कंद की पैदावार की भविष्यवाणी

कंद संख्या का मॉडल तैयार करने में सक्षम होने के लिए कृषिविदों को तने की आबादी जानने की जरूरत है.

किसान जल्द ही किसी भी समय खेत स्तर पर आलू के पौधों की संख्या में होने वाले बदलाव का आकलन कर सकेंगे। यह हार्पर एडम्स विश्वविद्यालय द्वारा किए गए कार्य के कारण संभव हो पाएगा। AHDB यह शोध प्रबंध वित्त पोषित पीएचडी छात्र जोसेफ म्हांगो द्वारा विकसित किया गया है। उनके नए निर्णय लेने वाले उपकरण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (जिसे डीप लर्निंग के नाम से जाना जाता है) का उपयोग किया गया है, साथ ही फसलों की ड्रोन द्वारा ली गई छवियों का उपयोग करके तनों की संख्या की गणना की जाती है और यह मानचित्र बनाया जाता है कि वे कहाँ पाए जाते हैं।

यह तकनीक वस्तुओं का पता लगाने में सक्षम है, और इसका उपयोग स्व-चालित कारों में मशीन दृष्टि के लिए किया जाता है। श्री म्हांगो ने कहा: “कृषिविज्ञानियों को कंद संख्या का मॉडल बनाने में सक्षम होने के लिए तने की आबादी जानने की जरूरत है।

"पिछले दो वर्षों में, हम कृत्रिम बुद्धि पर आधारित कुछ तकनीकों का विकास कर रहे हैं ताकि इस समस्या को हल करना शुरू किया जा सके कि आलू के खेत में पूर्ण छतरी पर तने के घनत्व में अंतर का सबसे अच्छा अनुमान कैसे लगाया जाए, आमतौर पर रोपण के 70 दिनों के बाद।" ड्रोन द्वारा ली गई नियमित लाल, नीली और हरी तरंग दैर्ध्य का उपयोग करके वनस्पति सूचकांकों का विश्लेषण करके, जोसेफ ने पाया कि आलू के पौधों की मेरिस्टेमेटिक युक्तियों को गिना जा सकता है और स्टेम युक्तियों का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

फिर डीप लर्निंग का उपयोग स्टेम संख्या का अनुमान लगाने के लिए एक मजबूत मॉडल विकसित करने के लिए किया गया था जिसका उपयोग किसी क्षेत्र में स्टेम जनसंख्या घनत्व का हीट मैप तैयार करने के लिए किया जा सकता है। उपकरण का उद्देश्य मुख्य रूप से कटाई के निर्णयों को सुविधाजनक बनाना है, ताकि अधिक संख्या में कंदों वाले क्षेत्रों में थोक के लिए अधिक समय छोड़ा जा सके, जबकि कम, बड़े कंदों वाले क्षेत्रों में पहले कटाई की जा सके।

 “पहले प्रशिक्षित मॉडल दिखाते हैं कि जहां जमीन के प्रति क्षेत्र में तने की संख्या अधिक होती है, वहां औसत कंद आकार की कीमत पर अधिक संख्या में कंद की उम्मीद की जाती है। उन्होंने कहा कि उत्पादक आलू के तने की आबादी और कंद की उपज के साथ-साथ आकार वितरण के बीच संबंधों से अच्छी तरह परिचित हैं, और फसल के समय पर निर्णय आम तौर पर पूरे क्षेत्र में कई उपज खुदाई पर आधारित होते हैं।

“इस मॉडल और अन्य के बीच अंतर यह था कि यह सटीक खेती में प्रबंधन क्षेत्रों की रूपरेखा के लिए जानकारी प्रदान करने के लिए क्षेत्र के भीतर भिन्नता को मापने की क्षमता प्रदान करता है। उन्होंने कहा, ''जोसेफ के नए मॉडल का श्रॉपशायर और लिंकनशायर में कई आलू के खेतों में परीक्षण किया गया है और यह बहुत आशाजनक लग रहा है। "नया उपकरण सटीक खेती को हासिल करना बहुत आसान बना देगा, क्योंकि जानकारी न केवल शुष्कन समय और कटाई के बारे में निर्णय ले सकती है, बल्कि कीटनाशक और शाकनाशी अनुप्रयोगों के बारे में भी जानकारी दे सकती है।"

उर्वरक को उपज में परिवर्तित करना

इसके अलावा अपने अध्ययन के हिस्से के रूप में वह पांच क्षेत्रों में आलू की फसल के प्रदर्शन का मानचित्रण कर रहे हैं, नाइट्रोजन (एन), फॉस्फोरस (पी) और सल्फर (एस) के उर्वरक अनुप्रयोगों और वे उपज में कैसे परिवर्तित होते हैं, और किस बिंदु पर अंतर देखते हैं। वे योगदान देना बंद कर देते हैं। “मिट्टी में पहले से ही उपलब्ध स्तरों के कारण मिट्टी के पोषक तत्वों की प्रतिक्रिया पूरे क्षेत्र में भिन्न हो सकती है। "उर्वरक प्रयोग के बाद मिट्टी के नमूने लिए गए, और अधिकांश खेतों में हमें अति-निषेचन के प्रमाण मिले, जो छोटे कंद आकार वाले क्षेत्र में पी के उच्च स्तर से जुड़े थे।"

“हमारी समझ यह रही है कि आलू में कंदों के बड़े पैमाने पर पदानुक्रम मौजूद है और केवल प्रमुख कंदों का एक उपसमूह पोषक तत्वों के इष्टतम स्तर का लाभ उठाता है। “हालांकि, उत्पादकों के खेतों में देखे गए उच्च पोषक तत्वों के स्तर पर, हम सबूत इकट्ठा कर रहे हैं कि यह हमेशा सच नहीं हो सकता है। “निष्कर्षों से पता चलता है कि अध्ययन में सभी क्षेत्र पोषक तत्वों के इष्टतम स्तर से परे काम कर रहे हैं, और इन क्षेत्रों के भीतर, पी स्तर और कंद आकार वितरण के बीच एक महत्वपूर्ण नकारात्मक संबंध था।

"नियंत्रित उपचार के साथ यादृच्छिक प्रयोगों का उपयोग करने के बजाय, हम वास्तविक क्षेत्र की स्थितियों में मिट्टी और कंद के आकार के वितरण के बीच संबंध को समझना चाहते थे।" परिणामस्वरूप, उन्होंने मॉडल बनाने के लिए एक भू-सांख्यिकीय सर्वेक्षण दृष्टिकोण अपनाया, उनका मानना ​​है कि इसने हमें ऐसे गुणांक वाले मॉडल बनाने की अनुमति दी है जो विशिष्ट किसानों के क्षेत्रों में देखे गए संबंधों को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करते हैं। "कई मामलों में, किसान अपनी फसलों में पर्याप्त पोषक तत्व सुनिश्चित करने के लिए अत्यधिक उर्वरक डाल सकते हैं, लेकिन इससे उपज और गुणवत्ता पर हानिकारक प्रभाव पड़ सकता है।"

इन मॉडलों की त्रि-आयामी प्रकृति स्टेम-काउंटिंग मॉडल के साथ एकीकरण के साथ-साथ भविष्यवाणियों को बेहतर बनाने के लिए उपग्रह इमेजरी को शामिल करने में सक्षम बनाती है। जोसेफ की पीएचडी के तीसरे घटक में उनके अध्ययन स्थलों से मिट्टी और चंदवा की स्वतंत्र रूप से उपलब्ध उच्च-रिज़ॉल्यूशन मल्टीस्पेक्ट्रल उपग्रह इमेजरी का एकीकरण शामिल है। "हम मापेंगे कि उपग्रह इमेजरी फसल से पहले आलू की उपज और कंद आकार वितरण की बेहतर पूर्वानुमान सटीकता प्राप्त करने में किस हद तक मदद कर सकती है।"

कृषि विज्ञान सप्ताह की प्रस्तुति देखें:

क्षेत्र: आलू

/ कृषि विज्ञान /