Voorspel knolopbrengste

Landboukundiges moet die stampopulasie ken om die aantal knolle te kan modelleer.

Kwekers behoort binnekort die variasie in aartappelplantpopulasies op veldskaal op enige gegewe tydstip te kan bepaal. Dit is danksy werk wat deur Harper Adams Universiteit gedoen is, AHDB befondsde PhD-student Joseph Mhango. Sy nuwe besluitnemingsinstrument gebruik kunsmatige intelligensie bekend as Deep Learning, tesame met beelde van die gewasse wat deur hommeltuie geneem is om stamgetalle te bereken en te karteer waar hulle voorkom.

Hierdie tegniek is in staat om voorwerpe op te spoor en word gebruik om masjien te sien in motors wat self bestuur. Mhango het gesê: 'Landboukundiges moet die stampopulasie ken om die aantal knolle te kan modelleer.

"Die afgelope twee jaar het ons 'n paar tegnieke ontwikkel wat gebaseer is op kunsmatige intelligensie om die probleem op te los hoe die verskille in stamdigtheid oor 'n aartappelland die beste geskat kan word, gewoonlik 70 dae na plant." Deur plantegroei-indekse te ontleed met behulp van gewone rooi, blou en groen golflengtes wat deur die hommeltuig geneem is, het Joseph ontdek dat meristematiese punte van aartappelplante getel en gebruik kan word om stingelpunte voor te stel.

Deep Learning is vervolgens gebruik om 'n robuuste model te ontwikkel vir die beraming van stamgetalle wat gebruik kan word om 'n hittekaart van die stambevolkingsdigtheid oor 'n veld te produseer. Die instrument is hoofsaaklik daarop gemik om oesbesluite te vergemaklik, sodat gebiede met 'n groter aantal knolle meer tyd aan groot hoeveelhede gelaat kan word, terwyl diegene met minder, groter knolle eers geoes word.

 'Voorheen opgeleide modelle toon dat waar meer stingelgetalle per grondoppervlak is, 'n hoër aantal knolle verwag kan word teen 'n koste van die gemiddelde knolgrootte. ”Hy het opgemerk dat produsente goed vertroud is met die verband tussen aartappelstampopulasie en knolopbrengs sowel as grootteverspreiding, en dat besluite oor oestye normaalweg gebaseer is op 'n aantal opbrengste op die land.

'Die verskil tussen hierdie model en ander was dat dit die vermoë bied om variasie in die veld te meet en inligting te verskaf aan die bestuursones in presisieboerdery. ”Die nuwe model van Joseph is in 'n aantal aartappellande in Shropshire en Lincolnshire getoets en lyk baie belowend. "Die nuwe instrument sal presisieboerdery baie makliker bewerkstellig, aangesien die inligting dan besluite oor uitdrogingstye en -oes kan uitmaak, maar ook plaagdoder- en onkruiddodertoedienings."

Vertaling van kunsmis in opbrengs

As deel van sy studies het hy ook die prestasie van aartappelgewasse in vyf lande in kaart gebring en gekyk na kunsmistoedienings van stikstof (N), fosfor (P) en swael (S) en die verskille in hoe dit vertaal tot opbrengs, en op watter punt hulle hou op bydraes. 'Die reaksie op grondvoedingstowwe kan oor die land heen wissel, vanweë die vlakke wat reeds in die grond beskikbaar is. "Grondmonsters is geneem na toediening van kunsmis, en in die meeste lande het ons bewyse gevind van oorbemesting wat hoër vlakke van P geassosieer het in 'n veld met kleiner knolgroottes."

'Ons verstaan ​​is dat 'n hiërargie vir knolle by aartappels bestaan ​​en dat slegs 'n subgroep dominante knolle die optimale vlakke van voedingstowwe benut. “Met die hoë voedingsvlakke wat in produsente se lande waargeneem word, versamel ons bewyse dat dit nie altyd waar kan wees nie. 'Die bevindings toon dat al die velde in die studie op 'n beter vlak as voedingsstowwe werk, en binne hierdie velde was daar 'n beduidende negatiewe verband tussen P-vlakke en knolgrootteverdeling.

"In plaas daarvan om ewekansige eksperimente met beheerde behandelings te gebruik, wou ons die verband tussen grond- en knolgrootteverdeling in werklike veldtoestande verstaan." As gevolg hiervan het hy 'n geo-statistiese opnamebenadering gebruik om modelle te bou. Dit glo hy het ons in staat gestel om modelle met koëffisiënte te bou wat die verwantskappe wat in tipiese boerevelde waargeneem word, beter weerspieël. " "In baie gevalle kan boere te veel bemes om te probeer verseker dat hul gewasse voldoende voedingstowwe het, maar dit kan die opbrengs en kwaliteit nadelig beïnvloed."

Die driedimensionele aard van hierdie modelle maak integrasie met die stamtelmodel moontlik, asook die insluiting van satellietbeelde om die voorspellings te verbeter. 'N Derde komponent van Joseph se PhD behels die integrasie van vrylik beskikbare multispektrale satellietbeelde met hoë resolusie van die gronde en afdakke vanaf sy studieterreine. "Ons sal meet tot watter mate satellietbeelde kan help om 'n beter voorspellings akkuraatheid van aartappelopbrengs en verspreiding van knolgrootte te bereik voor oes."

Kyk na die aanbieding van die Agronomieweek:

Sektore: Aartappels

/ agronomie /