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移动应用新用途 帮助农民保护庄稼

2017/10/13 16:11      网易科技 小小


  10月13日消息,据BBC报道,干旱、作物歉收、市场价格低廉以及缺乏现代化,这些因素都给印度民众造成了巨大损失。每年都有成千上万的印度农民自杀。那么,作物管理应用能帮上忙吗?印度约有半数人从事农业工作,但这里的农民从来没有觉得像现在这样轻松过。

移动应用新用途 帮助农民保护庄稼

  图1:沃鲁甘迪·苏伦德拉(Voruganti Surendra),农民们发现害虫和疾病识别应用“非常有用”?

  沃鲁甘迪·苏伦德拉(Voruganti Surendra)是一个农民,在安德拉邦的冈图尔地区种植水稻。他和当地数百名农民正使用一款新应用,它能识别出越来越多的农作物害虫和疾病,并为他们提供防治建议。苏伦德拉表示:“这种应用非常有用,农民们需要它。”

  这款应用名为Plantix,是在距离印度数千公里外的德国柏林由一群研究生和科学家开发出来的,他们共同帮助农民对抗疾病、害虫和作物营养缺乏等问题。开发Plantix的公司Peat联合创始人夏洛特·舒曼(Charlotte Schumann)表示:“对我们来说,了解农民想要什么非常重要。所以我们在印度做了很多工作”。

  在这个幅员辽阔的国家,经过几个月的农村测试,研究小组得出结论,一款具有图像识别功能的诊断应用将会为农民提供最大帮助,尤其是在智能手机价格降至可承受水平的情况下。舒曼表示:“智能手机让许多人第一次能够登陆互联网。”

  在苏伦德拉所在的村子里,有500多名农民种植水稻、玉米、棉花、香蕉、辣椒以及许多其他作物。虽然只有20个人拥有自己的智能手机,但这些幸运的少数人愿意分享他们的手机,让其他农民可以拍摄农作物照片,并将照片上传到应用中。农民将受损的作物拍下照片,Plantix可以借助机器学习与其不断增长的图像数据库进行匹配,从而识别出可能的害虫或疾病。

  Plantix不仅能识别出一系列的作物病害,如番茄缺钾、小麦锈病以及香蕉营养缺乏等,还能分析结果,得出结论,并提供建议。Plantix的这些能力依赖于深度神经网络(DNN),它以一种类似于生物神经系统运作的方式处理信息。Peat首席执行官西蒙娜·斯特雷(Simone Strey)称:“它有点儿像人类大脑。”

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  图2:Plantix可以识别不同类型的有害生物,并提供治疗建议

  最初,如果图像识别软件被搞糊涂了,病理学家和其他专家将会提供关于该应用正在寻找的信息。斯特雷表示:“很明显,它需要一些人类专家的支持。这款应用必须是多语种的,因为农民经常用不同的名字来形容作物疾病,而不是像科学家使用严谨的语言。如果农民不知道疾病的学名,他们就无法在网上寻找解决方案。”目前,Plantix只支持印度语、泰卢固语、英语以及另外五种在其他国家使用的语言。

  但Peat并不是唯一一家帮助农民开发智能手机应用的公司。举例来说,在非洲,致力于粮食安全的机构——国际农业研究咨询组织(Consultative Group on International Agricultural Research)刚刚获得了10万美元奖金,可以扩大其研究,并向非洲各地的农民提供类似的应用。

  美国宾夕法尼亚州立大学的大卫·休斯(David Hughes)是该项目的共同负责人,他将其描述为“变革的技术”,并表示他们“可以将我们目前所取得的成就放大100倍”。事实上,近年来,农民口袋里的数字助手数量急剧增长,包括肥料公司Yara的ImageIT应用,它使用照片来测量作物的氮吸收情况,并向农民提供建议。

  美国密苏里大学的ID Weeds应用可以帮助农民识别非庄稼植物。而John Deere的GrainTruckPlus应用程序可帮助谷物储存和物流运送。此外,还有PotashCorp的投资回报计算器eKonomics,以及AgVault 2.0 Mobile的Sentera应用,后者可以控制无人机对整块田地进行自动拍摄,并为分析数据提供反馈。

  印度食品加工工业部长Harsimrat Kaur Badal说:“技术创新发挥了非常重要的作用,可以帮助减少浪费、改善卫生、创造就业,并解决农民的困境。”数据驱动的农业公司CropIn Technology首席执行官克里希纳·库马尔(Krishna Kumar)认为,农业初创企业将迅速创新,改变这个行业的方方面面。

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  图3:Yara的ImageIT应用旨在测量植物中的氮含量

  Peat首席执行官斯特雷称,尽管这些应用现在对农民来说很有用,但它们收集到的数据在更长期时间内可能更有用。她解释说:“每个农民代表一个数据点,它们非非常有价值的数据集。任何全球性的研究机构此前还从未在这个领域进行过如此大规模的研究。”这就是为什么农民通常不需要花钱就能使用这些应用的理由。斯特雷指出:“如果你想收集数据,你就不能让用户付钱。”

  目前,Peat的数据库中包含了大约150万张照片,而一年前只有10万张。目前,其30万到40万用户中有80%来自印度。地理标签可以让我们了解哪些植物生长在哪里,以及它们是否健康。应用也可以记录天气,并建立气候条件模型。这样的知识不仅对农民本身很有价值,对化肥和杀虫剂制造商、需要粮食作物支撑的食品工业以及渴望改善农业的政府机构来说,也都非常重要。因此,CropIn Technology公司的库马尔表示,这个领域面临的挑战不仅仅是收集数据,还包括“如何理解并利用它们为农业企业提供可操作性洞见。”

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