{"id":11416,"date":"2025-03-30T21:39:19","date_gmt":"2025-03-30T19:39:19","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=11416"},"modified":"2025-03-30T21:45:02","modified_gmt":"2025-03-30T19:45:02","slug":"jak-fenotypowanie-wysokoprzepustowe-oparte-na-ultrasonografach-zmienia-wspolczesna-hodowle-roslin","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/","title":{"rendered":"Jak wysokoprzepustowa fenotypizacja oparta na dronach przekszta\u0142ca wsp\u00f3\u0142czesn\u0105 hodowl\u0119 ro\u015blin"},"content":{"rendered":"<p>Przewiduje si\u0119, \u017ce do 2050 roku globalna populacja osi\u0105gnie 9,8 miliarda ludzi, co podwoi zapotrzebowanie na \u017cywno\u015b\u0107. Jednak powi\u0119kszanie grunt\u00f3w rolnych w celu zaspokojenia tego zapotrzebowania jest nie do utrzymania. Ponad 501 ton sze\u015bciennych (TP3) nowych grunt\u00f3w ornych utworzonych od 2000 roku zast\u0105pi\u0142o lasy i naturalne ekosystemy, pog\u0142\u0119biaj\u0105c zmiany klimatu i utrat\u0119 bior\u00f3\u017cnorodno\u015bci.<\/p>\n<p>Aby unikn\u0105\u0107 tego kryzysu, naukowcy zwracaj\u0105 si\u0119 ku hodowli ro\u015blin \u2013 nauce o tworzeniu upraw o wy\u017cszych plonach, odporno\u015bci na choroby i zmiany klimatu. Tradycyjne metody hodowli s\u0105 jednak zbyt powolne, aby sprosta\u0107 powadze problemu.<\/p>\n<p>To w\u0142a\u015bnie tutaj drony i sztuczna inteligencja (AI) wkraczaj\u0105 do akcji, zmieniaj\u0105c zasady gry, oferuj\u0105c szybszy i inteligentniejszy spos\u00f3b uprawy lepszych ro\u015blin.<\/p>\n<h2>Dlaczego tradycyjna hodowla ro\u015blin pozostaje w tyle<\/h2>\n<p>Hodowla ro\u015blin opiera si\u0119 na selekcji ro\u015blin o po\u017c\u0105danych cechach, takich jak odporno\u015b\u0107 na susz\u0119 czy szkodniki, i krzy\u017cowaniu ich przez wiele pokole\u0144. Najwi\u0119kszym w\u0105skim gard\u0142em w tym procesie jest fenotypowanie \u2013 r\u0119czny pomiar cech ro\u015blin, takich jak wysoko\u015b\u0107, zdrowie li\u015bci czy plon.<\/p>\n<p>Na przyk\u0142ad pomiar wysoko\u015bci ro\u015blin na polu obejmuj\u0105cym 3000 dzia\u0142ek mo\u017ce zaj\u0105\u0107 tygodnie, a b\u0142\u0119dy ludzkie mog\u0105 powodowa\u0107 rozbie\u017cno\u015bci si\u0119gaj\u0105ce nawet 201 TP3T. Co wi\u0119cej, plony rosn\u0105 zaledwie o 0,5\u201311 TP3T rocznie, znacznie poni\u017cej tempa wzrostu 2,91 TP3T wymaganego do zaspokojenia zapotrzebowania w 2050 roku.<\/p>\n<p>Kukurydza, podstawowy produkt rolny dla miliard\u00f3w ludzi, ilustruje to spowolnienie: jej roczny wzrost plon\u00f3w spad\u0142 z 2,21 TP3T w latach 60. XX wieku do 1,331 TP3T obecnie. Aby zniwelowa\u0107 t\u0119 luk\u0119, naukowcy potrzebuj\u0105 narz\u0119dzi, kt\u00f3re zautomatyzuj\u0105 gromadzenie danych, zredukuj\u0105 liczb\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w i przyspiesz\u0105 podejmowanie decyzji.<\/p>\n<h2>Jak technologia dron\u00f3w zmienia hodowl\u0119 ro\u015blin<\/h2>\n<p>Drony, czyli bezza\u0142ogowe systemy powietrzne (UAS), wyposa\u017cone w zaawansowane czujniki i sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, rewolucjonizuj\u0105 rolnictwo. Urz\u0105dzenia te mog\u0105 lata\u0107 nad polami i zbiera\u0107 precyzyjne dane o tysi\u0105cach ro\u015blin w ci\u0105gu kilku minut, w procesie znanym jako fenotypowanie wysokoprzepustowe (HTP).<\/p>\n<p>W przeciwie\u0144stwie do tradycyjnych metod, drony zbieraj\u0105 dane z ca\u0142ych p\u00f3l, eliminuj\u0105c b\u0142\u0105d w pr\u00f3bkowaniu. Wykorzystuj\u0105 specjalistyczne czujniki do pomiaru wszystkiego, od wysoko\u015bci ro\u015blin po poziom stresu wodnego.<\/p>\n<p>Przyk\u0142adowo czujniki multispektralne wykrywaj\u0105 \u015bwiat\u0142o bliskiej podczerwieni odbite od zdrowych li\u015bci, a kamery termowizyjne identyfikuj\u0105 stres zwi\u0105zany z susz\u0105, mierz\u0105c temperatur\u0119 koron drzew.<\/p>\n<p>Dzi\u0119ki automatyzacji gromadzenia danych drony redukuj\u0105 koszty pracy i przyspieszaj\u0105 cykle hodowlane, co pozwala na opracowanie ulepszonych odmian upraw w ci\u0105gu lat, a nie dekad.<\/p>\n<h2>Nauka stoj\u0105ca za czujnikami dron\u00f3w i zbieraniem danych<\/h2>\n<p>Drony wykorzystuj\u0105 r\u00f3\u017cnorodne czujniki do gromadzenia kluczowych danych o ro\u015blinach. Kamery RGB, najta\u0144sza opcja, rejestruj\u0105 \u015bwiat\u0142o widzialne w celu pomiaru zwarcia koron i wysoko\u015bci ro\u015blin. Na polach trzciny cukrowej kamery te osi\u0105gaj\u0105 dok\u0142adno\u015b\u0107 liczenia \u0142odyg na poziomie 64\u201369%, zast\u0119puj\u0105c podatne na b\u0142\u0119dy liczenie r\u0119czne.<\/p>\n<p>Czujniki multispektralne id\u0105 dalej, wykrywaj\u0105c niewidzialne d\u0142ugo\u015bci fal, takie jak bliska podczerwie\u0144, kt\u00f3re koreluj\u0105 z poziomem chlorofilu i zdrowiem ro\u015blin. Na przyk\u0142ad, przewidzia\u0142y one tolerancj\u0119 trzciny cukrowej na susz\u0119 z dok\u0142adno\u015bci\u0105 ponad 80%.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Kamery RGB<\/strong>:Przechwytuje \u015bwiat\u0142o czerwone, zielone i niebieskie, aby tworzy\u0107 obrazy kolorowe.<\/li>\n<li><strong>Czujniki multispektralne<\/strong>:Wykrywanie \u015bwiat\u0142a wykraczaj\u0105cego poza widzialne spektrum (np. blisk\u0105 podczerwie\u0144).<\/li>\n<li><strong>Czujniki termiczne<\/strong>:Pomiar ciep\u0142a emitowanego przez ro\u015bliny.<\/li>\n<li><strong>LiDAR<\/strong>:Wykorzystuje impulsy laserowe do tworzenia tr\u00f3jwymiarowych map ro\u015blin.<\/li>\n<li><strong>Czujniki hiperspektralne<\/strong>: Rejestruje ponad 200 d\u0142ugo\u015bci fal \u015bwiat\u0142a, umo\u017cliwiaj\u0105c niezwykle szczeg\u00f3\u0142ow\u0105 analiz\u0119.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Czujniki termiczne wykrywaj\u0105 sygnatury cieplne, identyfikuj\u0105c ro\u015bliny dotkni\u0119te niedoborem wody, kt\u00f3re wydaj\u0105 si\u0119 cieplejsze ni\u017c zdrowe. Na polach bawe\u0142ny drony termiczne uzyska\u0142y zgodno\u015b\u0107 z naziemnymi pomiarami temperatury z b\u0142\u0119dem mniejszym ni\u017c 5%.<\/p>\n<p>Czujniki LiDAR wykorzystuj\u0105 impulsy laserowe do tworzenia tr\u00f3jwymiarowych map upraw, mierz\u0105c biomas\u0119 i wysoko\u015b\u0107 z precyzj\u0105 95% w testach trzciny energetycznej. Najbardziej zaawansowane narz\u0119dzia, czujniki hiperspektralne, analizuj\u0105 setki d\u0142ugo\u015bci fal \u015bwiat\u0142a, aby wykry\u0107 niedobory sk\u0142adnik\u00f3w od\u017cywczych lub choroby niewidoczne go\u0142ym okiem.<\/p>\n<p>Dzi\u0119ki tym czujnikom naukowcy powi\u0105zali 28 nowych gen\u00f3w z op\u00f3\u017anionym starzeniem si\u0119 pszenicy, co przek\u0142ada si\u0119 na zwi\u0119kszenie plon\u00f3w.<\/p>\n<h2>Od lotu do wgl\u0105du: jak drony analizuj\u0105 dane dotycz\u0105ce upraw<\/h2>\n<p>Proces fenotypowania dron\u00f3w rozpoczyna si\u0119 od starannego planowania lotu. Drony lataj\u0105 na wysoko\u015bci 30\u2013100 metr\u00f3w, rejestruj\u0105c nak\u0142adaj\u0105ce si\u0119 obrazy, aby zapewni\u0107 pe\u0142ne pokrycie. Na przyk\u0142ad, 10-hektarowe pole mo\u017cna zeskanowa\u0107 w ci\u0105gu 15\u201330 minut.<\/p>\n<p>Po locie oprogramowanie takie jak Agisoft Metashape \u0142\u0105czy tysi\u0105ce obraz\u00f3w w szczeg\u00f3\u0142owe mapy za pomoc\u0105 technologii Structure-from-Motion (SfM) \u2013 techniki, kt\u00f3ra przekszta\u0142ca zdj\u0119cia 2D w modele 3D. Modele te pozwalaj\u0105 naukowcom mierzy\u0107 cechy, takie jak wysoko\u015b\u0107 ro\u015blin czy pokrycie koron drzew, jednym naci\u015bni\u0119ciem przycisku.<\/p>\n<p>Algorytmy sztucznej inteligencji analizuj\u0105 nast\u0119pnie dane, prognozuj\u0105c plony lub identyfikuj\u0105c ogniska chor\u00f3b. Na przyk\u0142ad drony przeskanowa\u0142y 3132 dzia\u0142ki z trzcin\u0105 cukrow\u0105 w zaledwie 7 godzin \u2013 zadanie, kt\u00f3re r\u0119cznie zaj\u0119\u0142oby trzy tygodnie. Ta szybko\u015b\u0107 i precyzja pozwalaj\u0105 hodowcom podejmowa\u0107 szybsze decyzje, takie jak odrzucanie ro\u015blin o niskiej wydajno\u015bci na pocz\u0105tku sezonu.<\/p>\n<h2>Kluczowe zastosowania dron\u00f3w w nowoczesnym rolnictwie<\/h2>\n<p>Drony s\u0105 wykorzystywane do rozwi\u0105zywania najwi\u0119kszych wyzwa\u0144 rolnictwa. Jednym z g\u0142\u00f3wnych zastosowa\u0144 jest bezpo\u015bredni pomiar cech, w kt\u00f3rym drony zast\u0119puj\u0105 prac\u0119 r\u0119czn\u0105. Na polach kukurydzy drony mierz\u0105 wysoko\u015b\u0107 ro\u015blin z dok\u0142adno\u015bci\u0105 90%, redukuj\u0105c b\u0142\u0119dy pomiaru od 0,5 do 0,21 metra.<\/p>\n<p>Monitoruj\u0105 r\u00f3wnie\u017c pokrycie koron drzew, wska\u017anik wskazuj\u0105cy, jak dobrze ro\u015bliny zacieniaj\u0105 ziemi\u0119, aby hamowa\u0107 wzrost chwast\u00f3w. Hodowcy trzciny energetycznej wykorzystali te dane do zidentyfikowania odmian, kt\u00f3re ograniczaj\u0105 wzrost chwast\u00f3w o 40%.<\/p>\n<p>Kolejnym prze\u0142omem jest hodowla predykcyjna, w kt\u00f3rej modele sztucznej inteligencji wykorzystuj\u0105 dane z dron\u00f3w do prognozowania plon\u00f3w. Na przyk\u0142ad, obrazowanie wielospektralne pozwoli\u0142o przewidzie\u0107 plony kukurydzy z dok\u0142adno\u015bci\u0105 80%, przewy\u017cszaj\u0105c tradycyjne testy genomiczne.<\/p>\n<p>Drony pomagaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c w odkrywaniu gen\u00f3w, pomagaj\u0105c naukowcom zlokalizowa\u0107 segmenty DNA odpowiedzialne za po\u017c\u0105dane cechy. W przypadku pszenicy drony powi\u0105za\u0142y zielono\u015b\u0107 \u0142anu z 22 nowymi genami, potencjalnie zwi\u0119kszaj\u0105c tolerancj\u0119 na susz\u0119.<\/p>\n<p>Ponadto czujniki hiperspektralne wykrywaj\u0105 choroby, takie jak wi\u0119dni\u0119cie cytrus\u00f3w, na kilka tygodni przed wyst\u0105pieniem objaw\u00f3w, daj\u0105c rolnikom czas na podj\u0119cie dzia\u0142a\u0144.<\/p>\n<h2>Zwi\u0119kszanie korzy\u015bci genetycznych dzi\u0119ki precyzyjnej technologii<\/h2>\n<p>Zysk genetyczny, czyli roczna poprawa cech upraw dzi\u0119ki hodowli, obliczany jest za pomoc\u0105 prostego wzoru:<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>(Intensywno\u015b\u0107 selekcji \u00d7 Dziedziczno\u015b\u0107 \u00d7 Zmienno\u015b\u0107 cech) \u00f7 Czas cyklu hodowlanego.<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\">Zysk genetyczny (\u0394G) oblicza si\u0119 nast\u0119puj\u0105co:<br \/>\n<strong>\u0394G = (i \u00d7 h\u00b2 \u00d7 \u03c3p) \/ L<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\">Gdzie:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>i<\/strong>\u00a0= Intensywno\u015b\u0107 selekcji (jak surowi s\u0105 hodowcy).<\/li>\n<li><strong>h\u00b2<\/strong>\u00a0= Dziedziczno\u015b\u0107 (stopie\u0144 przekazywania cechy przez rodzic\u00f3w potomstwu).<\/li>\n<li><strong>\u03c3p<\/strong>\u00a0= Zmienno\u015b\u0107 cech w populacji.<\/li>\n<li><strong>L<\/strong>\u00a0= Czas trwania cyklu hodowlanego.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Dlaczego to ma znaczenie<\/strong>Drony poprawiaj\u0105 wszystkie zmienne:<\/p>\n<ol start=\"1\">\n<li><strong>i<\/strong>: Skanuj\u00a0<strong>10x wi\u0119cej ro\u015blin<\/strong>, co pozwala na bardziej rygorystyczn\u0105 selekcj\u0119.<\/li>\n<li><strong>h\u00b2<\/strong>:Zmniejszenie b\u0142\u0119d\u00f3w pomiarowych i poprawa szacunk\u00f3w dziedziczno\u015bci.<\/li>\n<li><strong>\u03c3p<\/strong>:Wychwytywanie subtelnych zmian cech na ca\u0142ych polach.<\/li>\n<li><strong>L<\/strong>:Skr\u00f3\u0107 czas cyklu z\u00a0<strong>od 5 lat do 2\u20133 lat<\/strong>\u00a0poprzez wczesne przewidywania.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Drony wzbogacaj\u0105 ka\u017cdy element tego r\u00f3wnania. Skanuj\u0105c ca\u0142e pola, pozwalaj\u0105 hodowcom wybra\u0107 11 ro\u015blin o najwy\u017cszej warto\u015bci TP3T zamiast 101, zwi\u0119kszaj\u0105c intensywno\u015b\u0107 selekcji. Poprawiaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c szacunki odziedziczalno\u015bci poprzez redukcj\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w pomiarowych.<\/p>\n<p>Na przyk\u0142ad, r\u0119czna ocena wysoko\u015bci ro\u015bliny wprowadza zmienno\u015b\u0107 20%, podczas gdy drony redukuj\u0105 j\u0105 do 5%. Co wi\u0119cej, drony rejestruj\u0105 subtelne r\u00f3\u017cnice w cechach u tysi\u0119cy ro\u015blin, maksymalizuj\u0105c zmienno\u015b\u0107 cech.<\/p>\n<p>Co najwa\u017cniejsze, skracaj\u0105 cykle hodowlane, umo\u017cliwiaj\u0105c wczesne przewidywanie. Hodowcy trzciny cukrowej wykorzystuj\u0105cy drony potroili swoje zyski genetyczne w por\u00f3wnaniu z tradycyjnymi metodami, co dowodzi rewolucyjnego potencja\u0142u tej technologii.<\/p>\n<h2>Pokonywanie wyzwa\u0144 i akceptacja przysz\u0142o\u015bci<\/h2>\n<p>Pomimo obiecuj\u0105cych perspektyw, fenotypowanie za pomoc\u0105 dron\u00f3w wci\u0105\u017c stoi przed powa\u017cnymi wyzwaniami. Wysoki koszt zaawansowanych czujnik\u00f3w pozostaje istotn\u0105 barier\u0105 \u2013 na przyk\u0142ad kamery hiperspektralne mog\u0105 przekracza\u0107 $50 000, co czyni je nieosi\u0105galnymi dla wi\u0119kszo\u015bci drobnych rolnik\u00f3w.<\/p>\n<p>Przetwarzanie ogromnych ilo\u015bci zebranych danych wymaga r\u00f3wnie\u017c znacznych zasob\u00f3w chmury obliczeniowej, co zwi\u0119ksza koszty. Platformy AI, takie jak AutoGIS, automatyzuj\u0105 analiz\u0119 danych, eliminuj\u0105c potrzeb\u0119 r\u0119cznego wprowadzania danych.<\/p>\n<p>Naukowcy integruj\u0105 r\u00f3wnie\u017c drony z czujnikami glebowymi i stacjami meteorologicznymi, tworz\u0105c system monitorowania w czasie rzeczywistym, kt\u00f3ry ostrzega rolnik\u00f3w o szkodnikach lub suszach. Te innowacje toruj\u0105 drog\u0119 do nowej ery rolnictwa precyzyjnego, w kt\u00f3rej decyzje oparte na danych zast\u0119puj\u0105 domys\u0142y.<\/p>\n<h2>Wniosek<\/h2>\n<p>Drony i sztuczna inteligencja nie tylko zmieniaj\u0105 hodowl\u0119 ro\u015blin, ale tak\u017ce redefiniuj\u0105 zr\u00f3wnowa\u017cone rolnictwo. Umo\u017cliwiaj\u0105c szybszy rozw\u00f3j odpornych na susz\u0119, wysokoplennych upraw, technologie te mog\u0142yby podwoi\u0107 produkcj\u0119 \u017cywno\u015bci do 2050 roku bez konieczno\u015bci powi\u0119kszania powierzchni grunt\u00f3w rolnych.<\/p>\n<p>Pozwoli\u0142oby to zaoszcz\u0119dzi\u0107 ponad 100 milion\u00f3w hektar\u00f3w las\u00f3w, co odpowiada powierzchni Egiptu, i zmniejszy\u0107 \u015blad w\u0119glowy rolnictwa. Rolnicy korzystaj\u0105cy z danych z dron\u00f3w zmniejszyli ju\u017c zu\u017cycie wody i pestycyd\u00f3w nawet o 301 ton, chroni\u0105c ekosystemy i obni\u017caj\u0105c koszty.<\/p>\n<p>Jak zauwa\u017cy\u0142 jeden z badaczy: \u201cNie zgadujemy ju\u017c, kt\u00f3re ro\u015bliny s\u0105 najlepsze. Drony nam to powiedz\u0105\u201d. Dzi\u0119ki ci\u0105g\u0142ym innowacjom, to po\u0142\u0105czenie biologii i technologii mog\u0142oby zapewni\u0107 bezpiecze\u0144stwo \u017cywno\u015bciowe miliardom ludzi, jednocze\u015bnie chroni\u0105c nasz\u0105 planet\u0119.<\/p>\n<p><strong>Odniesienie<\/strong>: Khuimphukhieo, I. i da Silva, JA (2025). Fenotypowanie polowe o wysokiej przepustowo\u015bci (HTP) oparte na bezza\u0142ogowych systemach powietrznych (UAS) jako narz\u0119dzie hodowc\u00f3w ro\u015blin: kompleksowy przegl\u0105d. Smart Agricultural Technology, 100888.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Przewiduje si\u0119, \u017ce do 2050 roku globalna populacja osi\u0105gnie 9,8 miliarda ludzi, co podwoi zapotrzebowanie na \u017cywno\u015b\u0107. Jednak zwi\u0119kszenie powierzchni grunt\u00f3w rolnych w celu zaspokojenia tego zapotrzebowania jest\u2026<\/p>","protected":false},"author":210249433,"featured_media":11421,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","_eb_attr":"","_crdt_document":"","content-type":"","jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"_wpas_customize_per_network":false},"categories":[1377,1378],"tags":[],"class_list":["post-11416","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-crop-monitoring","category-remote-sensing"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.6 (Yoast SEO v27.3) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>How UAS-Based High-Throughput Phenotyping is Transforming Modern Plant Breeding - GeoPard Agriculture<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/geopard.tech\/pl\/blog\/jak-fenotypowanie-wysokoprzepustowe-oparte-na-ultrasonografach-zmienia-wspolczesna-hodowle-roslin\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"How UAS-Based High-Throughput Phenotyping is Transforming Modern Plant Breeding\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"By 2050, the global population is projected to reach 9.8 billion people, doubling the demand for food. However, expanding farmland to meet this need is...\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/geopard.tech\/pl\/blog\/jak-fenotypowanie-wysokoprzepustowe-oparte-na-ultrasonografach-zmienia-wspolczesna-hodowle-roslin\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"GeoPard - Precision agriculture Mapping software\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/geopardAgriculture\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-03-30T19:39:19+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-03-30T19:45:02+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1920\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1080\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Muhammad Farjad\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@geopardagri\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@geopardagri\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Muhammad Farjad\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"7 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Muhammad Farjad\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/123c5562fb47aa8cf3aa81ae91e5e935\"},\"headline\":\"How UAS-Based High-Throughput Phenotyping is Transforming Modern Plant Breeding\",\"datePublished\":\"2025-03-30T19:39:19+00:00\",\"dateModified\":\"2025-03-30T19:45:02+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/\"},\"wordCount\":1310,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/03\\\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png?fit=1920%2C1080&ssl=1\",\"articleSection\":[\"Crop monitoring\",\"Remote Sensing\"],\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/\",\"name\":\"How UAS-Based High-Throughput Phenotyping is Transforming Modern Plant Breeding - GeoPard Agriculture\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/03\\\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png?fit=1920%2C1080&ssl=1\",\"datePublished\":\"2025-03-30T19:39:19+00:00\",\"dateModified\":\"2025-03-30T19:45:02+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/03\\\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png?fit=1920%2C1080&ssl=1\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/03\\\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png?fit=1920%2C1080&ssl=1\",\"width\":1920,\"height\":1080,\"caption\":\"How UAS-Based High-Throughput Phenotyping is Transforming Modern Plant Breeding\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"How UAS-Based High-Throughput Phenotyping is Transforming Modern Plant Breeding\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/\",\"name\":\"GeoPard - Precision agriculture software\",\"description\":\"Precision agriculture Mapping software\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#organization\"},\"alternateName\":\"GeoPard\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#organization\",\"name\":\"GeoPard Agriculture\",\"alternateName\":\"GeoPard\",\"url\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/03\\\/favicon.png?fit=200%2C200&ssl=1\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/03\\\/favicon.png?fit=200%2C200&ssl=1\",\"width\":200,\"height\":200,\"caption\":\"GeoPard Agriculture\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/geopardAgriculture\\\/\",\"https:\\\/\\\/x.com\\\/geopardagri\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/geopard-agriculture\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.instagram.com\\\/geopardagriculture\\\/\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/123c5562fb47aa8cf3aa81ae91e5e935\",\"name\":\"Muhammad Farjad\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g\",\"caption\":\"Muhammad Farjad\"},\"url\":\"#\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Jak fenotypowanie wysokoprzepustowe oparte na bezza\u0142ogowych statkach powietrznych zmienia nowoczesn\u0105 hodowl\u0119 ro\u015blin - GeoPard Agriculture","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/blog\/jak-fenotypowanie-wysokoprzepustowe-oparte-na-ultrasonografach-zmienia-wspolczesna-hodowle-roslin\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"How UAS-Based High-Throughput Phenotyping is Transforming Modern Plant Breeding","og_description":"By 2050, the global population is projected to reach 9.8 billion people, doubling the demand for food. However, expanding farmland to meet this need is...","og_url":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/blog\/jak-fenotypowanie-wysokoprzepustowe-oparte-na-ultrasonografach-zmienia-wspolczesna-hodowle-roslin\/","og_site_name":"GeoPard - Precision agriculture Mapping software","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/geopardAgriculture\/","article_published_time":"2025-03-30T19:39:19+00:00","article_modified_time":"2025-03-30T19:45:02+00:00","og_image":[{"width":1920,"height":1080,"url":"https:\/\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png","type":"image\/png"}],"author":"Muhammad Farjad","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@geopardagri","twitter_site":"@geopardagri","twitter_misc":{"Napisane przez":"Muhammad Farjad","Szacowany czas czytania":"7 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/"},"author":{"name":"Muhammad Farjad","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/person\/123c5562fb47aa8cf3aa81ae91e5e935"},"headline":"How UAS-Based High-Throughput Phenotyping is Transforming Modern Plant Breeding","datePublished":"2025-03-30T19:39:19+00:00","dateModified":"2025-03-30T19:45:02+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/"},"wordCount":1310,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png?fit=1920%2C1080&ssl=1","articleSection":["Crop monitoring","Remote Sensing"],"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/","url":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/","name":"Jak fenotypowanie wysokoprzepustowe oparte na bezza\u0142ogowych statkach powietrznych zmienia nowoczesn\u0105 hodowl\u0119 ro\u015blin - GeoPard Agriculture","isPartOf":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png?fit=1920%2C1080&ssl=1","datePublished":"2025-03-30T19:39:19+00:00","dateModified":"2025-03-30T19:45:02+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/#primaryimage","url":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png?fit=1920%2C1080&ssl=1","contentUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png?fit=1920%2C1080&ssl=1","width":1920,"height":1080,"caption":"How UAS-Based High-Throughput Phenotyping is Transforming Modern Plant Breeding"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/how-uas-based-high-throughput-phenotyping-is-transforming-modern-plant-breeding\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/geopard.tech\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"How UAS-Based High-Throughput Phenotyping is Transforming Modern Plant Breeding"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#website","url":"https:\/\/geopard.tech\/","name":"GeoPard - Oprogramowanie dla rolnictwa precyzyjnego","description":"Oprogramowanie do mapowania w rolnictwie precyzyjnym","publisher":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#organization"},"alternateName":"GeoPard","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/geopard.tech\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#organization","name":"GeoPard Rolnictwo","alternateName":"GeoPard","url":"https:\/\/geopard.tech\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/favicon.png?fit=200%2C200&ssl=1","contentUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/favicon.png?fit=200%2C200&ssl=1","width":200,"height":200,"caption":"GeoPard Agriculture"},"image":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/geopardAgriculture\/","https:\/\/x.com\/geopardagri","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/geopard-agriculture\/","https:\/\/www.instagram.com\/geopardagriculture\/"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/person\/123c5562fb47aa8cf3aa81ae91e5e935","name":"Muhammad Farjad","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/51b9af87d9b0801ae1c0ab294a0f06eb669f60d5168f33394aeeca9de86537bb?s=96&d=identicon&r=g","caption":"Muhammad Farjad"},"url":"#"}]}},"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/How-UAS-Based-High-Throughput-Phenotyping-is-Transforming-Modern-Plant-Breeding.png?fit=1920%2C1080&ssl=1","jetpack_likes_enabled":true,"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/pdiCPa-2Y8","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11416","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/210249433"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11416"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11416\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11421"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11416"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11416"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11416"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}