iDrone: agronomistin güçlü müttefiki drone

Giriş

Tarımda drone kullanımı son yıllarda hızla artarak agronomistlerin ürünleri izleme ve yönetme biçimini dönüştürdü. Bu gelişim, sensörlerin iyileştirilmesi, uçuş süresinin artması ve toplanan verilerin analizi için yapay zekâ algoritmalarının geliştirilmesi sayesinde sürekli devam ediyor.

Geleneksel tarımda, olası sorunları veya hastalık belirtilerini tespit etmek için ürünlerin izlenmesi genellikle görsel olarak veya tahmin modelleri aracılığıyla yapılır. Drone kullanımıyla ise özel sensörler sayesinde, yüksek çözünürlüklü görüntüler yakalanarak ve su stresi, gelişim farklılıkları, bazı hastalık türlerinin odakları ve diğer sorunlar gibi parametreler tespit edilerek ekili alanların ayrıntılı bir hava görünümü elde edilebilir.

Bu gelişmiş izleme teknolojisinin profesyonel bilgi birikimi ve sahada yapılan görsel değerlendirmelerle bütünleştirilmesi sayesinde droneler, agronomiste çok çeşitli faaliyetlerde değerli destek sağlayan güçlü bir agronomik inceleme aracı olarak kullanılabilir (Şek. 1).

Şek.1: Tarımda drone iş akışı (üstte), bağların gelişim haritası (solda) ve vejetatif gelişimin 3 sınıfa bölünmesi (sağda)

iDrone: agronomistin güçlü müttefiki drone

Sahada yıllara dayanan deneyimi sayesinde Agrobit, çiftçinin, agronomistin ve tarım teknisyeninin işini optimize etmeye, inceleme süresini ve maliyetlerini azaltmaya yardımcı olmak için aşağıdaki yöntemlerle iDrone hizmetini sunmaktadır:

1. Havadan fotogrametri

Droneler, ürünlerin görsel olarak havadan izlenmesi için kullanılabilir ve teknisyenlerin geniş ölçekte bitki koşullarının eksiksiz ve ayrıntılı bir görünümünü elde etmelerini ve zaman içinde kayıt altına almalarını sağlar.

Drone ile uzaktan algılanan görünür ışık görüntüleri sayesinde şunlar elde edilebilir:

• görünür (RGB) haritalar, bunlar sayesinde bitki örtüsü alanı ölçülebilir, bitkiler veya boşluklar (çıkış eksiklikleri) sayılabilir (Şek. 2), ürünler görsel olarak incelenebilir
• ürünlerin ve parselin 3B modelleri (Şek. 2), bunlar sayesinde ürünlerin biyokütlesi ölçülebilir
• yeni tarımsal veya sulama tesislerinin tasarım aşamasında da yararlı olan dijital yükseklik modelleri (DEM, DSM)

Sezon boyunca birden fazla uçuşun tekrarlanması, teknisyenlerin bitki büyümesinin seyrini değerlendirmesine ve gerekli görülen ayarlamaları ekim işlemlerine uygulamasına olanak tanıyabilir.

Şek. 2: Bir bağın 3B modeli (solda) ve bitki ile boşluk sayımı (sağda)

2. Multispektral haritalar

Gelişim haritaları, tarımda ürünlerin sağlık durumunu ve canlılığını ayrıntılı ve mekânsal olarak doğru bir şekilde değerlendirmek için kullanılan araçlardır. Bu haritalar, bitki sağlığı, büyüme, besin alımı ve su stresi gibi çeşitli faktörlerle ilişkilendirilebilen bitki gelişimi hakkında bilgi sağlar.

Drone ile uzaktan algılanan multispektral görüntüler ve bitki örtüsü indeksleri sayesinde şunlar elde edilebilir:

• parsel içindeki daha canlı ve daha az canlı bölgeleri ayırt etmeyi sağlayan gelişim haritaları (indeksler: NDVI, OSAVI)
• stresli ve eksiklik gösteren alanları belirlemek için klorofil haritaları (indeksler: GNDVI, NDRE, MCARI, TCARI)
• yaşlanmaya (senesans) bağlı olası stresleri belirlemek için antosiyanin ve karotenoid haritaları (indeksler: ARI, CRI)

İhtiyaca göre bu bilgiler, örneğin farklılaştırılmış gübreleme, ilaçlama veya hasat işlemleri için yararlı olan reçete haritalarına dönüştürülebilir.

3. Termal haritalar

Su stresi haritaları, bitkilerdeki su stresi düzeyi hakkında mekânsal olarak ayrıntılı bilgiler sağlayarak teknisyenlerin, örneğin su stresi bölgelemesine dayalı hassas bir sulama sistemi kurarak, su kaynaklarının yönetimi ve sulama konusunda bilinçli kararlar almasına olanak tanır.

Drone ile uzaktan algılanan termal görüntüler ve bitki örtüsü indeksleri sayesinde şunlar elde edilebilir:

• bitkilerdeki su stresini veya su eksikliklerini belirlemek için su stresi haritaları (indeksler: CWSI, NDWI, PRI)
• su birikintilerini belirlemek için de yararlı olan toprak sıcaklığı haritaları

Sonuçlar

Özetle, drone kullanımı sayesinde, diğer manuel ölçümlere kıyasla daha yüksek verimlilik ve hız sayesinde ekili alanların hassas bir şekilde haritalanması mümkün olmaktadır. Droneler oldukça geniş alanların üzerinde uçarak topografik, termal ve multispektral veriler toplayabilir ve ürünlerin durumu hakkında ayrıntılı bilgiler sunarak teknisyenlerin ürün yönetimi konusunda daha bilinçli kararlar almasını sağlayabilir.

Bu teknolojiler teknisyenin üretimi optimize etmesine, israfı azaltmasına ve tarımsal girdilerin uygulanmasındaki verimliliği artırmasına olanak tanır; böylece hastalık ve zararlı istilası gibi sorunlara daha hızlı yanıt verilmesini sağlar. Ayrıca, parsel içindeki değişkenliğin hassas bir şekilde belirlenmesine de olanak tanıyarak, teknisyenin bu değişkenliği azaltmak için gerekli stratejileri planlamasını (farklılaştırılmış gübreleme) veya nihai ürünü iyileştirmek amacıyla farklı gelişim özelliklerine sahip bölgelerden gelen meyveler için farklılaştırılmış bir hasat stratejisi önermesini sağlar (olgunlaşma durumuna göre ayrı hasat).

Drone teknolojisi, bitki koruma uygulamaları açısından da, kimyasal girdileri 2030 yılına kadar %50 oranında azaltmayı ve tarım sektörü için giderek daha büyük bir ekonomik, çevresel ve sosyal sürdürülebilirliği hedefleyen Avrupa Yeşil Mutabakatı ve Farm-to-Fork stratejisi doğrultusunda büyük bir katkı sağlayabilir. Nitekim drone haritaları ve 3B modeller, bitkilerin kalınlık, yükseklik ve hacim gibi biyometrik özelliklerinin analiz edilmesini sağlayarak, bitkilerin gerçek vejetatif gelişimine dayalı farklılaştırılmış uygulamalar için reçete haritaları oluşturulmasına olanak tanır. Bu durum, dozu artık yalnızca kg/ha veya ml/hl cinsinden değil, aynı zamanda yaprak yüzey alanı birimi başına ürün kg’ı (Leaf Wall Area) cinsinden, yani kg/10.000 m² LWA olarak ifade eden yeni bitki koruma ürünlerinin ortaya çıkışıyla da uyumludur.