کاربرد تکنولوژی پردازش تصویر در کشاورزی

کشاورزی با استفاده از فناوری‌های دیجیتال نوظهور، مثل هوش مصنوعی و پردازش تصویر، به سرعت در حال تغییر است. پردازش تصویر شامل تحلیل عکس‌ها و فیلم‌ها برای استخراج اطلاعات مفید است. با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته پردازش تصویر، کشاورزان می‌توانند به صورت لحظه‌ای از وضعیت محصولات، شرایط خاک و سلامت کلی مزرعه خود مطلع شوند.

در این مقاله، استفاده‌های فعلی و بالقوه آینده پردازش تصویر در کشاورزی را بررسی می‌کنیم. با افزایش داده‌های تصویری که از ماهواره‌ها، پهپادها و حسگرهای زمینی به دست می‌آید، پردازش تصویر به زودی “چشمان دیجیتالی” برای مزارع فراهم خواهد کرد. این فناوری کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌ها، تصمیم‌گیری‌های بهتری برای بهبود تولید محصولات در سراسر جهان انجام شود.

پردازش تصویر در کشاورزی چیست؟

پردازش تصویر در کشاورزی به تحلیل تصاویر مزارع برای جمع‌آوری اطلاعات در مورد محصولات، خاک، آفات، وضعیت تغذیه و شرایط محیطی می‌پردازد. این تصاویر می‌توانند از طریق ماهواره‌ها، پهپادها یا دوربین‌های زمینی، دستی یا نصب‌شده بر روی تجهیزات کشاورزی جمع‌آوری شوند. با استفاده از الگوریتم‌های تخصصی، این تصاویر پردازش می‌شوند و می‌توانند با دقت و سرعت بالا تنش‌های محصولات، آسیب‌های ناشی از آفات یا بیماری‌ها و دیگر مشکلات را از طریق هوش مصنوعی شناسایی کنند.

با پیشرفت وضوح دوربین‌ها و تکنولوژی‌های کامپیوتری و یادگیری ماشین، پردازش تصویر به ابزاری ضروری در کشاورزی دیجیتال تبدیل شده است.

استفاده از پردازش تصویر در کشاورزی

تکنولوژی پردازش تصویر در بخش‌های مختلف از کشاورزی قابل استفاده است.

ارزیابی سلامت گیاه

علائم بصری در تصاویر می‌توانند مشکلاتی مثل تنش‌های خشکی، خسارت آفات و بیماری‌ها و کمبودهای غذایی را قبل از تشدید شناسایی کنند. تغییرات ظریف در رنگ، بافت، اندازه و شکل برگ می‌تواند به عنوان شاخصی برای تشخیص مشکلات احتمالی استفاده شود. همچنین شاخص‌های پوشش گیاهی مثل NDVI بنیه کلی گیاه را نشان می‌دهند. آنالیزهای سری زمانی می‌توانند بروز مشکلات را تشخیص دهند. همه اینها به پیشگیری و یا درمان مشکلات احتمالی کمک می‌کند.

شناسایی آفات و بیماری‌ها با استفاده از پردازش تصویر

با استفاده از تکنولوژی پردازش تصویر و هوش مصنوعی، می‌توان انواع بیماری‌های باکتریایی، قارچی و ویروس‌ها را قبل از توسعه و خسارت آنها روی گیاهان را در مقیاس وسیع شناسایی کرد. از این قابلیت برای تشخیص حشرات و علف‌های هرز نیز می‌توان استفاده کرد.

نمونه‌ای از کاربردهای پردازش تصویر در کشاورزی، توسعه اپلیکیشن‌های شناسایی بیماری گیاهان هستند.

با استفاده از این تکنولوژی می‌توان نقشه‌های جغرافیایی پراکنش آفات و بیماری‌های را نیز تهیه کرد.

تکنولوژی پردازش تصویر به این صورت کار می‌کند که ابتدا تعداد زیادی از تصاویر گیاهان سالم و گیاهانی با مشکلات مختلف (مانند بیماری‌ها، آفات، کمبود عناصر و غیره) به سیستم معرفی می‌شوند و سیستم به اصطلاح تعلیم داده می‌شود. این تصاویر به یک الگوریتم و الگو تبدیل می‌شوند. پس از آموزش سیستم، زمانی که تصویر جدیدی به آن معرفی شود، با استفاده از الگوریتم تعریف‌شده، نوع مشکل را تشخیص می‌دهد.

ارزیابی تراکم بوته

با استفاده از تکنولوژی پردازش تصویر می‌توان میزان سبزشدگی و تراکم بوته در مزارع را ارزیابی کرد. همچنین میزان رشد محصول نیز در طول فصل قابل ارزیابی است. از این اطلاعات می‌توان در مدیریت‌های آبیاری و کوددهی موثر استفاده کرد.

پیش‌بینی عملکرد با پردازش تصویر

در طول دوره رشد، با استفاده از پردازش تصویر می‌توان تراکم بوته در گیاهان زراعی، تعداد گل، تعداد میوه و پارامترهای دیگر را ارزیابی کرده و عملکرد نهایی را پیش‌بینی کرد. از این اطلاعات می‌توان برای مدیریت‌های بهتر زراعی و بهبود عملکرد استفاده کرد.

شناسایی کمبودهای غذایی

با استفاده از تغییرات رنگ در بافت و برگ گیاه می‌توان کمبودهای غذایی را شناسایی و نسبت به رفع آنها اقدام کرد.

تشخیص علف‌های هرز با پردازش تصویر

تشخیص خودکار علف‌های هرز و جمعیت آنها براساس تفاوت‌های بافتی، ساختاری و رنگی با محصول اصلی انجام می‌شود. شبکه‌های عصبی عمیق پس از آموزش سیستم می‌توانند طیف گسترده‌ای از گونه‌های علف‌های هرز را طبقه‌بندی و شناسایی کنند. با رسم نقشه‌های پراکندگی علف‌های هرز، به جای سمپاشی کل مزرعه، می‌توان به صورت نقطه‌ای و در کانون‌های آلودگی سمپاشی کرد. این روش باعث کاهش قابل‌توجه هزینه‌ها می‌شود.

روش‌های تصویر برداری

روش‌های مختلفی برای گرفتن تصاویر و استفاده از آنها در پردازش تصویر در کشاورزی استفاده می‌شود.

تصاویر ماهواره‌ای: با استفاده از شبکه‌های ماهواره‌ای عمومی و تجاری مثل لندست می‌توان بصورت مکرر به تصاویر چندطیفی برای نظارت برمحصولو اندازه‌گیری شاخص‌های رویشی و شناسایی مشکلات احتمالی در مقیاس‌های وسیع دسترسی داشت.

استفاده از پهپادها: از هواپیماهای بدون سرنشین مجهز به دوربین‌های تخصصی می‌توان در فواصل زمانی منظم برای ثبت تصاویر دقیق از محصولات برای تجزیه و تحلیل الگوهای سلامت گیاه و رشد محصول استفاده کرد.

نصب دوربین روی ادوات کشاورزی: دوربین‌های تصویربرداری چندطیفی را می‌توان روی تراکتورها یا بوم‌های آبیاری نصب کرد.

ثبت دستی تصاویر: کارشناسان راهبر می‌توانند با استفاده از تلفن‌های همراه و دوربین‌ها تصاویر مناسبی را تهیه کنند.

استفاده از حسگرها و دوربین‌های حرارتی: با استفاده از سنسورها و دوربین‌های حرارتی با طول موج‌های فراتر از نور مرئی مثل مادون قرمز می‌توان به تصاویر تخصصی دسترسی داشت.

پیش ‌پردازش تصاویر

برای خواندن تصاویر کشاورزی و تجزیه و تحلیل آنها و پیاده‌سازی الگوریتم، مراحل کلیدی پیش‌پردازش لازم است.

• ثبت نقاط جغرافیایی تصاویر
• رفع نویز و تاری تصاویر
• نرمال‌سازی تصاویر

چالش‌های استفاده از پردازش تصویر در کشاورزی

پردازش تصویر در کشاورزی می‌تواند مدیریت محصول را متحول کند. با این حال، اجرای موثر چنین فناوری با مشکلات خاص خود همراه است.

نیاز به داده‌های با کیفیت

داده های با کیفیت بالا برای پردازش تصویر دقیق برای کشاورزی بسیار مهم هستند. این سیستم نیاز به روش‌های دقیق ثبت تصویر، روش‌های پیش پردازش صحیح داده‌ها، و احتمالاً حتی اجرای تصویربرداری چند طیفی برای تضمین ارزیابی دقیق محصول دارد.

دسترس محدود به داده‌ها و تصاویر

برای پیاده کردن سیستم پردازش تصویر برای هر محصول خاص، نیاز به تصاویر زیاد از حالت‌های مختلف آفات و بیماری‌ها و تعلیم سیستم وجود دارد و برای هر عارضه و مشکل باید چندصد تصویر به سیستم معرفی و تعلیم داده شود.

نیازمند زمان برای پذیرش

باتوجه به نوظهور بودن تکنولوژی هوش مصنوعی و پردازش تصویر در کشاورزی و عدم اطلاعات کافی، پذیرش آن از سمت کشاورزان را با مشکل مواجه ساخته و پیاده‌سازی و ادغام آن با سیستم‌های مدیریتی حاضر کشاورزی به آموزش و زمان زیادی نیاز دارد.