वैज्ञानिकों ने तिल की फसलों में नाइट्रोजन और पानी की कमी का अभूतपूर्व सटीकता से पता लगाने वाली ड्रोन-आधारित प्रणाली विकसित की है, जो खेती के लिए एक अधिक स्मार्ट और टिकाऊ तरीका प्रदान करती है। यह नवाचार पारंपरिक तरीकों की तुलना में फसल के तनाव की अधिक प्रभावी ढंग से निगरानी के लिए हाइपरस्पेक्ट्रल, थर्मल और आरजीबी इमेजिंग को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ जोड़ता है।
डॉ. इताई हरमन के नेतृत्व में यह अध्ययन वर्जीनिया स्टेट यूनिवर्सिटी, यूनिवर्सिटी ऑफ टोक्यो और इज़राइल के वोल्केनी इंस्टीट्यूट के सहयोग से किया गया था। वोल्केनी इंस्टीट्यूट कृषि मंत्रालय की अनुसंधान शाखा है। निष्कर्षों को सहकर्मी-समीक्षित आईएस पीआरएस जर्नल ऑफ फोटोग्रामेट्री एंड रिमोट सेंसिंग में प्रकाशित किया गया था।
डॉ. हरमन ने कहा, “कई यूएवी-इमेजिंग स्रोतों से डेटा को एकीकृत करके और इसका विश्लेषण करने के लिए डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करके, हम अब उन तनाव कारकों के बीच अंतर कर सकते हैं जिन्हें पहले अलग करना चुनौतीपूर्ण था। यह क्षमता सटीक कृषि और जलवायु परिवर्तन की चुनौतियों के अनुकूल होने के लिए महत्वपूर्ण है।”
रेहोवोत में रॉबर्ट एच. स्मिथ फैकल्टी ऑफ एग्रीकल्चर के प्रायोगिक फार्म में फील्ड टेस्ट किए गए। शोधकर्ताओं ने विभिन्न स्तरों की सिंचाई और नाइट्रोजन के तहत तिल के पौधे उगाए। परियोजना में शामिल एक एमएससी छात्र, रोम तारशिश ने पौधे के लक्षण और पत्ती-स्तर के स्पेक्ट्रल डेटा एकत्र किए। बाद में डॉ. मैत्रेय मोहन साहू ने मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके ड्रोन इमेजरी को संसाधित किया ताकि पौधे के स्वास्थ्य संकेतकों, जैसे पत्ती में नाइट्रोजन और पानी की मात्रा के विस्तृत नक्शे तैयार किए जा सकें।
परिणामों ने एक बड़ी प्रगति को चिह्नित किया। जबकि पारंपरिक रिमोट सेंसिंग तकनीकें केवल 40-55% सटीकता के साथ नाइट्रोजन और पानी की संयुक्त कमियों का पता लगा सकती थीं, टीम के नए दृष्टिकोण ने मल्टीमॉडल इमेजरी पर प्रशिक्षित एक कस्टम-निर्मित डीप लर्निंग मॉडल की बदौलत उस आंकड़े को 65% से 90% के बीच बढ़ा दिया।
यह शोध विशेष रूप से तिल के लिए महत्वपूर्ण है, जो कठोर परिस्थितियों के प्रति अपनी सहनशीलता और वैश्विक खाद्य प्रणालियों में अपनी बढ़ती भूमिका के लिए मूल्यवान फसल है। यह तेलहन न केवल पोषक तत्वों से भरपूर है, बल्कि उन क्षेत्रों में भी लोकप्रियता हासिल कर रहा है जहां जलवायु परिवर्तन कृषि पैटर्न को बदल रहा है।
डॉ. हरमन ने कहा, “हमारी विधि वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्रदान करती है जो किसानों को उर्वरक और पानी के उपयोग को अनुकूलित करने की अनुमति दे सकती है। इसका मतलब है कम इनपुट के साथ उच्च पैदावार – आर्थिक और पर्यावरणीय दोनों तरह से।”
वैज्ञानिकों ने कहा कि इस प्रणाली को अन्य फसलों के लिए भी अनुकूलित किया जा सकता है।