Дроны диагностируют здоровье растений и снижают использование инсектицидов

Дроны (беспилотные летательные аппараты, UAV) теперь могут диагностировать уровень стресса у растений, что может привести к сокращению применения инсектицидов.

Стресс у растений является ключевым фактором, повышающим их восприимчивость к атакам вредителей. Для коммерческих зерновых культур это может иметь серьёзные последствия для урожая.

Одна из самых распространённых причин стресса — дефицит питательных веществ. В частности, растения с дефицитом калия более восприимчивы к атакам вредителей, таких как тля.

Технология

Уровень стресса отдельных растений в полях рапса оценивали с помощью передовой технологии визуализации с дрона (октокоптера), оснащённого мультисенсорной камерой.

Изучая изображения с камеры и длины волн света, отражаемого растениями, исследователи могли видеть участки поля с наихудшим ростом растений.

Клеточные структуры листьев растений сильно отражают ближний инфракрасный свет при попадании на них солнечного света. Чем больше инфракрасного света отражается, тем больше листьев у растения, что указывает на его здоровье.

Наиболее точное (99,9%) обнаружение дефицита калия у рапса с помощью UAV-визуализации достигалось на высоте 120 метров над уровнем земли примерно через четыре месяца после посева.

В исследовании растения с дефицитом калия показали меньшую биомассу и значительно более высокий уровень заражения зелёной персиковой тлёй.

Что это значит для использования инсектицидов?

Выявленные проблемные регионы могут быть целенаправленно обследованы для раннего обнаружения вредителей и болезней. Это также может позволить проводить точечное применение инсектицидов.

Эта технология не только сэкономит фермерам деньги, но и сократит сплошное применение инсектицидов по всему полю. Это поможет смягчить проблему устойчивости вредителей к инсектицидам и будет способствовать сохранению полезных хищных насекомых в необработанных участках посевов.

Однако, хотя UAV-технология и точнее спутниковой, её применение в хозяйствах ещё только начинается. Одна из самых больших проблем — обработка «Больших данных» (Big Data), то есть огромных объёмов информации, в то время как фермеры ищут в этой технологии всего один или два простых вывода.