Innowacyjne rozwiązanie w rolnictwie precyzyjnym na przykładzie projektu TeleDis

W obecnych czasach technologie diametralnie zmieniają nasze życie, stały się nieodzownym elementem funkcjonowania. Czynnikiem sprzyjającym takim trendom jest olbrzymi postęp w zakresie transferu informacji oraz zdecydowane przyspieszenie prac nad zastosowaniem w praktyce sztucznych sieci neuronowych (SSN). Również w rolnictwie zachodzą nieodwracalne zmiany, w których wykorzystanie najnowszej technologii oraz bezzałogowych statków stało się wyznacznikiem nowoczesnego zarządzania gospodarstwem.

W ostatnich latach rolnictwo precyzyjne zyskuje na popularności, a jego zastosowanie zmienia oblicze polskich gospodarstw. Nowoczesne rolnictwo to podejście, które polega na zaawansowanym i bardziej efektywnym prowadzeniu gospodarstwa, a jego cel to optymalizacja kosztów produkcji, rozwój gospodarczy ale również ochrona środowiska naturalnego.

Występowanie chorób w uprawie roślin, stało się podstawą do rozpoczęcia badań nad wykorzystaniem teledetekcji oraz sztucznych sieci neuronowych w ocenie pszenicy jarej pod względem reakcji na fuzariozę kłosów, wywoływaną przez grzyby z rodzaju Fusarium spp. Prace badawcze wykonano na roślinach 4 odmian pszenicy jarej. Wyniki dotychczas prowadzonych badań stały się podstawą do złożenia wniosku do Agencji Restrukturyzacji i Modernizacji Rolnictwa o dofinansowanie dalszych badań w ramach działania M16 „Współpraca” Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2014-2020. Efektem złożonego wniosku było zawarcie umowy pomiędzy ARiMR a konsorcjum „TELEDIS”, w skład którego wchodzą: Centrum Doradztwa Rolniczego w Brwinowie pełniące rolę lidera, Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin – PIB, Relayonit Sp. z o.o., Łódzki Ośrodek Doradztwa Rolniczego w Bratoszewicach, Świętokrzyski Ośrodek Doradztwa Rolniczego w Modliszewicach oraz rolnicy z województwa świętokrzyskiego i łódzkiego. Tytuł projektu to: „Zastosowanie bliskiej teledetekcji i sztucznych sieci neuronowych (SSN) w diagnostyce i ocenie zdrowotności plantacji, wybranych odmian w gatunkach zbóż – pszenicy i pszenżyta.”

Realizowany projekt zakłada opracowanie i wdrożenie innowacyjnej technologii do wykrywania i identyfikacji chorób roślin zbożowych. Proponowana innowacja, wdrażająca wykorzystanie teledetekcji i sztucznych sieci neuronowych wypełnia obszary, w których tej nowatorskiej technologii dotychczas nie stosowano w żadnym zakresie. Prowadzone są m.in. prace nad zastosowaniem sztucznej inteligencji do oceny zdrowotności roślin. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych, daje możliwość identyfikacji rozproszonych ognisk chorób na monitorowanych plantacjach. Wykorzystanie tych możliwości w praktyce pozwoliłoby na ograniczenia zużycia chemicznych środków ochrony roślin, poprzez opryski punktowe.

Obecnie trwa III etap realizacji projektu. Dotychczas w ramach badań zostało wykonanych 3 tysiące zdjęć, zarówno z wykorzystaniem drona, jak i z ziemi, służących identyfikacji występujących chorób. Zdjęcia wytypowane jako wzorce, mają służyć do badań porównawczych, wykorzystujących model sztucznej sieci neuronowej do oceny zdrowotności łanu, w postaci zdjęć jako próbek. Trwają kolejne etapy testowania aplikacji, która docelowo zostanie bezpłatnie udostępniona dla rolników i doradców rolnych. Zastosowanie aplikacji pozwoli, na podstawie wykonanych i przesyłanych zdjęć, na identyfikację chorób na plantacjach pszenicy i pszenżyta. Ponadto aplikacja ta umożliwi kontaktowanie się i prowadzenie korespondencji z doradcą rolniczym lub ekspertem w zakresie zdrowotności zbóż w danym gospodarstwie.

Realizowany projekt oraz innowacja cyfrowa w nim zastosowana, będzie krokiem w przyszłość dla polskiego rolnika. Jednakże czy gospodarze otworzą się na wprowadzanie nowych technologii do swoich gospodarstw rolnych? Najbliższe lata pokażą, jakie będą wyniki wypracowanych wspólnie działań, gdzie wspólnym mianownikiem nauki i innowacji jest rozwój polskiego rolnictwa.

 

 

Autor: Karolina Grzybowska, Centrum Doradztwa Rolniczego w Brwinowie Oddział w Warszawie

Źródło: Horyzont CDR 1/2022