Britische Forscher haben eine Plattform für maschinelles Lernen entwickelt, die mit extrem großen Bildern vom Himmel arbeitet und dabei hilft, die Salatkulturen auf den Feldern zu überwachen.
Eine neue Software namens AirSurf-Lettuce misst Ernteertrag, -größe und -standort. Dies wird den Landwirten helfen, mit hoher Genauigkeit zu ernten, und zwar in Gebieten, in denen die Ernte bereits voll ausgereift ist.
Die Plattform wird den Landwirten auch helfen, geerntete Pflanzen so effizient wie möglich auf den Markt zu bringen. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Technologie auf andere Kulturen angewendet werden kann.
Die Maschine wurde am Earlham Institute (EI) von Forschern der Zhou Group in Zusammenarbeit mit dem Farmgeschäft von G's Growers aus Cambridgeshire entwickelt.
Traditionell ist die Überwachung des Zustands und die Messung des künftigen Ernteertrags auf den Feldern äußerst zeitaufwändig und fehleranfällig. Daher sind neue auf Luftbildfotografie basierende Lösungen für künstliche Intelligenz eine effizientere Methode.
Die AirSurf-Technologie verwendet „Deep Learning“ - eine tief strukturierte maschinelle Lerntechnik - kombiniert mit einer ultrabreiten Bildanalyse, um Salat bei hohem Durchsatz zu messen.
Auf diese Weise können Sie die genaue Anzahl und Position von Salatpflanzen ermitteln und zusätzlich die Erntequalität erkennen, dh kleine, mittlere oder große Salatköpfe.
Die Kombination dieses Systems mit GPS ermöglicht es den Landwirten, die Größenverteilung von Salat auf den Feldern genau zu verfolgen, was dazu beitragen kann, die Genauigkeit und Effizienz landwirtschaftlicher Praktiken, einschließlich der Erntezeit, zu verbessern.
Kopfsalat in Großbritannien ist ein großes Geschäft, insbesondere in Ostanglien. Jährlich werden 122.000 Tonnen davon im Land produziert.