Anglicky: Advances in site-specific weed management in agriculture-A review
Zdroj: Gerhards, R, Sanchez, DA, Hamouz, P, Peteinatos, GG, Christensen, S, Fernandez-Quintanilla, C. 2022. Advances in site-specific weed management in agriculture-A review, Weed Research, 62 (2).
Klíčová slova: "plevele; mapování; robotizace"
Dostupný z: DOI 10.1111/wre.12526
Vývoj informačních a automatizačních technologií otevřel novou éru v řízení regulace plevelů, která umožňuje přizpůsobit fyzikální a chemické regulační zásahy prostorové a časové heterogenitě rozšíření plevelů na zemědělských polích. Tento přehled popisuje technologie systémů přesného řízení plevelů (SSWM), hodnotí jejich ekologické a ekonomické přínosy a poskytuje perspektivu pro jejich implementaci v praktickém zemědělství. Popisují se senzorové technologie včetně 3D kamer, multispektrálního snímání a umělé inteligence (AI) pro klasifikaci plevelů a počítačem řízené rozhodovací algoritmy v kombinaci s přesným postřikem a okopáváním. Tyto zásahy jsou zaměřeny na plochy s ohnisky plevelů nebo jednotlivé rostliny plevelů.
Popisují se senzorové technologie zahrnující 3D kamery, multispektrální zobrazování a umělou inteligenci (AI) pro klasifikaci plevelů a algoritmy rozhodování založené na počítači v kombinaci s přesným postřikem a mechanickou regulací.
Tyto ošetření jsou zaměřena na jednotlivé plochy plevelů nebo jednotlivé rostliny plevele. Kamery mohou také přesně řídit meziřádkové kultivátory uprostřed mezi dvěma řádky plodin při mnohem vyšší rychlosti jízdy. Kultivace s vedením kamer zvýšila selektivitu a účinnost kontroly plevele ve srovnání s ručně řízenou kultivací. Roboti kombinují tyto navigační systémy s meziřádkovým kypřením nebo systémy cíleného postřiku, které mohou selektivně kontrolovat jednotlivé rostliny plevele mezi řádky plodin. Výsledky s cíleným postřikem ukazují alespoň 50% úsporu herbicidů u různých plodin, aniž by vznikly další náklady na kontrolu plevele v následujících letech. Výzvou u těchto technologií je interoperabilita snímačů a řídicích systémů.
Většina současných technologií SSWM používá vlastní IT protokoly, které neumožňují propojení různých senzorů a zařízení. Standardy plug & play pro propojení detekce, rozhodování a plečkování by zlepšily přijetí nových technologií SSWM a snížily provozní náklady. Důležitým dopadem SSWM je potenciální přínos k cílům EU Green Deal na snížení používání pesticidů a zvýšení biodiverzity. Nicméně je potřeba další výzkum přímo na farmách pro integraci těchto technologií do zemědělské praxe.
