«`html
Повышение устойчивости сельского хозяйства с помощью дистанционного зондирования и искусственного интеллекта
Современное сельское хозяйство сталкивается с серьезными проблемами, такими как изменение климата, ограниченные водные ресурсы, рост затрат на производство и различные нарушения, например, пандемия COVID-19. Данные проблемы подвергают устойчивость систем производства пищевых продуктов риску, что требует инновационных решений для удовлетворения потребностей растущего мирового населения. Недавние достижения в области дистанционного зондирования и искусственного интеллекта открыли новые возможности для улучшения мониторинга и управления урожаем. Путем интеграции этих технологий мы можем собирать и анализировать фенотипические данные на масштабе, обеспечивая разработку инструментов прогностического и прописного управления с беспрецедентной точностью.
Управление цифровым сельским хозяйством с помощью беспилотных летательных аппаратов
Беспилотные летательные аппараты предлагают эффективную и экономичную альтернативу традиционным датчикам, которые могут быть дорогими и нарушительными для сельскохозяйственных операций. Беспилотные летательные аппараты, оснащенные датчиками, предоставляют данные высокого разрешения, временные и пространственные данные о росте растений, превосходя традиционные методы, которые часто упускают внутриполевые изменения. Недавние исследования подчеркивают увеличенный интерес к беспилотным летательным аппаратам для сельского хозяйства с применением, начиная от оценки фенотипов растений и стресса от воды до мониторинга болезней и оценки урожайности. В то время как внедрение беспилотных летательных аппаратов сталкивается с вызовами обработки данных и их интерпретации, их интеграция с ИИ обещает улучшить эффективность и производительность сельскохозяйственных предприятий.
Интеграция геномики и феномики с беспилотными летательными аппаратами
Продвинутая геномика улучшила селекцию культур, выявляя генетические маркеры, связанные с комплексными признаками. Однако для связывания геномных данных с фенотипическим проявлением требуются точные измерения на уровне поля. Беспилотные летательные аппараты решают эту проблему, предоставляя данные высокого разрешения и последовательные фенотипические данные. Исследования показали, что беспилотные летательные аппараты эффективно измеряют характеристики, такие как высота растений и заслонка кроны, дополняя геномные инструменты и повышая точность селекции. Интеграция беспилотных летательных аппаратов с геномным анализом позволяет исследователям выявить детальные генотипно-фенотипные взаимосвязи, улучшить селекцию с помощью маркеров и ускорить разработку более совершенных сортов культур.
Комбинирование дистанционного зондирования, моделей симуляции и ИИ в цифровом сельском хозяйстве
Беспилотные летательные аппараты предлагают эффективное фенотипирование культур, но их охват ограничен временем работы аккумулятора и затратами на обработку данных. В то время как спутниковые данные используются для более широких приложений, их разрешение не достаточно для точного сельского хозяйства. Интеграция данных высокого разрешения, полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов с информацией от спутников, может улучшить прогнозирование на крупных площадях. Достижения в области машинного обучения и моделей симуляции культур предоставляют возможности для улучшения точности и масштабируемости. Совмещая эти технологии, мы можем разработать надежные модели для оценки урожайности и управления внутри сезона, устраняя разрывы между данными на уровне поля и широкомасштабными сельскохозяйственными приложениями.
Перспективы устойчивого управления культурами в будущем
Для продвижения устойчивого управления культурами мы должны повысить эффективность ресурсов в сельском хозяйстве. Технологический прогресс предлагает многообещающие решения на предстоящие десятилетия, с беспилотными летательными аппаратами, продемонстрировавшими эффективность в количественных данных о фенотипе на уровне поля и ускорении циклов селекции при интеграции с геномными ассоциационными исследованиями (GWAS). Хотя эти технологии все еще находятся в разработке, их совмещение с дистанционным зондированием, ИИ и моделями симуляции культур прокладывает путь для широкомасштабных цифровых сельскохозяйственных приложений. Наши усилия в будущем должны быть направлены на создание междисциплинарных команд и установление стандартизированных протоколов сбора и анализа данных. Обеспечение высококачественных исходных данных остается важным моментом для успеха таких передовых технологий.