Saat kumbang kopi bore, para peneliti mengusulkan solusi visual yang menarik – Beragampengetahuan

Warna hitam dan jaringan kristal menampilkan identitas frass fass dan mengidentifikasi penggerek tubuh dengan gambar berry sintetis. Dibagikan melalui Lisensi Atribusi Creative Commons 4.0.

Para peneliti di Australia mengatakan telah tumbuh lebih cepat dan lebih efektif untuk mendeteksi tanda -tanda invasi Berry Berry (CBB) melalui perangkat lunak gambar.

Para peneliti mencatat bahwa penetrasi kopi individu dapat ditemukan di seluruh dunia kopi yang tumbuh tetapi yang paling populer di Amerika Selatan, Indonesia dan bagian dari Afrika yang menyebabkan kehilangan hasil panen sekitar $ 1 miliar pada tahun 2023.

Berasal dari Afrika, serangga kecil (Hipotesa Hampei) Masih merupakan salah satu musuh biologis yang paling gigih untuk membunuh industri kopi dan penetrasi lebih buruk oleh fenomena seperti perubahan iklim dan hilangnya habitat yang mempengaruhi burung untuk makan serangga.

Para peneliti di balik studi baru – diterbitkan pada bulan Mei di Bio of Interforences Magazine – memfokuskan perangkat lunak gambar mereka bukanlah kumbang, tetapi apa yang mereka tinggalkan saat bergerak melalui tanah kopi.

Jika Anda membayangkan ketika Anda mengebor sepotong kayu, Anda akan melihat gergaji kecil berkumpul di sekitar celah, penulis riset David Cook dari Edith Cowan University mengatakan sebagai pemberitahuan. Dengan cara yang sama, ketika penggerek ke kopi berry, mereka meninggalkan sejumlah besar puing, yang disebut frass, dan ini jauh lebih mudah untuk ditentukan.

Buah kopi yang terinfeksi terletak di jaringan ungu. Dibagikan melalui Lisensi Atribusi Creative Commons 4.0.

Menurut tim peneliti, FRASS dapat dipantau oleh pesawat tak berawak yang dilengkapi dengan kamera yang terhubung ke perangkat lunak, memberikan solusi cepat dan rendah untuk petani kopi.

Masalah dengan Berry Borer Coffee adalah bahwa jika tidak dikenali, itu menyebar melalui buah -buahan yang berbeda dari bundel ini ke bundel ke bundel maka Bush ke Bush, dan itu dapat menghancurkan seluruh musim, kata Mr Cook Cook. Hal ini memungkinkan petani untuk membuat keputusan yang sangat cepat pada musim tanaman khusus ini yang dapat terinfeksi dengan patogen khusus ini dan segera mulai perawatan.

Sistem deteksi baru dikembangkan dengan menggunakan teknik pemrosesan gambar L-sistem, meniru model percabangan alami pada tanaman dan sering digunakan dalam penglihatan komputer pertanian. Dengan menganalisis suasana pabrik kopi, perangkat lunak ini dapat mengidentifikasi frass dengan karakteristik dan bentuk warna khusus.

Bagi banyak petani yang saat ini mengandalkan teknologi drone, mereka dapat terbang melalui tanaman tertentu dan dengan perangkat lunak ini, mereka dapat dengan cepat mengidentifikasi area. [affected] Menurut serangkaian patogen yang berbeda, Chris Chris Napier, gelar master di ECU, yang mengembangkan sistem perangkat lunak, mengatakan. Kita dapat beradaptasi dengan banyak tanaman pertanian yang berbeda. Ini dapat digunakan untuk mendeteksi sabotase ketika Anda perlu melihat pelepasan tanaman, tidak hanya di atas, sehingga bisa sangat berguna dalam tanaman yang dibundel dan kelompok, seperti anggur.

Sementara penelitian terutama berfokus pada deteksi dan pencegahan CBB, penelitian lain dalam beberapa tahun terakhir telah mengklarifikasi manajemen baru. Di Hawaii, di mana vandalisme penggerek batang adalah fenomena yang relatif baru, para peneliti telah melepaskan lebah yang salah dan berpikir bahwa memilih strategi alih -alih pestisida dapat membawa hasil yang lebih baik.

Komentar? Pertanyaan? Berita untuk dibagikan? Hubungi editor DCN di sini. Untuk semua berita terbaru tentang industri kopi, daftar untuk menerima buletin DCN.

Artikel terkait