Komputer Industri untuk Automasi Pertanian Modern
Hampir 10 miliar orang – ini adalah perkiraan populasi planet kita pada tahun 2050. Hal ini menimbulkan tantangan besar bagi produksi pangan global, yang perlu ditingkatkan dua kali lipat dalam waktu yang sangat singkat untuk memenuhi permintaan pangan yang terus meningkat.
Saat ini, sekitar 80% makanan yang dikonsumsi di seluruh dunia diproduksi di pertanian. Jadi, saat ini, meningkatkan praktik pertanian dan memanfaatkan kecerdasan buatan adalah pendekatan yang layak menuju produksi pangan berkelanjutan. Otomasi membuat perbedaan besar bagi industri-industri besar saat ini. Pertanian adalah salah satu industri tersebut.
Penerapan AI (Artificial intelligence / Kecerdasan buatan) dalam proyek pertanian telah membawa banyak manfaat besar bagi industri. Faktanya, AI telah melahirkan sejumlah tren dan teknologi terkini di sektor pertanian, seperti pertanian yang presisi atau dengan kata lain pertanian cerdas. Sebagian besar teknologi yang digunakan untuk visi komputer di bidang pertanian dengan cepat merevolusi pertanian modern dengan memungkinkan petani memantau tanaman secara lebih efektif dan meningkatkan hasil panen mereka.
Apa yang melatarbelakangi teknologi visi mesin yang begitu rumit di bidang pertanian, dan bagaimana sektor ini mengalami transformasi? Mari kita lihat!
Mengapa Computer Vision dalam Pertanian Digunakan dalam Pertanian Presisi?
Pertanian telah menjadi tulang punggung peradaban manusia. Ini adalah industri pertama yang berkembang dan telah membantu kami mempertahankan diri selama ribuan tahun. Namun, peningkatan populasi, perubahan iklim, dan terbatasnya sumber daya menjadikan pertanian sebagai upaya yang menantang.
Menurut data yang berbeda, peningkatan permintaan pangan pada tahun 2050 memerlukan peningkatan hasil panen sebesar 60% hingga 70%. Oleh karena itu, semakin banyak petani yang beralih ke visi komputer, mengingat setidaknya 30% peningkatan produksi tanaman dapat dicapai melalui solusi AI ini. Visi komputer dalam pembelajaran mesin adalah pemrosesan gambar tingkat atas yang secara otomatis dapat melakukan berbagai aktivitas seperti deteksi objek otomatis, pengenalan, kategorisasi, dan pemantauan.
Teknik Numerous machine learning and deep learning (CNN/RNN) digunakan untuk memastikan akurasi visi komputer yang lebih tinggi di industri pertanian. Keakuratan algoritma CV yang lebih tinggi membantu petani melacak penyakit, hama, tingkat kekurangan air, nutrisi tanah, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi produksi dengan lebih efisien. Dengan menggabungkan teknologi ini dengan sumber data lain, seperti prediksi cuaca atau pencitraan satelit, mereka dapat memperoleh wawasan penting mengenai kesehatan tanaman dan meningkatkan operasi di tingkat pertanian.
Visi komputer di bidang pertanian memiliki potensi yang sangat besar bila digunakan untuk pemantauan ternak selain untuk mengungkap cara terbaik dalam mengelola tanaman. Penggunaan drone yang terbang di atas kepala atau kamera yang dipasang di peternakan untuk membedakan hewan satu sama lain berdasarkan karakteristik khasnya telah dimungkinkan berkat algoritma pembelajaran mesin. Hal ini membebaskan petani dari keharusan untuk bergantung sepenuhnya pada pengamatan manusia, yang secara keseluruhan merupakan prosedur yang kurang tepat dan memakan waktu.
Selain itu, visi komputer di sektor pertanian meningkatkan langkah-langkah keberlanjutan, seperti menurunkan masukan bahan kimia melalui metode penerapan yang tepat. Perkembangan masa depan dalam teknik pertanian berkelanjutan dan pertanian presisi akan menawarkan potensi besar untuk menurunkan intensitas karbon biofuel secara signifikan.
Baca Juga:
Top 9 Applications of Computer Vision in Agriculture Sector in 2023
Visi komputer di bidang pertanian mengumpulkan informasi visual yang penting tentang tanaman, ternak, pertanian, dan kebun. Hal ini memungkinkan petani untuk mengenali, mendeteksi, dan melacak item tertentu menggunakan isyarat visual serta memahami data visual yang kompleks untuk aktivitas pertanian otomatis.
Selain itu, menggabungkan metode CV dengan metodologi pengurutan DNA molekuler dengan kecepatan tinggi dapat membantu memahami sifat-sifat kompleks seperti hasil dan produktivitas tanaman, toleransi terhadap stres, manajemen stres biotik dan abiotik, dll. Namun, sebagian besar aplikasi visi komputer saat ini di sektor pertanian didasarkan pada teknologi penginderaan, yang mendukung pertanian presisi berbasis data. Mereka digunakan secara langsung di ladang dan dapat diakses melalui aplikasi seluler atau web.
Mari kita bahas tentang aplikasi utama visi komputer di sektor agronomi secara lebih rinci::
- Pemantauan pertumbuhan tanaman
Salah satu aplikasi utama visi komputer dalam industri pertanian adalah pemantauan kesehatan tanaman. Ini menggunakan kamera untuk menangkap berbagai tahap pertumbuhan tanaman dan meningkatkan efisiensi produksi. Petani dapat mengidentifikasi dengan lebih baik kelainan halus dalam perkembangan tanaman yang disebabkan oleh malnutrisi pada tahap awal.
- Deteksi penyakit, hama, dan gulma
Petani dapat mengotomatiskan pemeriksaan tanaman dengan menggunakan metode pencitraan CV. Dengan mengolah data dari foto yang diambil dengan kamera RGB, drone (UAV), satelit, dan robot darat bergerak, maka permasalahan tanaman dapat diantisipasi dengan lebih tepat. Hama, penyakit, dan serangan gulma dapat ditemukan menggunakan citra satelit dalam skala yang lebih besar dan kompleksitas yang lebih sedikit.
- Otomatisasi pemanenan tanaman
Sistem robotik untuk pemanenan otomatis berbagai buah dan sayuran, seperti mentimun, apel, dan ceri, telah mengalami modifikasi revolusioner berkat visi komputer.
- Inspeksi produk dan pengujian kualitas
Mengingat meningkatnya permintaan konsumen, salah satu kekhawatiran paling krusial bagi sektor pertanian adalah kemampuan untuk menilai kualitas suatu produk secara visual. Untuk meningkatkan kemampuan sistem klasifikasi, visi komputer dalam agronomi melapisi pengetahuan simbolik dari pakar manusia di atas data numerik. Ini dikenal sebagai sistem hibrida neuro-simbolis (NSHS).
- Fenotipe tanaman
Merupakan metode penentuan ciri-ciri fisik dan fungsi tumbuhan yang mungkin saling dipengaruhi oleh genotipe dan lingkungan, serta didasarkan pada ilmu pengetahuan. Teknologi CV pembelajaran mendalam kini sering digunakan dalam fenologi dan fenotipe tanaman untuk meningkatkan produksi tanaman.
- Pengenalan spesies
Tanpa memerlukan tenaga manusia, visi komputer dalam agronomi dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan spesies tanaman lebih cepat dibandingkan manusia.
- Prediksi hasil
Karena prediksi hasil panen telah melampaui pendekatan tradisional berbasis prediksi dalam produksi tanaman, maka prediksi ini telah menjadi salah satu subjek studi yang paling disukai dalam pertanian presisi. Selama beberapa tahun terakhir, prediksi hasil telah mengalami kemajuan pesat dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin.
- Pengelolaan air yang cerdas
Keseimbangan agronomi, hidrologi, dan klimatologi di bidang pertanian sangat dipengaruhi oleh pengelolaan air. Untuk menciptakan sistem irigasi teratur yang efektif, beberapa algoritma visi komputer telah dibuat.
- Pengelolaan tanah
Untuk lebih memahami praktik ekologi saat ini di bidang pertanian, algoritma visi komputer digunakan untuk memeriksa proses penguapan dan menilai kelembaban dan suhu tanah.
Anotasi Data untuk Computer Vision di Pertanian
Secara tradisional, petani mengandalkan penglihatan manusia untuk memantau jumlah tanaman, mendeteksi tanaman yang terinfeksi, atau mencegah gangguan alami. Namun, terobosan AI melampaui apa yang dapat dilihat oleh mata manusia. Otomatisasi proses dan peningkatan visibilitas dimungkinkan oleh visi komputer di bidang pertanian menggunakan kamera, sensor, dan perangkat lunak mutakhir. Namun kumpulan data pelatihan untuk aplikasi pertanian harus dipersiapkan terlebih dahulu agar teknologi ini dapat berfungsi.
Pelabelan data pertanian untuk pelatihan model visi komputer diterapkan secara luas di seluruh sektor. Hal ini bisa berupa apa saja mulai dari pemindaian dan pelabelan buah dan sayur hingga membuat anotasi pada lahan dan peralatan pertanian. Anotasi data dalam AI mengotomatiskan proses seperti pengelolaan ternak, deteksi fruktifikasi, deteksi gulma yang tidak diinginkan, kesehatan tanaman dan pemantauan tanah, serta menjadikannya jauh lebih efisien.
Berikut adalah jenis pelabelan data yang umum digunakan untuk visi komputer dalam pertanian:
- Kotak Pembatas untuk Deteksi Tanaman
Anotasi kotak pembatas dapat menyederhanakan proses deteksi pangkas. Ini membantu menciptakan model persepsi yang dapat membedakan gulma dari tanaman dan menyingkirkan rumput.
- Poin Penting untuk Mendeteksi Bentuk dan Ukuran Buah & Sayuran
Keypoint alias anotasi landmark sangat bagus untuk menganalisis ukuran dan bentuk suatu objek, seperti buah atau sayuran, serta tanda-tanda pematangan dan pembuahan.
- Segmentasi Semantik untuk Inspeksi Tanaman
Segmentasi semantik yang tepat dalam visi komputer mengatasi berbagai masalah segmentasi dan klasifikasi dalam pertanian presisi. Ini mencakup deteksi tanaman, deteksi laju pernapasan sapi, segmentasi dan lokalisasi teks semantik, serta segmentasi gambar dan video semantik dari kumpulan data pertanian dan segmentasi semantik point cloud 3D. Anda juga dapat menggunakan segmentasi semantik untuk menghilangkan data pemotongan yang tidak diinginkan dari gambar.
- Polyline untuk Mengklasifikasikan Jalur Tanaman di Peternakan Besar
Anotasi polyline dapat mengklasifikasikan objek sehingga membantu mengembangkan model visi komputer yang kuat dalam industri agronomi yang dapat melakukan deteksi penyakit, analisis pola irigasi, dan prediksi panen.
- GIS & Anotasi Data Geospasial
Jenis pelabelan data ini membantu drone pertanian bertenaga AI untuk melacak kondisi pertanian dan kesehatan tanaman. Hal ini juga membantu memantau kondisi peralatan pertanian dan meningkatkan hasil pertanian secara keseluruhan.
AI di Balik Masa Depan Pertanian Cerdas
Potensi untuk meningkatkan penglihatan manusia adalah salah satu fitur paling menarik dari teknologi visi komputer.
Perkembangan teknis seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam kini tersedia lebih luas dan harga terjangkau, sehingga berguna bagi sektor pertanian. Tidak ada keraguan bahwa dengan semua teknologi hebat yang kita miliki, AI akan memainkan peran penting dalam membantu kita memenuhi permintaan pangan yang terus meningkat sekaligus meminimalkan dampak terhadap lingkungan.
Pertanyaan Umum
-
Bagaimana visi komputer digunakan di bidang pertanian?
Visi komputer di bidang pertanian adalah cara terbaik bagi petani untuk mengidentifikasi cacat produk, mengurutkan produk berdasarkan berat, warna, ukuran, kematangan, dan banyak faktor lainnya. Solusi CV menawarkan manfaat yang signifikan bila digunakan bersama dengan mesin yang sesuai. Misalnya, Anda dapat membangun sistem klasifikasi buah menggunakan CV dengan melakukan pelabelan pada buah dan sayur.
-
Apa dampak positif penggunaan komputer di bidang pertanian?
Berkat komputer, petani dapat terus mengetahui semua informasi terkini tentang tanaman mereka. Data ini mencakup data tentang panen, kondisi cuaca, dan cara-cara yang lebih canggih untuk meningkatkan kualitas dan produksi tanaman.
