スポーツベットアイオー ボーナス, 食用作物の病気
水曜日, 3 月 18 日, 2015
リッチブラウン, スポーツベットアイオー ボーナス立大学サリナ校の無人航空機技術者, 無人航空機の飛行準備. スポーツベットアイオー ボーナス立大学は、食用作物の害虫や病気を発生前に検出するための迅速かつ効率的な方法として、無人航空システムの使用を検討する国際プロジェクトを主導しています. | この写真をダウンロード.
マンハッタン — スポーツベットアイオー ボーナス立大学が国際大学をリードしている, 食用作物の害虫や病気を発生前に迅速かつ効率的に検出する方法として、無人航空機システム (UAS) を検討している数百万ドル規模のプロジェクト.
ブライアン・マコーナック, 昆虫学の准教授, は U.S. 1ドルの主任研究員.7,400万の3年間プロジェクト, "無人航空システムを使用した監視プロトコルの最適化." このプロジェクトは、スポーツベットアイオー ボーナス立大学のマンハッタンキャンパスとサリナキャンパスをオーストラリアのクイーンズランド工科大学と提携しています, ビクトリア州環境・第一次産業局, およびクイーンズランド州農務省, 漁業と林業.
このプロジェクトは最近、産業界と政府のパートナーによってサポートされているオーストラリアとニュージーランドのいくつかの主要な政府研究機関と大学のコンソーシアムである植物バイオセキュリティ協力研究センターによって資金提供されました. スポーツベットアイオー ボーナス立大学がセンターです 米国唯一のパートナー. オーストラリアとスポーツベットアイオー ボーナスは同様の農業システムを共有し、新たな病気や害虫に対する懸念を抱えている.
"オーストラリアとアメリカの両方で.S., 植物バイオセキュリティ分野では、新興技術を使用して植物ベースの脅威の効率と検出率を向上させる方法について多くの関心が集まっています,"マコーナックは言いました. "スポーツベットアイオー ボーナスシステム技術は、安価で短時間で広範囲をカバーできるため、有望です."
マコーナックとスポーツベットアイオー ボーナス立大学マンハッタン校の研究者、そして サリナ 各キャンパスでは、UAS が商業用小麦畑における侵入昆虫や新たな病気をどの程度正確に検出できるかを調査する一連のスポーツベットアイオー ボーナスを実施中, 飛行中に収集される情報を最適化する方法も.
チームの発見は、園芸や穀物産業における侵入害虫を検出するために UAS やその他の画像技術を使用する新しい害虫管理戦略につながる可能性があります.
このプロジェクトは当初、ロシア産小麦アブラムシと小麦縞さび病を対象とします, 一般的に「黄錆」とも呼ばれます."
スポーツベットアイオー ボーナス立大学の研究者は、スポーツベットアイオー ボーナス周辺の小麦畑で認可されたUAS飛行を実施するために地主および連邦航空局と協力している. オーストラリアの研究者たちは裏付けとなるデータを収集するために補完的な飛行を行っています.
研究者らはUASを使用して、スポーツベットアイオー ボーナスの主要な郡にあるFAA認可の畑を小麦の生育期に繰り返し監視する予定. UAS によって捕捉された航空画像が比較され、異常のある現場セクションを特定するために使用されます, おそらく主要な害虫または病気が原因.
マコーナックによると, この方法で UAS を使用すると、作物を監視するための現在の干し草の山に針を刺すアプローチが不要になります.
"現在, 侵入害虫を早期に発見するには、多大な幸運と努力が必要です,"マコーナックは言いました. "通常, 地主は、植物が侵入していないかを確認するために、広い畑のどこに行けばよいか、知識に基づいた推測をしなければなりません. うまくいきます, しかし、農民やスカウトが管理すべき数千エーカーの土地を持っている場合, あまり時間効率が良くない. 一方、リモート センシングでは, 短時間で広範囲をスキャンできます."
精度のテストに加えて, スポーツベットアイオー ボーナスらは、土地所有者に最も有用なデータを提供するために、UAS によって捕捉された航空画像を改良する方法を検討します. たとえば, これには、衛星画像からモバイル デバイスで地上で撮影した写真まで、さまざまな高さと解像度で撮影した画像の比較が含まれる場合があります.
「次の侵入害虫を検出できることが重要,"マコーナックは言いました. "2001 年以降, 外来種のダイズアブラムシは、ノースセントラルユニバーシティの 7,500 万エーカーの大豆の大部分の管理方法を変えました.S. UAS を使用し、農家や偵察隊と緊密に連携して作物を定期的に監視し、その変化を早期に発見することで、大豆アブラムシで起こったことを繰り返す可能性を減らすことができると考えています. このテクノロジーの使用は保証されません, しかし、新たに発生した害虫を迅速に管理する方法を理解するのに役立ちます."
