Bağcıların kararlarını desteklemek için bağın dijital ikizi

Giriş

iVine iki yıllık bir projedir (2023-2024) ve Avrupa Komisyonu tarafından finanse edilmektedir. RDP Toskana Bölgesi 2014-2020 – alt tedbir 16.2test edilmesi, onaylanması ve kabul edilmesini amaçlayan bir DSS uygulaması için mobil cihazlar için bağ yönetiminin rasyonelleştirilmesi ve bitki koruma ürünlerinin kullanımının optimize edilmesi ve azaltılmasıçevresel etkiyi azaltmak, çalışanların ve kırsal nüfusun sağlığını korumak ve çiftliklerin yönetim maliyetlerini azaltmak için.

Proje, Floransa Üniversitesi (DAGRI), Ulusal Araştırma Konseyi Biyoekonomi Enstitüsü (CNR-IBE), CIA (Toskana İtalyan Çiftçileri), Mulini di Segalari (Bolgheri şaraphanesi), Felsina (Chianti Classico şaraphanesi) ve bölgesel Demo Çiftliği Tenuta di Cesa’nın katılımıyla Agrobit tarafından yürütülmektedir.

Proje Hedefleri

Projenin hedefleri aşağıdaki şekilde özetlenebilir:
1. Doğrulama Kanopi yönetimi müdahalelerinin optimizasyonu ve fitofarmasötiklerin yanı sıra yaprak gübreleri ve su gibi agronomik girdilerin dağıtımı için ağaç bitkilerinin, özellikle de asmaların hava aparatlarının gelişiminin hızlı ve objektif bir şekilde değerlendirilmesinde agronomisti/tarım girişimcisini destekleyebilecek mobil cihazlar için bir DSS uygulaması
2. Monitör Uygulamaların etkinliği, uygulamanın kullanımıyla vurgulanan bitki koruma ürünleri ve su tüketimi ve belirlenen hedeflere ulaşmak için çeşitli aşamalarda gereken maliyetler;
3. Değerlendirme Farklı çiftlik boyutlarındaki ve farklı bölgesel bağcılık alanlarındaki bağcılık gerçeklerinin geleneksel yönetimine kıyasla, uygulamanın kullanımı ve fitofarmasötiklerin optimize edilmiş dağıtımı ile ortaya çıkan maliyet/fayda oranının ve çevresel ve ekonomik etkinin verimliliği.

iAgro uygulaması nasıl çalışır?

Bir akıllı telefona yüklenen iAgro uygulaması, operatörün incelenen bitkinin 3D taramasını otomatik, hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirmesini sağlar. Bu işlem sırasında uygulama, gerekli tüm bilgileri yakalamak için akıllı telefonun kamerasını ve artırılmış gerçeklik (AR) algoritmalarını kullanırken, akıllı telefonun yerleşik hareket ve konum sensörlerinden de yararlanır. Bu sensörler, uygulamanın tarama sırasında cihazın konumundaki ve yönündeki değişiklikleri kaydetmesini sağlar. Buna ek olarak, uygulama elde edilen tüm bilgileri coğrafi olarak referanslandırır, yani tespit edilen verileri her bitkinin konumuyla ilişkilendirir. Toplama işlemi tamamlandığında, yapay zeka (AI) ve bilgisayarla görme (CV) algoritmaları sayesinde, uygulama otomatik olarak kanopinin biyometrik parametrelerini (kalınlık, yükseklik, hacim, LAI ) ve bağın genelleştirilmiş parametrelerini (LWA, TRV ) döndürür (Şekil 1). Bu bilgiler daha sonra bitki sağlığı uygulamalarını optimize etmek, çevresel etkiyi azaltmak, insanların sağlığını korumak ve şarap imalathanelerinin ekonomik sürdürülebilirliğini iyileştirmek için reçete haritaları oluşturmak üzere otomatik olarak kullanılır.

Şekil 1: iVine projesi kapsamında test edilen ve doğrulanan iAgro uygulamasının şeması.

Sahada anketler

Test bağları belirlendikten sonra, bağ, izlemenin yapılacağı 2 eşit alana bölünmüştür (Şekil 2). Bir parselde şirketin geleneksel sabit oranlı bitki sağlığı uygulamaları gerçekleştirilirken, diğerinde iAgro uygulaması tarafından önerildiği gibi değişken oranlı uygulamalar gerçekleştirilmiştir. .

Şekil 2: Kapsamları ve konumlarıyla birlikte test bağları.

Projenin uygulanması sırasında, uygulamanın doğrulama analizlerini yürütmek için farklı teknolojiler ve metodolojiler benimsenmiştir.
Özellikle, anketler üç farklı fenolojik aşamada gerçekleştirilmiştir.

Agrobit, iAgro uygulamasını kullanarak çalışma alanı başına on örnek bitkiyi izlemiştir. Uygulama sayesinde, aşağıdakileri üretmek mümkün oldu bağ canlılığı haritalarıgibi bitki örtüsü göstergelerinin hesaplanması yoluyla LAI (Yaprak Alanı İndeksi)yanı sıra yüksekliği, kalınlığı ve hacmi dahil olmak üzere kanopinin biyometrik parametreleri (Şekil 3).

Şekil 3: Bir Sangiovese bağ sırası üzerinde iAgro uygulaması ile anket.

Uygulamanın etkinliğini değerlendirmek ve doğrulamak için elde edilen sonuçlar CNR-IBE ve Floransa Üniversitesi’nden (DAGRI) alınan verilerle ilişkilendirilmiştir:
– CNR-IBE çalışan bir multispektral ve RGB/LiDAR sensörlü drone Vejetasyon göstergelerini (NDVI) kullanarak canlılık haritaları oluşturmak ve oluşturulan 3B nokta bulutlarından kanopilerin yüksekliği, kalınlığı ve hacmi gibi yaprak gelişiminin biyometrik parametrelerini tahmin etmek;
– Floransa Üniversitesi (DAGRI) kullanılmış bir dörtlü üzerine monte edilmiş bir proksimal multispektral sensör (OptRx)vejetasyon göstergeleri (NDVI, NDRE) aracılığıyla canlılığın değerlendirilmesi için ve bir LiDAR sensörü Kanopilerin yüksekliği, kalınlığı ve hacmi de dahil olmak üzere yaprak gelişiminin biyometrik parametrelerini değerlendirmek için. Ölçülen verilerin hassas coğrafi konumlandırması için bir D-GNSS alıcısı kullanılmıştır.

Yöntemlerin her biri için (akıllı telefon, drone, quad), test alanındaki bitkilerin özelliklerini yansıtan üç sınıfta canlılık ve biyometrik haritalar oluşturulmuştur. Sonuçlar, kullanılan üç yöntemden elde edilen canlılık ve biyometrik parametreler arasında iyi korelasyonlar olduğunu göstermiş ve uygulamanın bu parametreleri tahmin etmedeki güvenilirliğini ortaya koymuştur.

Son olarak, akıllı telefonlardan elde edilen veriler kullanılarak, bitki sağlığı uygulamalarını optimize etmek için reçete haritaları geliştirilmiş ve değişken oranlı uygulamalar (VRT ) gerçekleştirmek için iki/üç sınıfta bölgelendirme yapılmıştır (Şekil 4).

Şekil 4: İki bölgedeki üç fenolojik evrede iAgro uygulaması tarafından oluşturulan reçete haritası ve kontrol parselindeki değişken oranlı uygulama (mavi ile) ve sabit oranlı uygulama (turuncu ile) değerleri.

Değişken oranlı uygulamaların (VRT) etkinliği

iAgro uygulaması şunları elde etmenizi sağlar Bitki sağlığı uygulamaları için doğrudan VRT makinelerine girilebilen reçete haritaları. Proje sırasında, uygulamanın maliyet etkinliğini ve çevresel ve ekonomik etkisini doğrulamak amacıyla, geleneksel çiftlik uygulamaları (sabit hacimli) ile iAgro uygulaması tarafından önerilenler (değişken oranlı) arasındaki farkları değerlendirmek için testler yapılmıştır.
Testler şu kişiler tarafından gerçekleştirilmiştir suya duyarlı haritaların ve bir izleyici ürünün uygulanmasıuluslararası standartlaştırılmış prosedürü (ISO 22522) takip ederek.

Testler özellikle şunları içermektedir:
1. Nicel değerlendirme dağıtılan sıvı miktarı farklı fenolojik ve gelişim aşamalarında;
2.Nicel değerlendirme yatağın niceliksel değerlendirmesi Püskürtme sırasında bir izleyici kullanılarak, ardından yaprak örneklemesi ve yüzey alanının/depozitin doğrulanması.

Sonuçlar

iVine projesinin ilk deneme yılı, özellikle pestisit kullanımı ve çevresel etkinin azaltılması olmak üzere bağ yönetiminin optimize edilmesine yönelik önemli bir adımı temsil eden umut verici sonuçlar göstermiştir.

Uygulamayı kullanmanın avantajı, bitkilerin biyometrik parametrelerinin düşük maliyetle zamanında izlenmesi ve dijital, objektif ve zaman-tarihsel verilere dayalı olarak bilinçli bağ kararları vermek için ayrıntılı haritaların mevcut olmasıdır.

İlk yılda elde edilen başarıların ışığında, bir sonraki deney yılı nihai sonuçların beklentisiyle aynı protokollerin uygulanmasına odaklanacaktır. Tüm proje ortakları arasında devam eden işbirliği, entegre ve multidisipliner bir yaklaşım sağlayarak şarap sektöründe çevresel ve ekonomik sürdürülebilirliğin teşvik edilmesine yardımcı olacaktır.

Proje web sitesine başvurmak için https://ivine.ciatoscana.eu/

Uygulamayı keşfedin iAgro ve ücretsiz deneyin!