Фермеры и селекционеры теперь могут создавать свои собственные автоматизированные системы слежения за полевыми камерами для сбора данных о динамических характеристиках растений, таких как полегание и движение культур, как это происходит в поле, чтобы помочь снизить потери урожая.
Группа исследователей Университета Миннесоты под руководством Алекса Суско, докторанта и члена Центра точного земледелия в CFANS, разработала систему для записи видео движения растений в условиях сильного ветра, а также поломки или полегания стебля. Полегание происходит, когда растение падает или наклоняется из-за сильного ветра, болезней, влажной почвы, избытка азота в почве, машин или животных, и может привести к потерям урожая.
«Существуют системы слежения за полевыми камерами, такие как PhenoSpex FieldScan, но они запатентованы и в первую очередь предназначены для фенотипирования контейнерных культур. Наша система с открытым исходным кодом, дешевле и проще в сборке», - сказал Суско. «Я надеюсь, что подобная система откроет возможность для открытия новых фенотипов растений».
Результаты исследования, опубликованные в журнале Hardware X, дополняют работу Питера Маркетто, доцента кафедры биопродуктов и биосистемной инженерии, который использовал камеру на парашютном шнуре, чтобы сфотографировать жилище..
Модернизация камеры U of M позволяет исследователям регистрировать признаки растений в реальном времени в разных местах экспериментального поля. Эта технология позволяет селекционерам собирать данные о полегании в режиме реального времени, что поможет улучшить устойчивость злаков к полеганию. Система камер зафиксировала полегание примерно за 15 минут, что сэкономило часы времени по сравнению с ручным измерением, которое может занять три часа. Кроме того, эта технология расширяет возможности высокопроизводительного фенотипирования, а ее открытый исходный код позволит в дальнейшем адаптироваться к потребностям производителей и селекционеров в сборе данных.
Исследователи сняли полусферические видеоролики движения сельскохозяйственных культур при различной скорости ветра в фиксированных местах и смогли количественно оценить движение с помощью MATLAB. Результаты исследования позволили им отличить движение двух разных сортов овса по частоте и величине колебательных движений стеблей на ветру.
«Поскольку нас интересует реакция растений на воздействие ветра, мы можем использовать эту систему в очень ветреных условиях, чтобы получить видео движения растений, новый фенотип», - сказал Суско. «Меня интересует, как различные физиологические параметры, такие как высота растений, влияют на движение растений и, в свою очередь, на устойчивость растений к полеганию».
Исследователи разработали специальный трек камеры для фотографирования мелких зерен под воздействием прямого ветра. Система направляющих камер состоит из коммерческого оборудования и электроники, вмещающих камеры с углом обзора 360 градусов. Его можно адаптировать к различным размерам поля, культурам и сенсорным системам для получения высокопроизводительных фенотипических данных, не поддающихся измерению другими системами.
«Существующие методы сбора данных о жилье, такие как ручная сортировка или съемка с помощью дронов, не работают для краткосрочных событий, а беспилотные летательные аппараты нестабильны во время штормов», - сказал Маркетто. «Эта новая система специально разработана для работы в ненастную погоду, что важно для получения более качественных данных и решения проблем до того, как они приведут к потере урожая».