Дослідники Університету Токіо спільно з Kubota розробили підхід, який дозволяє оцінювати біомасу бульб картоплі під ґрунтом ще до збирання врожаю. Метод поєднує знімання з дронів, машинне навчання та модель підземного росту.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на Agropages.
Команда Вищої школи сільськогосподарських і природничих наук Університету Токіо разом із Kubota Corporation представила метод прогнозування врожайності картоплі, який дає змогу оцінювати підземну біомасу бульб на незбираних ділянках. За даними університету, рішення базується на поєднанні дистанційного зондування з дронів, алгоритмів машинного навчання та моделі росту під землею.
Як працює підхід
Поля періодично фотографували дронами, оснащеними RGB- та мультиспектральними камерами. Далі дослідники виділяли ознаки зображень на рівні окремих ділянок (плотів), зокрема:
- частку покриття рослинами (plant cover ratio);
- висоту пологу (canopy height);
- колірні індекси;
- вегетаційні індекси.
Модель машинного навчання навчали на зв’язку між цими ознаками та фактично виміряною підземною біомасою, отриманою через відбір проб. Для незбираних ділянок біомасу бульб оцінювали, подаючи ознаки зображень у навчений алгоритм.
Після цього часові ряди оцінок застосовували до кривої росту Гомперца (Gompertz growth curve) — S-подібної математичної моделі біологічного росту — щоб спрогнозувати врожайність на момент збирання.
Результати польових випробувань 2023–2024 років
За інформацією університету, експеримент проводили у 2023 та 2024 роках на полях Field Science Center Університету Токіо в місті Нісі-Токіо. Випробування охоплювали кілька варіантів ділянок із різною щільністю садіння та різними умовами насіннєвих бульб.
Команда повідомляє про коефіцієнт кореляції 0,8 або вище для оцінки біомаси бульб і 0,7 або вище для прогнозу врожайності з використанням кривої росту. Університет зазначає, що ці результати підтверджують можливість прогнозувати врожай ще на передзбиральному етапі, спираючись на надземні дані з дронів.
Що це може дати господарствам
В університеті наголошують, що під час вегетації оцінка врожайності картоплі традиційно часто спирається на «руйнівний» відбір проб. Запропонований підхід позиціонують як недеструктивну альтернативу, яка також дозволяє враховувати просторову неоднорідність у межах поля.
За оцінкою команди, використання кривої росту може підтримати передзбиральне прогнозування та оптимізацію елементів технології вирощування, зокрема підказувати оптимальні строки збирання.
Дослідження виконували в межах спільного проєкту Kubota Todai Lab. Серед учасників — докторант Юто Імачі, професор Хіройосі Івата, доцент Вей Го, дослідники підрозділу Kubota Next-Generation Research Department, Масахіро Окада (Sarabetsu Prediction Co., Ltd.), а також Пітер М. Блок (на момент роботи — проєктний асистент-професор Університету Токіо, нині — Eindhoven University of Technology).