Yield prediction in processing tomato crop, through precision agriculture practices
Authors: Δάρρα Νικολέτα 
Published: March 2024

Αυτή η μελέτη έχει ως στόχο να συμβάλει στον τομέα της Γεωργίας Ακριβείας, εξερευνώντας τις δυνατότητες των προηγμένων τεχνολογιών και μεθόδων στην πρόβλεψη απόδοσης στην καλλιέργεια βιομηχανικής ντομάτας. Το κύριο εγχείρημα ήταν η ανάπτυξη και αξιολόγηση μιας αξιόπιστης μεθοδολογίας που ενσωματώνει προηγμένες τεχνολογίες, δεδομένα τηλεπισκόπησης και προηγμένες αναλυτικές τεχνικές, όπως η μηχανική μάθηση και η στατιστική ανάλυση. Ο κύριος στόχος είναι η βελτίωση της ακρίβειας και της αξιοπιστίας των προβλέψεων απόδοσης σε τοπικό και περιφερειακό επίπεδο. Αυτό επιτεύχθηκε μέσω μιας προοδευτικής προσέγγισης που εφαρμόστηκε ετησίως, χρησιμοποιώντας μη καταστροφικές μεθόδους για την παρακολούθηση του βιολογικού κύκλου της καλλιέργειας και τη βελτίωση των μοντέλων πρόβλεψης παραγωγής. Κατά τη διάρκεια αυτής της μελέτης, εφαρμόστηκε μια προοδευτική μεθοδολογία για τη συγκέντρωση δεδομένων. Άρχισε με μια συστηματική βιβλιογραφική ανασκόπηση που εστίασε στην πρόβλεψη απόδοσης με μεθόδους Γεωργίας Ακριβείας, για να προσφέρει μια εκτενή επισκόπηση των τελευταίων εξελίξεων σε αυτόν τον τομέα. Ταυτόχρονα, πιλοτικές δραστηριότητες διεξήχθησαν για τρία χρόνια. Τα δύο πρώτα χρόνια επιλέχθηκαν δέκα πιλοτικά αγροτεμάχια για την ενσωμάτωση επίγειων, εναέριων και δορυφορικών δεδομένων και δειγματοληψίες παραγωγής, με κύριο στόχο να εξετάσουν τη συσχέτιση μεταξύ της απόδοσης της καλλιέργειας και του NDVI (Δείκτης Βλάστησης Κανονικοποιημένης Διαφοράς), ενός δείκτη που χρησιμοποιείται ευρέως. Αυτή η φάση είχε ως στόχο να εξερευνήσει τις ομοιότητες μεταξύ των δορυφόρων, των ΣμηΕΑ (Συστήματα μη Επανδρωμένων Αεροσκαφών) και των επίγειων αισθητήρων στην αξιολόγηση της απόδοσης της καλλιέργειας. Με την εκτεταμένη σύγκριση των δορυφόρων, ΣμηΕΑ και επίγειων αισθητήρων, δόθηκε ιδιαίτερη σημασία στα πλεονεκτήματα και περιορισμούς τους στο πλαίσιο της Γεωργίας Ακριβείας (ΓΑ). Κατά τη δεύτερη χρονική περίοδο, εκτός από τα συγκεκριμένα αγροτεμάχια που υποβλήθηκαν σε λεπτομερή έρευνα με χρήση δορυφορικών, ΣμηΕΑ και επίγειων αισθητήρων, μια διευρυμένη μελέτη πραγματοποιήθηκε που περιλάμβανε 108 αγροτεμάχια σε περιφερειακή κλίμακα, ενσωματώνοντας την ανάλυση δορυφορικών δεδομένων. Αυτή η φάση είχε ως στόχο να αξιολογήσει όχι μόνο τον NDVI, αλλά και τέσσερις επιπλέον δείκτες βλάστησης στην πρόβλεψη της απόδοσης της καλλιέργειας. Χρησιμοποιήθηκαν χρονοσειρές δεδομένων που περιλάμβαναν πέντε δείκτες βλάστησης σε περιφερειακή κλίμακα για να εξετάσουν τη σχέση μεταξύ αυτών των δεικτών και των κρίσιμων φαινολογικών σταδίων της καλλιέργειας. Στο πλαίσιο αυτό πραγματοποιήθηκε η χρήση τεχνικών αυτοματοποιημένης μηχανικής μάθησης (AutoML) σε συνδυασμό με δεδομένα δεικτών βλάστησης που ανακτήθηκαν από δορυφορικά σύνολα δεδομένων για τη συσχέτιση τους με την απόδοση. Τα μετασχηματισμένα δεδομένα στη συνέχεια χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση και τη δοκιμή αλγορίθμων στατιστικής και μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένων μοντέλων γραμμικής και μη γραμμικής παλινδρόμησης και μεθόδων συνόλου που βασίζονται σε δέντρα αποφάσεων Στην ανάλυση χρησιμοποιήθηκαν η μέθοδος ελάχιστου τετραγώνου (OLS), μοντέλα παλινδρόμησης Theil-Sen και Huber και μέθοδοι που βασίζονται σε δέντρα. Συμπεριλήφθηκαν επίσης μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης (SVM) και αυτόματος προσδιορισμός συνάφειας (ARD). Yield Prediction in processing tomato crop, through Precision Agriculture practices PhD Thesis Nicoleta K. Darra Αυτός οι ευρύτερες δραστηριότητες στόχευαν στην εμβάθυνση της κατανόησης στην εκτίμηση της απόδοσης των καλλιεργειών, λαμβάνοντας υπόψη τα ευρήματα από την αρχική συστηματική ανασκόπηση.Κατά το τρίτο έτος, υιοθετήθηκε μια πιο περίπλοκη προσέγγιση, με επίκεντρο την αξιολόγηση των φασματικών καναλιών από τον δορυφόρο Sentinel 2. Η ατομική απόδοση κάθε καναλιού στην πρόβλεψη της απόδοσης των καλλιεργειών αξιολογήθηκε, επιτρέποντας μια ολοκληρωμένη αξιολόγηση της μοναδικής συνεισφοράς τους στη συνολική ακρίβεια εκτίμησης της απόδοσης. Αυτή η ανάλυση παρείχε βαθύτερες γνώσεις σχετικά με τη σημασία και τον αντίκτυπο της κάθε φασματικής ζώνης στη βελτίωση της ακρίβειας των προβλέψεων απόδοσης των καλλιεργειών. Η αξιολόγηση την απόδοση τόσο των στατιστικών όσο και των μοντέλων μηχανικής μάθησης συνείσφερε στην απόκτηση βαθύτερης κατανόησης σχετικά με τα πιο αποτελεσματικά στάδια ανάπτυξης και τους δείκτες βλάστησης για την ακριβή πρόβλεψη της παραγωγής. Τα ευρήματα αυτής της μελέτης έδειξαν ουσιαστική ομοιότητα μεταξύ των δεδομένων ΣμηΕΑ και δορυφόρου, ειδικά στα μεταγενέστερα στάδια του φαινολογικού κύκλου της καλλιέργειας, υπονοώντας μια αυξημένη συμφωνία καθώς η καλλιέργεια ωρίμαζε. Η μελέτη εντόπισε μια μέτρια συσχέτιση μεταξύ των δεδομένων εγγύς αισθητήρα και των συνόλων δεδομένων ΣμηΕΑ/δορυφόρου, με αποκλίσεις που αποδίδονται σε διακυμάνσεις στα μήκη κύματος μέτρησης κάθε πλατφόρμας. Όσον αφορά στη σχέση της δυναμικής των δεικτών βλάστησης σε σχέση με τον φαινολογικό κύκλο της καλλιέργειας, οι χαμηλότερες μέσες τιμές για όλους τους δείκτες βλάστησης παρατηρήθηκαν λίγο μετά τη μεταφύτευση, οι οποίες οφείλονται στην περιορισμένη κάλυψη βλάστησης και το εκτεθειμένο έδαφος μεταξύ των σειρών. Ιδιαίτερα καθώς προχωρούσε η καλλιεργητική περίοδος, το ποσοστό φυτικής κάλυψης αυξήθηκε σταδιακά, ιδιαίτερα κατά τη μέση της περιόδου, όταν τα φυτά τομάτας έφτασαν στο μέγιστο της βλάστησης τους λίγο πριν ανακατανείμουν τα σάκχαρα στους καρπούς τους. Όσον αφορά στην πρόβλεψη απόδοσης, ο επίγειος αισθητήρας έδειξε υψηλότερη επεξηγητική ισχύ κατά την αρχική φάση ανάπτυξης φυλλώματος, ενώ τα δεδομένα από το ΣμηΕΑ και τον δορυφόρο βελτίωσαν την απόδοσή τους καθώς διευρύνθηκε η κάλυψη του φυλλώματος. Η δορυφορική πλατφόρμα επέδειξε ανώτερη απόδοση κατά το κρίσιμο στάδιο της ανθοφορίας, τονίζοντας την αποτελεσματικότητά της στην αποσαφήνιση της μεταβλητότητας της απόδοσης. Η μελέτη χρησιμοποίησε βασικές στατιστικές μεθόδους, ειδικότερα το συντελεστή συσχέτισης Pearson, επισημαίνοντας την βέλτιστη απόδοση των δεικτών βλάστησης σε συγκεκριμένα στάδια ανάπτυξης. Επιπλέον, ενσωματώθηκαν αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης για τη βελτίωση της ακρίβειας πρόβλεψης απόδοσης, οι οποίοι αξιολογήθηκαν αυστηρά μέσω ανάλυσης παλινδρόμησης και μιας διαδικασίας διασταυρούμενης επικύρωσης. Η έρευνα ανέδειξε τους δείκτες RVI και SAVI ως τους πιο αποτελεσματικούς για τις προβλέψεις της απόδοσης, επιτυγχάνοντας υψηλές τιμές R² και χαμηλά RMSEs, ιδιαίτερα 90 ημέρες μετά τη μεταφύτευση. Οι συνδυασμοί μοντέλων ARD και SVR πέτυχαν σταθερή ικανοποιητική απόδοση, υπογραμμίζοντας την αποτελεσματικότητα του συνδυασμού διαφορετικών μοντέλων. Η χρήση των φασματικών καναλιών 8, 4 και 12 παρείχε αξιόλογα αποτελέσματα. Οι φασματικές ζώνες Red Edge/NIR εμφάνισαν αξιοσημείωτη απόδοση, ειδικά εντός του παραθύρου 80 έως 90 ημερών μετά τη μεταφύτευση, παρουσιάζοντας την ισχυρότερη συσχέτιση με την απόδοση. Συνολικά, τα ευρήματα υποδηλώνουν ότι οι αισθητήρες ΣμηΕΑ και οι δορυφορικοί αισθητήρες επιδεικνύουν μεγαλύτερη ακρίβεια στην πρόβλεψη της απόδοσης των καλλιεργειών προς το τέλος της σεζόν και προσφέρουν αυξημένη ακρίβεια κατά τα τελευταία στάδια ανάπτυξης. Αντίθετα, οι επίγειοι αισθητήρες παρουσιάζουν συσχετίσεις σε προηγούμενα στάδια ανάπτυξης της καλλιέργειας. Ο συνδυασμός δεδομένων από πολλούς αισθητήρες και στάδια ανάπτυξης μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια πρόβλεψης. Η χρήση δεδομένων δεικτών βλάστησης και φασματικών καναλιών σε συνδυασμό με τεχνικές μηχανικής μάθησης συνιστά μια πιο αποτελεσματική και οικονομικά αποδοτική μέθοδο για την πρόβλεψη της παραγωγής βιομηχανικής ντομάτας.