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La nouvelle application pour smartphone prédit la production précoce du vignoble avec plus de précision

Crédit: CC0 Public Domain

Les ingénieurs d’usine et les scientifiques de l’Université Cornell ont collaboré pour développer un système à faible coût qui permet aux viticulteurs de prédire leurs rendements très tôt dans la saison et avec plus de précision que les méthodes traditionnelles et coûteuses.


La nouvelle méthode permet à l’agriculteur d’utiliser un smartphone pour enregistrer une vidéo de vignes en conduisant un tracteur ou en parcourant les vignes la nuit. Les agriculteurs peuvent ensuite télécharger leur vidéo sur un serveur informatique. Le système repose sur la vision par ordinateur pour améliorer la fiabilité des estimations de rendement.

Méthodes traditionnelles d’estimation des raisins Réunis Les nombres sont souvent faits manuellement par les ouvriers, qui comptent un sous-ensemble de grappes dans les vignobles, puis augmentent leur nombre pour compter l’ensemble du vignoble. Cette stratégie est laborieuse, coûteuse et imprécise, avec des taux d’erreur moyens de dénombrement des grappes pouvant atteindre 24% des rendements réels. La nouvelle méthode réduit de près de moitié ces taux d’erreur moyens.

«Cela pourrait changer la donne pour les petites et moyennes fermes du Nord-Est», a déclaré Kirstin Petersen, professeur adjoint de génie électrique et informatique à la School of Engineering.

Petersen est co-auteur de « Low-Cost, Computer Vision-Based, Prebloom Cluster Count Prediction in Vineyards » publié dans le journal. Frontières de l’agronomie. Jonathan Jaramillo, étudiant au doctorat au Petersen Lab, est le premier auteur de l’article. Justin Vanden Heuvel, professeur à l’École des sciences végétales intégratives, Département d’horticulture de l’École d’agriculture et des sciences de la vie, est co-auteur.

Lorsque les ouvriers comptent les groupes manuellement sur une vigne, la précision dépend fortement du nombre de personnes. Dans une expérience, les chercheurs ont constaté que pour un panel de quatre vignes contenant 320 groupes, les nombres manuels variaient de 237 à 309. Les travailleurs comptaient le nombre de grappes de raisin dans une petite partie de la vigne pour obtenir le nombre moyen de grappes. Par rangée. . Les agriculteurs multiplieraient alors la moyenne par le nombre total de lignes pour prédire le rendement des vignobles. Lorsque les nombres de groupes sont calculés de manière incorrecte, la multiplication gonfle uniquement les projections de rendement inexactes.

«Nous avons montré que par rapport à la technologie, un agriculteur devrait compter manuellement 70% de ses vignobles pour avoir le même niveau de confiance dans la prédiction de son rendement, et personne ne le ferait», a déclaré Petersen.

Il existe des compteurs robotisés de haute technologie et précis, mais ils coûtent plus de 12 000 dollars, ce qui les rend inaccessibles aux petits et moyens agriculteurs. Autre inconvénient: ils comptent les raisins lorsqu’ils sont proches de la maturité, en fin de saison, en septembre ou octobre. La nouvelle méthode compte les groupes de mai à juin.

«Avoir de bonnes prévisions au début de la saison donne aux agriculteurs plus de temps pour travailler sur l’information», a déclaré Jaramillo. Les acheteurs peuvent alors assurer l’emploi et les acheteurs à l’avance. Ou s’ils font du vin, ils peuvent obtenir la bonne quantité d’équipement pour le produire et le conditionner. «Ne pas mettre ces choses en ligne à l’avance peut causer des problèmes de dernière minute aux agriculteurs et réduire les profits en fin de compte», a déclaré Jaramillo.

Désormais, le travailleur non qualifié peut conduire le tracteur dans les rangs avec un smartphone attaché à une pince. Alors que les détails de la version publique sont encore en cours d’élaboration, les chercheurs testeront une application de terrain cet été. Les chercheurs ont l’intention que cette application soit open source, mettant en place des composants d’apprentissage automatique afin que les utilisateurs téléchargent simplement leur vidéo sur un serveur qui traite les données pour eux.


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Plus d’information:
Jonathan Jaramillo et al, Low Cost, Based on Computer Insight, Predicting Prebloom Collection Calculation in Vineyards, Frontières de l’agronomie (2021). DOI: 10.3389 / fagro.2021.648080

la citation: Une nouvelle application pour smartphone prédit la production du vignoble tôt le 20 mai avec plus de précision (2021, 20 mai) Extrait le 20 mai 2021 de https://phys.org/news/2021-05-smartphone-app-vineyard-yields -earlier.html

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