Tarımda Kullanılmakta Olan Robotlar ve Yararları

Sponsorlu Bağlantılar

Tarımsal alanlarda yapılması gereken görevler için farklı robot türleri geliştirilmiştir. Bunlar arasında hava robotları, yer robotlarını, geleneksel kara veya hava araçları olmayan bazı özel robotlar ve çoklu robotlu sistemler bulunmaktadır. Bu yazıda bu robotlar ve yararları hakkında bilgiler bulunmaktadır.

Tarım Hava Robotları

Uluslararası İnsansız Araç Sistemleri Derneği (AUVSI) 2013 yılında, insansız hava araçlarının (İHA’lar) sivil kullanımının ABD ekonomisi üzerindeki gelecekteki etkisini vurgulayan ekonomik bir rapor yayınlanmıştır. Bu belge, birden çok alanda iki pazarı vurgulamaktadır: kamu güvenliği ve hassas tarımdır. Açık ara farkla bu son pazarın, ekonomi ve istihdam açısından önümüzdeki on yılda en büyük pazar olacağı sonucuna varmaktadır.

Tarım Robotları ve FaydalarıSon on yıllarda, tarımsal işletmelerden veri toplama, esas olarak insanlı hava araçları, uydular veya kat seviyesinde doğrudan uzmanlaşmış uzmanlar tarafından gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemlerin kullanılabilirliği, bulutların varlığı, uzun veri teslim süreleri, özel izin ihtiyacı ve bazı ürünlerin ödülleri gibi bazı sınırlamalara sahiptir. Bunun aksine, İHA’lar verimli bir şekilde konuşlandırılabilir, birden fazla sensör türünü taşıyabilir, çok kısıtlayıcı izinler gerektirmez ve uygun maliyetli bir alternatif haline gelir. Bu avantajlar, dikey kalkış ve iniş (VTOL) araçlarının ve daha spesifik olarak dört tekerlekli araçların yükselişiyle güçlendirilmiştir.

İHA’ların hassas tarımdaki ilk uygulamalarından biri, tarımsal işletmelerdeki su stresini ölçmek için kullanılmasıydı. Günümüzde İHA’lar, termal ve hiperspektral kameraların yanı sıra floresan sensörlerle donatılmıştır. Araştırmacılar yazarların narenciye bahçesinde bir su stresi gradyanı oluşturmak için kontrollü bir sulama açığı ürettiklerini izlemişlerdir. Sabit kanatlı insansız bir uçağa bindirilen mikro-termal ve hiperspektral kameralarla elde edilen verileri yapraklardaki ölçümlerle karşılaştırdılar ve su stresini ölçmek için hava yöntemlerini doğruladılar. Bu vebenzer nitelikteki çalışmalarda sulamayı iyileştirmek için havadan termal görüntülerin fizibilitesini ve faydalarını tespir edilmiştir.
Hassas tarımda hava araçlarının bir başka kullanımı da, verimi tahmin etmek, fungisit ve gübre miktarını doğru şekilde hesaplamak ve patojeni tespit etmek için mahsullerin izlenmesidir. İki farklı nitrojen muamelesi altında bir arpa sömürülmesinin biyokütlesini tahmin etmek için bir RGB kamera kullanıldı. Sonuçlar, bitkinin yüksekliğine bağlı olarak beş farklı ekin yüzey modeliyle çapraz doğrulanmıştır. RGB görüntüleri aracılığıyla bir buğday sömürüsünün biyokütlesini tahmin etmek için kümeleme teknikleri uygulanmıştır. Yöntem, bitkinin yüksekliği doğrudan zeminde ölçülerek geliştirildi. Bu çalışmalar, bu aracın uygulanabilirliğini, uygulanabilirliğini ve hassasiyetini göstermektedir.

İzleme için bir başka ilginç parametre, yaprak yüzeyinin birim zemin alanına oranı olarak tanımlanan yaprak alanı indeksidir. Hiperspektral bir kamera kullanarak ve kanopilerin güneş modelini ters çevirerek mısır, patates ve ayçiçeği tarlalarının LAI’sini tahmin etmektedirler. Bir bağdaki LAI’yi tahmin etmek için görsel bir 3D modelleme tekniği kullanılmış ve yaklaşık % 57 daha az hassasiyet elde edilmiştir. Bu yöntem günümüzde daha az doğru gibi görünse de diğer yöntemlere göre hızlı, ucuz ve pratiktir. Bu teknikte dört kamera kullanılmaktadır ve LAI’yi buğday ve kolza tohumu mahsullerine göre ölçmek için karşılık gelen görüntülerle örtüşmektedir. Yöntemin ışık koşullarına bağımlılığını vurgulamalarına rağmen, zemin seviyesindeki ölçümlerle karşılaştırıldığında çok iyi bir korelasyon elde ederler.

Ayrıca İHA’lar, tarımsal işletmelerde hastalıkların önlenmesi için pratik bir araçtır. Bir İHA ve multispektral kameralarla donatılmış insanlı bir uçak kullanmaktadır. Hastalıkların izlerini tespit etmek ve sonuçları kesin gerçekle karşılaştırmak için dört sınıflandırma algoritması uygular. Narenciye ağaçlarındaki yapraklardaki hastalıkları tespit etmek için yeni bir havadan görsel sensör önermektedir ve deneyler % 93 doğruluk göstermektedir. Bu yöntemler sadece narenciye ağaçları için değil aynı zamanda zeytinler, avokado ağaçları, patatesler ve asmalar için de kullanılmıştır.