मानवरहित हवाई वाहन (UAV) का उपयोग आधुनिक कृषि में तेजी से किया जाता है, विशेष रूप से फसल स्वास्थ्य निगरानी में। विभिन्न सेंसर और इमेजिंग उपकरणों को ले जाकर, ड्रोन किसानों को अधिक वैज्ञानिक प्रबंधन निर्णय लेने में मदद करने के लिए उच्च परिशुद्धता, वास्तविक समय फसल स्वास्थ्य डेटा प्रदान कर सकते हैं। फसल स्वास्थ्य के ड्रोन निगरानी के मुख्य तकनीकी सिद्धांत निम्नलिखित हैं:
1। मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग
- मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग तकनीक फसल स्वास्थ्य की ड्रोन निगरानी के लिए मुख्य उपकरणों में से एक है। विभिन्न बैंडों में प्रकाश की परावर्तन को कैप्चर करके, मल्टीस्पेक्ट्रल कैमरे उन छवियों को उत्पन्न कर सकते हैं जो फसलों की वृद्धि की स्थिति को दर्शाती हैं। उदाहरण के लिए, दृश्यमान और निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रा में पौधों की परावर्तन विशेषताओं का उपयोग सामान्यीकृत वनस्पति सूचकांक (NDVI) की गणना करने के लिए किया जा सकता है, जो पौधे के स्वास्थ्य का आकलन करने के लिए आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला संकेतक है। जब फसलों पर कीटों और रोगों द्वारा हमला किया जाता है, तो उनके पत्तों का रंग, पत्ती संरचना आदि काफी बदल जाएंगे, जिसके परिणामस्वरूप उपस्थिति विशेषताओं या आवास में परिवर्तन होगा। ये परिवर्तन वर्णक्रमीय मापदंडों में परिवर्तन का कारण बनते हैं, बैंड अवशोषण और तरंग दैर्ध्य प्रतिबिंब को प्रभावित करते हैं, इसलिए, कीटों और रोगों द्वारा हमला की गई फसलों को अलग -अलग आकारिकी दिखाते हैं। स्वस्थ फसलों के साथ तरंग दैर्ध्य जानकारी की तुलना में वर्णक्रमीय प्रतिबिंब में कीट और रोग के हमले के समय और प्रकार को प्रकट किया जा सकता है।
2। उच्च-रिज़ॉल्यूशन फोटोग्राफी
- उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले कैमरे फसलों में सूक्ष्म परिवर्तन को कैप्चर कर सकते हैं, जैसे कि पत्ती का रंग, आकार और बनावट। ये चित्र कीटों और बीमारियों के शुरुआती लक्षणों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं, साथ ही फसलों में पोषक तत्वों की कमियों को भी। नियमित रूप से तस्वीरें लेने और उनकी तुलना करने और उनकी विश्लेषण करके, किसान समय पर फसल स्वास्थ्य समस्याओं का पता लगा सकते हैं और निपट सकते हैं।
3। थर्मल इमेजिंग
- थर्मल इमेजिंग तकनीक फसलों की सतह पर तापमान वितरण को माप सकती है, जो फसल की नमी की स्थिति और गर्मी के तनाव की निगरानी के लिए बहुत उपयोगी है। थर्मल इमेजिंग के माध्यम से, किसान अंडर या ओवर-सिंचाई के क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं, जिससे सिंचाई प्रबंधन का अनुकूलन और जल संसाधन उपयोग दक्षता में सुधार हो सकता है।
4। लिडार
-LiDAR तकनीक सतह की ऊंचाई और आकार को सही ढंग से माप सकती है, और खेत के लैंडफॉर्म के उच्च-सटीक तीन-आयामी मॉडलिंग को प्राप्त कर सकती है। यूएवी उच्च-सटीक सतह मॉडल उत्पन्न करने, विस्तृत इलाके और वनस्पति जानकारी प्रदान करने, कीटों और रोगों के वितरण के लिए अधिक सटीक स्थानिक जानकारी प्रदान करने और परिष्कृत रोकथाम और नियंत्रण उपायों के लिए एक विश्वसनीय डेटा आधार प्रदान करने के लिए अन्य सेंसर डेटा के साथ लिडार डेटा को फ्यूज कर सकते हैं।
5। कृत्रिम बुद्धि विश्लेषण
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक के साथ संयुक्त, ड्रोन स्वचालित रूप से फसल स्वास्थ्य समस्याओं की पहचान और वर्गीकृत कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, दक्षिण अफ्रीका में मोयो ने एक स्वायत्त ड्रोन विकसित किया है जो डेल और एनवीडिया से प्रौद्योगिकी का उपयोग करके आलू की पत्ती की बीमारी का पता लगा सकता है। ड्रोन उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि कैप्चर के साथ एआई-चालित पत्ती पैटर्न विश्लेषण को संयोजित करने के लिए पुनर्प्राप्ति वृद्धि पीढ़ी (आरएजी) तकनीक का उपयोग करता है, 99.52%तक की सटीकता दर प्राप्त करता है।
6। वास्तविक समय डेटा ट्रांसमिशन
- ड्रोन में वास्तविक समय में डेटा संचारित करने की क्षमता होती है, जिससे किसानों को अपने मोबाइल फोन या कंप्यूटर के माध्यम से किसी भी समय अपने खेतों की स्थिति की जांच करने की अनुमति मिलती है। यह त्वरित प्रतिक्रिया तंत्र किसानों को आपात स्थितियों का जवाब देने और नुकसान को कम करने में सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, बड़े पैमाने पर खेत में, ड्रोन वास्तविक समय के डेटा ट्रांसमिशन के माध्यम से बुद्धिमान खेत प्रबंधन को बढ़ावा देते हैं, जिससे किसानों को खेत की स्थिति पर नज़र रखने और समय पर रणनीतियों को समायोजित करने में मदद मिलती है।
चुनौतियां और भविष्य के दृष्टिकोण
हालांकि ड्रोन ने फसल स्वास्थ्य निगरानी में कई फायदे दिखाए हैं, फिर भी वे कुछ चुनौतियों का सामना करते हैं। डेटा प्रोसेसिंग क्षमताएं एक महत्वपूर्ण मुद्दा है, और बड़ी मात्रा में डेटा से उपयोगी जानकारी कैसे निकालना है, यह एक प्रमुख तकनीकी चुनौती है। इसके अलावा, जलवायु की स्थिति और इलाके की जटिलता भी ड्रोन की उड़ान और निगरानी प्रभावों को प्रभावित करती है।
हालांकि, प्रौद्योगिकी की निरंतर उन्नति के साथ, इन चुनौतियों को हल करने की उम्मीद है। भविष्य में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और बिग डेटा का संयोजन ड्रोन की डेटा विश्लेषण क्षमताओं को बहुत बढ़ाएगा, जिससे किसानों को अधिक सटीक निर्णय लेने का समर्थन प्राप्त हो सके। इसके अलावा, ड्रोन प्रौद्योगिकी के लोकप्रियकरण के साथ, अधिक छोटे किसान इस तकनीक द्वारा लाई गई सुविधा का आनंद ले पाएंगे।
संक्षेप में, फसल स्वास्थ्य निगरानी में ड्रोन के अनुप्रयोग ने आधुनिक कृषि के विकास के लिए नई संभावनाओं को खोल दिया है। कुशल और सटीक निगरानी विधियों के माध्यम से, किसान न केवल खेत का प्रबंधन कर सकते हैं, बल्कि फसल की पैदावार और गुणवत्ता में भी सुधार कर सकते हैं। कुछ चुनौतियों के बावजूद, प्रौद्योगिकी की निरंतर उन्नति के साथ, कृषि में ड्रोन की आवेदन संभावनाएं भविष्य में उज्जवल होंगी।
