Dron czy ciągnik: która wykryje miotłę zbożową w pszenicy ozimej?
Coraz więcej gospodarstw łączy zdjęcia z drona i kamery na ciągniku, by szybciej wykryć miotłę zbożową w pszenicy ozimej. Cel jest prosty. Zrobić zabieg tylko tam, gdzie trzeba, zanim chwast podbije pole i plon.
W tym tekście znajdziesz proste wyjaśnienia, jak działa wykrywanie z powietrza i z kabiny, kiedy skanuje się najlepiej i jakie czujniki mają sens. Pokażę też, jak zamienić mapy na decyzje polowe i dawki.
Jak dron wykrywa miotłę zbożową w pszenicy ozimej?
Dron wykrywa miotłę zbożową przez zdjęcia wysokiej rozdzielczości i analizę obrazu, która odróżnia chwast od łanu po wzorach i kontekście rzędów.
Lot wykonywany jest po siatce, a zdjęcia składają się w ortomozaikę pola. Algorytmy segmentują rośliny na klasy, np. „pszenica w rzędzie” i „chwasty trawiaste między rzędami”. Różnice w barwie, teksturze i kierunku liści pomagają wychwycić miotłę zbożową w początkowych fazach. Z takiej analizy powstaje mapa zachwaszczenia z gęstością lub pokryciem.
Czy ciągnik z kamerą rozpoznaje miotłę zbożową wystarczająco?
Tak, do bieżącego, miejscowego oprysku kamera na ciągniku zwykle wystarcza.
Kamera widzi rośliny z bliska i pracuje w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możliwe jest włączanie sekcji lub dysz tylko nad płatami miotły zbożowej. Systemy takie dobrze działają między rzędami i w początkowych fazach jesiennych. Ograniczeniem bywa kurz, błoto, ostre światło i duża prędkość robocza. Pole widzenia jest węższe niż z drona, ale za to decyzja zapada od razu, bez przygotowania map.
Które czujniki: RGB, multispektralne czy termiczne?
Najczęściej wystarcza RGB, a multispektralne poprawia separację łanu i chwastów. Termiczne rzadko pomaga w identyfikacji gatunku.
RGB daje ostre detale i naturalne kolory, które lubią algorytmy uczenia maszynowego. Multispektralne dodaje pasma bliskiej podczerwieni i red edge. To ułatwia wyłuskanie chwastów na tle młodej pszenicy, zwłaszcza tuż po wschodach. Czujnik termiczny lepiej pokazuje stres wodny lub różnice temperatur, nie gatunki traw. W praktyce najlepiej sprawdza się RGB na ciągniku i RGB lub multispektralne na dronie.
W jakiej fazie rozwojowej wykrywanie chwastów daje najlepsze wyniki?
Najlepiej działa wczesną jesienią, od liścieni do 2–3 liści miotły zbożowej i przy jeszcze rzadkim łanie pszenicy.
W tym oknie chwast jest odsłonięty i kontrastowy, a pszenica nie zakrywa międzyrzędzi. Późną jesienią i wiosną rośliny się zagęszczają, co utrudnia rozpoznanie trawiastych chwastów w łanie. Wczesny sygnał pozwala też szybciej zaplanować zabieg, zanim miotła zbożowa zacznie mocno konkurować, co może prowadzić do dużych strat plonu.
Jak rozdzielczość i wysokość lotu wpływają na wykrywanie roślin?
Im wyższa rozdzielczość i niższy pułap lotu, tym łatwiej wykryć małe siewki miotły zbożowej.
W praktyce ważny jest rozmiar piksela w terenie. Subcentymetrowy piksel pozwala uchwycić liście i układ roślin w międzyrzędziach. Lot zbyt wysoko rozmywa detale i zwiększa ryzyko pomyłek. O jakości decydują też ostrość, brak poruszeń i dobre pokrycie zdjęć, które da stabilną mozaikę do analizy.
Jak mapy zachwaszczenia przekładają się na progi szkodliwości?
Mapy przekłada się na progi przez przeliczenie pokrycia lub liczby roślin na metr kwadratowy i porównanie ich z lokalnymi zaleceniami.
Z ortomozaiki i klasyfikacji można uzyskać gęstość miotły zbożowej w siatce pól zabiegowych. Te wartości zestawia się z progami szkodliwości stosowanymi w danym regionie i fazie rozwojowej. Na tej podstawie tworzy się strefy: brak zabiegu, korekta w pasach lub pełny zabieg. Takie strefy zamienia się w mapę aplikacji zmiennej dawki, aby ograniczyć zużycie środka i trafić tam, gdzie chwast realnie zagraża plonowi.
Czy algorytmy poradzą sobie z podobnymi wiechlinami?
Najpewniej rozpoznają klasę „chwasty trawiaste”, a gatunek odróżniają wiarygodnie głównie w sprzyjających warunkach i we wczesnych fazach.
Miotła zbożowa bywa podobna do innych traw w zbożach. Z góry różnice taksonomiczne są subtelne. Dokładność rośnie, gdy model jest uczony na lokalnych danych, a zdjęcia obejmują różne terminy i kąty. Pomaga kontekst rzędów i analiza przestrzenna, bo chwasty częściej rosną między rzędami. Przy wątpliwościach warto potwierdzić identyfikację punktową w terenie.
Jak połączyć dane z drona i ciągnika do precyzyjnego zabiegu?
Najpierw dron tworzy mapę zachwaszczenia, potem ciągnik wykorzystuje ją do zabiegu i koryguje decyzje kamerą w czasie rzeczywistym.
Typowy przebieg wygląda tak. Wykonujesz lot i budujesz ortomozaikę. Model tworzy mapę gęstości miotły zbożowej i strefy zabiegowe. Mapę eksportujesz do formatu dla terminala opryskiwacza. W polu system prowadzenia i sekcje dysz realizują dawki według mapy. Kamera na belce może dodatkowo włączać lub wyłączać dysze, gdy wykryje chwast poza strefą lub brak chwastu w strefie. Po zabiegu zapisujesz ślad przejazdu i zużycie, co pozwala doskonalić algorytmy i strategię na kolejny sezon.
Precyzyjne wykrywanie to połączenie czasu, jakości danych i współpracy systemów. Dron daje przegląd całego pola i plan, ciągnik zapewnia wykonanie i kontrolę. Wczesna jesień to okno, które najczęściej decyduje o skuteczności, a jakość rozpoznania przekłada się na mniejsze zużycie środka i stabilniejszy plon.
Skonfiguruj u siebie prosty zestaw: lot dronem, mapa zachwaszczenia i aplikacja z ciągnika, aby ograniczyć miotłę zbożową w pszenicy ozimej już w tym sezonie.
