Как прогнозировать развитие насекомых и болезней растений?

23 February, Розділ Новини, переглядів 1 723

В современном сельском хозяйстве усовершенствованные алгоритмы используются для декодирования моделей и поведения материнской природы. Прогнозирование вторжения вредителей, выявление распространения микроскопических заболеваний - прекрасная помощь фермерам в адаптации к изменению климата. С развитием прогностических алгоритмов, аналитики и других возникающих технологий современное сельское хозяйство пытается научиться, в каком-то смысле, предсказывать будущее и видеть невидимое.

Все больше и больше, продвинутая аналитика в сельском хозяйстве информирует о том, как фермеры управляют вредителями. В качестве одного из аспектов более крупного движения, известного как комплексное управление вредителями, анализ данных и цифровые инструменты в сельском хозяйстве используются для более точного и научного изучения вредных насекомых. Недавняя эволюция этой практики заключается в использовании различных наборов данных для прогнозирования миграции инвазивных вредителей.

Некоторые насекомые могут быть невероятно полезными для фермеров, в то время как другие играют безобидную роль. Есть и избранная группа насекомых, которая заслужила название «вредители».

Ночные вредители

Некоторые насекомые мигрируют только ночью. Учитывая, что насекомые, как правило, невелики по размерам и превосходят их смешение с окружающей средой, выявление их, когда они вторгаются в поле, чрезвычайно сложно. Чтобы справиться с этой проблемой, современное сельское хозяйство изучает, как поведение вредителей связано с погодными условиями. Цель этой технологии — прогнозирование миграции насекомых.

Прогнозирование вторжения

Семенные компании, университеты и госучреждения разрабатывают сложные системы для отслеживания вредных насекомых. Например, Национальная метеорологическая служба использует сеть радаров для наблюдения за скоростью и миграцией мотыльков моли. В прошлом эта технология мониторила птиц и летучих мышей. Сегодня на ее базе создают систему раннего предупреждения для фермеров. Если ветер, атмосферное давление и другие факторы указывают на формирование зоны «высокого риска» в районе, система, подобная этой, может отправлять уведомления по электронной почте фермерам — иногда за несколько дней до нашествия. Чем точнее современное сельское хозяйство сможет использовать данные для отслеживания миграции вредителей, тем точнее фермеры могут применять методы защиты растений. Все это позволит фермерам более эффективно использовать инсектициды в меньших дозировках.

Расчет климатических изменений

Традиционно фермеры имеют несколько недельных окон, когда ожидают нашествия вредных насекомых. С потеплением температур из-за изменения климата ETA эти сроки существенно сдвинулись. Вредители появляются раньше, остаются на дольше и достигают растений на более уязвимой стадии их роста.
Используя полевые датчики, радары, прогнозы погоды и разведку, современное сельское хозяйство разрабатывает методы, которые могут более точно предсказать, когда некоторые насекомые начнут вторжение.

Коварный враг — болезни

Болезнь растений — бесшумный враг. Фермеры могут видеть только симптомы болезни растений, а не сам патоген. Это заставляет задуматься — «как увидеть невидимое?» Достижения в оптических датчиках могут помочь современному сельскому хозяйству пролить свет на эти невидимые угрозы.

Термографическая визуализация, аналогичная технологии, используемой в очках ночного видения, может контролировать температуру поверхности определенных культур. Когда листья достигают определенного порога, можно смело предположить, что растение находится в состоянии стресса и нуждается во внимании.

Используя высокочувствительные удаленные датчики или изображения, полученные с помощью спутников, эти цифровые инструменты могут обнаружить проблемы задолго до традиционных признаков увядания, ожогов или обесцвечивания. С помощью этих ранних предупреждений фермеры могут точно знать, какие растения являются здоровыми, а какие поражны.

Понимание природы

В каждой экосистеме существует разнообразный набор переменных, любой из которых может глубоко повлиять на остальную среду обитания. Поэтому, когда доходит до прогнозирования, современное сельское хозяйство должно опираться не столько на инстинкт, сколько на понимание законов жизни на нашей планете.

Используя науку о данных, интеллектуальную аналитику, машинное обучение и другие новые технологии, лидеры современного сельского хозяйства строят более глубокое, более полное понимание привычек и моделей нашей экосистемы. Благодаря этому современное сельское хозяйство может продолжать использовать природные ресурсы более эффективно и устойчиво.

//infoindustria.com.ua