Wspólnotowy Serwis Informacyjny Badan i Rozwoju - CORDIS

H2020

PCT — Wynik w skrócie

Project ID: 666534
Źródło dofinansowania: H2020-EU.2.1.1.
H2020-EU.2.3.1.
Kraj: Węgry
Dziedzina: Żywność i zasoby naturalne

Inteligentne rozwiązania do „kontroli stanu zdrowia” upraw gonią ewolucję chorób roślin

Rolniczy system do diagnostyki i gromadzenia informacji zbiera dane dotyczące plonów, pogody i szkodników w celu ostrzegania o chorobach roślin i innych stanach, które mogą powodować uszkodzenie upraw.
Inteligentne rozwiązania do „kontroli stanu zdrowia” upraw gonią ewolucję chorób roślin
Choroby roślin są przyczyną utraty nawet 60% plonów. Jeżeli nie zostaną wykryte w odpowiednim czasie, mogą zniszczyć cały plon, co z kolei może mieć katastrofalny wpływ na poszczególne gospodarstwa.

Naukowcy pracujący nad finansowanym ze środków UE projektem PCT stworzyli rolniczy system do gromadzenia informacji, diagnostyki i doradztwa, który obejmuje urządzenia pomiarowe instalowane na terenach uprawnych. Matryca czujników gromadzi informacje o lokalizacji, stanie gleby i liść, lokalnych warunkach pogodowych, a także o obecności szkodników i innych patogenów, a następnie zestawia je z informacjami w bazie danych dotyczących chorób roślin.

Zdalna kompleksowa „kontrola stanu zdrowia” oparta na monitorowaniu na miejscu zapewnia rolnikom dokładne informacje na temat ryzyka wystąpienia choroby, działa jako system wczesnego ostrzegania i przedstawia zalecenia dotyczące postępowania w celu zapobieżenia chorobie.

„Środki chemiczne są rozpylane wyłącznie, gdy jest to absolutnie konieczne”, mówi Csaba Arendas, dyrektor generalny firmy QuantisLabs z siedzibą w Budapeszcie, na Węgrzech, która opracowała system PCT. W Europie rolnik spryskuje sady jabłkowe średnio 15 razy w okresie wegetacyjnym od marca do sierpnia. W przypadku winogron opryski są stosowane średnio siedem razy. „Ograniczenie zużycia środków [chemicznych] wpływa na obniżenie kosztów produkcji, a zatem czas ma tu kluczowe znaczenie”, mówi Arendas.

System PCT oblicza również obszar powierzchni liści, co pozwala na dokładne określenie ilości wymaganego materiału do rozpylenia i zapobiega nadmiernemu opryskiwaniu. „W przypadku winogron można pominąć jeden lub dwa opryski”, co pozwala na zmniejszenie strat plonów o 30% i ograniczenie zużycia pestycydów o 20%, mówi.

Matryca czujników

Matryca czujników przymocowanych do jednostki centralnej wielkości laptopa jest zainstalowana na maszcie, który można łatwo przenosić i ustawiać na polu bez żadnych specjalistycznych umiejętności. Standardowy model systemu PCT składa się z kilkunastu czujników do pomiaru wilgotności powietrza, opadów i temperatury, wilgotności i temperatury gleby, czujników do badania liści i zwarcia drzewostanu, a także detektorów szkodników i zarodników, do których zaliczają się patogeny roślin, takie jak grzyby.

„W przypadku wykrywania zarodników i szkodników współczynnik wykrywalności wynosi około 95%, więc dokładność jest bardzo wysoka”, mówi Arendas, dodając, że około 99% chorób roślin wywoływanych jest przez szkodniki i zarodniki grzybów.

Pomiary są przesyłane na serwer, gdzie sprawdzone algorytmy i modele matematyczne określają prawdopodobieństwo wystąpienia infekcji w danym obszarze. Te informacja są następnie generowane w formie wizualnej i mogą zostać udostępnione użytkownikom na dowolnym urządzeniu podłączonym do Internetu. „Nie wszyscy rolnicy mają duże doświadczenie w identyfikowaniu chorób. Chcą łatwego do zrozumienia wizualnego formatu i prostej odpowiedzi na pytania dotyczące tego, co powinni zrobić”, wyjaśnia Arendas.

Analiza oparta jest na olbrzymim banku danych na temat rolnictwa zebranych na przestrzeni tysięcy lat oraz innych informacjach zgromadzonych przez zespół projektu. „Mamy 10 naukowców, którzy przeprowadzili obszerny przegląd najważniejszych artykułów naukowych w publikacjach, z których mogliśmy korzystać”, mówi Arendas.

Firma QuantisLabs dysponowała już ogromnymi zbiorami danych i pomiarów zgromadzonymi na potrzeby poprzedniego produktu SmartVineyard. „Finansowanie ze środków UE pozwoliło nam rozszerzyć istniejący system dla winnic na kompleksowy system dla różnych upraw”, mówi. Nasz system, który jest już dostępny na rynku, można stosować do uprawy jabłek, oliwek, kakao, kawy, ryżu i bawełny, a także do innych roślin. Rozwiązania z dziedziny sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dostosowują system do lokalnych wzorców.

Zlokalizowane warunki

Niewielkie różnice w poziomie wilgotności lub temperatury mogą wpływać na wygląd lub natężenie choroby roślin. Istotny jest również etap wzrostu rośliny. „Niektóre szkodniki wolą jeść liście, inne preferują kwiaty. Gdy się spotkają, może dojść do rozległego zakażenia”, wyjaśnia Arendas.

Część technologii czujników została zakupiona lub zaktualizowana, a inne bardziej zaawansowane detektory zaprojektowano i prototypowano w ramach projektu. Wiele części przetestowano w laboratoriach uniwersyteckich i małych prywatnych firmach laboratoryjnych, w tym w specjalnych bateriach odpornych na działanie warunków atmosferycznych i w jednostce centralnej zasilanej energią słoneczną.

System PCT jest już dostępny na rynku międzynarodowym, a jego producenci otrzymują zamówienia z różnych odległych krajów, takich jak Ameryka Łacińska, na potrzeby ochrony różnych upraw. Zespół pracuje obecnie nad wersjami dla bardziej egzotycznych roślin, takich jak awokado. Obecnie 80% sprzedaży opiera się na modelu subskrypcji w cenie 150 EUR miesięcznie za urządzenie, z możliwością instalacji większej liczby czujników. Jedno urządzenie może skanować obszar o powierzchni średnio 10 hektarów. „Co trzy lata klient będzie otrzymywać nowe urządzenie – tak jak w przypadku abonamentu na telefon komórkowy”, mówi Arendas.

Powiązane informacje

Słowa kluczowe

PCT, rolnictwo, uprawa winorośli, choroby roślin, szkodniki, klimat, insektycyd, fungicyd, środowisko, plon, czujniki, sztuczna inteligencja, gleba, gleboznawstwo, TIK
Śledź nas na: RSS Facebook Twitter YouTube Zarządzany przez Urząd Publikacji UE W górę