Magyarország elsőszámú monitoring drón technológia fejlesztő csapata

A drón technológia rohamos fejlődésének köszönhetően egyre több lehetőség kínálkozik arra, hogy mindennapi munkánk során igénybe tudjuk venni ezen eszközök nyújtotta lehetőségeket. Könnyen belátható, hogy a mezőgazdaságban óriási jelentősége van/lesz a drónok használatának, hiszen nagy területekről lehet gyorsan, szinte centiméter pontossággal a mindennapi munkát segítő felméréseket végezni. Azonban mit sem ér a dróntechnológia, ha nem áll rendelkezésre megfelelő szakértői háttér, hatékony adatgyűjtési mechanizmusok, illetve egy szoftver, ami a begyűjtött adatokból hasznos információkat szolgáltat, értelmezhetően. Ezen tényezők mellett az egyik legfontosabb, hogy a hazai klimatikus viszonyokhoz igazított növénytermesztési technológiák támogatása hazai vizsgálati eredményeken alapuljon. Amennyiben ez megvalósul a vizsgálati eredmények segítségével táblára és kultúrára optimalizált cselekvési tervek dolgozhatók ki, segítve a termelési hatékonyság növelését.

Az AGRON ezen alapelvek/gondolatok mentén 2016-ban kezdte a tevékenységét, mely során összeállt egy szakmai stáb, akik fiatalok, elszántak és minden nap a hivatásuk jár a fejükben. A kezdeti tanulási fázist követően elindítottuk a saját kutatási programunkat, melynek célja olyan megoldások kidolgozása, amelyek igazán hasznossá teszik a mezőgazdasági drónokat a mindennapi munkák során. A több évi feszített munka eredményeképpen 2020 májusában útjára indítottuk az első magyar nyelvű monitoring drón szoftvert az AGRONmaps-et, mely a térkép készítéstől, az adatfeldolgozáson át, az ellenőrzött eredményekig minőségi szolgáltatást nyújt a dróntechnológia iránt érdeklődőknek egyszerűen, magyar nyelven. Az AGRONmaps egy adat alapú döntéstámogatási rendszer, amely a már elérhető agrotechnikai módszereket támogatva hozzájárul a hatékonyság növeléséhez és a költségoptimalizáláshoz.

agron-dron-kepzes-4

AGRON kutatás-fejlesztési program – a szolgáltatásaink alapját képező kutatások

Az AGRON Kutatási Program a lehető legtöbb földrajzi régióból származó adatgyűjtésre összpontosít a precíz haszonnövény modellek kidolgozásának érdekben. A program célja, hogy a megszerzett eredmények gyakorlati megvalósítása révén értelmet adjunk a monitoring drónok használatának. A növényvizsgálati módszerek fejlesztése kulcsfontosságú tényező a precíziós mezőgazdaságban. A drónokra szerelt érzékelők által gyűjtött nagy mennyiségű adat bármilyen kultúrában felhasználható. Az összegyűjtött adatokon alapuló analitikai módszereket azonban az éghajlati sajátosságok és földrajzi régió szerint kell kalibrálni és szabványosítani. Ennélfogva a hazai kutatási eredmények kiemelkedő fontosságúak egy magyarországi drónszolgáltatás kiépítéséhez. A kutatás során kidolgozott növénymodellek segítenek meghatározni a kezelési és védelmi stratégiákat. 

A martonvásári kutatóintézettel együttműködve több ezer kísérlethez fértünk hozzá már 2019-ben is, amelyből strukturáltan rengeteg információt gyűjtöttünk össze. Ezen kutatásoknak köszönhetően elkészült az az “elméleti kapocs” amellyel sikeresen elértük, hogy szántóföldi körülmények között többet lássunk a növények fizikális és élettani állapotából, mint azt valaha képzeltük. 

A legújabb technikai és szoftveres fejlődés révén a mezőgazdasági drónok alkalmazhatósági területe egyre szélesebb. A legfontosabb azonban az, hogy az elkészített felvételeket alapul véve kézzelfogható eredményeket tudjunk felmutatni. Nem elegendő a szép színes felvételek nézegetése. Valós adatokon alapuló eredményekre van szükségünk, melyek a gyakorlatban is felhasználhatóak olyanformán, hogy a növényorvosok bevonásával képesek legyünk megválasztani a legmegfelelőbb válaszlépést, mint pl. differenciált kijuttatási terv, drónos permetezés, stb.. Ennek eléréséhez fel kell térképezni a táblát, el kell készíteni az ortomozaikot és ezt a felvételt professzionális fotogrammetriai és statisztikai elemzéseknek kell alávetni. Ezek a kutatási eredmények egy vizsgálati modellben kapnak végső, felhasználóbarát formát és kerülnek bele az online elérhető AGRONmaps szoftverbe. A vizsgálatainkat évről-évre megismételjük és lehetőség szerint kibővítjük, ezáltal folyamatosan pontosítjuk elemzéseinket és új szolgáltatásokat építünk be a rendszerbe. Számos munkánk közül röviden összefoglaljuk a legfontosabb, illetve legérdekesebb eredményekkel szolgáló kísérleteket.

Nitrogén műtrágyázási kísérletek

A kutatás célja a gabonafajták különböző mértékű műtrágyázásra adott reakcióinak tanulmányozása (búza és kukorica). A különböző kezelések az extenzív és az intenzív mezőgazdasági műtrágyázási módszerekhez lettek igazítva (0 -> 280 kg/ha, 40 kg/ha a kezelések között). A kísérlet robosztusságát mutatja, hogy az elmúlt 40 évben 15 búza és 9 kukorica fajta vett részt a kísérletekben.

2019-ben a növények vegetatív időszakában legalább hétszer gyűjtöttünk adatokat, amit 2020-ban több mint kétszeresére sűrítettünk. A tápanyag ellátottság közti különbségek alapján elkészítettünk növény modelleket. Amíg a búza növények a nitrogén hiány tüneteit korai fejlődési stádiumban mutatják, addig a kukoricánál ez a különbség az érés előtti egy hónapban mutatható ki megbízhatóan. Búza esetén az egyes fajták tápanyagreakciója nagy pontossággal nyomon követhető.

Az adatok feldolgozása és elemzése közben sikeresen kidolgoztunk egyedi térkép színezési megoldásokat, melyek a különböző növényélettani állapotok közötti különbségek vizuális megjelenítenítésére szolgálnak. A szabványosított beállítások önmagukban informatív színeket eredményeznek, így a megjelenített színek alapvető mutatóként jelölik a növények egészségügyi állapotának változását bármely kultúrában. Az összegyűjtött adatbázis lehetővé tette új indexek (pl. AGRON klorofill-index) kifejlesztését, amelyek nagyobb stabilitást mutatnak a szezon során és szélesebb körű felhasználhatóságot engednek meg, mint a klasszikusak (1. ábra).

1 abra

1.ábra  Az őszi búza kísérleti területről készített kompozit RGB (balra), AGRON klorofill térkép (középen) és nitrogén térkép (jobbra). Az értékek és a színskálák nincsenek feltüntetve.

Fungicides kísérletek

A kutatás célja a búzafajták kórokozókkal (például lisztharmat (Blumeria graminis) szembeni rezisztenciájának tanulmányozása.

Ez a kísérlet a Martonvásári Kutatóintézetben nemesített összes búzafajta rezisztenciájára és érzékenységére összpontosít. Szám szerint ez 42 téli búzát, 36 tönkölybúzát, 36 tritikálét, 36 árpát és 36 durumbúzát jelent (fajták regisztrált és kísérleti szakaszban). Egyes csoportokat gombaölő szerekkel kezeltek, másokat nem. A kezelés hiánya több esetben súlyos gomba fertőzésekhez vezetett, amelyeket főként a lisztharmat (Blumeria graminis) okozott. Ebben a kísérletben azonosítani tudtuk a fertőzés gócpontjait, amelyek szinte kizárólag fogékony fajtákat tartalmazó parcellákban jelentek meg. Az alábbi klorofill térképen az ellenálló (zöld) és fogékony (sárga vagy piros) fajták egyaránt fellelhetőek (2. ábra).

2 abra

2.ábra  Az őszi búza kísérleti területről készített kompozit RGB (balra), AGRON klorofill térkép (középen) és nitrogén térkép (jobbra). Az értékek és a színskálák nincsenek feltüntetve.

 

Eredmények gyümölcs és szőlő ültetvényeken

A monitoring technológia komoly segítséget nyújt a szántóföldi kultúrákon túl gyümölcsösök, szőlő ültetvények és zöldségek vizsgálatában is. Előbbiek tökéletes elhatárolása a talajtól és minden zavaró tényezőtől az első lépése a hatékony adatleolvasásnak, így képesek vagyunk az egyedeket egyesével, az aljnövényzet értékei nélkül vizsgálni. Nyomon követhetők tápanyaghiányos foltok, vagy betegség gócpontok is.

4 abra

4.ábra  Egy szőlő ültetvényről készített RGB (balra), AGRON klorofill térkép (középen) és stressztérkép (jobbra). Az értékek és a színskálák nincsenek feltüntetve.

5 abra

5.ábra  Egy kajszibarack ültetvényről készített RGB (balra), AGRON klorofill térkép (jobb). Az értékek és a színskálák nincsenek feltüntetve.

Szarvasgomba termőfoltok azonosítása egy fiatal szarvasgomba ültetvényen

Magyarországon bevett gyakorlat szarvasgomba ültetvények telepítése, amelyek főleg két fafajtából állnak (mogyoró és tölgy). A szarvasgomba termőtestek rendszerint foltokban jelennek meg, ezért a betakarításhoz elsőként szükséges ezen termőfoltok felkeresése, majd ki kell ásni a termést. A monitoring drónok felhasználása a nagy méretű ültetvények termőfoltjainak azonosítását könnyíti meg. 

A feltételezésünk szerint a mikorrhizával való szimbiotikus kapcsolat jótékony hatással van a növényre, amelyet más mikorrhiza nélküli növényekhez képest azok jobb élettani állapota alapján lehet kimutatni. Az ültetvényről készített multispektrális profil és az érzékelő adataiból számított mutatók statisztikai összehasonlításával elkülöníthetőek a jobb élettani állapotú foltok az átlagos élettani állapotú sokaság közül.  A 3. ábrán látható térképen kijelölt területek közül kettőben már találtak szarvasgombát, míg a kijelölt területeken kívülről, tudomásunk szerint nem találtak termőtest foltokat. Úgy gondoljuk, hogy a harmadik jelölt területet 2020 második felében fogják betakarítani.

3 abra jpg

6. ábra A szarvasgomba termőtestek előfodulási helyeinek azonosítása. Az elkülönített növények csoportját három fő termő foltra lehet osztani (piros körök). A foltokat manuálisan határoztuk meg. A világoskék pontok mogyoró, míg a rózsaszín pontok tölgy növényegyedeket jelölnek.

 

Az AGRONmaps döntéstámogató rendszer

Az AGRONmaps egy olyan agro-monitoring döntéstámogató rendszer, melyet kutatási és szakmai tapasztalataink alapján fejlesztettünk ki. Bárki számára elérhető, magyar nyelvű online szoftver, ami egy közepes teljesítményű számítógépen is működőképes. Minden évben újabb és újabb funkciók, vizsgálatok épülnek a szoftverbe. Az adatcsomag, vagyis a drón által készített képhalmaz feltöltése után a rendszer elvégzi a térkép elkészítését, de a folyamat itt nem áll meg. A számos automatizált lépést követően a szakértőink ellenőrzik az elkészült elemzéseket. Az eredmények, a színskálák és statisztikai elemzések alapján jegyzőkönyv készül, ami pdf formátumban letölthető, kinyomtatható, megosztható az ügyféllel. Ezek segítségével pontosan számszerűsíthető egy tábla állapota, legyen szó fizikális vagy élettani vizsgálatról. Az eredmények tudományos háttéren nyugvó, megbízható alapot nyújtanak a tábla megismeréséhez, a döntéshozatalhoz, melyek fényében elkészíthetőek például a kijuttatási tervek. 

A regisztráció mindenki számára ingyenes, így a szoftver könnyen megismerhető és minden vizsgálatról elérhető demo anyag a szoftver felületén. A tevékenységünkről részletesen az agrontech.hu honlapon tájékozódhat.

 

agron-micasense

Teljeskörű támogatás a monitoring drónok használatához

Amennyiben a döntés már megszületett, hogy drón technológiát szeretne bevezetni gazdaságában vagy növényorvosként integrálna a munkájába, számos szempontot kell figyelembe venni, ami nem feltétlenül egyezik meg azzal, ami a hétköznapi életben megszokott. Szakmai csapatunk ezért munkavégzésre alkalmas eszközöket válogatott össze, amit egy konzultációt követően az Ügyfél igényeire szabunk. A drónok/kamerák árazása széles spektrumon mozog és a felhasználás célja szabja meg főként. Portfóliónkban ennek megfelelően igyekszünk összeválogatni azokat a típusokat, melyek kompatibilisek a szoftverrel és könnyen, hatékonyan használhatóak. A monitoring drónkezelői képzésünket elvégző drón kezelők képesek lesznek irányítani ezeket a drónokat, hatékonyan programozni a repüléseket és a későbbi adatfeldolgozáshoz megfelelő mennyiségű és minőségű adatot gyűjteni. A képzésnek a martonvásári Agrártudományi Kutatóközpont ad otthont. 

Az AGRON Start program célja, hogy a mezőgazdasági monitoring drón technológiát a saját telephelyén, a teljes folyamatot lefedve beillessze a gazdaság mindennapi életébe. Tapasztalataink szerint az egyes precíziós technológiák rendszerbe rendezve tudnak jól és hatékonyan működni. Nem mindegy például, hogy milyen haszonnövényeket termeszt, van-e lehetősége szakaszolt kijuttatásra, illetve, hogy milyen informatikai képzettsége van a gazdaság felelősének. A program során személyre szabott oktatást tartunk, közösen elkészítjük a repülési terveket, bemutatjuk a szoftverhasználatot és segítünk az eredmények értelmezésében.