کشاورزی با فناوری های دیجیتال پیشرفته از جمله فناوری نوظهور پردازش تصویر دائماً در حال تغییر است. در این مقاله به معرفی و بررسی کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی، مراحل آن و همچنین روش های تصویر برداری برای پردازش تصویر در کشاورزی پرداخته ایم. پردازش تصویر در کشاورزی به تجزیه و تحلیل تصاویر گرفته شده در مزارع جهت جمع آوری اطلاعات در مورد محصولات، خاک، آفات، و وضعیت تغذیه گفته میشود. با به کارگیری تکنیکهای پیشرفته پردازش تصویر، کشاورزان میتوانند آگاهی کاملی از وضعیت محصول، خاک و سلامت کلی زمینهای کشاورزی به دست آورند.
هنگامی که اطلاعات به دست آمده با یک سری الگوریتمهای یادگیری کامپیوتری ترکیب میشوند، انقلابی نوین در مدیریت محصولات، پیشگیری از بیماریها، پیش بینی عملکرد و موارد دیگر رخ میدهد. با رشد چشمگیر داده های حاصل از تصویربرداری کشاورزی از ماهواره ها، پهپادها و حسگرهای سطح زمین، امکان تصمیم گیری مبتنی بر دادهها جهت تولید بهینه محصولات در سطح جهانی فراهم شده است.
فهرست مطالب
منظور از پردازش تصویر در کشاورزی چیست؟
پردازش تصویر در کشاورزی در واقع عملیات تجزیه و تحلیل تصاویر مزارع است. این کار جهت جمع آوری اطلاعات در مورد محصولات، خاک، آفات، وضعیت تغذیه و شرایط اطراف به کار میرود. تمامی تصاویر هوایی از طریق ماهوارهها و هواپیماهای بدون سرنشین، عکاسی در سطح زمین از طریق دستگاههای دستی و سیستمهای نصب شده بر روی تراکتور یا زیرساختهای آن بدست میآیند. هنگامی که این تصاویر از طریق فناوریهای هوش مصنوعی مانند زبان برنامه نویسی پایتون مورد پردازش قرار میگیرند، میتوانند استرس محصولات، آسیب آفات، مسائل مربوط به زهکشی، میزان ظهور و تعداد زیادی از بینش های پرکاربرد کشاورزی را با سرعت بالا در اختیار کشاورزان قرار دهند.
از آنجایی که وضوح دوربین و حسگر در کنار پیشرفت علم کامپیوتر و ماشین لرنینگ در حال بهبود است، پردازش تصویر آماده تبدیل شدن به ابزاری مهم و ضروری برای کشاورزی مدرن است. پایتون به عنوان یک ابزار ضروری جهت پردازش تصویر در کشاورزی به کار گرفته میشود. چرا که از کتابخانههای متعددی تشکیل شده است. در نتیجه امکان دیجیتالی کردن یک تصویر را جهت استخراج اطلاعات کاربردی با استفاده از ابزارهای مختلف فراهم میسازد.
بیشتر بخوانید: تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین
7 کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی
پردازش تصویر در کشاورزی چندین برنامه مهم و کاربردی را جهت بهبود نظارت بر محصولات مدیریت مبتنی بر دادههای دیجیتال فعال میکند. 7 مورد از مهمترین کاربرد های پردازش تصویر در کشاورزی را در ادامه معرفی می کنیم.
1- ارزیابی سلامت محصول
علائم بصری در تصاویر دیجیتالی، مشکلاتی مانند علائم خشکسالی، آسیب آفات و کمبودهای تغذیه ای را پیش از تشدید نشان میدهد. اندازهگیری شاخص های پوشش گیاهی یکی از مهم ترین موارد کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی است. در واقع میزان سرزنده بودن گیاه مشخص می شود و از طریق تجزیه و تحلیل های گوناگون می توان زوال های تدریجی را به سرعت مورد شناسایی قرار داد. همین مزیت مهم، امکان درمان پیشگیرانه را فراهم می آورد.
2- پیش بینی میزان بازده
با به کارگیری فناوریهای هوش مصنوعی مانند پردازش تصویر، به راحتی میتوان تعداد گیاهان، میزان گلدهی، تعداد میوهها و تراکم پوشش گیاهی در یک منطقه را مورد تجزیه و تحلیل قرار داد. بدین شکل میزان بازدهی فصل پیشبینی می گردد. در نتیجه امکان برنامهریزی و بازاریابی بهینه به راحتی در دسترس میباشد.
3- تشخیص میکروب و آفات
اغلب اوقات بیماری های باکتریایی، قارچی و ویروسی گیاهان زراعی پیش از وارد شدن به مراحل پیشرفته، به طور واضح بر روی برگ ها و میوه ها ظاهر میشوند. شناسایی الگوهای مشخصه در تصاویر دیجیتالی، امکان درمان زود هنگام را فراهم می آورد. همین مسئله در مورد تشخیص حشرات و علف های هرز نیز به کار می رود.
4- تشخیص الگوهای برگ بیمار جهت مداخله اولیه
تکنیکهای پیشرفته کامپیوتری، تشخیص خودکار بیماری در مقیاس بزرگ را در محصولات از طریق شناسایی علائم بصری بر روی برگها، ساقهها و میوهها امکانپذیر میسازد. الگوریتمهای کامپیوتری را میتوانیم بر اساس مجموعه دادههایی که از تصاویر حاوی گیاهان سالم در مقابل بیماریهای مختلف برچسب گذاری کردیم، تنظیم نماییم. تشخیص سریع بیماریها از طریق تصاویر زنده یا پردازش با توان بالای دستهای از تصاویر، یک نوع هشدار اولیه برای تولید کنندگان محصولات است.
با کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی این امکان وجود دارد تا قبل از وقوع عفونتهای گسترده، از قارچ کشها یا درمانهای باکتریایی هدفمند استفاده شود. شناساییهای بصری و جغرافیایی امکان درمان بیماری را از طریق تجزیه و تحلیل الگوهای گسترده فراهم میآورد. همچنین پردازش تصویر موجب صرفه جویی در هزینهها و محدود کردن اثرات زیست محیطی در مقابل سمپاشی با طیف وسیع کل زمینها میشود.
5- ارزیابی تراکم فاصله و توزیع محصول
پردازش تصویر در کشاورزی با استفاده از الگوریتمهای صاف کردن، فیلتر کردن، تقسیم بندی و شمارش، دادههای مورفولوژیکی و جمعیتی گیاهان را تولید میکند. این مورد شامل تراکم توده یا تعداد گیاهان در هر منطقه، تنوع فاصله و توزیع اندازه نسبی است. بررسی میزان رشد در برهههای زمانی مختلف میتواند نشان دهنده شکاف هایی باشد که نیاز به کاشت مجدد یا بذردهی مجدد برای عملکرد مطلوب میباشد.
تنوع اندازه در میان گیاهان ممکن است نشان دهنده جوانه زنی غیر یکنواخت یا رطوبت باشد. در نتیجه از مهمترین موارد کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی امکان انجام اقدامات اصلاحی مانند آب رسانی مناسب، کود یا آفت کشها در زمان مناسب میباشد.
6- تشخیص کمبود مواد مغذی
مشخص شدن تغییرات رنگ در شاخ و برگ گیاهان از طریق پردازش تصویر میتواند کمبودهای ریز مغذیها را قبل از رشد یا پژمردگی به طور واضح نشان دهد. مدلهای طبقه بندی پردازش تصویر، طیفهای سالم را از انحرافاتی که نشان دهنده نیتروژن کم (سبز کمرنگ) آهن (زرد) یا گوگرد(بنفش) است، متمایز میکند. همچنین یک سری برنامههای هدفمند کودپاشی در فصل یا برنامههای اصلاح شده برای سالهای متوالی، به واسطه کمبودهای مشاهده شده در تصاویر پیش از مرحله کاشت محصول قابل بررسی است.
7- برخورداری از قابلیت های تشخیص گونه جهت سرکوب علف های هرز
تشخیص خودکار علف های هرز از مهم ترین موارد کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی است. این کار جهت تفکیک محصولات سالم از علف های هرز و پراکنده بر اساس تفاوت های بافتی، ساختاری و رنگی در تصاویر استفاده می شود. با مشخص کردن مکان های آلوده، مداخلات شیمیایی یا مکانیکی، کنترل علف های هرز را می توان به جای اعمال گسترده در کل مزارع به طور دقیق مورد هدف قرار داد. علاوه بر این شناسایی الگوهای گسترده، مدیریت محصولات را قادر می سازد تا تکثیر را بسیار محدود کند. ترکیب شناخت گونه ها با تخمین مرحله رشد نیز زمانبندی بهینه سرکوب علف های هرز را تسهیل می سازد.
برای انجام پروژه پردازش تصویر به کمک نیاز دارید؟
مراحل پردازش تصویر در کشاورزی
جهت خوانایی هرچه بهتر تصاویر کشاورزی برای تجزیه و تحلیل موثر، یک سری مراحل کلیدی مورد نیاز است که در ادامه آن ها را معرفی می کنیم.
1- ثبت جغرافیایی
ثبت جغرافیایی، تصاویر واضح را از طریق مدل های دوربین نوری یا از طریق تراز کردن با نقاط دیدنی ارجاع شده، به موقعیت های مختصات دنیای واقعی متصل می کند. این مرحله امکان ادغام چندین تصویر را در طول زمان یا از طریق پلتفرم های مختلف جهت ردیابی مکان های مدنظر فراهم می کند. ثبت جغرافیایی همچنین زیربنای نقشه های نسخهای است که تجهیزات کشاورزی را هدایت میکند.
برخی از برنامههای کامپیوتری نظیر پایتون با ویژگی ها و یا بافت های تصاویر مطابقت دارند. در نتیجه امکان ثبت جغرافیایی قوی را ممکن می سازند. همچنین یک سری چالش ها نظیر انحنای زوایای دوربین و لنزها، تغییر در شرایط نوری در تصاویر و خطاهای محلی سازی پلتفرم ها را از بین می برد.
2- فیلتر نویز، وضوح فوق العاده و رفع تاری
تصاویر خام کشاورزی اغلب حاوی نویز ناشی از نقص حسگر، سطوح نور کم و ارتعاشات پلتفرم ها هستند. در روش های با وضوح بالا، چندین عکس با وضوح پایین را برای بازسازی تصاویر با وضوح بالاتر جهت تجزیه و تحلیل دقیقتر ترکیب میکنند. رفع تاری، حرکت ناپایداری های پلتفرم دوربین و پویایی صحنه مانند باد را جبران می کند تا تصاویر را واضح تر کند. چنین اصلاحاتی کیفیت بهینه را برای مراحل تحلیل بعدی تضمین میکند. تطبیق تکنیک های تصویربرداری پزشکی و پلتفرم های ماهواره ای، به پیشبرد بازسازی تصاویر کشاورزی ادامه می دهد.
3- عادی سازی تصاویر چند فصلی
تنوع در روشنایی، شرایط آب و هوایی، ویژگی های مختلف خاک و تفاوت های فنولوژی در فصول مختلف رشد، مقایسه تصاویر کشاورزی در طول سال های مختلف را به چالش می کشند. روش های عادی سازی تصویر و تطبیق دامنه از تجزیه و تحلیل رنگ و بافت برای تبدیل تصاویر از فصول مختلف به یک نمایش مشترک استفاده می کنند. این امر استخراج ویژگی و طبقه بندی ثابت را جهت تجزیه و تحلیل سری های زمانی ندین فصل تسهیل می کند تا تغییرات معنی دار محصول را از واریانس محیطی متمایز سازد.
روش های تصویر برداری در پردازش تصاویر کشاورزی
به طور کلی چند روش تصویر برداری در پردازش تصاویر کشاورزی استفاده میشود که مهمترین آنها عبارت است از:
- تصاویر ماهواره ای: شبکه های ماهواره ای عمومی و تجاری مانند landsat، ضبط مکرر تصاویر جهانی چند طیفی را برای نظارت بر محصولات در مقیاس وسیع، اندازه گیری شاخص های رویشی و شناسایی مسائل مزرعه را فراهم می کنند.
- هواپیماهای بدون سرنشین هوایی: هواپیمای بدون سرنشین با دوربین های تخصصی در فواصل زمانی منظم برای ثبت تصاویر دقیق محصولات جهت تجزیه و تحلیل الگوهای سلامت گیاه، رشد و چشم انداز عملکرد در مزارع استفاده می شوند.
- سنجش پروگزیمال: سیستم های نصب شده روی تراکتورها یا بوم های آبیاری با استفاده از دوربین های RGB و چند طیفی، تصاویری با وضوح بالا از هر ردیف محصول جمع آوری می کنند. در نتیجه مشکلات موضعی و تنوع رشد را شناسایی می کنند.
- دوربین های دستی و قابل حمل: متخصصان کشاورزی از تلفن های هوشمند و دوربین های نزدیک برد جهت تصویربرداری قابل حمل استفاده میکنند. اینکار سبب می شود تا سریعاً زمین ها را برای مشکلات شرایط مستندسازی و نظارت بر گیاهان به صورت جداگانه بررسی کنند.
- چند طیفی: حسگرهایی مانند مادون قرمز که طول امواج فراتر از نور مرئی را می گیرند، تصاویری تخصصی را ارائه می دهند که مشکلات گیاه را پیش از ظهور علائم مرئی بر اساس تعامل نور با شاخ و برگ نشان می دهند.
- حرارتی: تصویربرداری حرارتی مادون قرمز، نشان دهنده تنش آبی است و می تواند آبیاری بیش از حد را تشخیص دهد.
- فلورسانس: تصویربرداری فلورسانس، کلروفیل کارایی فتوسنتز را اندازه گیری می کند.
- فراطیفی: صدها نوار باریک، ترکیب شیمیایی و بیولوژیکی دقیقی را برای تشخیص بیماری گیاه و وضعیت تغذیه نشان می دهند.
جمع بندی
پردازش تصویر در کشاورزی یکی از فناوری های نوینی است که به صورت گسترده مورد استفاده قرار می گیرد. این فناوری امکان ارزیابی در مقیاس گسترده ای از عوامل مانند الگوهای آب و هوا، سلامت محصولات و خاک، میزان کاربری زمین و همچنین نظارت بر دام و سایر دارایی ها را فراهم می آورد. با استفاده از حسگرهای پیشرفته، سکوهای هوایی، تصویربرداری سطح زمین و پیشرفت های بینایی رايانه ای، این فناوری که به سرعت در حال تکامل است می تواند بینش به موقع در مورد وضعیت محصولات، بیماری ها، کمبود مواد مغذی و نیازهای مدیریتی به کشاورزان را ارائه دهد.
در این مقاله توضیحات کاملی درباره کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی در اختیارتان قرار دادیم. امیدواریم که اطلاعات ارائه شده مفید واقع گردد. همچنین در صورت نیاز به ثبت سفارش پروژه پردازش تصویر با پایتون در کشاورزی میتوانید با ما تماس بگیرید و سفارش خود را ثبت کنید.
انجام پروژه پردازش تصویر را به ما بسپارید
منابع
پرسش های متداول در رابطه با کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی
پایتون یک زبان جامع و کاملی است. این زبان از ابزارهای مختلفی تشکیل شده است و به صورت کاملاً خوانا و قابل درک میباشد. با استفاده از این زبان میتوان به راحتی تصاویر دیجیتالی را به دادههای قابل فهمی تبدیل نمود. این امر سبب شده است تا از آن در صنعت کشاورزی جهت بهبود رشد محصولات استفاده شود.
ارزیابی سلامت گیاهان، پیش بینی بازده، تشخیص آفات و میکروب، تشخیص الگوهای برگ بیمار، ارزیابی تراکم و توزیع محصول، تشخیص کمبود مواد مغذی و سکوب علف های هرز از مهم ترین موارد کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی هستند.
برای ثبت سفارش و دریافت مشاوره رایگان، می توانید با ما تماس بگیرید. همچنین می توانید سفارش خود را از طریق سایت ثبت نمایید.
تیم تحریریه پایتون یار از برترین متخصصان پایتون تشکیل شده است و بیش از 6 سال است که در زمینه آموزش، مشاوره و انجام انواع پروژه های پایتون فعالیت دارد.