Селекционеры выращивают тысячи потенциальных сортов одновременно; до сих пор наблюдения за ключевыми признаками производились вручную. В новом исследовании беспилотные летательные аппараты или дроны успешно использовались для удаленной оценки и прогнозирования сроков созревания сои при тестировании потенциальных сортов. Использование дронов для этой цели может существенно сократить количество человеко-часов, необходимых для оценки новых культур.
Когда селекционеры выводят новые сорта сельскохозяйственных культур, они выращивают много растений, и все они нуждаются в проверке. Неоднократно.
«Фермеры могут иметь поле площадью 100 акров, засеянное одним сортом сои, в то время как селекционеры могут иметь 10 000 потенциальных сортов, засеянных на одном поле площадью 10 акров. Фермер может довольно быстро определить, готов ли отдельный сорт в поле к сбору урожая. Тем не менее, селекционерам приходится проходить исследования несколько раз осенью, чтобы определить дату созревания каждого потенциального сорта», - объясняет селекционер соевых бобов Университета Иллинойса Брайан Дайерс.
«Мы должны проверять каждые три дня», - добавляет студент магистратуры Натан Шмитц. «Это занимает много времени в загруженное время года. Иногда очень жарко, иногда очень грязно».
Чтобы упростить задачу, междисциплинарная команда, включающая селекционеров, ученых-компьютерщиков, инженеров и специалистов по географической информации, обратилась к беспилотным летательным аппаратам, широко известным как БПЛА или дроны.
“Когда дроны стали доступны, мы задались вопросом, как мы можем применить эту новую технологию для разведения. Для этой первой попытки мы попытались сделать пару простых вещей», - говорит Дайерс.
Одна из целей состояла в том, чтобы предсказать сроки созревания стручков, используя изображения с камеры, прикрепленной к дрону, а также сложные методы анализа данных и изображений.«Мы использовали мультиспектральные изображения, - объясняет Шмитц. «Мы создали уравнение в программе, чтобы уловить изменения частоты света, отраженного от растения. Именно по изменению цвета мы отличаем взрослое растение от незрелого».
Исследователи разработали алгоритм для сравнения изображений с дрона с данными о зрелости стручков, измеренными старомодным способом, путем обхода полей. «Наши прогнозы зрелости с дроном были очень близки к тем, которые мы зафиксировали, прогуливаясь по полям», - отмечает Дайерс.
Предсказания, сделанные моделью, достигли 93-процентной точности, но Дайерс говорит, что они могли бы быть еще лучше без некоторых ограничений, присущих летающим дронам. Например, они могли летать на нем и получать хорошие снимки только в солнечные дни при слабом ветре.
Дроны получают все большее признание за их потенциал для повышения эффективности и точности в сельском хозяйстве, особенно после того, как в августе 2016 года вступили в силу новые правила FAA, но это одно из первых исследований, в котором дроны используются для оптимизации методов размножения. Дайерс отмечает, что приложение может быть особенно полезно крупным селекционным компаниям, которые ежегодно тестируют сотни тысяч потенциальных сортов. Если селекционеры смогут сэкономить время и силы, используя эту технологию, новые сорта потенциально могут быть выведены и предоставлены фермерам в более короткие сроки - долгожданное улучшение..
Статья «Разработка методов улучшения оценки урожайности сои и прогнозирования зрелости растений с помощью платформы на базе беспилотного летательного аппарата» опубликована в журнале Remote Sensing of Environment.