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La IA pasa a la clandestinidad: el crecimiento del cultivo de raíces se predice con imágenes de drones


Los cultivos de raíces como la yuca, las zanahorias y las papas son muy buenos para ocultar enfermedades o deficiencias que pueden afectar su crecimiento.


por el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT)


Si bien las hojas pueden verse verdes y saludables, los agricultores pueden enfrentar sorpresas desagradables cuando van a cosechar sus cultivos.

Esto también plantea problemas para los fitomejoradores , que tienen que esperar meses o años antes de saber cómo responden los cultivos a la sequía o los cambios de temperatura. No saber qué nutrientes o condiciones de cultivo necesita el cultivo desde el principio también obstaculizan la productividad del cultivo.

El 14 de junio se publicó en Plant Methods una nueva investigación que utiliza el aprendizaje automático y para ayudar a predecir el crecimiento y la salud de las raíces con imágenes aéreas .

«Uno de los grandes misterios para los fitomejoradores es si lo que está sucediendo sobre el suelo es lo mismo que lo que sucede debajo», dijo Michael Selvaraj, coautor de Alliance of Bioversity International y del CIAT.

«Eso plantea un gran problema para todos los científicos. Se necesitan muchos datos: dosel de plantas, altura, otras características físicas que requieren mucho tiempo y energía, y múltiples pruebas, para capturar lo que realmente está sucediendo bajo tierra y cómo el cultivo es realmente saludable «, dijo Selvaraj, un fisiólogo de cultivos.

Mientras que los drones se están volviendo más baratos, y el hardware para capturar imágenes físicas a través de pruebas de cultivo se ha vuelto más fácil, un importante cuello de botella ha sido analizar grandes cantidades de información visual. Y, destilando en datos útiles que los criadores pueden utilizar.

Usando imágenes de drones, la plataforma Pheno-i ahora puede fusionar datos de miles de imágenes de alta resolución, analizándolas a través del aprendizaje automático para producir una hoja de cálculo. Esto muestra a los científicos exactamente cómo las plantas están respondiendo a los estímulos en el campo en tiempo real .

Usando la tecnología, los criadores ahora pueden responder de inmediato, aplicando fertilizante si falta un nutriente en particular, o agua. Los datos también permiten a los científicos descubrir rápidamente qué cultivos son más resistentes a los choques climáticos, por lo que pueden aconsejar a los agricultores que cultiven variedades más resistentes a la sequía o al calor.

«Estamos ayudando a los obtentores a seleccionar las mejores variedades de cultivos de raíces más rápidamente, para que puedan producir variedades de mayor rendimiento e inteligentes para los agricultores», dijo Gómez Selvaraj.

«El dron es solo el dispositivo de hardware, pero cuando se vincula con esta plataforma analítica precisa y rápida, podemos proporcionar datos útiles y procesables para acelerar la productividad de los cultivos».

La tecnología es prometedora para otros cultivos.

«El software analítico de imágenes automatizadas y los modelos de aprendizaje automático desarrollados a partir de este estudio son prometedores y podrían aplicarse a otros cultivos además de la yuca para acelerar el trabajo de fenotipado digital en el marco de investigación de la alianza», dijo Joe Tohme, director de investigación de la Alianza para Cultivos para la Nutrición y la Salud.


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