hrvatski

Tehnike analize vizualnih podataka za rano otkrivanje i klasifikaciju štetnih organizama i biljnog stresa

Poljoprivredna je proizvodnja od velike važnosti za prehranu ljudi i životinja. Budući da su potrebe za hranom svaki dan sve veće, a razina šteta se, ovisno o kulturi, umnogome ne mijenja, potrebno je naći nova rješenja. Svaki uzgoj bilja prati i njegova problematika ekonomski značajnih štetnih organizama i stresa uzrokovanog vanjskim i unutrašnjim čimbenicima. Takvi se problemi ne mogu više nadgledati samo ljudskim okom, pogotovu na većim parcelama, pa se rješenja traže u područjima precizne poljoprivrede. Suvremene tehnike uzimanja i obrade vizualnih podataka usmjerene su prema automatskom analiziranju usjeva preko slika i tako uvelike skraćuju vrijeme i rad inače potreban za otkrivanje prve pojave štetnih organizama i abiotskog stresa. Tehnike analize slika omogućuju lakše određivanje stupnja razvoja štetnog organizma (štetnika, biljnih bolesti, korova), klasifikaciju biljaka na zdrave i zaražene te otkrivanje biljnog stresa. Cilj je ovih analiza provjeriti zdravstveno stanje većeg broja biljaka u kraćem vremenu te predvidjeti mogućnost razvoja štetnog organizma i stresa bilja. U tu se svrhu danas koristi umjetna inteligencija kao najbolje rješenje. Ove tehnike i metode moraju biti brže, bolje i ekonomičnije od ljudskog rada. Rad rasvjetljuje nove spoznaje u području istraživanja i primjena tehnika detekcije štetnih organizama i stresa biljaka obradom vizualnih podataka usmjerenih kao alat za pomoć agronomu te pregledom dostupnih istraživanja u fitomedicini.

biljni stres ; hiperspektralna analiza (HSY) ; neuronske mreže ; štetni organizmi ; vidljivi spektar (RGB)

nije evidentirano