এআই এর ড্রোন কৃষকদের নাইট্রোজেন সার ব্যবহারকে অনুকূল করতে সহায়তা করে

ফ্লোরিডা বিশ্ববিদ্যালয় থেকে একটি নতুন গবেষণা প্রকাশিত বিজ্ঞান ড্রোনগুলি কীভাবে বিমানের ছবি এবং ভিডিও গ্রহণের চেয়ে আরও বেশি কিছু করে তা দেখানো হচ্ছে, তারা কৃষকদের ফসলের স্বাস্থ্য দেখতে কিছু কৃত্রিম গোয়েন্দা সহায়তায় গাঁজা আরও শক্তিশালী করতে সহায়তা করতে পারে।

ইউএফ ইনস্টিটিউট অফ ফুড অ্যান্ড এগ্রিকালচারাল সায়েন্সেসের (ইউএফ/আইএফএএস) ক্রান্তীয় গবেষণা ও শিক্ষা কেন্দ্রের (টিআরইসি) গবেষকরা নাইট্রোজেন সার কতটা অনুকূল বৃদ্ধি এবং ফুলের উত্পাদন প্রয়োজন তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করতে ড্রোন-ভিত্তিক ইমেজিং ব্যবহার করেন।

তাদের অনুসন্ধানগুলি কৃষকদের অর্থ সাশ্রয় করতে এবং পরিবেশ রক্ষায় সারকে অনুকূল করতে সহায়তা করতে পারে।

ইউএফ/আইএফএএস টিআরইসি -র অ্যাগ্রোনমিক্সের সহযোগী অধ্যাপক জ্যাক ব্রিম বলেছেন, “কৃষকরা অবহিত সার সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সারা বছর ধরে ফসলের মূল্যায়নের উপায় খুঁজছেন।”

“আমরা দেখিয়েছি যে কৃষকরা যারা লাল এবং কাছাকাছি-ইনফ্রারেড (এনআইআর) সনাক্তকরণ ব্যবহার করে বায়বীয় চিত্র গ্রহণ করেন তারা ক্ষেত্রগুলি স্ক্যান করার সময় রঙের দ্বারা উদ্ভিদের স্বাস্থ্যের মধ্যে পার্থক্য আবিষ্কার করতে পারেন।”

এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, ব্রিম বলেছেন, কারণ সময়োপযোগী, সুনির্দিষ্ট সার প্রয়োগ শিং ফসলের ফলন এবং গুণমানকে মারাত্মকভাবে প্রভাবিত করতে পারে।

“যেহেতু ফ্লোরিডায় পুষ্টিকরতা এত তাড়াতাড়ি মাটিতে চলে যায়, কৃষকরা বছরে একাধিকবার সার প্রয়োগ করেন। ড্রোন ইমেজিং ব্যবহারের মতো প্রযুক্তি নির্ধারণে সহায়তা করবে যে মরসুমের মাঝামাঝি সময়ে কত সার প্রয়োজন হতে পারে, যার ফলে সম্পদের আরও দক্ষ ব্যবহার প্রচার করা এবং টেকসই কৃষি অনুশীলনকে সমর্থন করে।”

শিং হ’ল একটি উদ্ভিদ যা 2019 সালে ফ্লোরিডা কৃষি কৃষিকাজ গবেষণায় পুনরায় প্রবর্তন করা হয়েছিল, যা বিভিন্ন শিল্পে গাঁজার পণ্যগুলির সম্ভাব্য চাহিদার কারণে কৃষকদের আরও একটি সুযোগ সরবরাহ করে। ফাইবার উত্পাদনের জন্য লো-ইনপুট সিস্টেমগুলি মাটির স্বাস্থ্য এবং কার্বন-সলিডেশনকেও উপকৃত করতে পারে।

সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হ’ল অনুকূল ফসল বৃদ্ধি এবং ফলনের জন্য নাইট্রোজেন (একটি প্রয়োজনীয় ফাইটোনিউট্রিয়েন্ট) কতটা প্রয়োজন তা নির্ধারণ করা। খুব কম, গাছপালা ক্লোরোফাইসিস বা পাতাগুলি হলুদে ভোগে, ফসলগুলি খারাপভাবে বৃদ্ধি পায় এবং বিকাশ করে এবং ফলন হ্রাস করে। খুব বেশি, গাছপালা মূল্যবান ফুলের উত্পাদনের সামান্য উপকারের সাথে খুব বেশি সবুজ পাতার উপাদান বৃদ্ধি পেতে পারে, অন্যদিকে অতিরিক্ত নাইট্রোজেন পরিবেশে নিমগ্ন হতে পারে।

ব্রিম এবং তার দল বায়বীয় ইমেজিং ব্যবহার করে সমস্যাটি অধ্যয়ন করার উদ্দেশ্যে যাত্রা করেছিল। তারা তিন বছরের মধ্যে “স্ত্রী” নামে একটি জনপ্রিয় ফুলের গাঁজা রোপণ করেছিল এবং ছয়টি নাইট্রোজেন সারের হার থেকে খুব বেশি পরিমাণে প্রয়োগ করেছিল।

মাল্টিসেপেক্ট্রাল ক্যামেরা দিয়ে সজ্জিত একটি ড্রোন ব্যবহার করে, তারা ফসল কাটার এক মাস আগে মাঠের উপরে উড়ে গিয়েছিল, উপরে থেকে ফসলের চিত্রগুলি ক্যাপচার করতে। এই চিত্রগুলি উদ্ভিদের সবুজতা এবং স্বাস্থ্য পরিমাপ করে, যা বিভিন্ন নাইট্রোজেনের হারে তারা কতটা বৃদ্ধি পায় তা নির্দেশ করে।

সমীক্ষায় দেখা গেছে যে স্বাস্থ্যকর গাছপালা এবং বৃহত্তম ফুলের ফলনগুলিতে মাঝারি পরিমাণে নাইট্রোজেন (হেক্টর প্রতি 112 থেকে 168 কেজি) বা একর প্রতি 100 থেকে 150 পাউন্ড ব্যবহার করে। ড্রোন চিত্রগুলি উদ্ভিদের আকার এবং রঙের মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য খুঁজে পেয়েছে, যা প্রকৃতপক্ষে সংগৃহীত উদ্ভিদ উপাদানের প্রকৃত পরিমাণের সাথে মেলে। ড্রোন চিত্রগুলি মাটিতে উদ্ভিদের অবস্থার মধ্যে রিয়েল-টাইম, সঠিক অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে।

গবেষণার চূড়ান্ত পদক্ষেপ হিসাবে, বিজ্ঞানীরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) প্রযুক্তিকে ছাউনি প্রতিচ্ছবি সহ ড্রোন ফ্লাইট দ্বারা ক্যাপচার করা চিত্রগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করে। প্রতিচ্ছবিটি গাঁজার ছাউনির পৃষ্ঠের উপর প্রতিফলিত আলো বা অন্যান্য বিকিরণের অনুপাতের একটি পরিমাপকে বোঝায়। রিমোট সেন্সিং এবং কৃষি গবেষণায় প্রতিচ্ছবি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, গবেষকরা গাছপালা কতটা আলো প্রতিফলিত করে তা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে, যা ছাউনিযুক্ত অঞ্চলগুলিকে সঠিকভাবে সনাক্ত করতে এবং মানচিত্রে সহায়তা করে।

ব্রিমের দলের এগ্রোকোলজির শীর্ষস্থানীয় লেখক এবং প্রাক্তন স্নাতক শিক্ষার্থী তামারা সেরানো বলেছেন, “আমি ক্যানভাস ক্যানোপিগুলি সনাক্ত করতে অটোমেটেড এআই কতটা কার্যকর তা দেখতে আগ্রহী।” “আমার অবাক করার বিষয়, প্রক্রিয়াটি প্রত্যাশার মতো নির্বিঘ্ন নয় এবং ক্যানোপি স্বীকৃতিতে ত্রুটিগুলি সমাধান করার জন্য ম্যানুয়াল সংশোধন প্রয়োজন” “

ফ্লোরিডায় এই অধ্যয়নটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে দ্রুত বর্ধমান ফসল এবং অগভীর মাটির অর্থ হ’ল নাইট্রোজেনের মতো পুষ্টিগুলি সহজেই রান অফের কারণে হারিয়ে যায়। পরিবেশগত পরিচালনার অনুশীলন করার সময়, মৌসুমী পর্যবেক্ষণের জন্য ড্রোন ব্যবহার করা উত্পাদকদের সারের ব্যবহারকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে, বর্জ্য হ্রাস করতে এবং লাভ বাড়াতে সহায়তা করতে পারে। গাঁজা শিল্প বাড়তে থাকায়, এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি একটি মূল্যবান পদক্ষেপ এগিয়ে।

“যদিও তারা এআই প্রযুক্তি, আগাছা তীব্রতা এবং আবহাওয়ার সাথে চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি, ডেটা ধারাবাহিকভাবে বছরের পর বছর ধরে ক্যানোপির আকার এবং গ্রাউন্ড বায়োমাসের মধ্যে একটি দৃ positive ় ইতিবাচক সম্পর্ক দেখায়,” সেরানোও বলেছিলেন।

“এটি সুপারিশ করে যে ড্রোন-ভিত্তিক এয়ারিয়াল ইমেজিং কার্যকরভাবে মাঠ-বর্ধিত ফুলের গাঁজাগুলিতে ফসলের বৃদ্ধি এবং স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ করতে পারে এবং উত্পাদকদের পুষ্টি পরিচালনার সিদ্ধান্তগুলি সরবরাহ করতে পারে।”