Los agricultores y los fitomejoradores ahora pueden construir su propio sistema de seguimiento de cámara de campo automatizado para recopilar datos sobre los rasgos dinámicos de la planta, como el alojamiento y el movimiento del cultivo, ya que está sucediendo en el campo para ayudar a reducir las pérdidas en el rendimiento del cultivo.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Minnesota dirigido por Alex Susko, candidato a doctorado y miembro del Centro de Agricultura de Precisión en CFANS, desarrolló el sistema para capturar videos del movimiento de las plantas en condiciones de mucho viento, así como la falla del tallo o el alojamiento. El alojamiento ocurre cuandouna planta se cae o se dobla debido a los fuertes vientos, enfermedades, suelo húmedo, exceso de nitrógeno en el suelo, maquinaria o animales y puede provocar pérdidas en el rendimiento del cultivo.
"Existen sistemas de seguimiento de cámara de campo, como el PhenoSpex FieldScan, pero es patentado y está diseñado principalmente para el fenotipado de cultivos en contenedor. Nuestro sistema es de código abierto, menos costoso y más fácil de construir", dijo Susko. "Es mi esperanza que unUn sistema como este abre la posibilidad de descubrir nuevos fenotipos de plantas ".
Los hallazgos del estudio, publicados en el Hardware X Diario expandido en el trabajo de Peter Marchetto, profesor asistente en el Departamento de Bioproductos e Ingeniería de Biosistemas, quien usó una cámara a través de un campo con cable de paracaídas para tomar fotos de alojamiento.
La actualización de seguimiento de cámara U of M permite a los investigadores registrar rasgos de plantas en tiempo real en diferentes lugares en el campo experimental. Esta tecnología permite a los obtentores recolectar datos de alojamiento en tiempo real, lo que ayudará a mejorar la resistencia al alojamiento de los cereales.El sistema de cámara capturó el alojamiento en aproximadamente 15 minutos, ahorrando horas de tiempo en comparación con la medición manual, lo que puede llevar tres horas. Además, esta tecnología amplía las posibilidades de fenotipado de alto rendimiento, y su naturaleza de código abierto permitirá una mayor adaptación anecesidades de recolección de datos de productores y obtentores.
Los investigadores tomaron videos hemisféricos del movimiento de los cultivos a diferentes velocidades del viento en ubicaciones fijas y pudieron cuantificar el movimiento utilizando MATLAB. Los resultados del estudio les permitieron distinguir el movimiento de dos variedades diferentes de avena en función de la frecuencia y la magnitud de los movimientos oscilantes del talloen el viento.
"Dado que estamos interesados en la respuesta de la planta bajo el estrés del viento, podemos operar este sistema en condiciones de mucho viento para obtener videos del movimiento de la planta, un fenotipo novedoso", dijo Susko. "Estoy interesado en cómo diferentes parámetros fisiológicos talescomo la altura de la planta afecta el movimiento de la planta y, a su vez, la resistencia al alojamiento de la planta ".
Los investigadores desarrollaron una pista de cámara específica para fotografiar pequeños granos bajo la tensión directa del viento. El sistema de pista de la cámara está hecho de hardware comercial y electrónica con capacidad para cámaras de 360 grados. Se puede adaptar a varias dimensiones de campo, cultivos y sistemas de sensores para obtenerdatos fenotípicos de alto rendimiento que otros sistemas no pueden medir.
"Los métodos existentes para recopilar datos sobre el alojamiento, como la clasificación manual o las imágenes de drones, no funcionan para eventos a corto plazo, y los vehículos aéreos no tripulados son inestables durante las tormentas", dijo Marchetto. "Este nuevo sistema está específicamente diseñadopara soportar las inclemencias del tiempo, lo cual es importante para obtener mejores datos y abordar los problemas antes de que se conviertan en pérdidas de rendimiento "
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Materiales proporcionado por Universidad de Minnesota . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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