1. 조기 탐지 및 모니터링 : AI 기반 객체 인식 기술을 사용하여 밀 필드의 이미지를 분석하고 질병 또는 영양 결핍의 징후를 식별 할 수 있습니다. 이를 통해 조기 발견을 가능하게하고 농민은 질병의 확산을 방지하고 손실을 최소화하기 위해 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.
2. 정밀 스프레이 : AI 기반의 물체 인식이 장착 된 농업 기계는 살충제 또는 비료를 필요한 지역에만 선택적으로 적용 할 수 있습니다. 이 정밀 접근법은 화학적 사용을 최소화하고 비용을 줄이며 화학 물질의 무차별 적용을 피하고 환경에 도움이되며 유익한 곤충에 대한 피해를 최소화합니다.
3. 품종 선택 : 이 기술은 질병 저항성 밀 품종을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 과거 데이터를 분석하고 기계 학습 알고리즘을 사용하여 특정 지역 및 성장 조건에 가장 적합한 밀 품종을 권장하여 질병 발생의 위험을 줄일 수 있습니다.
4. 데이터 분석 및 연구 : AI 구동 객체 인식은 연구자들이 밀 질병 이미지의 대규모 데이터 세트를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 다른 질병 증상과 환경 적 요인 사이의 패턴, 경향 및 관계의 식별을 용이하게합니다. 이러한 통찰력은보다 효과적인 질병 관리 전략의 발전에 기여합니다.
5. 원격 감지 및 드론 기술 : AI 구동 객체 인식은 원격 감지 기술 및 드론과 통합 될 수 있습니다. 이 조합은 공기에서 광대 한 밀 필드를 모니터링 할 수있어 질병 탐지 및 전반적인 작물 건강 평가에 대한 귀중한 데이터를 제공합니다.
6. 자동 스카우트 및보고 : AI 지원 시스템을 정기적으로 스카우트 밀 필드에 배치하여 이미지를 캡처하고 질병 증상을 분석 할 수 있습니다. 이 자동화는 육체 노동을 줄이고 농민들은 농작물의 건강에 대한 적시에 정확한 보고서를받을 수있게합니다.
7. 질병 예측 및 예측 : 역사 질환 데이터를 분석하고 실시간 날씨 및 기후 정보와 결합함으로써 AI는 질병 발생을 예측하고 농민들에게 조기 경고를 제공 할 수 있습니다. 이를 통해 적극적인 질병 관리 및 예방 조치가 가능합니다.
8. 의사 결정 지원 시스템 : AI 기반 객체 인식 기술은 의사 결정 지원 시스템에 통합되어 농민들이 질병 통제 전략을 포함한 작물 관리 관행에 관한 정보에 근거한 선택을하도록 지원합니다.
전반적으로 AI 구동 객체 인식 기술은 밀 질병 관리에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다. 이 기술은 정확한 실시간 정보를 제공하고 대상 중재를 가능하게함으로써 농민들이 농작물 보호 관행을 최적화하고 손실을 줄이며 지속 가능한 밀 생산을 보장 할 수 있습니다.
