هوایی عکس العمل د دقیق کرنې یوه ارزښتناکه برخه ده، چې بزګرانو ته د حاصلاتو د روغتیا او حاصلاتو په اړه مهم معلومات چمتو کوي. عکسونه عموما د بې پیلوټه الوتکې سره تړل شوي قیمتي ملټي سپیکٹرل کیمرې سره ترلاسه کیږي. مګر د الینوس او مسیسیپي ایالت پوهنتون (MSU) یوه نوې مطالعه ښیې چې د معیاري سور - شین نیلي (RGB) کیمرې عکسونه د AI ژورې زده کړې سره یوځای کولی شي د لګښت د یوې برخې لپاره د فصل وړاندوینې مساوي وسیلې چمتو کړي.
ملټي سپیکٹرل کیمرې د رنګ نقشې چمتو کوي چې د نباتاتو استازیتوب کوي ترڅو کروندګرو سره مرسته وکړي چې د نباتاتو روغتیا څارنه وکړي او د ستونزې ساحې په ګوته کړي. د سبزیجاتو شاخصونه لکه د نورمال شوي توپیر د سبزیجاتو شاخص (NDVI) او نورمال شوي توپیر ریډ ایج انډیکس (NDRE) صحي ساحې شنه ښکاري، پداسې حال کې چې د ستونزې ساحې د سور په توګه ښودل کیږي.
"معمولا، د دې کولو لپاره تاسو اړتیا لرئ چې نږدې انفراریډ کیمره (NIR) ولرئ چې شاوخوا $ 5,000 لګښت لري. مګر موږ وښودله چې موږ کولی شو AI ته روزنه ورکړو چې د RGB کیمرې په کارولو سره د NDVI په څیر عکسونه رامینځته کړي چې د ارزانه بی پیلوټه الوتکې سره وصل شوي ، او دا لګښت د پام وړ کموي ، "ګیریش چوهدري د کرنې او بیولوژیکي انجینرۍ په څانګه کې همکار پروفیسور وايي. په کاغذ کې د I او همکار لیکوال یو.
د دې مطالعې لپاره، د څیړنې ټیم د جوار، سویابین، او پنبې له ساحو څخه د ودې په مختلفو مرحلو کې د څو اړخیزو او RGB کیمرې سره فضايي انځورونه راټول کړل. دوی د Pix2Pix، a نوریال شبکه د عکس تبادلې لپاره ډیزاین شوی ، د RGB عکسونه په NDVI او NDRE رنګ نقشو کې د سور او سره وژباړي. شنې سیمې. د لومړي ځل لپاره شبکې ته د ډیری ملټي سپیکٹرل او منظم عکسونو سره د روزنې وروسته ، دوی د منظم عکسونو له بلې سیټ څخه د NDVI/NDRE عکسونو رامینځته کولو وړتیا ازموینه وکړه.
"په عکسونو کې د زرغون انعکاس شاخص شتون لري چې د فوتوسنتیتیک موثریت په ګوته کوي. دا په شنه چینل کې لږ څه منعکس کوي، او ډیر په نږدې انفراریډ چینل کې. مګر موږ یوه شبکه جوړه کړې چې کولی شي دا د NIR چینل کې د روزنې له لارې له شنه چینل څخه استخراج کړي. دا پدې مانا ده چې موږ یوازې شنه چینل ته اړتیا لرو، د نورو اړوندو معلوماتو سره لکه سور، نیلي او شنه پکسلز، "چوهدري تشریح کوي.
د AI لخوا رامینځته شوي عکسونو دقت ازموینې لپاره ، څیړونکو د فصل متخصصینو یوې پینل څخه وغوښتل چې د ورته ساحو څنګ په څنګ عکسونه وګوري ، یا د AI لخوا رامینځته شوي یا د ملټي سپیکٹرل کیمرې سره اخیستل شوي. متخصصینو اشاره وکړه چې ایا دوی کولی شي ووایی چې کوم یو ریښتینی څو اړخیز عکس دی ، او ایا دوی کوم توپیر لیدلی چې د دوی پریکړه کولو باندې اغیزه کوي.
کارپوهانو د عکسونو د دوه سیټونو ترمینځ هیڅ د لید وړ توپیر ونه موندل ، او دوی اشاره وکړه چې دوی به له دواړو څخه ورته وړاندوینې وکړي. د څیړنې ټیم د احصایوي پروسیجرونو له لارې د عکسونو پرتله کول هم ازمویل، دا تاییدوي چې په حقیقت کې د دوی ترمنځ د اندازه کولو وړ توپیر شتون نلري.
جوبي زارنیکي، په MSU کې د څیړنې همکار پروفیسور او د کاغذ شریک لیکوال خبرداری ورکوي چې دا پدې معنی ندي چې د عکسونو دوه سیټونه یو شان دي.
"په داسې حال کې چې موږ نشو ویلای انځورونه په ټولو شرایطو کې ورته معلومات چمتو کوي، د دې ځانګړې مسلې لپاره، دوی ورته پریکړو ته اجازه ورکوي. نږدې انفراریډ انعکاس د نبات د ځینو پریکړو لپاره خورا مهم کیدی شي. په هرصورت، پدې ځانګړې قضیه کې، دا په زړه پورې ده چې زموږ څیړنه ښیي چې تاسو کولی شئ د ارزانه مصنوعي استخباراتو سره یو ګران ټیکنالوژي بدله کړئ او بیا هم ورته پریکړې ته ورسیږئ، "هغې تشریح کوي.
هوایی لید کولی شي هغه معلومات چمتو کړي چې د ځمکې څخه ترلاسه کول ستونزمن وي. د مثال په توګه، د طوفان زیانونه یا د غذايي موادو کمښت ممکن د سترګو په سطحه په اسانۍ سره ونه لیدل شي، مګر د هوا څخه په اسانۍ سره لیدل کیدی شي. هغه کروندګر چې د مناسبو واکونو سره وي کولی شي د خپلو بې پیلوټه الوتکو الوتنې غوره کړي، یا دوی کولی شي قرارداد وکړي شخصي کمپنۍ داسې کول. په هرصورت، د رنګ نقشې د مدیریت پریکړو لپاره اړین فصل روغتیا معلومات چمتو کوي.
د AI سافټویر او پروسیجرونه چې په مطالعې کې کارول شوي د هغو شرکتونو لپاره شتون لري چې غواړي دا پلي کړي یا د اضافي ډیټاسیټونو په اړه د شبکې روزنې له لارې کارول پراخ کړي.
"په AI کې د لګښتونو کمولو کې د مرستې لپاره ډیر امکانات شتون لري، کوم چې د کرنې په برخه کې د ډیری غوښتنلیکونو کلیدي چلوونکی دی. که تاسو د $ 600 ډرون ډیر ګټور کولی شئ، نو هرڅوک کولی شي ورته لاسرسی ومومي. او دا معلومات به د کروندګرو سره مرسته وکړي چې حاصلات ښه کړي او د دوی د ځمکې ښه ساتونکي وي، "چوهدري پای ته ورسید.
د کرنې او بیولوژیکي انجینرۍ څانګه د کرنې ، مصرف کونکي او چاپیریال علومو کالج او د ایلینوس پوهنتون کې د ګرینجر انجینري کالج کې ده.
د کاغذد معیاري RGB څخه NDVI/NDRE وړاندوینه هوایی انځورونه د ژورې زده کړې په کارولو سره، په کې خپور شوی کمپیوټر او الکترونیکی په زراعت کی.