Diaľkový prieskum Zeme prináša revolúciu v monitorovaní nikotínu v cigaretových listoch

Prelomová štúdia využíva hyperspektrálne zobrazovanie pomocou bezpilotných lietadiel a strojové učenie na presné posúdenie hladín nikotínu v listoch cigár.

Nedávny pokrok v oblasti leteckého hyperspektrálneho zobrazovania v kombinácii so strojovým učením spôsobil revolúciu v monitorovaní nikotínu v listoch cigár. Tento špičkový prístup zvyšuje presnosť hodnotenia a zároveň poskytuje cenné poznatky pre tabakový priemysel, kde je chemické zloženie kľúčové pre kvalitu.

Výskumníci pod vedením Tiana a kol. z Poľnohospodárskej univerzity v Sichuane sa snažili prekonať obmedzenia tradičných manuálnych kontrol kvality, ktorým často chýba presnosť a účinnosť. Ich štúdia, publikovaná 2. februára 2025, identifikuje silné korelácie medzi používaním dusíkatých hnojív, úrovňou vlhkosti a koncentráciou nikotínu, čím zdôrazňuje dôležitosť včasných a presných monitorovacích techník.

Štúdia sa uskutočnila od mája do septembra 2022 na univerzitnej základni moderného poľnohospodárskeho výskumu, kde výskumníci použili bezpilotné lietadlá (UAV) vybavené hyperspektrálnymi kamerami na zachytenie odrazových spektier listov 15 rôznych odrôd cigárových listov pri rôznych úpravách dusíkom.

Ich zistenia odhalili priamu súvislosť medzi aplikáciou dusíkatých hnojív a hladinou nikotínu v listoch cigár. “So zvyšujúcou sa mierou aplikácie dusíkatých hnojív sa obsah nikotínu v listoch cigár zvyšoval,” uviedli autori a zdôraznili vplyv poľnohospodárskych postupov na kvalitu produktov.

Na zlepšenie kvality hyperspektrálnych obrazových údajov zhromaždených bezpilotnými lietadlami sa v štúdii použili techniky predspracovania, ako je viacrozmerná korekcia rozptylu, štandardná normálna transformácia a Savitzky-Golayovo konvolučné vyhladzovanie. Na vývoj prediktívnych modelov schopných presne odhadnúť obsah nikotínu boli následne použité pokročilé algoritmy strojového učenia vrátane regresie čiastočných najmenších štvorcov (PLSR) a neurónových sietí so spätným šírením.

Najúčinnejším identifikovaným modelom bol model MSC-SNV-SG-CARS-BP, ktorý dosiahol presnosť testovania s hodnotami R² približne 0,797 a RMSE 0,078. “Model MSC-SNV-SG-CARS-BP má najlepšiu prediktívnu presnosť obsahu nikotínu,” poznamenali autori a označili ho za sľubný nástroj pre budúci výskum a aplikácie v presnom poľnohospodárstve.

Využitím diaľkového prieskumu Zeme na analýzu spektrálnych vlastností listov cigary môžu farmári a producenti rýchlo a nedeštruktívne posúdiť kvalitu úrody, čo umožňuje informovanejšie rozhodnutia v oblasti výroby a dodávateľského reťazca. Tento prístup ponúka rozsiahle pokrytie pri nízkych prevádzkových nákladoch a zároveň zabezpečuje konzistentnosť údajov znížením závislosti od ľudského faktora.

Integrácia hyperspektrálneho zobrazovania a strojového učenia má potenciál transformovať tradičné pestovanie tabaku, nielen zlepšiť kvalitu nikotínu, ale aj podporiť udržateľné a efektívne poľnohospodárske postupy. Výskumníci zdôrazňujú potrebu neustáleho pokroku v zdokonaľovaní týchto technológií a ich prispôsobovaní pre rôzne odrody tabaku a iné plodiny.

Budúce štúdie sa zamerajú na optimalizáciu prevádzkových podmienok bezpilotných lietadiel (UAV) s cieľom zachytiť spektrálne údaje najvyššej kvality, pričom sa zohľadnia premenné, ako je nadmorská výška letu, svetelné podmienky a zníženie hluku. Riešenie týchto faktorov je kľúčové, pretože poľnohospodárske postupy sa vyvíjajú tak, aby spĺňali požiadavky trhu, a zároveň uprednostňovali environmentálnu udržateľnosť.

Tento výskum zdôrazňuje synergiu medzi technológiou a poľnohospodárskou vedou a podčiarkuje rastúce využívanie inovatívnych techník na zlepšenie kvality produktov. Výskumníci sa zasadzujú za širšie využitie hyperspektrálneho snímania v poľnohospodárstve, čím sa posilní úloha technológie pri zvyšovaní výnosov, efektívnosti a environmentálnej zodpovednosti.

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