ዋና የምግብ ሰብል የሆነው ሩዝ በ162 ሚሊዮን ሄክታር መሬት ላይ የሚመረተው በአለም አቀፍ ደረጃ ነው። የሩዝ ምርትን ለመለካት በብዛት ጥቅም ላይ ከሚውሉት ዘዴዎች አንዱ የሩዝ ተክል ቆጠራ ነው። ይህ ዘዴ ምርትን ለመገመት, እድገትን ለመመርመር እና በፓዲ ማሳዎች ላይ ያለውን ኪሳራ ለመገምገም ያገለግላል. በአለም ዙሪያ ያሉ አብዛኛዎቹ የሩዝ ቆጠራ ሂደቶች አሁንም በእጅ ይከናወናሉ። ሆኖም፣ ይህ እጅግ በጣም አድካሚ፣ አድካሚ እና ጊዜ የሚወስድ ነው፣ ይህም ፈጣን እና ቀልጣፋ ማሽን-ተኮር መፍትሄዎችን እንደሚያስፈልግ ያሳያል።
የቻይና እና የሲንጋፖር ተመራማሪዎች በቅርቡ በእጅ የሚቆጠር የሩዝ ቆጠራን በጣም በተራቀቀ ዘዴ ለመተካት የሚያስችል ዘዴ ፈጥረዋል ይህም ሰው አልባ የአየር ላይ ተሽከርካሪዎችን (UAVs) ወይም ድሮኖችን መጠቀምን ያካትታል።
ጥናቱን የመሩት በቻይና የናንጂንግ የፖስታ እና ቴሌኮሙኒኬሽን ዩኒቨርሲቲ ፕሮፌሰር ጂያንጉዎ ያኦ እንዳሉት፣ “አዲሱ ቴክኒክ UAVs ይጠቀማል RGB ምስሎች-በዋነኛነት በቀይ፣ አረንጓዴ እና ሰማያዊ ብርሃን የተቀናበሩ ምስሎችን የፓዲ ሜዳ። እነዚህ ምስሎች የሚከናወኑት ሀን በመጠቀም ነው። ጥልቅ የመማሪያ አውታር እኛ ያዘጋጀነው ራይስኔት ተብሎ የሚጠራ ሲሆን ይህም በመስክ ላይ ያለውን የሩዝ እፅዋትን መጠን በትክክል የሚለይ እና ከፍተኛ ደረጃ ያለው የትርጉም ባህሪያትን ለምሳሌ የሰብል አካባቢ እና መጠን ያቀርባል።
ወረቀታቸው ታትሟል የእፅዋት ፎኖሚክስ.
የ RiceNet ኔትወርክ አርክቴክቸር ከፊት ለፊት በኩል የግቤት ምስሎችን የሚመረምር አንድ ባህሪ ኤክስትራክተር እና ሶስት ባህሪ ዲኮደር ሞጁሎችን በፓዲ መስክ ውስጥ የእጽዋትን ጥንካሬ፣ የዕፅዋትን ቦታ በፓዲ መስክ እና የመገመት ኃላፊነት አለባቸው። የእጽዋት መጠን, በቅደም ተከተል. የኋለኞቹ ሁለት ባህሪያት በተለይ እንደ ማዳበሪያ ርጭት ባሉ በራስ ሰር የሰብል አስተዳደር ዘዴዎች ላይ ለወደፊቱ ምርምር በጣም አስፈላጊ ናቸው።
የጥናቱ አንድ አካል ሆኖ የምርምር ቡድኑ በቻይና ናንቻንግ ከተማ በሩዝ ማሳ ላይ በካሜራ የታጠቀ ዩኤቪ በማሰማራት የተራቀቀውን በመጠቀም የተገኘውን መረጃ ተንትኗል። የምስል ትንተና ቴክኒክ. በመቀጠል፣ ተመራማሪዎቹ የሥልጠና ዳታ ስብስብ እና የፈተና ዳታ ስብስብ ቀጠሩ። የመጀመሪያው ስርዓቱን ለማሰልጠን እንደ ማመሳከሪያነት ያገለግል ነበር እና የኋለኛው ደግሞ የትንታኔ ግኝቶችን ለማረጋገጥ ጥቅም ላይ ውሏል።
በተለይም 355 በእጅ ምልክት የተደረገባቸው 257,793 ምስሎች 246 በዘፈቀደ ተመርጠው ለሥልጠና ምስል ያገለገሉ ሲሆን የተቀሩት 109 ምስሎች ለሙከራ ምስል ተወስደዋል። እያንዳንዱ ምስል በአማካይ 726 የሩዝ እፅዋትን ይዟል።
እንደ ቡድኑ ገለጻ፣ ለምስል ትንተና የሚያገለግለው የ RiceNet ቴክኒክ ጥሩ የምልክት-ወደ-ጫጫታ ጥምርታ አለው። በሌላ አገላለጽ የሩዝ እፅዋትን ከበስተጀርባ በብቃት መለየት ይችላል ፣ ስለሆነም የተፈጠረውን የእፅዋት ጥግግት ካርታዎች ጥራት ያሻሽላል።
የጥናቱ ውጤት እንደሚያሳየው የራይኔት ቴክኒክ አማካኝ ፍፁም ስህተት እና ስርወ አማካኝ ስኩዌር ስህተት በቅደም ተከተል 8.6 እና 11.2 ናቸው። በሌላ አነጋገር፣ RiceNetን በመጠቀም የሚመነጩት ጥግግት ካርታዎች በእጅ ስልቶች ከተፈጠሩት ጋር ጥሩ ስምምነት ላይ ነበሩ።
በተጨማሪም ቡድኑ በአስተያየታቸው መሰረት ጥቂት ቁልፍ ምክሮችንም አጋርቷል። ለምሳሌ፣ ቡድኑ በዝናባማ ቀናት ምስሎችን እንዲያገኝ አይመክርም። በተጨማሪም የጭጋግ ጊዜን ለመቀነስ እና የሩዝ ቅጠል መከሰትን ለመከላከል በ 4 ሰዓታት ውስጥ የፀሐይ መውጣትን ተከትሎ በ UAV ላይ የተመሰረቱ ምስሎችን መሰብሰብ ይጠቁማል ፣ ሁለቱም የውጤት ጥራት ላይ አሉታዊ ተጽዕኖ ያሳድራሉ።
"ከዚህ በተጨማሪ ሌሎች ሁለት ታዋቂ የሰብል መረጃዎችን በመጠቀም የኛን ቴክኒክ አፈጻጸም አረጋግጠናል:: ውጤቶቹ እንደሚያሳዩት የእኛ ዘዴ ከሌሎች ዘመናዊ ቴክኒኮች በጣም የላቀ ነው. ይህም ራይስኔት በባህላዊው በእጅ የሚቆጠር የሩዝ ቆጠራ ዘዴን የመተካት አቅም እንዳለው አጉልቶ ያሳያል” ሲሉ ፕሮፌሰር ያኦ ተናግረዋል።
ራይስኔት ወደ ሌሎች ዩኤቪ እና ጥልቅ ትምህርት ላይ የተመሰረቱ የሰብል ትንተና ቴክኒኮችን መንገድ ይከፍታል፣ ይህም በተራው ደግሞ በአለም አቀፍ ደረጃ የምግብ እና የገንዘብ ሰብሎችን ምርት ለማሻሻል ውሳኔዎችን እና ስልቶችን ሊመራ ይችላል።