U sistema adopra imaghjini satellitari à fiancu à l'intelligenza artificiale è hè digià statu pruvatu cù successu per anticipà e prestazioni di a patata.
Circadori di u Laboratoriu di Sensazione à Distanza (LATUV) di l'Università di Valladolid (UVa) anu cuncepitu un novu indice di vegetazione capace di migliurà i mudelli di previsione di i culturi. A nova tecnica, chì adopra imaghjini satellitari ESA Sentinel-2 è tecniche di apprendimentu automaticu è intelligenza artificiale, hè stata pruvata cù successu in a previsione di u rendiment di a patata è di u granu.
A produzzione agricula dipende da un gran numeru di fattori, umani è ambientali, chì creanu una grande incertezza trà l'agricultori. Ma a tecnulugia pò esse un alliatu impurtante per riducela. Hè u casu per i mudelli computazionali chì cercanu di simulà u cumpurtamentu di una cultura in cundizioni specifiche, per esempiu terrenu, clima o pratiche agricule, è, secondu sta evoluzione prevista, stimanu a produzzione agricula.
"Ci hè parechji mudelli è sò generalmente specifici per ogni tipu di cultura", spiega Diego Gómez, ricercatore LATUV è primu autore di dui studii publicati di recente in i ghjurnali International Journal of Remote Sensing and Agricultural and Forest Meteorology.
Ma questi mudelli di crescita tradiziunali anu qualchì limitazione, cum'è "l'incapacità di mudellà spazialmente a variabilità in u stessu parcellu" o a multitùdine di dati in entrata chì necessitanu chì "ùn sò micca generalmente uttenuti per u costu elevatu di tempu è di soldi implicati in a raccolta di elli . "
Superficie di cultivazione di patate nantu à quale sò state fatte e stime / D. Gómez
Cusì, in l'ultimi anni scumettemu nantu à una tecnulugia, telerilevamentu, chì utilizza immagini spettrali prese da sensori ottichi (installati in satelliti, aerei, droni, ecc.) È chì ponu cumplementà è ancu rimpiazzà in certi casi questi mudelli tradiziunali. Queste immagini spettrali furniscenu dati nantu à u statu o a fenulugia di a cultura - i cambiamenti esterni visibili in u prucessu di sviluppu di a pianta - chì sò integrati in mudelli chì aghjustanu l'infurmazioni di input per prevede i culturi.
«L'imaghjini spettrali copre chì anu bisognu di dati d'entrata, permettenu l'accessu à siti remoti, è anu un costu pocu. Sò ancu capaci di uttene infurmazioni chì sò in leia cù a capacità pruduttiva di a cultura ", nota u ricercatore LATUV, chì ricorda chì unu di l'indici spettrali - formule matematiche chì cumbinanu bande spettrali - di vegetazione più comunemente aduprata per stimà a vigorosità o a densità di a vegetazione - chì prevede infine a produttività di e culture - hè u NDVI (NDVI).
L'usu di serie temporali di questu indice per generà mudelli predittivi di colture hè assai cumunu in a literatura scientifica. Questu indice utilizza a riflettanza di a vegetazione - a capacità di a vegetazione di riflette a luce - in duie bande spettrali, rossa è quasi rossa, chì sò in leia cù una parte di a luce aduprata per a fotosintesi è a struttura cellulare di e foglie, rispettivamente.
Un novu indice di vegetazione
I ricercatori di LATUV anu sviluppatu un novu indice chjamatu PPI basatu annantu à e immagini satellitari ESA Sentinel-2 chì, in più di piglià in contu l'infurmazioni spettrali implicate in a fotosintesi - da 400 à 700 nanometri - tenenu contu di l'infurmazioni da altre zone di u spettru elettromagneticu -704 nanometri, banda Red Edge è 945 nanometri, banda di assorbimentu di vapore d'acqua-, chì ponu furnisce altre informazioni chjave nantu à u statu di a cultura, cum'è u so stress acqua - quandu a pianta richiede più acqua di quella ch'ella hà.
I ricercatori anu paragunatu a capacità predittiva di i dui indici di vegetazione, NDVI è PPI, cù più dati da e immagini satellitari. Per fà questu, anu utilizatu dui algoritmi di Intelligenza Artificiale è Machine Learning (chjamati Random Forest and Support Vector Machine), è anu generatu vari mudelli in cui anu cumbinatu questi indici cù l'altre bande satellitari.
"L'ipotesi era chì, aduprendu un indice chì utilizza altre bande chì ùn sò micca incluse in l'indici NDVI pupulare è, invece, cun qualchì potenziale per furnisce infurmazioni sensibili nantu à i culturi, i mudelli predittivi seranu megliu", dice Gómez, chì avanza chì, infine, a capacità predittiva di i mudelli "hà aumentatu quandu unu o i dui indici di vegetazione sò stati inclusi", chì valuta "l'usu di sti dati in cumbinazione cù certe bande satellitari individuali".
Previsioni più precise in a cultura di a patata
I risultati mostranu chì l'indice PPI fornisce informazioni simili à NDVI quandu si utilizza l'algoritmu di Support Vector Machine, è hè significativamente più informativu di NDVI quandu si utilizza l'algoritmu Random Forest, risultati prometenti "chì mettenu nantu à a tavula un novu indice di vegetazione chì pò migliurà a predizione mudelli di racolta basati annantu à l'imaghjini satellitari ».
Finu à avà, u novu indice hè statu pruvatu nantu à a cultura di a patata in una zona di studiu abbastanza lucalizata. Dopu à i cereali, a patata hè unu di i culturi alimentarii più impurtanti in u mondu. Ghjoca un rollu chjave in a securità alimentare di i paesi in via di sviluppu è hà ancu un pesu impurtante in u settore agriculu europeu, cù a Germania, a Francia, i Paesi Bassi è a Polonia cum'è principali pruduttori. Hè statu ancu pruvatu in granu cù dati presi in Messicu.
L'idea di l'attrezzatura hè di aumentà u numeru di dati per migliurà a solidità di u mudellu, copre una zona di studiu più larga per aumentà a variabilità spaziale è incorporà nuove culture. Prospettive chì dipendenu da a continuità di u finanzamentu è ponu aiutà l'agricultori à prevede a so racolta in modu più affidabile in u futuru.