Создание сенсоров для точного земледелия
Исследователи из Texas A&M AgriLife Research работают над системой для автоматизированного фенотипирования растений сорго в полевых условиях. Система, установленная на автономном тракторе, будет в реальном времени оценивать тысячи растений для селекции новых сортов.
Цель проекта
Команда во главе с доктором Алексом Томассоном разрабатывает аппаратно-программный комплекс для отбора энергетических сортов сорго по трём ключевым признакам:
- Урожайность биомассы
- Засухоустойчивость
- Эффективность использования азота
Традиционные методы фенотипирования, основанные на визуальной оценке человеком, — медленные, дорогие и субъективные. Автоматизированная система позволит собирать точные данные с сотен растений еженедельно или даже ежедневно.
Сенсорный комплекс
Для всесторонней оценки растений рассматривается набор из пяти типов датчиков:
- Многозональная камера (6 каналов) — оценка содержания азота, статуса роста и размера растения.
- Тепловизионная камера — измерение температуры и содержания воды в пологе растения.
- Световая завеса — измерение высоты растения, проекции профиля и размера.
- Боковая камера — получение профильного вида растения.
- Ультразвуковой датчик — дополнительное измерение высоты.
Избыточность сенсоров важна, так как одни лучше работают в теплицах, а другие — в полевых условиях. Комбинация данных с разных датчиков позволяет получать новые показатели, например, оценивать общий размер растения или выполнять 3D-реконструкцию.
Программное обеспечение и перспективы
Проект включает сложную разработку ПО:
- Программа для управления и координации сенсоров.
- Надёжные алгоритмы обработки изображений для выделения растений сорго на фоне.
- Специализированная программа для хранения выходных данных сенсоров в реляционной базе данных.
Хотя отдельные сенсоры уже применялись в сельском хозяйстве, готовой комплексной системы для селекции на автономной платформе не существует. Цель исследователей — продемонстрировать, что их платформа может обеспечить быстрый и экономически эффективный скрининг сотен кандидатных линий и в перспективе привести к коммерциализации технологии.