Городские деревья и растения делают больше, чем просто украшают городские пейзажи. Они очищают воздух, уменьшают количество городских островов тепла, создают места для отдыха и даже повышают стоимость недвижимости. Являясь неотъемлемыми компонентами устойчивых городских экосистем, растения вносят свой вклад в наше благополучие. Тем не менее, городские деревья сталкиваются со многими угрозами, включая вредителей, болезни и изменение климата, поэтому крайне важно держать их здоровье под контролем.

Мониторинг городских насаждений традиционно является очень трудоемким процессом, требующим ботанических знаний и значительных ресурсов. По мере того, как города расширяются по всему миру, а городская среда становится все более сложной, отслеживать здоровье растений также становится все труднее. Может ли искусственный интеллект (ИИ) стать ключом к решению этой проблемы?

В недавнем исследовании совместная исследовательская группа под руководством лаборатории профессора Умэдзу с факультета наук о жизни и медицинской биологии Университета Васэда и лаборатории профессора Сиодзири с факультета сельского хозяйства Университета Рюкоку разработала инновационное решение на основе искусственного интеллекта для мониторинга здоровья растений.

Их статья была опубликована в журнале онлайн Измерение.

В исследовании представлен «Plant Doctor», гибридная система искусственного интеллекта, которая автоматически диагностирует состояние городских деревьев с помощью видеоматериалов, снятых обычными камерами. «Методы машинного зрения, такие как сегментация, имеют большое применение в медицинской сфере. Мы хотели экстраполировать эту технологию на другие области, такие как здоровье растений», — объясняет свою мотивацию первый автор Маркес.

Plant Doctor сочетает в себе два передовых алгоритма машинного зрения — YOLOv8 и DeepSORT — для идентификации и отслеживания отдельных листьев в видеокадрах. Цель этих алгоритмов заключается в том, чтобы для дальнейшей обработки отбирались только лучшие изображения для каждого листа.

Затем третий алгоритм, называемый DeepLabV3Plus, выполняет детальную сегментацию изображений для точной количественной оценки повреждений листьев. Предлагаемая система может автоматически обнаруживать больные участки на отдельных листьях, такие как пятна, вызванные бактериями, вредителями и грибками.

Одним из наиболее привлекательных аспектов этого подхода является его масштабируемость и экономическая эффективность. Система может обрабатывать видеоматериалы, собранные камерами, установленными не только на дронах, но и на городских транспортных средствах, таких как мусоровозы, превращая рутинные услуги в возможности для сбора данных без вложения значительных ресурсов. Более того, используя изображения, а не реальные ветки и листья, Plant Doctor минимизирует стресс для городских растений.

«Мы предоставили экспертам-ботаникам инструмент, позволяющий оценить здоровье растений в одном растворе без необходимости собирать образцы и повреждать растения в процессе», — отмечает Маркес. Исследовательская группа проверила предложенную систему, используя видеозаписи городских растений в Токио, получив благоприятные результаты и удивительно точную диагностику здоровья листьев в различных видах городской флоры.

Объединяя данные о здоровье растений с точной информацией о местоположении, Plant Doctor позволяет анализировать отдельные растения как на микроуровне, так и на макроуровне получать представление о характере заболеваний в городских районах. Стоит отметить, что помимо городского применения, Plant Doctor также может быть адаптирован для использования в сельском хозяйстве, помогая фермерам следить за здоровьем урожая и выявлять болезни до того, как они распространятся.

В целом, предлагаемая технология представляет собой значительный шаг на пути к более устойчивому мониторингу здоровья растений в городских и сельских районах, позволяя экспертам-ботаникам уделять больше внимания стратегическим вмешательствам, а не рутинному мониторингу.