ਏਰੀਅਲ ਇਮੇਜਰੀ ਸ਼ੁੱਧ ਖੇਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਝਾੜ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਰੋਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮਹਿੰਗੇ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਲੀਨੋਇਸ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਮਿਸੀਸਿਪੀ ਸਟੇਟ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ (MSU) ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਅਧਿਐਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਲਾਲ-ਹਰੇ-ਨੀਲੇ (RGB) ਕੈਮਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਲਾਗਤ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਬਰਾਬਰ ਫਸਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਕੈਮਰੇ ਰੰਗਾਂ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਨਸਪਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਕਿਸਾਨਾਂ ਦੀ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਬਨਸਪਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ਡ ਡਿਫਰੈਂਸ ਵੈਜੀਟੇਸ਼ਨ ਇੰਡੈਕਸ (ਐਨਡੀਵੀਆਈ) ਅਤੇ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ਡ ਡਿਫਰੈਂਸ ਰੈੱਡ ਐਜ ਇੰਡੈਕਸ (ਐਨਡੀਆਰਈ) ਸਿਹਤਮੰਦ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਲਾਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
"ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਕੈਮਰਾ (NIR) ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਕੀਮਤ ਲਗਭਗ $5,000 ਹੈ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਵਾਲੇ ਡਰੋਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ RGB ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ AI ਨੂੰ NDVI ਵਰਗੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ”ਡਿਪਾਰਟਮੈਂਟ ਆਫ਼ ਐਗਰੀਕਲਚਰਲ ਐਂਡ ਬਾਇਓਲਾਜੀਕਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਐਸੋਸੀਏਟ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਗਿਰੀਸ਼ ਚੌਧਰੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ I ਅਤੇ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ ਦਾ ਯੂ.
ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਖੋਜ ਟੀਮ ਨੇ ਮੱਕੀ, ਸੋਇਆਬੀਨ ਅਤੇ ਕਪਾਹ ਦੇ ਖੇਤਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਕਾਸ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਰਜੀਬੀ ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਏਰੀਅਲ ਚਿੱਤਰ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ Pix2Pix, ਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਚਿੱਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, RGB ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ NDVI ਅਤੇ NDRE ਰੰਗ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਲ ਅਤੇ ਹਰੇ ਖੇਤਰ. ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਨਿਯਮਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਮੂਹ ਤੋਂ NDVI/NDRE ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
"ਫੋਟੋਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਹਰਿਆਲੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਹੈ ਜੋ ਫੋਟੋਸਿੰਥੈਟਿਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗ੍ਰੀਨ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ NIR ਚੈਨਲ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਗ੍ਰੀਨ ਚੈਨਲ ਤੋਂ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਲਾਲ, ਨੀਲੇ ਅਤੇ ਹਰੇ ਪਿਕਸਲ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਰਫ ਗ੍ਰੀਨ ਚੈਨਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ”ਚੌਧਰੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।
AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਫਸਲਾਂ ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਪੈਨਲ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀਆਂ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿਹਾ, ਜਾਂ ਤਾਂ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਸਲੀ ਬਹੁ-ਸਪੈਕਟਰਲ ਚਿੱਤਰ ਕਿਹੜਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰੇਗਾ।
ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਦੇਖਣਯੋਗ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਉਹ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਸਮਾਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨਗੇ। ਖੋਜ ਟੀਮ ਨੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਾਪਣਯੋਗ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਸਨ।
ਐਮਐਸਯੂ ਦੇ ਐਸੋਸੀਏਟ ਰਿਸਰਚ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਅਤੇ ਪੇਪਰ ਦੇ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ ਜੌਬੀ ਜ਼ਾਰਨੇਕੀ ਨੇ ਸਾਵਧਾਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸੈੱਟ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ।
"ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਚਿੱਤਰ ਸਾਰੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ, ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁੱਦੇ ਲਈ, ਉਹ ਸਮਾਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਪੌਦਿਆਂ ਦੇ ਕੁਝ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਖਾਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡਾ ਅਧਿਐਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਹਿੰਗੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸਸਤੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਉਸੇ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ, "ਉਹ ਦੱਸਦੀ ਹੈ।
ਏਰੀਅਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੂਫਾਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂ ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਕਮੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹਵਾ ਤੋਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੇਖੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਚਿਤ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਵਾਲੇ ਕਿਸਾਨ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡਰੋਨ ਉਡਾਉਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਉਹ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕੰਪਨੀ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ. ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਰੰਗ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਸਲ ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ AI ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
“ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਚਾਲਕ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ $600 ਡਰੋਨ ਨੂੰ ਹੋਰ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹਰ ਕੋਈ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਉਪਜ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜ਼ਮੀਨ ਦੇ ਬਿਹਤਰ ਮਾਲਕ ਬਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ, ”ਚੌਧਰੀ ਨੇ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ।
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਅਤੇ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਇਲੀਨੋਇਸ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਐਗਰੀਕਲਚਰਲ, ਕੰਜ਼ਿਊਮਰ ਐਂਡ ਐਨਵਾਇਰਨਮੈਂਟਲ ਸਾਇੰਸਿਜ਼ ਅਤੇ ਦ ਗ੍ਰੇਨਜਰ ਕਾਲਜ ਆਫ਼ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈ।
The ਕਾਗਜ਼, “ਸਟੈਂਡਰਡ RGB ਤੋਂ NDVI/NDRE ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਏਰੀਅਲ ਇਮੇਜਰੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ,” ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨਿਕਸ.
