Испытание дронов для защиты кофейных растений от грибковой болезни

Исследователи испытывают использование дронов для мониторинга здоровья кофейных растений в Таиланде, чтобы предотвратить распространение болезни.

Кофейное растение подвержено грибковому заболеванию, известному как кофейная ржавчина. Эта болезнь опустошительна и может уничтожить обширные посевы или целые плантации. В регионах с низким доходом, где выращивают кофе, фермеры часто не используют дорогие фунгициды, которые могли бы предотвратить болезнь, в том числе для получения органического сертификата.

Команда под руководством доктора Оливера Уиндрама из Имперского колледжа надеется предотвратить распространение кофейной ржавчины с помощью дронов, проводя испытания в кофейных регионах Таиланда.

Идея в том, что если фермеры смогут обнаружить начало болезни, они смогут удалить пораженные растения, чтобы предотвратить ее дальнейшее распространение. Этот метод также позволит контролировать болезнь без химических фунгицидов.

Доктор Уиндрам заявил: "Преимущество использования дронов в том, что они неинвазивны, не повреждают продукт и могут получить гораздо более полный обзор с воздуха, чем любой фермер с земли. Мы надеемся, что дроны смогут обнаружить болезнь достаточно рано, прежде чем она уничтожит урожай".

От астрономии к сельскому хозяйству

Доктор Уиндрам работает с профессором Кэтрин Денби из Йоркского университета и астрофизиком доктором Энтони Брауном из Даремского университета, чтобы адаптировать технику мультиспектральной съемки, обычно используемую в астрономии, для обнаружения кофейной ржавчины.

Мультиспектральная съемка собирает данные изображений на разных частотах электромагнитного спектра, включая частоты за пределами видимого света, такие как инфракрасное излучение.

Доктор Браун сказал: "Мы будем использовать дроны для сбора мультиспектральных данных изображений, чтобы идентифицировать кофейные растения на склонах холмов и обнаружить начальные признаки кофейной ржавчины до появления видимых симптомов".

В первой фазе проекта команда недавно вернулась из провинции Чианграй в Таиланде, где начала обследование кофейных полей и сбор данных изображений различных культур. Они сотрудничали с тайской компанией по производству дронов Skyviv и кофейными производителями Akha Ama и Abonzo coffee.

Эти данные будут использоваться для обучения алгоритмов машинного обучения с целью создания инструмента, способного распознавать и картировать кофейные растения среди других культур, а также обнаруживать признаки болезни в реальных условиях. Также они хотят использовать это картирование, чтобы лучше понять, как распространяется болезнь.

Идентификация сортов

Доктор Уиндрам сказал: "Мы можем использовать мультиспектральное зондирование, чтобы дифференцировать кофейные растения, зараженные ржавчиной, и те, которые не заражены. Мы также можем различать разные типы кофейных культиваров с помощью этой технологии".

Исторически сложилось так, что производители высаживали кофейные растения, не зная, какие культивары (сорта) они используют. Теперь производители больше осведомлены о том, какие культивары дают лучшую урожайность и качество зерен, поэтому помощь в идентификации их культур поможет им решить, какие сохранить, а какие заменить.

Влияние на местах

Исследовательский проект финансировался сетью Science and Technology Facilities Council (STFC) Food Network+, которая объединяет исследователей из STFC и различных дисциплин агропродовольственного сектора с целью решения некоторых из самых серьезных проблем устойчивости продовольствия в мире.

Проект теперь получил дополнительное финансирование от STFC Food Network+ и будет направлен на разработку специальной мультиспектральной камеры, оптимизированной для дифференциации кофейных культиваров и заражения кофейной ржавчиной. Это позволит команде доктора Уиндрама собрать больше данных и сделать метод более надежным перед его развертыванием в других странах.

Доктор Уиндрам добавил: "Если все пойдет по плану, я вижу реальное влияние на кофейных фермах в течение следующих пяти лет".