חוקרים מאוניברסיטת מיזורי הוכיחו כי מל"טים בשילוב עם בינה מלאכותית יכולים להעריך את בריאותם של גידולי התירס בצורה יעילה יותר מאשר שיטות צופי שדה מסורתיות, ולהציע רווחים פוטנציאליים בשימוש בדשנים וניהול סביבתי.
המחקר, שנערך באמצע - שדות תירס של מיזורי, השתמשו במל"טים מצוידים במצלמות רב -ספקטרליות כדי לתפוס אורכי גל כמו אור קצה כמעט {}}} אינפרא אדום ואדום {}}} קצה, אשר קשורים לבריאות צמחית אך נושאים לעין האנושית. על ידי זיווג תמונות אלה עם נתוני אדמה ועיבודם באמצעות מודלים למידה של מכונה {}}, הצוות העריך את רמות הכלורופיל העלים - מחוון מפתח למצב חנקן {}}} על פני שדות שלמים עם דיוק גבוה.
ג'יאנפנג ג'ואו, פרופסור חבר במכללה לחקלאות דיגיטלית, אמר כי "הכרת תכולת הכלורופיל של כל צמח מסייעת לחקלאים לקבוע את הזמן הנכון, המיקום והכמות של יישום החנקן, המשאבים הטבעיים והמרכז המשאבי הדיגיטלי של Mizzou," כל צמח ומשאבי טבע ומשאבי טבע ומרכז הרחבה של Mizzou של Mizzou, אמר ג'יאנפנג ומרכז המשאבים הטבעיים ומרכז המחקר והמרכז ההרחבה של Mizzou. "זה יכול להגדיל את התשואות תוך הפחתת עודף שימוש כימי המשפיע על הסביבה."
תירס הוא בין החנקן ביותר - יבולים תובעניים, מה שהופך את ניהול התזונה המדויק לנושא עלות וקיימות משמעותי. יישום מעל - מעלה הוצאות ויכול להוביל לזיהום מים, ואילו יישום - יכול להפחית את התשואות.
צוות המחקר, בהובלת הדוקטורנט פנגקאי טיאן, ציין כי ניתן להעביר מעקב כזה באופן מסחרי על ידי AG - ספקי שירותי טק, ומאפשרים לחקלאים להפיק תועלת מבלי להשקיע בפעילות מזל"ט או ביכולות לעיבוד נתונים. בעוד שהמחקר התמקד בתירס, ניתן להתאים את השיטה לגידולים אחרים, כולל פולי סויה וחיטה, עם התאמות כדי להסביר פרופילים מזינים שונים.
הממצאים, שפורסמו בטכנולוגיה חקלאית חכמה, הופקו בשיתוף עם שירות המחקר החקלאי של משרד החקלאות האמריקני. העבודה משקפת דחיפה רחבה יותר בחקלאות מדויקת לשילוב חישה מרחוק, AI וניהול קלט ממוקד כדי לשפר את היעילות ולהפחתת ההשפעות הסביבתיות.
