Trung tâm công nghệ sinh học Thành Phố Hồ Chí Minh

Cây xanh và thực vật đô thị không chỉ làm đẹp cảnh quan thành phố mà chúng còn thanh lọc không khí, giảm các đảo nhiệt đô thị, cung cấp không gian giải trí và thậm chí tăng giá trị bất động sản. Là thành phần thiết yếu của hệ sinh thái đô thị bền vững, thực vật âm thầm đóng góp vào hạnh phúc của chúng ta. Tuy nhiên, cây xanh đô thị phải đối mặt với nhiều mối đe dọa, bao gồm sâu bệnh, dịch bệnh và biến đổi khí hậu, khiến việc kiểm soát sức khỏe của chúng trở nên cần thiết.

Theo truyền thống, việc giám sát cây xanh đô thị là một quá trình đòi hỏi nhiều công sức, đòi hỏi chuyên môn về thực vật và nguồn lực đáng kể. Với các thành phố mở rộng trên toàn thế giới và môi trường đô thị ngày càng phức tạp, việc theo dõi sức khỏe thực vật cũng trở nên khó khăn hơn. Liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể nắm giữ chìa khóa để giải quyết thách thức này không?

Trong một nghiên cứu gần đây, một nhóm nghiên cứu chung do Phòng thí nghiệm của Giáo sư Umezu từ Khoa Khoa học Sự sống và Khoa học Y sinh tại Đại học Waseda và Phòng thí nghiệm của Giáo sư Shiojiri từ Khoa Nông nghiệp tại Đại học Ryukoku dẫn đầu đã phát triển một giải pháp sáng tạo do AI điều khiển để theo dõi sức khỏe thực vật. Bài báo của họ đã được công bố trực tuyến trên tạp chí Measurement . Nghiên cứu này giới thiệu một hệ thống AI có tên là Bác sĩ Thực vật giúp tự động chẩn đoán sức khỏe cây xanh đô thị thông qua cảnh quay video được ghi lại bởi các camera thông thường. "Các kỹ thuật thị giác máy như phân đoạn có ứng dụng tuyệt vời trong lĩnh vực y tế. Chúng tôi muốn mở rộng công nghệ này sang các lĩnh vực khác, chẳng hạn như sức khỏe thực vật ", tác giả đầu tiên Marques cho biết.

Bác sĩ Thực vật kết hợp hai thuật toán thị giác máy tiên tiến đó là YOLOv8 và DeepSORT để xác định và theo dõi từng chiếc lá trên các khung hình video. Mục tiêu của các thuật toán này là đảm bảo chỉ những hình ảnh tốt nhất cho từng chiếc lá được chọn để xử lý. Sau đó, một thuật toán thứ ba, có tên là DeepLabV3Plus, thực hiện phân đoạn hình ảnh chi tiết để định lượng chính xác thiệt hại của lá. Hệ thống được đề xuất có thể tự động phát hiện các khu vực bị bệnh trên từng chiếc lá, chẳng hạn như các đốm do vi khuẩn, sâu bệnh và nấm gây ra.

Một trong những khía cạnh hấp dẫn nhất của phương pháp này là khả năng mở rộng và hiệu quả về chi phí. Hệ thống có thể xử lý cảnh quay video được thu thập bởi các camera không chỉ được gắn trên máy bay không người lái mà còn trên các xe bảo dưỡng thành phố như xe chở rác, biến các dịch vụ thường lệ thành cơ hội để thu thập dữ liệu mà không cần đầu tư nhiều nguồn lực. Hơn nữa, bằng cách sử dụng hình ảnh thay vì cành và lá thực tế, Bác sĩ Thực vật giúp giảm thiểu căng thẳng cho cây trồng trong thành phố. "Chúng tôi đã cung cấp một công cụ cho các chuyên gia thực vật học để đánh giá sức khỏe của cây trồng trong một giải pháp mà không cần phải thu thập mẫu và làm hỏng cây trong quá trình này ", Marques nhận xét. Nhóm nghiên cứu đã xác thực hệ thống được đề xuất bằng cách sử dụng cảnh quay về cây trồng trong thành phố ở Tokyo, thu được kết quả thuận lợi và chẩn đoán sức khỏe lá cực kỳ chính xác trên nhiều hệ thực vật đô thị khác nhau.

Bằng cách kết hợp dữ liệu sức khỏe thực vật với thông tin vị trí chính xác, Bác sĩ Thực vật cho phép phân tích cả cấp độ vi mô của từng cây và hiểu biết cấp độ vĩ mô về các mô hình bệnh tật trên khắp các khu vực đô thị. Đáng chú ý, ngoài các ứng dụng đô thị, Bác sĩ Thực vật cũng có thể được điều chỉnh để sử dụng trong nông nghiệp, giúp nông dân theo dõi sức khỏe cây trồng và xác định bệnh trước khi chúng lây lan.

Nhìn chung, công nghệ được đề xuất là một bước tiến đáng kể hướng tới việc theo dõi sức khỏe thực vật ở thành thị và nông thôn bền vững hơn, cho phép các chuyên gia thực vật tập trung nhiều hơn vào các biện pháp can thiệp mang tính chiến lược thay vì theo dõi thường xuyên.

Nguồn: Sciencedaily.com