Agricultores e melhoristas de plantas agora podem construir seu próprio sistema de rastreamento de câmera de campo automatizado para coletar dados sobre características dinâmicas de plantas, como acamamento e movimentação da cultura, como está acontecendo no campo para ajudar a reduzir as perdas no rendimento da colheita.

Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Minnesota liderada por Alex Susko, doutorando e membro do Centro de Agricultura de Precisão do CFANS, desenvolveu o sistema para capturar vídeos de movimento de plantas sob condições de muito vento, bem como falha de caule ou acamamento. O alojamento ocorre quando uma planta cai ou se dobra devido a ventos fortes, doença, solo úmido, excesso de nitrogênio no solo, maquinaria, ou animais e pode levar a perdas no rendimento da colheita.

"Existem sistemas de rastreamento de câmeras de campo, como o PhenoSpex FieldScan, mas é proprietário e projetado principalmente para fenotipagem de cultivo em recipiente. Nosso sistema é de código aberto, menos caro, e mais fácil de construir, Susko disse. "É minha esperança que um sistema como este abra a possibilidade para a descoberta de novos fenótipos de plantas."

As descobertas do estudo, publicado no Hardware X Journal , expandiu o trabalho de Peter Marchetto, professor assistente do Departamento de Engenharia de Bioprodutos e Biossistemas, que usou uma câmera em um campo no cabo do pára-quedas para tirar fotos do alojamento.

A atualização do rastreamento da câmera U of M permite aos pesquisadores registrar características da planta em tempo real em diferentes locais no campo experimental. Essa tecnologia permite que os melhoristas de plantas coletem dados de hospedagem em tempo real, que ajudará a melhorar a resistência ao acamamento dos cereais. O sistema de câmera capturou o alojamento em aproximadamente 15 minutos, economizando horas de tempo em comparação com medi-lo manualmente, o que pode demorar três horas. Além disso, esta tecnologia amplia as possibilidades de fenotipagem de alto rendimento, e sua natureza de código aberto permitirá uma maior adaptação às necessidades de coleta de dados do produtor e do criador.

Os pesquisadores gravaram vídeos hemisféricos do movimento da cultura em diferentes velocidades do vento em locais fixos e foram capazes de quantificar o movimento usando o MATLAB. Os resultados do estudo permitiram distinguir o movimento de duas variedades diferentes de aveia com base na frequência e magnitude dos movimentos oscilantes do caule ao vento.

"Como estamos interessados ​​na resposta da planta ao estresse do vento, podemos operar este sistema em condições de muito vento para obter vídeos do movimento da planta, um novo fenótipo, "disse Susko." Estou interessado em como diferentes parâmetros fisiológicos, como a altura da planta, afetam o movimento da planta, e, por sua vez, resistência ao acamamento da planta. "

Os pesquisadores desenvolveram uma trilha de câmera específica para fotografar pequenos grãos sob o estresse direto do vento. O sistema de rastreamento da câmera é feito de hardware comercial e eletrônicos, acomodando câmeras de 360 ​​graus. Pode ser adaptado a várias dimensões de campo, cultivo, e sistemas de sensores para obter dados fenotípicos de alto rendimento não mensuráveis ​​por outros sistemas.

"Métodos existentes para coletar dados sobre hospedagem, como gradação manual ou imagens de drones, não funcionam para eventos de curto prazo, e os veículos aéreos não tripulados são instáveis ​​durante as tempestades, "disse Marchetto." Este novo sistema é projetado especificamente para resistir às intempéries, o que é importante para obter dados melhores e resolver os problemas antes que se tornem perdas de rendimento. "