#PotatoFarming #AgriculturalInnovation #CropDiseaseDetection #MachineLearningInAgriculture #SustainableFarming #ColombianAgriculture #Geomatics #PrecisionFarming #CropHealthMonitoring #FarmTech
កសិករដំឡូងនៅប្រទេសកូឡុំប៊ីកំពុងឈានទៅដល់ការបដិវត្តន៍បច្ចេកវិទ្យា ដោយសារក្បួនដោះស្រាយប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតដែលបង្កើតឡើងដោយ William Alfonso León Rueda និងក្រុមអ្នកជំនាញមកពីមហាវិទ្យាល័យ។ កសិកម្ម វិទ្យាសាស្ត្រនៅសាកលវិទ្យាល័យជាតិនៃកូឡុំប៊ី (UNAL) Sede Bogotá។ ក្បួនដោះស្រាយដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណជំងឺឆាប់ឆេះក្នុងដំណាំដំឡូង មានសក្តានុពលក្នុងការរៀបចំឡើងវិញនូវទិដ្ឋភាពនៃការរកឃើញជំងឺនៅក្នុងវិស័យកសិកម្ម។
រកឃើញអ្វីដែលមើលមិនឃើញ៖
ជម្ងឺរលាកទងសួតដែលបង្កឡើងដោយផ្សិត Verticillium បង្កការគំរាមកំហែងយ៉ាងសំខាន់ដល់ដំណាំដំឡូង បំផ្លាញស្លឹក រារាំងទឹក និងលំហូរសារធាតុចិញ្ចឹម និងប៉ះពាល់ដល់គុណភាពដំឡូងទាំងមូល។ កសិករតែងតែពិបាកក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណជំងឺឱ្យបានទាន់ពេល។ ក្រុមរបស់ León Rueda ដែលប្រើប្រាស់ជំនាញភូគព្ភសាស្ត្រ បានស្វែងរកក្បួនដោះស្រាយជាមួយនឹងភាពអាចជឿជាក់បាន 90% ក្នុងការរកឃើញមុនដោយប្រើប្រាស់អថេរវិសាលគមជាអ្នកព្យាករណ៍។
បច្ចេកវិទ្យាច្នៃប្រឌិតនៅកន្លែងធ្វើការ៖
គម្រោងនេះធ្វើឡើងនៅ Mosquera និង Subachoque បានអនុវត្តបច្ចេកវិជ្ជាទំនើបបំផុត រួមទាំងរូបភាពពីយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក កាមេរ៉ាពហុទស្សនីយភាពដែលចាប់យកពន្លឺដែលមិនអាចមើលឃើញដោយភ្នែកមនុស្ស និងឧបករណ៍វាស់ស្ទង់កម្រិតថេរ។ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីវិភាគឥរិយាបថនៃជំងឺ ដោយសម្រេចបាននូវកម្រិតលម្អិតដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមកជាមួយនឹងគុណភាពបង្ហាញ 2.8 សង់ទីម៉ែត្រក្នុងមួយភីកសែល។
អន្តរាគមន៍ទាន់ពេលវេលា៖
León Rueda គូសបញ្ជាក់ពីសមត្ថភាពរបស់ក្បួនដោះស្រាយដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណផ្សិតក្នុងរយៈពេលដ៏ខ្លី ដែលផ្ទុយស្រឡះពីបញ្ហាប្រឈមដែលបុគ្គលិកបច្ចេកទេសដែលទទួលខុសត្រូវលើការត្រួតពិនិត្យសុខភាពដំណាំ។ នៅក្នុងបរិយាកាសដែលបានគ្រប់គ្រង ក្បួនដោះស្រាយបានបង្ហាញពីប្រសិទ្ធភាពរហូតដល់ 90% ដោយប្រើប្រាស់ spectroradiometer ដើម្បីចាប់យកស្នាមម្រាមដៃវិសាលគមរបស់ដំណាំ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យកំណត់ការកើតជំងឺ និងការវិវត្តន៍នៅក្នុងរុក្ខជាតិនីមួយៗ។
ភាពជាក់លាក់នៃវាល៖
ការស្រាវជ្រាវដែលដឹកនាំដោយសាស្ត្រាចារ្យ Joaquín Guillermo Ramírez Gil និង Sandra Gómez Caro បានឈានដល់កម្រិតលម្អិតពិសេសមួយ។ ជាមួយនឹងភាពជាក់លាក់រហូតដល់ 80% នៅក្នុងវិស័យនេះ ប្រសិទ្ធភាពនៃក្បួនដោះស្រាយនៅតែមិនធ្លាប់មានពីមុនមក។ ការប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយដូចជា "Random Forests" "Support Vector Machines" "Neural Networks" និង "Adaboost" បានបង្ហាញលទ្ធផលស្របគ្នា ការផ្តល់ទិន្នន័យពីយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក កាមេរ៉ាពហុវិសាលភាព និង spectroradiometer ។
បញ្ហាប្រឈម និងកិច្ចសហការ៖
León Rueda ទទួលស្គាល់ពីតម្រូវការសម្រាប់ការចម្រាញ់បន្ថែមទៀត ដោយដោះស្រាយកង្វល់ដូចជាការភាន់ច្រឡំជាមួយនឹងជំងឺដំណាំផ្សេងទៀត និងធានានូវគំរូដំណាំតំណាង។ ការស្រាវជ្រាវដែលជាផ្នែកមួយនៃកិច្ចសហប្រតិបត្តិការកាន់តែទូលំទូលាយជាមួយ Federación Colombiana de Productores de Papa (Fedepapa) និង Fondo Nacional de Fomento de la Papa (FNFP) បង្ហាញពីអនាគតដ៏ជោគជ័យសម្រាប់ការដាំដុះដំឡូងប្រកបដោយនិរន្តរភាព។
ការអភិវឌ្ឍន៍នៃក្បួនដោះស្រាយកម្រិតខ្ពស់នេះបង្ហាញពីការលោតទៅមុខយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការប្រយុទ្ធប្រឆាំងនឹងការបំផ្លាញដំណាំដំឡូង។ ជាមួយនឹងភាពជាក់លាក់ខ្ពស់ និងសមត្ថភាពរកឃើញទាន់ពេលវេលា កសិករឥឡូវនេះមានឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលមួយដើម្បីការពារទិន្នផលរបស់ពួកគេ។ កិច្ចសហការរវាងអ្នកសិក្សា និងអង្គការកសិកម្មបង្ហាញពីសក្ដានុពលនៃបច្ចេកវិទ្យាដើម្បីធ្វើបដិវត្តន៍ការអនុវត្តកសិកម្ម ត្រួសត្រាយផ្លូវសម្រាប់អនាគតកសិកម្មប្រកបដោយនិរន្តរភាព និងប្រសិទ្ធភាពជាងមុន។
