Bağda akıllı sistemlerle püskürtme sıvısından %50 tasarruf

Püskürtücülerin iyileştirilmesi, akıllı elektronik sistemlerin entegrasyonu ve yaprak yüzeyi ile hastalık varlığını değerlendiren sensörler, asma yetiştiriciliğinde geleneksel uygulamalara kıyasla %50’den fazla püskürtme sıvısı tasarrufu sağladı. Bunlar, Atina Tarım Üniversitesi aracılığıyla Yunanistan’ın da katıldığı dijital tarımı konu alan bir Avrupa projesinin sonuçları arasındaydı. Projenin amacı, asma (mildiyö), havuç (alternaria) ve elma (kara leke hastalığı) ürünlerine yönelik entegre zararlı yönetimi için yenilikçi stratejiler oluşturmaktı. Ayrıntılı olarak, ana yenilik alanları 1) hastalık tahmini ve tespiti, 2) sentetik ve biyolojik pestisitlerin kullanımı ve 3) pestisitlerin püskürtme yoluyla verimli bir şekilde uygulanmasıydı.

Üreticiye hastalığın varlığı ve yayılma riski hakkında erken tahminler sağlamak üzere tahmin modelleri geliştirilmiştir. Buna ek olarak, bir dizi deney, bitki koruma ürünü kullanımının en uygun kombinasyonlarını vurgulamış ve birçok durumda biyolojik formülasyonların hastalık kontrolünde güvenilir araçlar olduğu kanıtlanmıştır. Bu da AB Yeşil Mutabakatı yolunda cesaret verici bir örnek oluşturdu. Son olarak, proje kapsamında püskürtme ekipmanlarının yükseltilmesi odak noktası oldu. Bu nedenle, yaprak yüzeyini ve hastalık varlığını değerlendiren birçok akıllı elektronik sistem ve sensör entegre edildi. Geliştirilen sistemlere Atina Tarım Üniversitesi ekibinin katkısı ise belirleyici oldu. Genel olarak, pilot testler sırasında, geleneksel uygulamalara kıyasla %50’den fazla püskürtme maddesi tasarrufu elde edilmiştir.

Proje kapsamında asma, elma ve havuçta incelenen hastalıkların tanımlanmasıyla ilgili olarak, incelenen ürünlerin (asma, elma ve havuç) dokularındaki üç hastalığı tanımlamak için kameralar kullanılmıştır. Şimdiye kadar, standart RGB kameralar ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak elma ağaçlarında kara leke hastalığı tespiti %89 doğrulukla gerçekleştirilirken, multispektral kamera kullanılarak yapılan ön saha denemeleri bu hastalığın %100 doğrulukla başarılı bir şekilde tespit edilmesini sağladı.

Asmalardaki mildiyö ile ilgili olarak, RGB kameralarla tespit doğruluğu %80’e ulaştı ve sistem doğruluğu %100’e yakın bir seviyeye çıkarılmak üzere optimize edildi. Havuçlarda alternaria tespitine yönelik olarak sistemin geliştirilmesi devam etmektedir.

Yeni formülasyonlar

Projenin, pestisit kullanımını akılcı bir şekilde azaltmaya yönelik yaklaşımı, yukarıda belirtilen üç hastalığın kontrolü için bir dizi biyolojik ve ticari yeni nesil sentetik pestisitin değerlendirilmesini içeriyordu.