अर्थव्यवस्था के लगभग हर क्षेत्र में ड्रोन का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है, लेकिन कृषि क्षेत्र में इसका उपयोग तेजी से बढ़ रहा है।
अमेरिकी शोध फर्म ओशन रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक कृषि ड्रोन बाजार 2022 में 13.59 बिलियन डॉलर का था और 2030 तक 24.3% की औसत वार्षिक वृद्धि दर के साथ 64.5 बिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा।
ड्रोन द्वारा एकत्रित जानकारी का उपयोग सटीक कृषि प्रणालियों में बेहतर निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।
सितंबर 2023 में, रूसी क्षेत्रों में एक विशेष प्रायोगिक कानूनी व्यवस्था लागू की जाएगी, जो विभिन्न कृषि गतिविधियों में ड्रोन के उपयोग की अनुमति देगी। यह दर्शाता है कि ड्रोन की अनुप्रयोग संभावनाएँ लगातार बढ़ रही हैं।
फसल निगरानी
ड्रोन खेतों और बगीचों की सतहों के रंगीन मानचित्र बनाकर फसलों के स्वास्थ्य की निगरानी में मदद करते हैं। ऐसा करने में, वे एनडीवीआई (सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक) नामक एक संकेतक का उपयोग करते हैं - एक मानकीकृत सापेक्ष वनस्पति सूचकांक जो प्रकाश संश्लेषण करने में सक्षम पौधों की मात्रा को दर्शाता है। ये रंगीन मानचित्र किसानों को फसलों की बढ़ती निगरानी और अपने खेतों में समस्या वाले क्षेत्रों की शीघ्र पहचान करने में मदद करते हैं।
ड्रोन फसलों की सेहत पर नज़र रखने के लिए कैमरों का भी इस्तेमाल करते हैं। ये ड्रोन अक्सर उपग्रह डेटा की तुलना में ज़्यादा सटीक डेटा प्रसारित करते हैं क्योंकि कम ऊँचाई पर उड़ने वाले ड्रोन को बादलों या कम रोशनी से होने वाले व्यवधान का सामना नहीं करना पड़ता।
इसके अलावा, उपग्रह डेटा तक पहुँच आम तौर पर अभी भी महंगी है। रूस में, अब कई कंपनियाँ समर्पित प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करती हैं जो ड्रोन से प्राप्त डेटा को संयोजित करके विभिन्न संकेतकों को दर्शाने वाले फ़ील्ड मैप तैयार करती हैं।
जमीनी निगरानी
मिट्टी और खेत की स्थिति की निगरानी के लिए ड्रोन का इस्तेमाल किया जाता है। ये ड्रोन खेत की सतह का नक्शा बनाते हैं, जिससे किसान किसी भी अनियमितता को पहचान सकते हैं, जल निकासी व्यवस्था और सूखे स्थानों का नक्शा बना सकते हैं ताकि वे सिंचाई व्यवस्था की योजना बना सकें और उसका अधिक कुशलता से उपयोग कर सकें।
वे मिट्टी की लवणता और उसमें मौजूद नाइट्रोजन, पोटेशियम और फास्फोरस जैसे तत्वों की मात्रा का विश्लेषण करने में भी मदद करते हैं। इससे किसानों को फसलों की योजना अधिक सटीक रूप से बनाने, उपज का अनुमान लगाने और उर्वरकों का आवंटन करने में मदद मिलती है।
मैपवायर/यूएस कंपनी अब ड्रोन के लिए विशेष सॉफ्टवेयर उपलब्ध करा रही है, जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले क्षेत्र मानचित्र तैयार कर सकता है, साथ ही माप उपकरणों के एक सेट का उपयोग करके मिट्टी की स्थिति और अन्य संकेतकों का आकलन भी कर सकता है।
काटना
आधुनिक ड्रोन का इस्तेमाल बीजारोपण में भी होने लगा है। वर्तमान में, स्वायत्त ड्रोन सीडर मुख्य रूप से वानिकी उद्योग में उपयोग किए जाते हैं। इनका उपयोग विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि इनकी मदद से दुर्गम क्षेत्रों में भी पेड़ लगाना संभव हो जाता है।
दो ऑपरेटरों और दस ड्रोनों की एक टीम प्रतिदिन 4,00,000 पेड़ लगा सकती है। ऐसे ड्रोन ब्रिटिश कंपनी बायोकार्बन इंजीनियरिंग द्वारा विकसित किए गए हैं।
चुवाशिया/रूस में, आलू बोने के लिए ड्रोन का इस्तेमाल शुरू हो गया है। समारा क्षेत्र/रूस में, खेतों में सरसों और तिपतिया घास बोने के लिए भी ड्रोन का इस्तेमाल किया गया है। एक सामान्य ड्रोन 20 किलो तक बीज ले जा सकता है।
पौधों पर छिड़काव और परागण
ड्रोन तेज़ गति से खेतों के ऊपर, यहाँ तक कि दुर्गम इलाकों में भी काम कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, इनका इस्तेमाल ऊँचाई पर स्थित चाय के खेतों पर रसायनों का छिड़काव करने के लिए किया जा सकता है। विशेष रूप से, उच्च-सटीक स्प्रे नोजल से लैस ड्रोन विशिष्ट क्षेत्रों को लक्षित करके अधिकतम दक्षता और रसायनों की बचत कर सकते हैं।
आमतौर पर, उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरे के साथ प्रेसिजन एआई/कनाडा कंपनी का स्मार्ट ड्रोन 96% सटीकता के साथ आवश्यक क्षेत्रों में कीटनाशकों की पहचान करने और छिड़काव करने में सक्षम है।
चीनी कंपनी डीजेआई रडार से लैस विशेष एग्रा ड्रोन की एक श्रृंखला पेश करती है, जिससे प्रतिदिन लगभग 40 हेक्टेयर क्षेत्र में फसलों पर रसायनों का छिड़काव किया जा सकता है।
ड्रोन का इस्तेमाल फसलों के परागण के लिए भी किया जा सकता है। अमेरिकी कंपनी ड्रॉपकॉप्टर ऐसा ही एक समाधान पेश करती है। जब पौधे खिलते हैं, तो ड्रॉपकॉप्टर ड्रोन को पौधों की विशिष्ट पंक्तियों के बीच उड़कर पराग इकट्ठा करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है, जिसे फिर ज़रूरत पड़ने पर उन जगहों पर पहुँचाया जाता है जहाँ इसकी ज़रूरत होती है।
अमेरिका में बादाम, सेब, चेरी और नाशपाती सहित कई फसलों पर ड्रोन परागण का सफलतापूर्वक परीक्षण किया गया है। तीन वर्षों में, फसलों की पैदावार में 25-50% की वृद्धि हुई है।
कीट नियंत्रण
ड्रोन न केवल रसायनों को फैलाने में सक्षम हैं, बल्कि खेतों में कीटों को सक्रिय रूप से नियंत्रित करने में भी सक्षम हैं। उदाहरण के लिए, वेगेनिंगन विश्वविद्यालय/नीदरलैंड के शोधकर्ताओं ने PATS इन्फ्रारेड कैमरा सिस्टम विकसित किया है, जो पंखों की आवृत्ति और आकार के आधार पर पतंगों और अन्य उड़ने वाले कीड़ों में अंतर कर सकता है। इसके बाद ड्रोन हवा में उड़कर कीड़ों को मार देते हैं।
सुरक्षा निगरानी
ड्रोन का इस्तेमाल करके आप अपने खेतों के कोने-कोने तक देख सकते हैं और ज़मीन पर होने वाली सभी गतिविधियों पर नज़र रख सकते हैं। सुरक्षा ड्रोन का इस्तेमाल कीमती फसलों की निगरानी के लिए किया जा सकता है, जिससे उन्हें वन्यजीवों और अन्य खतरों से बचाने में मदद मिलती है। इसके अलावा, निगरानी प्रक्रिया घंटों की बजाय कुछ ही मिनटों में पूरी हो जाती है।
डीएमएम एग्री इनोवेशन/जापान ने निगाटा प्रान्त के साथ मिलकर इन्फ्रारेड कैमरों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों से सुसज्जित ड्रोन प्रणाली का उपयोग शुरू किया है, जिससे स्थानीय किसानों को जंगली सूअरों के हमलों से कृषि भूमि की रक्षा करने में मदद मिलेगी।
ड्रोन अंधेरे में भी जानवरों की गतिविधियों पर नज़र रख सकते हैं और उनकी गतिविधियों का नक्शा बना सकते हैं। यह डेटा किसानों को बाड़ लगाने और जानवरों को ज़्यादा प्रभावी ढंग से पकड़ने में मदद करता है।
इस बीच, चीनी कंपनी डीजेआई थर्मल इमेजिंग क्षमताओं वाले माविक 3 एंटरप्राइज और माविक 3 थर्मल ड्रोन पेश कर रही है, जिनका इस्तेमाल खेतों में वन्यजीवों पर नज़र रखने और आग की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। माविक 3ई ड्रोन में 20 मेगापिक्सल का वाइड-एंगल कैमरा है, जबकि माविक 3टी में 48 मेगापिक्सल का वाइड-एंगल कैमरा है, जिसकी प्रभावी नियंत्रण दूरी 15 किमी तक है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने वाले ड्रोन
कई कंपनियों ने कृषि में इस्तेमाल होने वाले ड्रोन के संचालन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक के अनुप्रयोग पर शोध शुरू कर दिया है। इनमें से एक डच स्टार्टअप मल्टीरोटर रिसर्च एक ऐसे ड्रोन पर शोध कर रहा है जो एआई सिस्टम की बदौलत अपना रास्ता खोज सकता है।
स्मार्ट सॉफ्टवेयर मानचित्र पर केवल तीन जीपीएस निर्देशांक और वांछित ऊंचाई के साथ ड्रोन उड़ान के लिए इष्टतम मार्गों की गणना करने में सक्षम होगा।
भविष्य में, ड्रोन अपने मार्ग में आने वाली बाधाओं से स्वचालित रूप से बचने में भी सक्षम होंगे, जिससे उनका उपयोग कृषि भूमि का मानचित्रण करने और जटिल कृषि संरचनाओं का निरीक्षण करने के लिए किया जा सकेगा।
(रिपोर्टओशन के अनुसार)
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