Uçan kameradan elma saymak, aynı meyveyi art arda gelen karelerde tekrar saymamak kadar zordur. 29 Eylül tarihli bir çalışma, yüksek yoğunluklu bodur Fuji bahçesinde algılama, küresel hareket telafisi ve iz takibini birleştirerek ortalama sayım doğruluğunu yüzde 85,6'dan yüzde 93,5'e çıkardığını bildirdi. Verim tahmini ise yalnız altı doğrulama örneğinde ortalama yüzde 85,2 doğruluk verdi. Benim tezim, bu sonucun umut verici bir saha deneyi olduğu; başka bahçe, sezon ve taç yapısında yeniden sınanmadan taşınabilir bir verim ölçeri kanıtlamadığıdır.
Sayım ile verim arasında iki varsayım var
Görünen meyve sayısı toplam meyve değildir; yaprak ve dalların arkasındaki ürün için telafi gerekir. Araştırma, dinamik sayıma ortalama meyve kütlesi ve sabit bir örtülme katsayısı ekledi. Bu değerler çeşit, yük, budama ve meyve iriliği değiştiğinde kayabilir.
Kutuların piksel geometrisine dayanan alternatiften daha istikrarlı sonuç elde edilmesi yararlı bir sinyal; fakat sabit telafi katsayısının başka bahçede aynı kalacağı varsayılamaz.
Platform hareketi kimlik sorununa dönüşür
Drone titreşimi ve kamera hareketi, aynı elmayı yeni hedef gibi gösterebilir. Çalışmadaki hareket telafili izleyici kimlik değişimlerini temel yönteme göre yüzde 22,2 azalttı. Yine de rüzgâr, hız, uçuş yüksekliği ve güneş açısı farklı olduğunda iz sürekliliği yeniden ölçülmelidir.
Karşı görüş, yüksek algılama skorunun bu sorunu büyük ölçüde çözdüğüdür. Algılama tek kareyi, verim ise video boyunca kimliği ve görünmeyen ürünü kapsar. İyi kutu skoru otomatik olarak doğru ağaç toplamı değildir.
Türkiye'ye aktarım bağımsız parsel ister
Yeni pilot, eğitimde görülmeyen bahçe ve sezonu bütünüyle dışarıda bırakmalıdır. Farklı anaç, sıra aralığı, budama biçimi, meyve rengi ve yaprak yoğunluğu ayrı test blokları olmalıdır. Gerçek tartım aynı ağaç kimliğiyle eşleştirilmelidir.
Dünya tarım teknolojisinde aktarılabilirlik, yöntemin kodunu taşımaktan ibaret değildir. Sayım hatası, kimlik değişimi, örtülme katsayısı ve meyve ağırlığı yerel koşulda yeniden kabul edildiğinde model karar desteğine dönüşür.
Temel görüş
Verim tahmini hasat işçiliği, kasa, depolama ve satış planını etkiler; tek bahçeye uyan telafi katsayısı yanlış planlamayı büyütebilir.
Türkiye için ne ifade ediyor?
Türkiye'deki elma bölgelerinde UAV video modeli, farklı anaç ve budama sistemlerini kapsayan bahçe-dışı test ve ağaç bazlı gerçek tartımla doğrulanmalıdır.
Başvuru kaynakları
Yazıdaki olgusal çerçeve aşağıdaki kaynaklarla desteklendi; yorumlar köşe yazarına aittir.