U risu, una cultura alimentaria maiò, hè cultivatu nantu à quasi 162 milioni di ettari di terra in u mondu. Unu di i metudi più cumunimenti utilizati per quantificà a produzzione di risu hè u cuntu di e piante di risu. Sta tecnica hè aduprata per stimà u rendiment, diagnosticà a crescita è evaluà e perdite in i campi di paddy. A maiò parte di i prucessi di cunti di risu in u mondu sò sempre realizati manualmente. Tuttavia, questu hè estremamente fastidiosu, laboriosu è di tempu, chì indica a necessità di soluzioni più veloci è più efficaci basate nantu à a macchina.
I ricercatori di a Cina è di Singapore anu sviluppatu recentemente un metudu per rimpiazzà a cuntazione manuale di risu cù un metudu assai più sofisticatu, chì implica l'usu di veiculi aerei senza pilota (UAV) o droni.
Sicondu u prufessore Jianguo Yao da l'Università Nanjing di Posti è Telecomunicazioni in Cina, chì hà guidatu u studiu, "A nova tecnica usa UAV per catturà l'imaghjini RGB - images cumposti principarmenti cù luce rossa, verde è blu - di u paddy field. Queste imagine sò poi trattate cù a rete di apprendimentu prufonda chì avemu sviluppatu, chjamatu RiceNet, chì ponu identificà accuratamente a densità di e piante di risu in u campu, è ancu furnisce caratteristiche semantiche di livellu più altu, cum'è u locu è a dimensione di i culturi ".
U so documentu hè statu publicatu Fenomica di a pianta.
L'architettura di a rete RiceNet hè custituita da un extractor di funzioni, à u front-end, chì analizeghja l'imaghjini di input, è trè moduli di decodificatori di funzioni chì sò rispunsevuli di stima a densità di e piante in u paddy field, u locu di e piante in u paddy field, è a dimensione di e piante, rispettivamente. L'ultimi dui funziunalità sò particularmente impurtanti per a ricerca futura nantu à e tecniche di gestione automatizata di culturi, cum'è spraying fertilizante.
Comu parte di u studiu, u squadra di ricerca hà implementatu un UAV equipatu di càmera nantu à i campi di risu in a cità chinesa di Nanchang è successivamente analizò i dati acquistati utilizendu un sofisticatu analisi di l'immagine tecnica. Dopu, i circadori anu impiegatu un dataset di furmazione è un dataset di prova. U primu hè stata utilizata com'è riferimentu per furmà u sistema è l'ultima hè stata utilizata per cunvalidà i risultati analitici.
Più specificamente, di l'imaghjini 355 cù 257,793 punti marcati manualmente, 246 sò stati scelti aleatoriamente è usati cum'è imaghjini di furmazione, mentre chì i 109 restanti sò stati usati cum'è immagini di prova. Ogni imagine cuntene una media di 726 pianti di risu.
Sicondu a squadra, a tecnica RiceNet utilizata per l'analisi di l'imaghjini hà un bonu rapportu signal-à-rumore. In altri palori, hè capace di distingue in modu efficiente e piante di risu da u fondu, migliurà cusì a qualità di e carte di densità di a pianta generata.
I risultati di u studiu dimustranu chì l'errore assolutu mediu è l'errore quadratu mediu di a tecnica RiceNet eranu 8.6 è 11.2, rispettivamente. In altri palori, i carte di densità generati cù RiceNet eranu in bonu accordu cù quelli generati cù metudi manuali.
Inoltre, basatu annantu à e so osservazioni, a squadra hà ancu spartutu uni pochi di cunsiglii chjave. Per esempiu, a squadra ùn hè micca cunsigliatu di acquistà l'imaghjini in i ghjorni di pioggia. Suggerisce ancu di cullà l'imaghjini basati in UAV in un periudu di 4 ore dopu à l'alba, in modu di minimizzà u tempu di nebbia è l'ocurrenza di riccioli di foglie di risu, i dui chì affettanu negativamente a qualità di output.
"In più di questu, avemu cunvalidatu ulteriormente a prestazione di a nostra tecnica utilizendu dui altri gruppi di dati di culturi populari. I risultati dimustranu chì u nostru metudu supera significativamente l'altri tecniche di punta. Questu mette in risaltu u putenziale di RiceNet per rimpiazzà u metudu tradiziunale di cuntà manuale di risu ", cuncludi u prufessore Yao.
RiceNet apre ancu a strada versu altre tecniche di analisi di culturi basate in UAV è apprendimentu prufondu, chì ponu à turnu guidà e decisioni è strategie per migliurà a produzzione di culturi alimentari è di cassa in u mondu.