تقنيات استشعار جوية لتشخيص آفات وأمراض الأشجار المثمرة

تقنيات استشعار جوية لتشخيص آفات وأمراض الأشجار المثمرة

الاثنين - 15 محرم 1443 هـ - 23 أغسطس 2021 مـ رقم العدد [ 15609]
رسم الباحثون خريطة دقيقة لحالة أشجار المكاديميا في أستراليا

في ظل النمو السكاني في العالم، بات من الضروري وجود طرق مُحسنة في إنتاج المحاصيل من أجل تحقيق أقصى إنتاج غذائي لشعوب الأرض حيث يتوقع أن يصل تعداد سكان العالم إلى 9.6 مليار نسمة في عام 2050.


استشعار جوي


ومن هنا، ساعدت زيادة دقة البيانات على إمكانية فحص الأشجار الفردية في المزارع، وهو ما يتيح للمزارعين اتخاذ إجراءات ذات أهداف محددة. وتُعد تقنيات الاستشعار عن بُعد أساسية لتحقيق هذه الأهداف، إذ توفر الوسائل المناسبة لمراقبة سلامة المحاصيل خاصة على مساحات شاسعة.
من هذا المنطلق، أثبت الباحثان البروفسور ماثيو ماكيب، أستاذ العلوم والهندسة والبيئية والدكتور كاسبر جوهانسن من «كاوست» - بالتعاون مع زملائهما في أستراليا - إمكانية فحص الأشجار الفردية باستخدام البيانات المُجمَّعة من الأقمار الصناعية والتحليقات الجوية للطائرات دون طيار (UAV) لرسم خريطة دقيقة لحالة أشجار المكاديميا في مدينة كوينزلاند الأسترالية.
تُعد مكسرات أشجار المكاديميا من الصادرات المهمة لأستراليا، لكن أشجارها تستغرق 15 عاماً لكي تنضج ثمارها وتؤتي أقصى محصول لها، لذا يجب على المزارعين تحديد الأشجار التي تعاني من أي آفة في وقت مبكر قدر الإمكان. يقول جوهانسن: «يعتمد مزارعو المكاديميا حالياً على التقييم القائم على الفحص البصري لكل شجرة ونظام الري الخاص بها، وهو أمر يستهلك كثيراً من الوقت، وغالباً ما تكون نتائجه متضاربة».
وأضاف جوهانسن: «في المقابل، يمكن لتقنيات الاستشعار عن بعد في الطائرات دون طيار والأقمار الصناعية تقييم آلاف الأشجار في آنٍ واحد». وتابع بالقول إن «استخدام تقنية الاستشعار عن بعد في الزراعة الدقيقة، كما هي الحال في دراستنا، سيُحسِّن ممارسات إدارة المزارع والإنتاجية والمحصول بوجه عام»، مؤكداً أن «ذلك سيعمل على تعزيز الأمن الغذائي والمائي».


الزراعة الدقيقة


والزراعة الدقيقة (PA) كما يطلق عليها اختصاراً، تتمحور بالدرجة الأولى حول دقة المعلومات المتعلقة بالتربة والمياه والنبات والهواء، وذلك باستخدام التكنولوجيا مثل الطائرات دون طيار والأقمار الصناعية وأنظمة البرمجيات المتخصصة في جمع وتحليل البيانات المتعلِقة بالبيئة داخل الحقل وخارجه. وتهدف إلى تسهيل اتخاذ القرارات المتعلِقة بإدارة المزرعة بالكامل بناءً على معطيات دقيقة.
درس الفريق البحثي ثلاث مزارع تحتوي على أشجار مختلفة الأعمار والأصناف، وقيَّم مهندس زراعي متمرس حالة كل شجرة على مقياس من خمس نقاط تتراوح بين حالة ممتازة إلى حالة سيئة. كما أطلق الباحثون طائرة دون طيار فوق مواقع المزارع لتسجيل صور طيفية خضراء وحمراء وقريبة من تحت الحمراء، وحصلوا على بيانات عبر عدّة نطاقات طيفية أخرى من قمر الرصد الصناعي «وورلد فيو 3» WorldView - 3.
استعان الفريق البحثي بالبيانات التي حصلوا عليها من التدريب على قراءة البيانات لبضع مئات من الأشجار لتطوير نماذج تربط البيانات الطيفية بالقياسات الأرضية. ونجحت النماذج بعد ذلك في تصنيف أكثر من 98 في المائة من الأشجار الأخرى على نحو صحيح.
ومن المثير للاهتمام أنه رغم أن الأطياف التفصيلية من «وورلد فيو 3» قدمت النماذج الأعلى دقة لسلامة الأشجار، فإن حجم البكسل لها والبالغ 1.2 متر كان رديئاً للغاية فلا يمكن تحديد قمم الأشجار الفردية، وهو ما لا يمكن القيام به إلا باستخدام البيانات عالية الدقة المُسجلة بواسطة الطائرات دون طيار. ويسلّط هذا الوضع الضوء على فوائد النهج الذي يجمع بين الأقمار الصناعية والطيارات دون طيار.
وقد استفاد البحث كثيراً من ارتباطه بمجموعة ماكيب البحثية في «كاوست»، والتي تركز على تطبيقات الاستشعار عن بُعد في الزراعة الدقيقة وتشمل الدراسات ذات الصلة بمزارع الزيتون في المملكة العربية السعودية.
وأشار جوهانسن إلى أن هذا البحث «كان جزءاً من مشروع تعاوني موَّلته الحكومة الأسترالية لدعم صناعات المحاصيل الشجرية، وتحديداً مزارع المكاديميا والمانغو والأفوكادو».


science

اختيارات المحرر

فيديو