इज़रायल के शोधकर्ताओं ने पौधों के स्वास्थ्य की निगरानी के लिए कम लागत वाली विधि विकसित की
येरुशलम, 30 जुलाई, 2025 (टीपीएस-आईएल) — किसानों के फसल स्वास्थ्य की निगरानी के तरीके को बदलने की क्षमता रखने वाले एक महत्वपूर्ण विकास में, इज़रायली शोधकर्ताओं ने एक नियमित वीडियो कैमरे का उपयोग करके पौधों के कुल पत्ती क्षेत्र का अनुमान लगाने के लिए एक कम लागत वाली, गैर-आक्रामक विधि का अनावरण किया है।
हिब्रू विश्वविद्यालय के पर्यावरण विज्ञान संस्थान में पीएचडी उम्मीदवार दिमित्री उसेंको के नेतृत्व में, इस अध्ययन में दर्शाया गया है कि कैसे मानक वीडियो फुटेज को स्ट्रक्चर-फ्रॉम-मोशन (एसएफएम) तकनीकों का उपयोग करके पौधों के 3डी मॉडल में बदला जा सकता है। यह विधि, जो पारंपरिक रूप से कंप्यूटर विजन और रिमोट सेंसिंग जैसे क्षेत्रों में नियोजित है, महंगे सेंसर या विनाशकारी नमूनाकरण की आवश्यकता के बिना पौधों की वृद्धि के सटीक माप की अनुमति देती है।
हिब्रू विश्वविद्यालय के डॉ. डेविड हेल्मन, जिन्होंने अनुसंधान की देखरेख की, ने कहा, “पौधों की वृद्धि, प्रकाश संश्लेषण और पानी के उपयोग को समझने के लिए कुल पत्ती क्षेत्र का सटीक माप महत्वपूर्ण है। लेकिन पारंपरिक दृष्टिकोणों में अक्सर विनाशकारी नमूनाकरण या महंगे, दुर्गम उपकरण की आवश्यकता होती है। हमारा मॉडल पहुंच और सटीकता को इस तरह से जोड़ता है जिससे छोटे किसानों और बड़े पैमाने पर कृषि कार्यों दोनों को लाभ हो सकता है।”
सैमी शमूएल कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग के डॉ. चेन गिलाडी के सहयोग से काम करते हुए, टीम ने नियंत्रित ग्रीनहाउस परिस्थितियों में उगाए गए बौने टमाटर के पौधों के 300 से अधिक वीडियो क्लिप एकत्र किए। इन क्लिप से, उन्होंने पौधों के आकार और संरचना का प्रतिनिधित्व करने वाले 3डी पॉइंट क्लाउड (स्थानिक डेटा के घने समूह) उत्पन्न किए। फिर उन्होंने 3डी डेटा से निकाले गए फीचर्स के आधार पर कुल पत्ती क्षेत्र का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित किया।
यह शोध ‘कंप्यूटर्स एंड इलेक्ट्रॉनिक्स इन एग्रीकल्चर’ नामक सहकर्मी-समीक्षित पत्रिका में प्रकाशित हुआ है।
सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले मॉडल ने 0.96 का निर्धारण गुणांक (आर²) प्राप्त किया, जो भविष्य कहनेवाला सटीकता के अत्यंत उच्च स्तर को इंगित करता है। विशेष रूप से, सिस्टम मुश्किल परिस्थितियों में भी विश्वसनीय बना रहा, जैसे कि ओवरलैपिंग पत्तियां या हवा के प्रवाह के कारण पौधों की गति।
उसेंको ने कहा, “सटीक पौधे की निगरानी की लागत बाधा को कम करके, हम प्रेसिजन एग्रीकल्चर तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने की उम्मीद करते हैं। यह स्मार्ट, अधिक टिकाऊ खेती की दिशा में एक छोटा लेकिन महत्वपूर्ण कदम है।”
हालांकि अध्ययन टमाटर पर केंद्रित था, शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि यह विधि फसल-स्वतंत्र और अनुकूलनीय है। चूंकि इसके लिए केवल मानक आरजीबी इमेजिंग की आवश्यकता होती है, जो उपभोक्ता उपकरणों पर व्यापक रूप से उपलब्ध है, इसलिए दुनिया भर के ग्रीनहाउस और खुले खेतों में उपयोग के लिए निगरानी को आसानी से बढ़ाया जा सकता है, वैज्ञानिकों ने कहा। यह तकनीक छोटे किसानों के लिए मूल्यवान बनाती है जो अन्यथा अधिक महंगे निगरानी उपकरण खरीदने में सक्षम नहीं होंगे।
ग्रीनहाउस में, प्रौद्योगिकी को स्वचालित प्रणालियों में भी एकीकृत किया जा सकता है ताकि वास्तविक समय के पौधे के विकास के आधार पर सिंचाई, प्रकाश व्यवस्था और अन्य पर्यावरणीय नियंत्रणों को अनुकूलित किया जा सके।
