Los ciudadanos y las plantas trabajan más que la belleza de las escenas de la ciudad. Purifican el aire, reducen las islas de calor, proporcionan lugares recreativos e incluso promueven los valores de las propiedades. Como componentes esenciales del ecosistema urbano sostenible, las plantas contribuyen silenciosamente a nuestro bienestar. Sin embargo, los árboles urbanos enfrentan muchos riesgos, incluidos los insectos, las enfermedades y el cambio climático, lo que requiere mantener su salud.
La vigilancia de la vegetación urbana ha sido tradicionalmente un proceso de trabajo, que requiere habilidades vegetales y muchos recursos. En las ciudades, el mundo y el entorno urbano son más complicados, se ha vuelto difícil mantener la salud de las plantas. ¿Puede la inteligencia artificial (IA) tener la clave para abordar este desafío?
En un estudio reciente, un equipo de investigación conjunto encabezado por el Laboratorio del Departamento de Ciencias de la Vida y Bio Ciencias Médicas de la Universidad de Wesda y el Laboratorio del Profesor Shijri de la Universidad de Río Cocoa, un laboratorio, desarrolló una sofisticada solución de impulso AI-AI-AIA para monitorear la salud de la planta. Su disertación fue publicada en línea en la revista Modificación El 22 de febrero de 2025, y se publicará el 31 de mayo de 2025, vol. 249. El estudio presenta el ‘Doctor de la planta’, un sistema de IA híbrido que diagnostica automáticamente la salud de los árboles urbanos a través de imágenes de video capturadas por cámaras ordinarias. “Las técnicas de visión artificial, como los campos médicos de clase, tienen excelentes aplicaciones. Queríamos eliminar esta tecnología en otras áreas, como la salud de las plantas.“, Dice el primer autor Marx, explicando su aliento.
El médico de la planta ha agregado dos algoritmo moderno de visión artificial-Yolov 8 y depresor para identificar y detectar hojas individuales en marcos de video. El objetivo de estos algoritmos es garantizar que solo se seleccionen las mejores imágenes para cada dirección para su posterior procesamiento. Posteriormente, un tercer algoritmo, llamado Diplab V3 Plus, distribuye la pérdida detallada de la imagen del daño de la hoja. El sistema propuesto puede detectar automáticamente áreas enfermas en hojas individuales, como puntos causados por bacterias, plagas y galletas.
El aspecto más atractivo de este enfoque es su rendimiento de escala y costo. El sistema puede procesar imágenes de video depositadas por cámaras, que no solo conduce en drones sino también en camiones de basura como los vehículos de cuidado de la ciudad, que pueden convertir los servicios de rutina en oportunidades para recopilar datos sin invertir suficientes recursos. Además, utilizando imágenes en lugar de ramas y hojas originales, las plantas de los médicos minimizan la presión sobre las plantas de la ciudad. “Hemos proporcionado una herramienta a los expertos de las plantas para evaluar la salud de las plantas en una solución sin la necesidad de recolectar muestras y dañar las plantas en el proceso.“, El equipo de investigación de Marx – El equipo de investigación respaldó el sistema propuesto utilizando imágenes de plantas urbanas en Tokio, que arrojó resultados favorables y es un diagnóstico notable de hojas en varias plantas urbanas.
Al conectar los datos de salud de las plantas con la información de ubicación correcta, el médico de la planta permite el análisis de micro nivel de plantas individuales y ideas de superficie macro en muestras de enfermedades en áreas urbanas. Lo que vale la pena señalar es que, más allá de las aplicaciones urbanas, el médico de la planta también puede adaptarse para uso agrícola, lo que ayuda a los agricultores a monitorear la salud de los cultivos e identificarlas antes de identificar enfermedades.
En general, la tecnología propuesta representa un paso importante hacia el monitoreo de la salud de la planta urbana y rural más sostenible, lo que permite a los expertos de las plantas centrarse más en la intervención estratégica en lugar del monitoreo normal.
