Drónok, műholdak segítségével kutatják az SZTE tudósai a növények láthatatlan térbeli tulajdonságait

A Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által kiírt pályázaton nyertes alapkutatási program négy évig segíti a hiperspektrális-térbeli információk és a gépi tanulási technikák felhasználását a mezőgazdasági monitoringban. Ezzel még magasabb szintre kerülhet a téradattudományi, geoinformatikai kutatások és az oktatás területén az SZTE Földrajz- és Földtudományi Intézete.

A Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal (NKFIH) Advanced pályázatának célja a “kiemelkedő publikációs aktivitást folytató, tapasztalt, tehetséges kutatók és kutatócsoport-vezetők támogatása, akik tudományterületük nemzetközileg elismert szakértői és sikeres alapkutatási témájukat tervezik továbbvinni, újabb aspektusokból vizsgálni. A pályázati program a magyar tudományos kiválóságok fejlődését kívánja elősegíteni, növelve a hazai kutatók és kutatási intézmények nemzetközi elismertségét.” Az SZTE kutatói a maximális támogatási összeget, 120 millió forintot nyerték el négy évre (2025.01.01-2028.12.31.) egy több tudományterületet lefedő, interdiszciplináris téradattudományi alapkutatás fejlesztéséhez.

Terepi spektrométeres mérés és helymeghatározás a mintaterületen 2025. március 6-án. Fotó: Mucsi László

A fenntartható mezőgazdaság iránti növekvő globális igény pontos és hatékony módszereket igényel a terméshozam-értékeléshez és a betegségek felismeréséhez. A búza (Triticum aestivum L.) a világ három legfontosabb élelmiszernövényének egyikeként különösen érzékeny a különböző stressztényezőkre. A búza stresszszintjeinek azonnali azonosítása és értékelése kulcsfontosságú a termesztése során a hatékony növényvédelmi stratégiák végrehajtásához. Az elmúlt években a laboratóriumi, szántóföldi, légi és műholdas hiperspektrális képalkotás (HSI) jelentős roncsolásmentes technológiaként jelent meg, amely mind térben, mind spektrálisan nagy részletességű információkat szolgáltat a vizsgált entitásra vonatkozóan.

Az SZTE Földrajz- és Földtudományi Intézet egyik kiemelkedő területe a geoinformatika, ami a közelmúltban infrastruktúráját tekintve is jelentős fejlődésen esett át. Az ország egyik legmodernebb földtudományi adatelemző bázisává alakult az SZTE TTIK Földrajz- és Földtudományi Intézetének téradattudományi informatikai rendszere, vagyis a GIS-labor. A fejlesztésnek köszönhetően a szegedi hallgatók korszerű infrastruktúra segítségével ismerkedhetnek meg az adatelemzéssel, és olyan tapasztalatokat szerezhetnek, amelyek a legmodernebb globális kutatásokat támogatják. Ezek közül az egyik legújabb sikertörténet az NKFIH pályázat által támogatott alapkutatás, amelynek címe: Az egészséges és beteg haszonnövények spektrális ujjlenyomatainak meghatározása és térbeli nagyadat-elemzése fuzionált multitemporális hiperspektrális műholdas és terepi távérzékelt adatok és mélytanulási módszerek felhasználásával.

– A fenntartható mezőgazdasági gyakorlatok iránti igény folyamatosan növekszik, ami rávilágít a hatékony és pontos termésbecslés, tápanyaghasználat és növényvédelem szükségességére a terméshozam optimalizálása és a környezeti hatások minimalizálása érdekében. Feltevésünk szerint az egészséges és beteg növények, különös tekintettel őszi búza fajták és betegségeik spektrális tulajdonságuk (ujjlenyomatuk) alapján megkülönböztethetők pontszerű vagy hiperspektrális képalkotó berendezések adatainak feldolgozásával. A különböző időpontokban rögzített, ún. multi-temporális hiperspektrális adathalmazok feldolgozását csak jól tanított és validált mélytanulási (DL) vagy gépi tanulási (ML) módszerekkel lehet hatékonyan megvalósítani. Ezekből következik, hogy célunk fejlett módszerek alkalmazása a terméshozam-értékelésre, a növényi betegségek és a tápanyagszint felismerésére hiperspektrális képalkotó (HSI) és mesterséges intelligencia technikákkal, laboratóriumi, szántóföldi, UAV- és műholdas szenzorok integrálásával. A sokdimenziós (több száz rétegből álló) adathalmazok gyors elemzése ML és DL módszerekkel és a stresszhatások felismerése és ezen térbeli információk azonnali eljuttatása a végfelhasználók felé a legfontosabb várható eredménye lesz a kutatásnak – tájékoztatott Dr. habil. Mucsi László PhD, az SZTE TTIK Légkör- és Téradattudomány Tanszék egyetemi docense, a kutatás vezetője.

Dr. habil. Mucsi László Fotó: Kovács-Jerney Ádám

A tervezett munkafolyamat átfogó adatgyűjtéssel és adatelemzéssel indul. A kutatócsoport rendelkezésére áll egy egyedi, 2023-24-ben felvételezett műholdas hiperspektrális-felvételekből álló adatkészlet, amelyet 2025-ben dolgoznak fel. Ennek a folyamatnak a része lesz még a hiperspektrális képi adatok gyűjtése laboratóriumban, terepi kísérletekből, drónos és HSI-műholdas szenzorokkal, valamint saját referencia adatbázis építése, illetve kalibrálás és validálás különböző online referenciaadat készleteken.
Második lépésként a kutatók a terméshozam-értékelésre fókuszálnak, precíziós hozamadatok gyűjtésével, valamint a talajokkal kapcsolatos hiperspektrális-reflektancia görbék elemzésével.
Ezt követi a tervek szerint a növényi betegségek és tápanyag-tartalom felismerése képi információkból, a kiválasztott növényfajok hiperspektrális reflektancia tulajdonságainak azonosítása, valamint a különböző növénybetegségekkel és a növények tápanyagszintjével korreláló kritikus spektrális sávok meghatározása.

– A kutatás során tervezzük ellenőrzött laboratóriumi és szántóföldi kísérletek elvégzését egészséges és beteg növények reflektancia tulajdonságainak rögzítése érdekében. Alkalmazunk majd hiperspektrális érzékelőkkel ellátott terepi spektrométereket és drónokat az adatgyűjtéshez. Ezt követi az algoritmusfejlesztés, tesztelés, a modellek validálása és a disszemináció, azaz workshopok és képzések tartása a technológia átvételének elősegítése érdekében. Végül a projektet a kutatási eredmények közzététele és az eredmények terjesztése zárja majd le – mondta el Dr. Mucsi László.
A kutatási program kiváló lehetőséget biztosít arra, hogy alapkutatási eredményekkel felkészüljenek a 2028-29-ben induló, az Európai Űrügynökség által koordinált, CHIME hiperspektrális műholdakon alapuló földmegfigyelési programra. Ebben majd, a jelenleg is ingyenes műholdfelvételeket biztosító Coperinus Data Ecosystem felhőalapú szolgáltatáshoz hasonlóan, ingyenesen használhatnak hiperspektrális űrfelvételeket Magyarország teljes területére, nagy időfelbontással.

Lévai Ferenc

Nyitókép: ENMAP hiperspektrális műholdfelvétel (2024.11.21) hamis színes kompozíciója, növény és talajfelszín spektrumgörbékkel SZTE FFI