərazilər toplu qalmaq üçün daha çox vaxt qala bilər, daha az, daha böyük kök yumruları olanlar əvvəlcə yığılır.
“Əvvəllər öyrədilmiş modellər göstərir ki, torpaq sahəsi başına daha çox kök sayı olduğu yerlərdə, daha çox kök yumruları orta yumru ölçüsü hesabına gözlənilir. ”O qeyd etdi ki, yetişdiricilər kartof gövdəsi ilə kök yumruları arasındakı əlaqəni və ölçüsü bölgüsünü yaxşı bilirlər və məhsul yığım müddətləri ilə bağlı qərarlar normal olaraq tarla boyunca bir sıra məhsul qazıntılarına əsaslanır.
“Bu modelin digərlərindən fərqi budur ki, hassas əkinçilikdə idarəetmə zonalarını müəyyənləşdirmək üçün məlumat vermək üçün sahə daxilində dəyişiklikləri ölçmək imkanı verir. "Joseph'in yeni modeli Shropshire və Lincolnshire arasında bir sıra kartof sahələrində sınaqdan keçirildi və çox ümidverici göründüyünü söylədi. "Yeni vasitə, dəqiq quru əkinçiliyin əldə edilməsini çox asanlaşdıracaq, çünki məlumat daha sonra qurutma vaxtı və məhsul yığımı ilə bağlı qərarları, həm də pestisid və herbisid tətbiqetmələrini məlumatlandıra bilər."
Gübrənin məhsuldarlığa çevrilməsi
Araşdırmalarının bir hissəsi olaraq, azot (N), fosfor (P) və kükürd (S) gübrə tətbiqetmələrinə və məhsulun necə çevrildiyindəki fərqlərə baxaraq, beş sahə üzrə kartof məhsulunun performansını xəritələşdirir. töhfə verməyi dayandırırlar. “Torpaqdakı qidalandırıcılara reaksiya, torpaqda mövcud olan səviyyələrə görə sahələrdə fərqli ola bilər. "Gübrə tətbiq edildikdən sonra torpaq nümunələri götürüldü və sahələrin əksəriyyətində daha kiçik kök yumruları olan bir sahədə daha yüksək P səviyyəsini əlaqələndirən həddindən artıq gübrələmə sübutu tapdıq."
“Anlayışımız budur ki, kartofda yumru yumru miqdarında iyerarxiya mövcuddur və dominant kök yumrularının yalnız bir hissəsi optimal qida səviyyələrindən faydalanır. “Bununla belə, əkinçilərin tarlalarında müşahidə olunan yüksək qida səviyyələrində bunun hər zaman doğru ola bilməyəcəyinə dair dəlillər toplayırıq. “Tapıntılar göstərir ki, tədqiqatdakı bütün sahələr optimal miqdarda qida səviyyəsində işləyir və bu sahələrdə P səviyyələri ilə kök yumrularının paylanması arasında əhəmiyyətli dərəcədə mənfi bir əlaqə mövcud idi.
"Nəzarət olunan müalicələrlə randomizə olunmuş təcrübələrdən istifadə etmək əvəzinə, həqiqi tarla şəraitində torpaq və kök yumrularının paylanması arasındakı əlaqəni anlamaq istədik." Nəticədə, modellər qurmaq üçün bir coğrafi-statistik araşdırma yanaşması tətbiq etdi, bu, tipik fermerlərin tarlalarında müşahidə olunan əlaqələri daha yaxşı əks etdirən əmsalları olan modellər yaratmağımıza imkan verdi ”dedi. "Bir çox halda, fermerlər məhsullarını kifayət qədər qida ilə təmin etmək üçün çox gübrə verə bilər, lakin bu məhsul və keyfiyyətə zərərli təsir göstərə bilər."
Bu modellərin üç ölçülü olması kök hesablama modeli ilə inteqrasiyanı və proqnozları yaxşılaşdırmaq üçün peyk görüntülərinin daxil edilməsini təmin edir. Cozefin doktorluq dissertasiyasının üçüncü bir hissəsi, tədqiqat sahələrindəki torpaqların və örtüklərin sərbəst şəkildə əldə edilə bilən yüksək dəqiqlikli çoxpektral peyk görüntülərinin birləşdirilməsini əhatə edir. "Peyk görüntülərinin məhsul qabağı kartof məhsuldarlığı və yumru ölçüsü paylanmasının daha yaxşı proqnozlaşdırıcı dəqiqliyinə nail olmağa nə dərəcədə kömək edə biləcəyini ölçəcəyik."
Aqronomiya Həftəsindən təqdimatı izləyin:
Sektorlar: Kartof
Siz olmalıdır daxil Şərh yazmaq üçün.