מערכת מבוססת בינה מלאכותית ליישום דישון חנקן בגידול חיטה

חיטה היא הגידול המרכזי בשטחים הפתוחים בישראל, ותנובת יבול מיטבית תלויה בהזנה מינרלית ובפרט בזמינות חנקן. יישום מדויק של דשן יסוד ודשן ראש מהווה אתגר בשל מגבלות משאבים ובשל היעדר מערכות תומכות החלטה מהימנות. בנגב, מקובל ליישם דשן יסוד על פי בדיקה המבוססת על מבחן ביולוגי, "שיטת גילת".

במסגרת מחקרנו מפותחת מערכת חדשנית המשלבת בינה מלאכותית וחישה מרחוק לאופטימיזציה של ממשק הדישון. המערכת מציעה שני פתרונות משלימים: מודלים לחיזוי חנקן שאריתי, המצמצמים את הצורך בדיגום ישיר למקרים נדרשים בלבד; ומודלים מבוססי לוויין לזיהוי צורך בדישון ראש בזמן אמת המאפשרים קבלת החלטות מבוססות מידע והימנעות מדישון חסר או עודף.

מודלי הדישון אומנו והוערכו על מסדי נתונים היסטוריים מקיפים, הכוללים נתוני חנקן (״שיטת גילת״) שנאספו משנת 1997, נתוני לוויין (מדדי צומח וטמפרטורות), ונתוני מודלים אקלימיים (ERA-5). בנוסף, פותחה אפליקציה תומכת החלטה ב- Google Earth Engine המאפשרת לחקלאים להעריך את מצב השדה ביחס לחלקות ייחוס ולשטחים אחרים.

הטמעת הכלים החדשניים תאפשר קבלת החלטות מבוססות נתונים בנוגע לדישון חיטה, תשפר משמעותית את יעילות ניצול החנקן, תחסוך בעלויות תפעול, תגדיל את רווחיות הגידול ותפחית את טביעת הרגל הסביבתית של החקלאות בישראל.