في عصر تتزايد فيه التحديات الزراعية، يلعب الكشف المبكر عن الضغوط في المحاصيل دوراً حاسماً في تحسين كفاءة الإنتاج وتقليل الهدر. ومع ذلك، تجد العديد من التقنيات الحديثة مثل التصوير الطيفي (Hyperspectral Imaging) والأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي (AI-based Systems) صعوبة في الوصول إلى المزارعين المتوسطين وصغار الحجم بسبب تكاليفها العالية وتعقيدها.

في هذا السياق، تم الإعلان عن نظام CropSentry، الذي يعد انفراجة حقيقية. يستخدم هذا النظام المتطور مجموعة من الروبوتات متعددة الاستخدامات لتتبع صحة المحاصيل من خلال تحليل أوراقها. يتكون CropSentry من اثنين من الروبوتات المستقلة التي تقوم بجمع بيانات عن كل صف من المحاصيل، مستخرجةً معلومات عن لون الأوراق والبيانات البيئية. يتم رسم الملاحظات بشكل مكاني وإرسالها إلى الروبوت الرئيسي، الذي يعرض حالة المحاصيل عبر لوحة بيانات حية على الإنترنت.

خلال تجارب النظام، تم جمع 63 ملاحظة، وأسفرت النتائج عن دقة تصنيف الصحة العامة للمحاصيل بنسبة 84.12%؛ حيث بلغت الدقة 82.60% للنباتات الصحية، و88% للنباتات التي تفتقر إلى العناصر الغذائية، و80% للنباتات المريضة. كما أظهر النظام نسبة نجاح 100% في الاتصال اللاسلكي عبر 10 ملاحظات فرعية.

تسمح الفحوصات القريبة للأوراق عبر الروبوتات المتعددة بالكشف المبكر عن الضغوط في المحاصيل، مما يبقيها في متناول المزارعين ويضمن سهولة الاستخدام وقابلية التوسع. يهدف هذا النظام إلى تزويد المزارعين بمعلومات فورية لتحسين استغلال الموارد وإدارة المحاصيل بشكل أفضل. ما زال CropSentry يمهد الطريق لإنجاز زراعي مستدام وناجح.