Εφαρμογή ΑΙ & Πολυφασματικών Απεικονίσεων στη Γεωργία
Η ανάπτυξη καινοτόμων υπηρεσιών που συνδυάζουν τεχνητή νοημοσύνη με δεδομένα τηλεπισκόπησης κυρίως απο πολυφασματικές απεικονίσεις στο γεωργικό τομέα, αλλάζει τη γεωργική παραγωγή όπως την ξέρουμε. Αυτό συμβαίνει ιδιαίτερα με τη χρήση υπολογιστικών συστημάτων που ενσωματώνουν συστήματα μηχανικής μάθησης, γνωστά ως machine learning.
Τα γνωστικά αυτά υπολογιστικά συστήματα πρόκειται να αλλάξουν άρδην τις γεωργικές υπηρεσίες, καθώς συλλέγοντας έναν αυξανόμενο όγκο χρηστικών δεδομένων θα μπορούν να κατανοήσουν, να μάθουν και να ανταποκριθούν σε διαφορετικές καταστάσεις (με βάση την εκμάθηση) με στόχο να αυξήσετε την αποδοτικότητα της παραγωγής σας.
Η υπολογιστική όραση, τα δεδομένα από αισθητήρες IOT και εξειδικευμένους πολυφασματικούς αισθητήρες μπορούν να συνδυαστούν για να εξασφαλίσουν πρόγνωση, σωστές αποφάσεις και βελτιστοποιημένες εισροές από τους αγρότες. Έχει διαπιστωθεί στην πράξη οτι οι ροές δεδομένων από τα δεδομένα πολυφασματικών απεικονίσεων και τους ΙΟΤ αισθητήρες μπορούν να ειδοποιήσουν αξιόπιστα και σε πραγματικό χρόνο για ενδεχόμενα προβλήματα σχετικά με την ανάπτυξη της καλλιέργειας.
Στη συνέχεια αναλύονται οι τρεις κορυφαίοι τρόποι με τους οποίους η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΑΙ), με τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα, αναβαθμίζει κατακόρυφα τις δυνατότητες της γεωργικής τεχνολογίας.
Ανίχνευση ασθενειών
Ένα παράδειγμα αυτής της εφαρμογής είναι η συλλογή εικόνων από φύλλα της καλλιέργειας, και ο περαιτέρω αυτόματος διαχωρισμός των εικόνων τους σε υγιή και νοσούντα. Τα άρρωστα φύλλα στη συνέχεια κόβονται και αποστέλλονται σε ειδικά εργαστήρια για περαιτέρω διάγνωση. Αυτό βοηθά σημαντικά στον έγκαιρο εντοπισμό των ασθενειών αλλα και στην αναγνώριση της έλλειψης θρεπτικών ουσιών.
Διαχείριση καλλιέργειας
Με τη χρήση πολυφασματικών απεικονίσεων υψηλής ευκρίνειας από δορυφόρους ή για βέλτιστη χωρική και χρονική ανάλυση από drones, μπορούν να γίνουν εκτιμήσεις σε πραγματικό χρόνο κατά τη διάρκεια της καλλιεργητικής περιόδου, δημιουργώντας ζώνες διαχείρισης, προσδιορίζοντας περιοχές στις οποίες οι καλλιέργειες απαιτούν νερό, λίπασμα ή φυτοφάρμακα. Αυτό είναι μια μεγάλη βοήθεια στη βελτιστοποίηση και εξοικονόμηση πόρων. Οι προσαρτημένοι σε drones πολυφασματικοί αισθητήρες συλλέγουν απεικονίσεις υψηλής ακριβείας, για κάθε καλλιέργεια, οι οποίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό περιοχών που απαιτούν περαιτέρω ανάλυση. Στη συνέχεια, η υπολογιστική επεξεργασία των πολυφασματικών απεικονίσεων με χρήση κατάλληλων αλγορίθμων, μπορεί να προσδιορίσει ποια φυτά βρίσκονται σε στρες και ποια είναι η θέση τους μέσα στην καλλιέργεια με ακρίβεια εκατοστού για να εφαρμοστουν τα διορθωτικά μέτρα στο σωστό τόπο και χρόνο.
Αναγνώριση της κατάλληλης ωρίμανσης της καλλιέργειας
Ένα ακόμα πλεονέκτημα της επεξεργασίας των πολυφασματικών απεικονίσεων είναι ότι, στο τελικό στάδιο ωρίμανσης κάθε καλλιέργειας, μπορούν με εγκυρότητα να δείξουν σε τι στάδιο ωρίμανσης βρίσκεται κάθε φυτό της καλλιέργειας. Οι γεωργοί έτσι μπορούν να διαφοροποιησουν και να σχεδιάσουν καλύτερα τη συγκομιδή τους.
