الاستشعار عن بعد يُحدث ثورة في مراقبة النيكوتين في أوراق السيجار

تستخدم دراسة رائدة التصوير الطيفي الفائق بواسطة الطائرات بدون طيار والتعلم الآلي لتقييم مستويات النيكوتين في أوراق السيجار بدقة.

أحدثت التطورات الحديثة في التصوير الطيفي الجوي فائق الدقة، بالاقتران مع تقنيات التعلم الآلي، ثورةً في رصد النيكوتين في أوراق السيجار. يُحسّن هذا النهج المتطور دقة التقييم، ويُقدّم في الوقت نفسه رؤى قيّمة لصناعة التبغ، حيث يُعدّ التركيب الكيميائي عاملاً حاسماً في الجودة.

بقيادة تيان وزملاؤه في جامعة سيتشوان الزراعية، سعى الباحثون إلى تجاوز قصور عمليات فحص الجودة اليدوية التقليدية، التي غالبًا ما تفتقر إلى الدقة والكفاءة. وقد حددت دراستهم، المنشورة في 2 فبراير 2025، وجود علاقات قوية بين استخدام الأسمدة النيتروجينية ومستويات الرطوبة وتركيزات النيكوتين، مما يؤكد أهمية تقنيات الرصد الدقيقة وفي الوقت المناسب.

أُجريت الدراسة في الفترة من مايو إلى سبتمبر 2022 في قاعدة البحوث الزراعية الحديثة بالجامعة، حيث استخدم الباحثون طائرات بدون طيار مزودة بكاميرات فائقة الطيف لالتقاط أطياف انعكاس الأوراق من 15 نوعًا مختلفًا من أوراق السيجار تحت معالجات نيتروجينية مختلفة.

كشفت نتائجهم عن وجود علاقة مباشرة بين استخدام الأسمدة النيتروجينية ومستويات النيكوتين في أوراق السيجار. وذكر الباحثون: "مع زيادة معدل استخدام الأسمدة النيتروجينية، ارتفع محتوى النيكوتين في أوراق السيجار"، مما يسلط الضوء على تأثير الممارسات الزراعية على جودة المنتج.

لتحسين جودة بيانات الصور الطيفية الفائقة التي تجمعها الطائرات المسيّرة، استخدمت الدراسة تقنيات معالجة مسبقة مثل تصحيح التشتت متعدد المتغيرات، والتحويل الطبيعي القياسي، وتنعيم سافيتزكي-غولاي بالالتفاف. ثم طُبقت خوارزميات متقدمة للتعلم الآلي، بما في ذلك الانحدار الجزئي للمربعات الصغرى (PLSR) وشبكات الانتشار العكسي العصبية، لتطوير نماذج تنبؤية قادرة على تقدير محتوى النيكوتين بدقة.

كان النموذج الأكثر فعالية هو نموذج MSC-SNV-SG-CARS-BP، الذي حقق دقة اختبار بقيم R² تقارب 0.797 وقيمة RMSE تبلغ 0.078. وأشار الباحثون إلى أن "نموذج MSC-SNV-SG-CARS-BP يتمتع بأفضل دقة تنبؤية لمحتوى النيكوتين"، مما يجعله أداة واعدة للبحوث المستقبلية وتطبيقات الزراعة الدقيقة.

باستخدام تقنيات الاستشعار عن بُعد لتحليل الخصائص الطيفية لأوراق السيجار، يستطيع المزارعون والمنتجون تقييم جودة المحاصيل بسرعة وبطريقة غير مُتلفة، مما يُتيح اتخاذ قرارات إنتاجية وسلسلة توريد أكثر استنارة. يوفر هذا النهج تغطية واسعة بتكاليف تشغيلية منخفضة، مع ضمان اتساق البيانات من خلال تقليل الاعتماد على العوامل البشرية.

يُمكن لدمج التصوير الطيفي الفائق والتعلم الآلي أن يُحدث نقلة نوعية في زراعة التبغ التقليدية، ليس فقط بتحسين جودة النيكوتين، بل أيضاً بتعزيز الممارسات الزراعية المستدامة والفعّالة. ويؤكد الباحثون على ضرورة مواصلة تطوير هذه التقنيات وتكييفها مع مختلف أنواع التبغ والمحاصيل الأخرى.

ستركز الدراسات المستقبلية على تحسين ظروف تشغيل الطائرات المسيّرة لالتقاط بيانات طيفية عالية الجودة، مع مراعاة متغيرات مثل ارتفاع الطيران، وظروف الإضاءة، والحد من الضوضاء. ويُعدّ معالجة هذه العوامل أمرًا بالغ الأهمية مع تطور الممارسات الزراعية لتلبية متطلبات السوق مع إعطاء الأولوية للاستدامة البيئية.

يُبرز هذا البحث التآزر بين التكنولوجيا والعلوم الزراعية، مؤكداً على التوسع المتزايد في تبني التقنيات المبتكرة لتحسين جودة المنتجات. ويدعو الباحثون إلى توسيع نطاق استخدام تقنيات الاستشعار الطيفي الفائق في القطاع الزراعي، مما يعزز دور التكنولوجيا في تحسين الإنتاجية والكفاءة والمسؤولية البيئية.

مصادر: https://www.nature.com/articles/s41598-025-88091-4