Pressiteated

Doktoritöö: tehnoloogia ulatab abikäe põllupõhise biomassi ja teraviljasaagi modelleerimiseks

Foto: Pexels.com

5. oktoobril tuleb Eesti Maaülikoolis kaitsmisele doktoritöö, mis keskendub masinõppe tehnoloogiatele. Uurimistöö pakub võimalusi, kuidas saavutada edusamme täppispõllumajanduse valdkonna pildianalüüsis. 

Kai-Yun Li kaitsmisele tulevast doktoritööst "Mehitamata õhusõiduki rakendamine põllukultuuride saagikuse ja maa harimisviiside tuvastamisel. Unmanned aircraft systems and image analysis in yield estimation and agricultural management" selgub, et tehnoloogia abil on võimalik modelleerida põllupõhist biomassi ja teraviljasaaki.  

Doktoritöö eesmärk oli uurida, kuidas masinõppe (MÕ) tehnoloogiad võimaldavad edusamme täppispõllumajanduse valdkonna pildianalüüsis. Multimodaalsed arvutustehnoloogiad laiendavad masinõppe kasutamist põllumajanduses andmete kogumisel ja valimisel (Nawar et al., 2017). Selline täpsemal informatsioonil põhinev tehnoloogia võimaldab keerukate viljelussüsteemide puhul teha otsuseid inimese vähema sekkumisega ja loob skaleeritava raamistiku täppispõllumajanduse jaoks (Chlingaryan et al., 2018).

Põllukultuuride katsete korral on komplekssete masinõppemudelite kasutamine keerukas, sest alad on piiratud ja valimi suurus ei ole piisav; vaja on testandmebaase, kindlaid aja- ja ruumitingimusi ning keskkonnategureid. See komplitseerib parameetrite valikut ja muudab ebapraktiliseks ühe empiirilise mudeli kasutamise terves piirkonnas. Käesoleva uurimuse algetapis rakendati suhteliselt traditsioonilist masinõppemeetodit, et lahendada saagikuse ja biomassi prognoosimise regressiooniprobleem (otsustusmetsa regression, tugivektori regressioon ja tehisnärvivõrk) punase ristiku prognoositava kuivaine saagikuse suhtes.

Saadi sobivaid tulemusi, kuid hüperparameetrite valimine, pikk algoritmide valimisprotsess, andmete puhastamine ja kollineaarsusprobleemid takistasid masinõpet oluliselt. Automatiseeritud masinõppe (AMÕ) uusimate suundumustena rakendatakse tehisintellekti, et lahendada põhiprobleemid automatiseeritud algoritmi valiku ja rakendatava pipeline-mudeli hüperparameetrite optimeerimise abil.

Seni napib teadmisi MÕ tehnoloogia integreerimiseks mehitamata õhusõidukite ning hüperspektripõhiste pildiandmete kategoriseerimise ja regressioonirakendustega. Väitekirjas uuriti nüüdisaegset ja avatud lähtekoodiga AMÕ tehnoloogiat Auto-sklearn, mis on ühe enimkasutatava masinõppesüsteemi Scikit-learn edasiarendus. Süsteemiga liideti kaks unikaalset AMÕ visualiseerimisrakendust, et uurida mehitamata õhusõidukiga kogutud andmete multispektraalsete taimkatteindeksite ning hüperspektraalsete kitsaribaandmete taimkatteindeksite tuvastamist ja rakendamist põllumajanduses. Neid võtteid kasutatakse mullaharimisel, kultiveerimisel ja sõnnikuga väetamisel nelja kultuuriga põldudel (punase ristiku rohusegu, suvinisu, herne-kaera segu, suvioder).

Neid ei ole põhjalikult hinnatud, samuti ei hõlma need omadusi, mida kasutatatakse põllumajanduses kaugseire rakendustes. Uurimus käsitleb biomassi ja saagikuse seni uurimata analüüsivõimalusi oluliste põllukultuuride ja viljelusmeetodite näitel. Hinnatakse ka kaugseirelahenduste potentsiaali põllupõhiste ja multifunktsionaalsete platvormide kasutamisel täppispõllumajanduses.

Uurimus tutvustab kiiret, keskkonna suhtes kahjutut ja mõõduka hinnaga tehnoloogiat põllupõhise biomassi ja teraviljasaagi modelleerimiseks, et leida sobiv viljelusviis. Töö tulemused võimaldavad põllumajandustootjatel ja agronoomidel tõhusamalt valida põllundustehnoloogiaid ning arvestada täpsemalt keskkonnatingimustega.

Kai-Yun Li kaitseb filosoofiadoktori väitekirja 5. oktoobril kell 12.15. Doktoritöö juhendajad on professor Kalev Sepp, professor Niall Burnside (Brightoni Ülikool) ja dr. Ants Vain ning oponent professor Hui Ping Tsai (National Chung Hsing University, Taiwan). Dissertatsiooniga saab tutvuda Eesti Maaülikooli digitaalarhiivis EMÜ DSpace