Agrivoltaics ve dronlar: güneş panelleri altında tarımsal üretim nasıl izlenir

Giriş

Tarımsal-voltaik , arazinin ikili bir amaçla kullanılması anlamına gelir: güneş panellerinin kurulumu sayesinde fotovoltaik enerji üretmek ve tarımsal faaliyet yürütmek . Bir tarımsal-voltaik sistemin faydaları, seçilen ürüne bağlı olarak değişir. Örneğin, domates söz konusu olduğunda, panellerin kurulumu aşırı sıcaklıkların olumsuz etkilerini azaltan daha fazla gölge sağlar; başka bir örnek, çok fazla su gerektiren ve ‘soğutma’ etkisi olan gölgeli alanlardan yararlanabilecek bir ürün olan pirinçtir.

Bu, elektrik üretimini tarımsal üretimle birleştirmenin mümkün olduğu yenilikçi bir çözümdür; bunu çiftçi için bir kazan-kazan yaklaşımı olarak değerlendirebiliriz. Bununla birlikte, güneş panellerinin kısmi olarak örtülmesi tarlanın mikroklimatik koşullarını önemli ölçüde değiştirmektedir: mevcut güneş radyasyonu, toprak sıcaklığı, nem ve su dağılımı.

Bu etkileri anlamak ve optimize etmek için dronlar, mahsullerin fizyolojik durumu ve panellerin varlığından kaynaklanan mikro iklimsel değişimler hakkında yüksek hassasiyetli verilerin toplanmasını mümkün kılmakta ve böylece tarımsal kararlar için somut destek sunmaktadır.

Drone: teknisyenin ve çiftçinin hizmetindeki gözler

RGB sensörleri ve termal görüntüleme kamerasıyla donatılmış bir drone, tarımsal-voltaik sistemin durumunun derinlemesine analizi için belirleyici bir araçtır (Şekil 1). iDrone, planlı uçuşlar aracılığıyla değerli bilgilerin hızlı ve yüksek hassasiyetle elde edilmesini sağlayan Agrobit hizmetidir. Uçuş sırasında toplanan görüntüler, ekip tarafından geliştirilen özel yazılım ve algoritmalarla işlenerek, ağaç ve enerji tesisinin izlenmesi için yararlı tematik haritalar üretilmektedir.

Şekil 1: Deneysel tarımsal-voltaik tesiste narenciye bahçesi (CIHEAM Bari).

Bu yaklaşım sayesinde çiftçi kendini tarlayı ‘çıplak gözle’ gözlemlemekle sınırlamak zorunda kalmaz, ölçülebilir verilere dayalı objektif ve ayrıntılı bir analize güvenebilir.

Özellikle, iDrone şunları sağlar

• Güneş panelleri altındaki mahsullerin gelişimini izleyin, tam güneş alan ve gölgeli alanlar arasındaki canlılık ve büyüme farklılıklarını değerlendirin;
• Çevresel koşulların heterojen olduğu tarımsal-voltaik bağlamda çok önemli olan su veya termal stresin erken tespiti;
• Sulama ve sahaya özel kaynak yönetimi gibi hedeflenen tarımsal seçimleri destekleyen tematik haritalar oluşturun.

3D model üzerinden RGB ve termal inceleme

Vaka çalışması, Güney İtalya’da yetiştirilen ve bazı sıralarda fotovoltaik tesislerin eşzamanlı olarak bulunduğu bir narenciye bahçesidir. Ayrıntılı olarak, paneller yaklaşık 4 metre yüksekliğe monte edilmiştir ve narenciye bahçesinin merkezi alanını kaplamaktadır. Bu ön bilgi, veri analizi için çok önemlidir.
Bir ağaç bitkisi olduğundan, kanopiden doğru veri çıkarımına odaklanmak çok önemlidir. RGB görüntüler, bitkinin heterojenliğinin takdir edilebileceği gerçek renkli bir ortomozaik oluşturmayı mümkün kılar ve hava görüntülerinin işlenmesi aşamasında, 3D nokta bulutu, yani alanın dijital bir ikizi de oluşturulur. Şekil 2, fotovoltaik panellerin altındaki değerlendirmeler için gerekli olan çok iyi bir nokta derinliği ile narenciye bahçesinin 3 boyutlu bir perspektifini göstermektedir.

Şekil 2: Narenciye bahçesinin üç boyutlu modeli.

Özel algoritmalar sayesinde, her bir narenciye meyvesinin bitki örtüsünü (Şekil 3a) çıkarmak ve panellerin altında bulunan bitkiler için bilebiyometrik parametrelerini hesaplamak mümkündür .
Tarımda biyometrik verilerle, RGB görüntülerinden yoğunluk (Şekil 3b), yükseklik ve kalınlık (Şekil 3c) ve kanopi hacmi (Şekil 3d) ve termal görüntülerden ortalama sıcaklık (Şekil 3e) gibi bitkilerin fiziksel, fizyolojik veya davranışsal özellikleriyle ilgili tüm ölçülebilir ve ölçülebilir bilgileri kastediyoruz.

Şekil 3: Kanopinin 3D RGB nokta bulutu (a), kanopi yoğunluğu (b), kanopi yüksekliği ve kalınlığı (c), kanopi hacmi (d), kanopinin 3D termal nokta bulutu (e).

Bilgisayar görüşü ve yapay zeka algoritmalarıyla otomatik bir şekilde bitki bitki çıkarılan bu verilerin mekansallaştırılmasıyla, özellikle iki endeks türetilebilir:

• TRV (Ağaç Sırası Hacmi): hektar başına gölgelik hacmini temsil eder, yani bir hektarlık alanda ne kadar biyokütle bulunduğunu ölçer. Şekil 4, daha önce kanopisi çıkarılmış olan her bir bitkiye ait verileri göstermektedir. Verileri uzamsallaştırarak bir bölgeleme haritası elde etmek mümkündür (Şekil 5). Bu haritanın önemi, tarlaya bir bakışta genel bir bakışa sahip olmakta yatar ve reçete haritalarının hazırlanması için temel oluşturur. Temel amaç , girdilerin dağılımını optimize etmek ve bitki örtüsü yoğunluğunu tahmin etmektir.

Şekil 4: Tek bir narenciye bitkisi başına TRV (Ağaç Sıra Hacmi) spot analizi.

Şekil 5: Tarımsal işletmedeki bir narenciye bahçesinin TRV (Ağaç Sıra Hacmi) endeksi haritası.

• CWSI ( CropWater Stress Index): esas olarak hava sıcaklığına göre yaprak sıcaklığından türetilen mahsullerin su stresi durumunu ölçer. Yine Şekil 6, bitki bazında su stresini tanımlamaktadır. Bireysel değer daha sonra bir tarla haritası elde etmek için mekansallaştırılmıştır (Şekil 7). Amaç , sulama gereksinimlerini değerlendirmek ve suyu daha verimli bir şekilde yönetmektir.

Şekil 6: Tek bir narenciye bitkisi başına CWSI (Ürün Su Stresi Endeksi) nokta analizi.

Şekil 7: Tarımsal işletmelerdeki bir narenciye bahçesinin CWSI (Ürün Su Stresi Endeksi) haritası.

Sonuçlar

Gerçekleştirilen araştırma, fotovoltaik panellerin altında bile bitki örtüsünün özelliklerini inceleyerek bir tarımsal-voltaik plantasyondaki narenciye bahçesinin ayrıntılı bir analizine olanak sağlamıştır. Bu, panellerin altındaki mahsullerin analizine izin vermeyen 2D veya uydu analizinin zorluklarının üstesinden gelen, arazinin 3D modellerini oluşturabilen düşük irtifa veri toplama için dronların kullanılması sayesinde mümkün olmuştur.
Üretilen haritalar, çiftçinin bilinçli kararlar alması ve hedefe yönelik eylemlerdebulunması için çok önemlidir.
Farklı büyüme aşamalarında farklı narenciye çeşitlerinin bulunduğu bu vaka çalışmasında, tarlanın en kuzey bölgesinde yüksek su stresi ve düşük taç canlılığının meydana geldiğini göstermek mümkün olmuştur. Fotovoltaik panellerin kurulduğu alanda ise durum ağırlıklı olarak orta canlılık ve orta düzeyde su stresi şeklindedir. Daha spesifik olarak, belirgin düşük canlılık ve yüksek strese sahip bazı bitki noktaları vardır. Buna karşılık, tarlanın en sağındaki alan en iyi durumdadır.
Agrobit ekibi , tarımsal-voltaik kurulumların çiftçiler için büyük bir fırsat olduğunu biliyor. Bu nedenle, iDrone hizmeti sayesinde tarımsal kararlarınızı destekleyebilir ve tarladaki kaynakların kullanımını iyileştirebiliriz.
Bari’deki CIHEAM’a, deneysel tarımsal-voltaik tesislerinde anketi gerçekleştirmeye istekli oldukları için teşekkür ederiz.