Keresés

Keresési eredmények

• Mesterséges intelligencia (MI) a precíziós mezőgazdaságban

  87-104

  Dorogházi Ottó

  Megtekintések száma:

  12

  A mesterséges intelligencia (MI) alapú technológiák az agrárium új korszakát nyitják meg, különösen a precíziós mezőgazdaság területén. A tanulmány célja, hogy szemléletes áttekintést adjon arról, miként alkalmazható az MI a hozambecslésben, a növényállapot-monitorozásban és a kártevők, betegségek előrejelzésében. A vizsgált kutatások alapján világossá válik: azok az országok és gazdálkodók, akik időben felismerik ezen technológiák jelentőségét, hosszú távon versenyelőnybe kerülnek.
  A tanulmány rávilágít arra, hogy a magyar mezőgazdaság is egyre inkább kiszolgáltatottá válik az időjárási szélsőségeknek, munkaerőhiánynak és a piaci nyomásnak. A korszerű MI-alapú eszközök automatizálják a döntéseket, emlett pontosabb, gyorsabb és költséghatékonyabb termelést is lehetővé tesznek. Ehhez azonban nemcsak eszközök kellenek, hanem érthető tudásanyag, gyakorlati példák és esettanulmányok, amelyek megmutatják, hogyan működik ez magyaroszági körülmények között.
  A jövő kulcsa tehát nem pusztán a technológiában, hanem a megértésben rejlik. Ezért is elengedhetetlen az áttekintő munkák szerepe, amelyek hidat képeznek a tudomány és a gazdálkodói gyakorlat között. A dolgozatban bemutatott módszerek, algoritmusok és adatelemzési példák alapot adhatnak hazai esettanulmányok és döntéstámogató rendszerek kidolgozásához, amelyek közvetlenül segítik majd a termelőket a gyakorlati döntéseikben.

• NDVI és terméshozam összefüggésvizsgálata kukoricában különböző fenológiai fázisokban eltérő repülési beállításokkal

  31-50

  Lengyel Lehel

  Széles Adrienn

  Bojtor Csaba

  Harsányi Endre

  Nagy János

  Illés Árpád

  Megtekintések száma:

  33

  Kutatásunk során a mezőgazdaság egyik legfontosabb kihívására kerestünk megoldásokat. A világ népességének növekedése, a termőterületek csökkenése és leromlása új kihívások elé állítja az agráriumot. A gabonanövények kulcsfontosságú szerepet töltenek be az élelmezésben, közülük a kukorica kiemelkedő jelentőséggel bír, mivel világszerte termesztik. A modern mezőgazdaságban a precíziós gazdálkodás egyre nagyobb szerepet kap, így a távérzékelés és az adatelemzés kiemelt fontosságúvá vált.
  A 2024-es év időjárási körülményei eltértek a megszokottól: a tavasz csapadékos és meleg volt, míg a nyári hónapok rendkívüli forróságot és kiemelkedő számú hőségnapot hoztak. Kísérleteinket a kukorica fejlődésének négy különböző fenológiai fázisában végeztük (V5, V10, R1 és R3). A vegetációs időszakon kívül háromféle repülési beállítást alkalmaztunk: RTK nélküli, RTK-val végzett, valamint RTK és magasságkövetés kombinációjával végzett méréseket. A vizsgálat során három különböző FAO-számú hibridet elemeztünk, és a kontroll mellett öt eltérő tápanyagszinten értékeltük az eredményeket.
  Megfigyeltük, hogy a korai (V5 és V10) fenológiai fázisokban szorosabb összefüggés mutatkozott az NDVI értékek és a terméshozam között, ami az év kedvező tavaszi és kora nyári időjárásával magyarázható. A repülési beállítások három mérési időpontban hasonló eredményeket mutattak, azonban az R1 fenológiai fázisban eltérések jelentkeztek. Feltételezhető, hogy a virágzás során a levelekre rakódó nagymennyiségű pollen befolyásolta az NDVI értékeket. Emellett az RTK és magasságkövetéssel végzett felvételek ortomozaik-készítése időigényesebbnek bizonyult, és a használt WebODM szoftverrel néhány esetben többszöri próbálkozást igényelt. Eredményeink értékes adatokat szolgáltattak, és megfelelő kiindulópontként szolgálnak további kutatásokhoz.

• A mesterséges intelligencia felhasználása a növénytermesztési kísérletekben

  47-66

  Berzsenyi Zoltán

  Megtekintések száma:

  19

  Az összefüggések megértése a termés, a talajtulajdonságok, az időjárás és az input applikáció között fontos a mezőgazdasági produkció optimalizálásához. A fenntartható intenzifikáció célja, hogy növeljük a produktivitást és az inputfelhasználás hatékonyságát, miközben fokozzuk a mezőgazdasági rendszerek rugalmasságát a kedvezőtlen környezeti tényezőkre a javított menedzsmenten és technológián keresztül. A mesterséges intelligencia (AI) a precíziós gazdálkodásban (PA) lehetővé teszi a gazdálkodóknak, hogy nagyon célirányos és pontos termesztési eljárásokat használjanak a helyspecifikus agroklimatikus szántóföldi mérések alapján. A legújabb fejlesztések az érzékelésben, a gépi tanulásban (ML) és a modellezésben lehetőséget kínálnak az új digitális technológiákra, hogy megvalósítsuk a fenntartható intenzifikációt.
  Az újabb tudományos publikációk áttekintése alapján bemutattuk a digitális technológia alkalmazását a növénytermesztési kísérletekben három területen: (i) növény- és talajtulajdonságok folyamatos monitorozása, (ii) termésreakció térbeni és időbeni variabilitásának vizsgálata és (iii) gépi tanulás (ML) modellek felhasználása a termés előrejelzésére. Levonható az a következtetés, hogy az adatok varianciájának analízise, felhasználva a statisztikai és gépi tanulás megközelítéseket, segíthet azonosítani és megérteni azokat a termesztési eljárásokat, melyek optimalizálják a termést.

• A rövid vágásfordulójú fűz ültetvények növekvő jelentősége a kibontakozó új agrárvilágban

  5-19

  Dudits Dénes

  Zombori Zoltán

  Nagy Bettina

  Ferenc Györgyi

  László Nikolett

  Gyuricza Csaba

  Megtekintések száma:

  33

  Napjaink tapasztalata egyértelműen tanúsítja, hogy a növénytermesztés kulcsszereplő világunk számos kihívásának kezelésében. Elvitathatatlan hatásai vannak a klímaváltozásnak, ami kiszámíthatatlanul befolyásolja a termésbiztonságot és így a gazdasági növények termesztésének gazdaságosságát. A környezettudatosság mind jobban átformálja a növénytermesztési technológiákkal szembeni elvárásokat. A megújuló energiatermelésben a növények kikerülhetetlen szereplők, még akkor is, ha a napenergia és atomenergia hasznosítása áll a jelenlegi fejlesztések középpontjában. A vegyszerhasználat csökkentése szintén részese az egészséges élelmiszerek előállításának. Kérdés, hogy az agrárium képes-e olyan innovatív technológiák bevezetésére, amelyek hozzá tudnak járulni az említett elvárások teljesítéséhez.
  A jelen tanulmány célja, hogy bemutassa: a rövid vágásfordulójú energiafűz nemesített változatainak (Salix sp) termesztése miért érdemel a mostaninál nagyobb figyelmet az aktuális problémáink kezelésében. Bemutatjuk, hogy a precíziós nemesítés miként szolgálhatja az energiafás ültetvények biogáz hozamának növelését, ami az energiafűz alapanyagok szélesebb körű felhasználását támogatja. A szikes területeken a só toleráns fűz genotípusok telepítése számos környezeti előnnyel járhat. Napjainkban a növény biostimulátorok alkalmazása egyre inkább előtérbe kerül. A fűz hajtásokból készített vizes kivonat stimulálhatja a kukorica növények növekedését és szemtermését.
  A sokirányú hasznosítás lehetősége megerősíti azt, hogy az energiafűz telepítését a marginális területeken előtérbe helyezzék a magyar gazdák.

• Multispektrális felvételekre alapozott növényegészségügyi vizsgálatok őszi kalászos kultúrában

  95-108

  Radócz László

  Tamás András

  Megtekintések száma:

  17

  A precíziós mezőgazdaság és a digitalizáció fejlődése jelentős változásokat hozott az agrártechnológiákban és az adatvezérelt döntéshozatalban. A pilóta nélküli légi járművek (UAV) és a multispektrális képalkotó technológiák hatékony eszközei a növényállomány monitorozásának és a stresszállapotok (abiotikus, biotikus) felismerésének, a vegetációs indexek (NDVI, GNDVI, NDRE, LCI) számításával pedig részletes információt kaphatunk a növények élettani állapotáról és a stresszfaktorok térbeli eloszlásáról. A Debreceni Egyetemen végzett kutatásban az ’MV Nádor’ őszi búzafajtát vizsgáltuk különböző talajművelési módok (őszi szántás, sávos művelés) és különböző tápanyag-utánpótlási kezelések kombinációiban. A multispektrális adatgyűjtés során nagyfelbontású UAV felvételeket használtunk, amelyeket QGIS térinformatikai szoftverrel elemeztünk. A tápanyagok alkalmazása (nitrogén, foszfor, kálium) és a talajművelési módszerek jelentős hatást gyakoroltak a vegetációs indexekre, amelyek a növények egészségi állapotát és homogenitását vagy heterogenitását tükrözték. A vizsgálat adatai azt mutatják, hogy a sávos művelés és a magasabb tápanyagszintek kedvezőbb növekedést és homogénebb növényállományt eredményeznek. A statisztikai elemzések során a szórás és variancia értékei alapján következtettünk a stressztényezők térbeli hatásaira. Az NDVI és GNDVI indexek értékei növekvő trendet mutattak a tápanyagszintek emelésével, különösen a 160 kg/ha nitrogén kezelés esetében, amely egyöntetűbb fejlődést eredményezett. Az LCI és NDRE értékek alapján az őszi szántásban alkalmazott 160 kg N/ha-os kezelésnél jóval nagyobb variancia és SD értéket kaptunk, mint a sávos művelés esetében. Eredményeink alapján a precíziós technológiák lehetővé teszik a fenntarthatóbb és hatékonyabb növénytermesztést.

• MALDI-TOF MS alkalmazása a tudományos kutatásban és a mezőgazdasági gyakorlatban

  105-132

  Kalina Hella

  Nagy János

  Megtekintések száma:

  44

  Ma a MALDI-TOF MS kulcsfontosságú eszköz a proteomikában, a mikrobiológiában, az orvosi diagnosztikában, valamint széles körben alkalmazzák az élelmiszerbiztonság és az anyagtudomány területén. A technológia az elmúlt években forradalmi fejlődésen ment keresztül: új mátrixanyagokat fejlesztettek ki, amelyek javították az ionizáció hatékonyságát, valamint fejlettebb adatfeldolgozási algoritmusokat dolgoztak ki az elemzések pontosságának növelésére. Gyorsasága, költséghatékonysága és megbízhatósága miatt egyre inkább a hagyományos azonosítási módszerek alternatívájaként jelenik meg.
  A MALDI-TOF MS egy innovatív és sokoldalú eszköz, amely fontos lehet a növénytermesztésben és az élelmiszeripari minőségellenőrzésben. Nemcsak a genetikai tisztaság vizsgálatában és a toxinelemzésben nyújt megbízható eredményeket, hanem hozzájárul a növényélettani kutatásokhoz és a növényvédelmi stratégiák fejlesztéséhez, a növényi fehérjék expressziós mintázatainak részletes feltérképezéséhez. A módszer alkalmazásával lehetőség nyílik új stresszválasz-fehérjék azonosítására, amelyek jelentős szerepet játszhatnak a jövőbeni növénynemesítési programokban. A proteomikai kutatások fejlődése lehetőséget teremt arra, hogy a különböző környezeti hatásokra adott fehérjeváltozásokat részletesebben feltárjuk.
  A MALDI-TOF MS és az intelligens adatelemzés kombinációja új távlatokat nyithat a betegségek diagnosztikájában, a precíziós orvoslás fejlődésében az élelmiszerbiztonság, mezőgazdaság és a környezeti analitika területén is.

• A csemegekukorica (Zea mays L. convar. saccharata Koern) hibridek betakarítási idejének értékelése a szárazanyag- és a szacharózgyarapodásának dinamikája alapján

  53-68

  Nagy János

  Demeter Cintia

  Bakos Zsuzsanna

  Simon Károly

  Mohamed Ibrahim Sidahmed Hajer

  Megtekintések száma:

  40

  A világszerte keresett magyar csemegekukorica termelése több év átlagát tekintve 500 ezer tonna, köszönhetően a jól megválasztott precíziós termesztéstechnológiának. A mezőgazdaságban, a csemegekukorica termesztés sikerességét számos tényező befolyásolja, ezért folytonos gyakorlati kihívásokkal találkozunk. A növények cukorfelhalmozódásának dinamikájával kapcsolatban korlátozott mennyiségű adat áll rendelkezésre, különösen abiotikus stressz esetén. A Debreceni Egyetem Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar campusán beállított kísérletben vizsgáltuk a köztermesztésben használt csemegekukorica hibridet. A minőségi paraméterek meghatározását a betakarításkor vett szemmintából laboratóriumi körülmények között állapítottuk meg a DE MÉK Agrárműszerközpontjában. A szántóföldi csemegekukorica kísérletünkben négy mintavételi időpontban vett szemmintákban mértük a szárazanyag-tartalmat és a szacharóz mennyiségét. Mérési eredményeink alapján megállapítottuk, hogy a vizsgált négy csemegekukorica hibrid szárazanyag-gyarapodásának dinamikája különböző, minden esetben lineárisan növekvő. Kutatási eredményeink alapján bizonyítottuk, hogy mind a négy hibrid esetében a szárazanyag- és a szacharózhozam a harmadik mintavétel időpontjában volt a legkedvezőbb a betakarítás szempontjából. Az első mintavételi időponthoz képest két hét alatt, a szárazanyaggyarapodás 46%-kal növekedett, a szacharóztartalom háromszorosára nőtt egy tonna csemegekukorica szemtermésében. Ezt követően a szárazanyag és a szacharóz gyarapodása lelassult.