研究人员正在试验使用无人机监测泰国咖啡植物的健康状况，以防止疾病的传播。

仅在英国，每天就有大约9500万杯咖啡被喝，但咖啡植物容易受到称为咖啡锈病的真菌疾病的影响。这种疾病对植物具有破坏性，可以摧毁大片作物甚至整个种植园。

如果咖啡种植园遭受疾病袭击，它可能会破坏整个家庭的生计。在种植咖啡的低收入地区，农民也倾向于不使用可以预防疾病的昂贵的杀菌剂。这也是因为他们想要在不使用化学品的情况下种植咖啡来获得有机认证。

现在，由帝国生命科学部的奥利弗·温德拉姆博士领导的团队希望能够使用无人机防止咖啡生锈蔓延，并且已经在泰国的咖啡种植区进行了测试。

这个想法是，如果农民能够发现疾病已经开始影响他们的作物，他们可以去除受影响的植物，以防止它进一步蔓延。这种方法还可以让他们在没有化学杀菌剂的情况下控制疾病。

Windram博士说：“对于依靠收入维持生计的农民来说，咖啡生锈可能是完全毁灭性的。使用无人机的好处是它们是非侵入性的，不会损坏产品，但他们也可以获得从空中看到的空气比任何农民都能从地面上得到的更全面。我们希望无人驾驶飞机能够在摧毁作物之前及早发现疾病。“

从天文学到农业

Windram博士一直与约克大学的植物科学家Katherine Denby教授和杜伦大学的天体物理学家Anthony Brown博士合作，采用天文学中常用的多光谱成像技术来发现咖啡锈病。

多光谱成像是在从生物学到天文学的许多科学领域中使用的技术，并且用于收集电磁波谱中不同频率的图像数据，包括超出可见光的频率，例如红外。

布朗博士说：“由于山地农民无法负担杀菌剂，早期检测咖啡叶锈病和清除受感染的树木至关重要。我们将使用无人机收集多光谱图像数据，以识别山坡地区的咖啡植物，并确定初步签名以便检测咖啡叶锈病在可见症状出现之前。“

在该项目的第一阶段，该团队最近从泰国清莱省返回，他们开始调查咖啡田并收集各种作物的图像数据。他们与泰国一家名为Skyviv的无人机公司以及咖啡种植者Akha Ama和Abonzo咖啡合作。

他们将使用这些数据开始训练机器学习算法，目的是让一种仪器能够识别和映射咖啡植物与其他作物混合时，并在现实环境中发现疾病迹象。他们还希望使用此映射来更好地了解疾病的传播方式。

识别品种

Windram博士说：“在田间放置咖啡后，我们会想跟踪咖啡植物中咖啡叶锈病的蔓延，并研究不同植物群落结构如何影响这种病原体的传播。

“我们已经证明，我们可以使用多光谱传感来区分感染锈病的咖啡植物和不感染锈病的咖啡植物。我们还可以区分使用这种技术的不同类型的咖啡品种。”

从历史上看，种植者种植咖啡植物而不知道他们使用的是哪种栽培品种(品种)。现在，种植者更加意识到哪些品种能够产出更好的产量和豆类品质，因此帮助他们识别作物将有助于他们决定保留哪些品种和替代品种。

对地面的影响

该研究项目由科学和技术设施委员会(STFC)食品网络+资助，该网络汇集了STFC的研究人员和农业食品部门的不同学科，旨在解决世界上一些最大的食品可持续性挑战。

该项目现已获得STFC Food Network +的额外资金，并将寻求开发定制的多光谱相机，该相机将针对差异化咖啡品种和咖啡叶锈病感染进行优化。这将使Windram博士的团队能够收集更多数据并使该方法更加强大，然后才能在其他国家/地区部署。

Windram博士补充说：“如果这一切都按计划进行，我可以看到未来五年内咖啡农场的实际影响力。