Wie künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft helfen wird
Brasilianische Wissenschaftler haben künstliche Intelligenz darauf trainiert, Satellitenbilder zu analysieren, die Gebiete zeigen, in denen Ackerbau und Viehzucht effektiv kombiniert werden. Das letztgenannte Konzept gilt als revolutionär und hat das Potenzial, die nachhaltige Entwicklung des Agrarsektors zu gewährleisten. Aber die Wissenschaftler wollen wissen, wie wirksam diese Idee wirklich ist.
Ein integriertes System von landwirtschaftlichen Tätigkeiten
Brasilianische Wissenschaftler haben eine interessante Arbeit im Bereich der Satellitenüberwachung der Landwirtschaft veröffentlicht. Die Geräte in der Umlaufbahn werden seit langem zur Bewertung des Zustands landwirtschaftlicher Flächen eingesetzt. In der neuen Studie wurden sie jedoch eingesetzt, um die Gebiete zu beobachten, in denen das System der Integration von Pflanzenbau und Viehzucht umgesetzt wird.
Das System zur Integration von Pflanzen und Tieren (CLI) ist eine vielversprechende neue Technologie, die das Potenzial hat, die Landwirtschaft zu verändern, obwohl die Ideen dahinter eigentlich sehr alt sind. Es handelt sich um eine komplexe Mischung aus Ackerbau und Viehzucht, hauptsächlich Kühe und Schweine.
Tatsache ist, dass der Anbau von Sojabohnen, Mais und ähnlichen Kulturen viel rentabler ist als die Viehzucht, vorausgesetzt, die Erträge sind hoch. Diese Ernte ist jedoch äußerst unbeständig, was zum Teil an den Pflanzen selbst liegt, die den Boden stark auslaugen.
Auf der anderen Seite braucht die Viehzucht all das, was oben genannt wurde. Außerdem trägt der Ersatz der Aussaat durch Weidehaltung für eine Saison dazu bei, den Boden zu regenerieren. Für all dies wurden ausgeklügelte moderne mathematische Modelle entwickelt, die sich in den experimentellen Bereichen als sehr effektiv erwiesen haben.
Künstliche Intelligenz und computergenerierte Bilder
Wir müssen jedoch noch verstehen, wie sich die neue Technologie im Masseneinsatz und unter verschiedenen Bedingungen bewährt. Die Zahl der landwirtschaftlichen Erzeuger, die sich daran versuchen, steigt von Jahr zu Jahr, und es ist fast unmöglich, ihre Ergebnisse auf der Erde zu beobachten.
Und hier kommen die Satelliten ins Spiel. Sie werden seit vielen Jahren zur Überwachung des Zustands der Felder eingesetzt. Das einzige Problem besteht darin, aus der großen Anzahl von Bildern genau die Parzellen herauszufinden, die im Rahmen des Programms zur Integration von Pflanzenbau und Tierhaltung genutzt werden.
Es wäre unmöglich, dies manuell zu tun, aber es gibt eine Lösung – neuronale Netze. Die brasilianischen Wissenschaftler mussten die künstliche Intelligenz also nur auf die vorgefertigten entschlüsselten Bilder trainieren. Mit der Zeit lernte er nicht nur, die notwendigen Bereiche zu unterscheiden, sondern auch deren Zustand zu beurteilen.
Die Studie wurde in den Bundesstaaten São Paulo und Mato Grosso durchgeführt. Die objektbasierte Bildanalyse wurde in 10- und 15-tägigen Intervallen in vier Schritten durchgeführt: Beschaffung von CLI-Daten über Planetscope, eine Gruppe von Satelliten, die hochauflösende Bilder der Erdoberfläche aufnehmen, die Veränderungen der Gebiete im Laufe der Zeit zeigen; Training von Algorithmen zur Erkennung von Mustern, die mit CLI in Verbindung gebracht werden; Anzeige von CLI-Gebieten; und Bewertung der Genauigkeit des Modells durch Vergleich der automatischen Ergebnisse mit früheren Daten.
