Veles Sense

Projektna ideja

Veles Sense razvija softver, PlantYsense, za detekciju bolesti vinove loze u ranoj fazi, identifikujući promene ispod površinskog sloja biljke i omogućavajući brzo reagovanje, kako bi se očuvao prinos grožđa i kvalitet vina.

Bolesti stabla vinove loze, kao što je eska, su razarajuće i najkompleksnije bolesti vinograda koje prouzrokuju ogromnu materijalnu štetu (8-9 milijardi evra godišnje na svetskom nivou). Simptomi se mogu javiti na svim delovima vinove loze, s tim što se hronični oblik bolesti najpre uočava sporadično na listovima, dok se akutni oblik bolesti manifestuje iznenadnim sušenjem celog čokota. Po procenama, eska napada 5-19% vinograda određenih sorti na godišnjem nivou. Vinogradari najčešće imaju samo 1-2 dana da reaguju nakon što se bolest pojavi. Zbog ograničenja pri upotrebi pesticida (EU je zabranila upotrebu aktivnih supstanci 2003. god), trenutno ne postoji efikasno rešenje za suzbijanje bolesti stabla vinove loze. Nekada je jedino rešenje potpuno uklanjanje bolesnog čokota i dalji pažljivi monitoring vinograda radi uočavanja novih promena, što može biti ekonomski i vremenski iscrpljujuće. Stoga, kako bi se zaštitio prinos, od ključnog značaja je detekcija i identifikacija bolesti u ranoj fazi. Trenutno na tržištu precizne poljoprivrede ne postoje specijalizovana rešenja fokusirana na bolesti stabla vinove loze. Pri tradicionalnoj upotrebi drona, najčešće se koriste slike napravljene odozgo, paralelno sa površinom zemlje, pri čemu je vidljiv vrh biljke, a pristup donjim delovima biljke je ograničen.

Kako bi značajnije podržali vinogradare u borbi sa ovim destruktivnim bolestima, VelesSense nudi rešenje – PlantYsense softver - izrađen po meri i u saradnji sa vinogradarima. PlantYSense softver omogućava ranu detekciju bolesti stabla vinove loze kombinujući snimanje iz daljine i blizine hiperspektralnom kamerom, kao i upotrebu inovativnog THz snimanja za otkrivanje promena koje nisu još vidljive na površini. Cilj projekta ReConEsca (Revealing Concealed Esca) je kreiranje velikog i raznovrsnog seta podataka koji sadrži multispektralne slike iz drona za treniranje algoritama mašinskog učenja (tj. neuralne mreže) za ranu detekciju bolesti stabla vinove loze. Kako bismo postigli taj cilj, u okviru ReConEsca projekta kreiraćemo posebni protokol za mapiranje dronom i metod za augmentaciju podataka. Protokol za mapiranje podrazumeva određivanje visine leta, broj preleta i ugao snimanja, da bi se snimili svi delovi biljke. Kako bi povećali broj dostupnih slika za treniranje neuralnih mreža i raznovrsnost samih slika, vrši se augmentacija podataka: proširuje se set podataka korišćenjem transformacija na slikama (matematičkim manipulacijama i kreiranjem neuralnih mreža).