В Іллінойсі створили наземного робота для раннього виявлення хвороб сої після обмежень дронів

Інженери Southern Illinois University Carbondale розробили чотириколісного наземного робота, який має фіксувати ураження сої ще до появи видимих симптомів. Поштовхом стала невдача з дронами: камери з повітря не «бачили» нижній бік листків, де ураження часто з’являються першими.

Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на сайт Global Agriculture.

Інженери Southern Illinois University Carbondale (штат Іллінойс, США) зібрали чотириколісного наземного робота на батарейному живленні для раннього виявлення хвороб сої. Проєкт фінансується через Illinois Soybean Center і зосереджений на frogeye leaf spot — грибній хворобі, яка, за даними розробників, може знижувати врожайність сої на 60–70% після закріплення у полі.

Роботу передувала спроба побудувати систему раннього виявлення з використанням дрона з гіперспектральними та мультиспектральними камерами. Однак навіть за польотів близько до пологу рослин аерозйомка не дала достатньо даних із нижнього боку листків і нижніх стебел — саме там ураження frogeye leaf spot часто проявляються першими. Через це команда перейшла до наземної платформи,

яка може знімати рослини з потрібних ракурсів.

Чому раннє виявлення має значенняУ матеріалі зазначається, що низка грибних хвороб сої може зберігатися в ґрунті роками та повторно інфікувати посіви за вологих умов. На цьому тлі раннє виявлення розглядають як спосіб не «запізнитися» з реакцією: коли ураження вже добре видно на верхній поверхні листка (а саме на неї зазвичай орієнтуються під час оглядів і аерозйомки), рослина може бути вже суттєво пошкоджена, а пізнє внесення фунгіцидів — менш ефективним.

Технічні характеристики та параметри

• Платформа: чотириколісний наземний робот, живлення — від батареї.
• Навігація: робота керується через GPS і може працювати автономно після завантаження користувачем карти поля; рухається вздовж рядків культури.
• Сенсори/зйомка: на борту встановлено кілька камер змонтованих так, щоб знімати верх і нижній бік рослин сої під час руху по полю.
• Попередній підхід: дрон із гіперспектральними та мультиспектральними камерами для побудови карт ураження на тестових ділянках університетських ферм; ключове обмеження — недостатнє покриття нижнього боку листків.

На якій стадії проєктЗа описом, апаратна частина (платформа, розміщення камер і автономна навігація) вже зібрана та працює в полі. Водночас моделі штучного інтелекту, які мали б визначати тип і ступінь ураження за зображеннями, ще не розроблені й не протестовані. Тому наразі немає оприлюднених показників точності, «випередження» за часом до появи видимих симптомів або результатів випробувань на певній площі.

У команді проєкту зазначають, що нинішній етап — передусім інженерне завдання: відпрацювання розміщення камер, навігації та збору даних. Очікуваний практичний результат у майбутньому — карти поля, які допоможуть агровиробникам бачити, де формується осередок хвороби, і точніше локалізувати проблемні зони.