الٹائی اسٹیٹ زرعی یونیورسٹی اور آل روسی ریسرچ انسٹی ٹیوٹ آف فائٹو پیتھولوجی کے سائنسدانوں نے مشترکہ منصوبے پر عمل درآمد جاری رکھا ہے "کھیتوں میں بیماریوں، کیڑوں اور جڑی بوٹیوں کا بروقت پتہ لگانے کے طریقوں کی ترقی کے لیے تکنیکی وژن اور ذہین نظام کا استعمال کرتے ہوئے مختلف خوراکوں میں کیڑے مار ادویات کا تعارف"، رپورٹس الٹائی اسٹیٹ زرعی یونیورسٹی کی پریس سروس.
منصوبے کے منصوبے کے مطابق، سائنس دان ڈیجیٹل ملٹی اسپیکٹرل اور ہائپر اسپیکٹرل کیمروں اور مصنوعی ذہانت کے الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے فصلوں میں کیڑوں، بیماریوں اور جڑی بوٹیوں کی زمینی اور دور دراز شناخت کے لیے طریقے اور ٹیکنالوجی تیار کریں گے۔
الٹائی اسٹیٹ زرعی یونیورسٹی کے سائنسدانوں کی ٹیم جو اس منصوبے کے نفاذ میں شامل ہے اس کی سربراہی ڈاکٹر آف ٹیکنیکل سائنسز، پروفیسر، شعبہ زرعی مشینری اور ٹیکنالوجی کے سربراہ ولادیمیر بیلیایف کر رہے ہیں۔
اس منصوبے کے نفاذ میں اہم مرحلہ ایک عمودی آپٹیکل سینسر سسٹم کے ڈیزائن کی فیلڈ ٹیسٹنگ تھا جس میں ہائی ریزولیوشن امیجنگ (ملی میٹر پیمانے پر)، فصلوں میں مختلف اونچائیوں پر کام کرنے کی صلاحیت کے ساتھ ٹریک کی متوازی ریکارڈنگ تھی۔ اور حرکت کرتے وقت سروے پوائنٹس کے نقاط۔ یہ تجربہ AGAU کے صنعتی پارٹنر کے کھیتوں پر کیا گیا - Altai Territory کے Kalmansky ڈسٹرکٹ میں فارم LLC "Leo"، Gratsia قسم کی سویا بین کی فصلوں پر۔ ریسرچ انسٹی ٹیوٹ آف فائٹو پیتھولوجی کے سائنسدان اس تجربے میں حصہ لینے کے لیے برنول پہنچے۔ صوفیہ زیلیزووا اور پی ایچ ڈی، محقق Evgenia Stepanova.
اس نظام کو ٹریلڈ سپرےر کے بوم پر نصب کیا جا سکتا ہے اور جب سطح پر مختلف زاویوں سے 15 کلومیٹر فی گھنٹہ کی رفتار سے حرکت کرتے ہیں تو فصلوں میں نقصان دہ اشیاء اور جڑی بوموں کی موجودگی کا اندازہ لگانے کے لیے ویڈیو ریکارڈ کرتے ہیں اور اس کی ایک سپیکٹرل لائبریری جمع کرتے ہیں۔ نقصان دہ اشیاء کی تصاویر۔
"الٹائی اسٹیٹ زرعی یونیورسٹی کے سائنسدانوں کے ورکنگ گروپ کے کاموں میں سے ایک یونیورسل کیمرہ ماؤنٹنگ سسٹم کی ترقی اور شوٹنگ پوائنٹس کے ٹریک اور کوآرڈینیٹس کو ریکارڈ کرنے کی صلاحیت کے ساتھ فیلڈ میں کام کرنے کے لیے GPS ریسیور کے ساتھ اس کا انضمام ہے۔ حرکت کرتے وقت. خاص طور پر، ہمیں تجرباتی طور پر کیمرے کے بہترین زاویہ اور بڑھتے ہوئے اونچائی، حرکت کی رفتار، شوٹنگ کے سب سے مؤثر پیرامیٹرز وغیرہ کا تعین کرنا چاہیے۔ اب نتائج پر ماسکو کے ساتھیوں کے ذریعے کارروائی اور تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے،‘‘ ولادیمیر بیلیایف نے ٹیسٹ کے ابتدائی نتائج پر تبصرہ کیا۔
پروجیکٹ کا اگلا مرحلہ لیبارٹری اور فیلڈ کے حالات میں کیمروں کے ذریعے حاصل کی گئی تصویروں کی پروسیسنگ کے لیے الگورتھم کی ترقی ہوگی، جس میں عصبی نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے تصاویر میں ہدف اشیاء (بیماریوں، کیڑوں اور گھاس) کی درجہ بندی کی جائے گی۔
فصلوں کے سروے کے نتائج کی بنیاد پر، فصلوں میں نقصان دہ جانداروں کی مقامی تقسیم کے نقشے بنائے جائیں گے۔
"فصلوں کے زمینی اور دور دراز کے سروے کے نتائج اور نقصان دہ اشیاء کی مقامی تقسیم کے نقشے کی بنیاد پر، مختلف خوراکوں میں کیڑے مار ادویات کے استعمال کے لیے فیصلہ سازی کا الگورتھم تیار کرنے کا منصوبہ بنایا گیا ہے۔ اس کے بعد، ایک نسخے کی فائل یا اسپرے کرنے کا ٹاسک کارڈ ایک فارمیٹ میں بنایا جائے گا جو اسپریئر کے آن بورڈ کمپیوٹر کے ساتھ مطابقت رکھتا ہو۔, - Sofya Zhelezova کی وضاحت کرتا ہے.
سائنسدانوں نے مزید کہا کہ فصلوں پر کیڑے مار ادویات کے ساتھ مختلف مقدار میں چھڑکنے کے طریقہ کار کی منظوری اور ایک ہی خوراک میں روایتی اسپرے کے مقابلے میں پورے کھیت کے علاقے پر اسپرے کے اس طریقے کا ابتدائی معاشی جائزہ اس منصوبے کا حتمی کام ہے۔