Проучване отчита 85% точност при ранно разграничаване на здрави и нападнати овощни дървета
Ранното откриване на Черната златка (Capnodis tenebrionis) в овощните градини може да стане значително по-бързо чрез използване на мултиспектрални данни от дрон. Проучване, проведено в Гърция в периода 2021–2023 г., показва, че комбинацията между безпилотен летателен апарат, вегетационни индекси и машинно обучение може да помогне за засичане на нападнати дървета още преди появата на ясно видими симптоми, се казва в анализ на Центъра за оценка на риска по хранителната верига (ЦОРХВ).
Черната златка е сред опасните неприятели при костилкови и семкови овощни видове. Ларвите проникват в корените, издълбават ходове и унищожават камбиалния слой на дървесината. Така се нарушава движението на вода и хранителни вещества, а нападнатите дървета постепенно отслабват, изсъхват и загиват.
Проблемът се забелязва късно
Една от основните трудности при борбата с неприятеля е, че в началните етапи нападението често няма видими признаци. Когато дървото вече започне да съхне, щетите обикновено са напреднали, а разпространението може да е обхванало и други растения в градината.
Затова ранното откриване е ключово. Ако нападнатите единични дървета бъдат установени навреме и премахнати, това може да ограничи разпространението на неприятеля върху по-голяма площ.
Четете още: БКПЗ: Средствата за борба с Черната златка са недостатъчни
Какво „вижда“ дронът?
Дистанционното наблюдение използва отразената от растенията светлина. Здравите и стресираните дървета имат различен спектрален подпис, защото при стрес се променят съдържанието на хлорофил и структурата на листата.
В проучването са използвани два основни индекса – NDVI и NDRE. NDVI е широко прилаган за оценка на състоянието на растенията, но при гъста и силно зелена растителност може да се „насища“ и да не отчита ранни промени. NDRE е по-чувствителен при плътни корони и напреднал растеж, затова може да улови проблеми по-рано.
Шест полета над овощни градини
Данните са събирани в овощните градини на Селскостопанския университет в Атина с мултиспектрална камера, монтирана на дрон. Извършени са общо шест полета – през май и септември 2021 г., юли и септември 2022 г., както и юни и септември 2023 г.
Датите са съобразени с биологичния цикъл на Черната златка. В началото на лятото възрастните са най-активни, но дърветата обикновено още не показват силен стрес. В началото на есента, след храненето на ларвите, симптомите на отслабване вече са по-изразени.
Полетите са провеждани около 13:00 часа, когато светлината е най-подходяща и сенките са по-малко. Това повишава точността на мултиспектралните данни.
Изкуствен интелект с 85% точност
След обработка на изображенията в ГИС среда са изчислени стойностите на вегетационните индекси и площта на короната на всяко дърво. Данните са сравнени с теренни наблюдения, при които агроном е проверил здравословното състояние на растенията и е потвърдил наличие на възрастни индивиди на Черна златка.
За разграничаване на здрави и нападнати дървета учените тестват няколко модела за машинно обучение. Най-добър резултат е постигнал XGBoost – алгоритъм, който е отчел 85% точност.
На практика това означава, че при 100 анализирани дървета моделът може правилно да разпознае около 85 като здрави или нападнати. Останалите случаи може да бъдат сгрешени, затова технологията не заменя напълно теренната проверка, но може да насочи агронома към рисковите места.
Четете още: Овощар: Черната златка ни кара да влагаме още в градините си
Перспектива за по-малко пестициди
Проучването на гръцките учени показва обещаващ потенциал за използване на дронове и мултиспектрални данни в интегрираното управление на вредителите. Методът може да помогне за по-ранна реакция, по-точно обследване на градините и ограничаване на ненужните третирания, казват от ЦОРХВ.
Нуждата от допълнителни изследвания обаче не отпада. Дистанционното наблюдение може да отчете стрес в дърветата, но не винаги може надеждно да определи дали причината е насекомо, болест, воден дефицит или друг фактор. Затова технологията е най-полезна като ранна аларма, която да насочи последващата проверка на терен.
Източник: https://agri.bg/