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在不可预测的气候、土壤逐渐耗竭、劳动力短缺和对溯源和稳定性日益增长的时期，精准农业技术不再是奢侈品，而是必需品。地球各地的马铃薯生产商面临着优化成本、预测产量和在损失发生之前防止损失的任务。以应对当今的挑战，Farmevо公司推出了一款名为Lense AI的独特马铃薯平台，有助于基于覆盖全价值链数据的数据做出明智决策，据专业资源Potato News Today报道。
该解决方案利用从无人机获取的视觉数据，应用人工智能进行诊断，并进行地理空间分析，以实时提供关于马铃薯植株状况、产量、土壤湿度和总体生产力的信息。
举个例子：借助该平台的功能，马铃薯农民能够甚至在单个叶子上发现最早的压力迹象。通过使用高分辨率无人机图像和异常检测算法，农民可以可视化受病害、营养元素缺乏或害虫行为压力引起的症状，远早于裸眼可见损害。
目前，该平台能区分健康叶片和受压叶片，但正在进行关于压力具体原因（如真菌病害和营养成分不均匀）的分类工作。这一创新一经实施，可能会从根本上改变整个植物生长季节内的作物保护措施规划，并有助于全面对抗害虫。
该系统还提供精准的产量预测。通过分析出苗阶段作物数量和间距，人工智能可以针对已知马铃薯品种精确计算产量预测，准确度超过85%。对于新品种，需要在初期形成阶段提供块茎样本。最终的产量评估在收获前更新，以排除无效区域，使所得数据更加有用，用于生产规划和营销。目前，该平台聚焦于块茎重量评估，还在进行有关块茎质量特征（如形状或缺陷识别）的进一步改进工作，这使其在农业经济领域具有关键意义。
该平台还提供种植前期土壤湿度详细图，将区域划分为饱和、湿润、干燥和干旱四个级别。这些空间信息可帮助更有效地利用水资源，并根据田间特点调整灌溉策略，实现资源节约而不损害产量。
通过与John Deere Operations Center等系统集成和与DJI无人机兼容，该平台使变速施用农药和计划任务操作变得更加简单，无需专门培训即可使用软件。
用户可以输入特定马铃薯品种的特征，并在不同微气候和土壤条件下跟踪其生产力。在整个季节中收集的这些数据有助于确定最适合的品种，并指导下一轮播种中的种子选择。用户可以查看不同品种和田地的健康状况、压力图和产量预测。
基于人工智能的航拍消除了繁琐的野外调查需求，并结合DJI无人机，生成了用于目标施用防护手段的变量施用地图，有助于节约资金并提高可持续发展绩效。例如，在荷兰的牧场田间进行的实验表明，在使用旨在识别受杂草影响区域并进行局部处理的平台后，除草剂使用量减少了93%。
开发者计划引入以下创新：整合气象数据和气候通知；扩展马铃薯病害的异常检测；开发提供在植物关键发育阶段（如块茎形成）无人机飞行的通知系统；扩展碳排放监测，以提供有关可持续发展的精确数据。
