Post on 30-Jun-2022
UNIVERZA V MARIBORU
FAKULTETA ZA KMETIJSTVO IN BIOSISTEMSKE VEDE
MOŽNOST UPORABE DIGITALNE FOTOGRAFIJE IN
RAČUNALNIŠKE VIZUALIZACIJE ZA UGOTAVLJANJE
KAKOVOSTI NANOSA ŠKROPILNE BROZGE
MAGISTRSKO DELO
OPTIONS OF USING DIGITAL PHOTOGRAPHY AND
COMPUTER VISUALISATION IN DETERMINING SPRAY
DEPOSIT QUALITY
M. Sc. THESIS
Hoče, 2016 Matjaž SAGADIN
UNIVERZA V MARIBORU
FAKULTETA ZA KMETIJSTVO IN BIOSISTEMSKE VEDE
AGRONOMIJA
MOŽNOST UPORABE DIGITALNE FOTOGRAFIJE IN
RAČUNALNIŠKE VIZUALIZACIJE ZA UGOTAVLJANJE
KAKOVOSTI NANOSA ŠKROPILNE BROZGE
MAGISTRSKO DELO
OPTIONS OF USING DIGITAL PHOTOGRAPHY AND
COMPUTER VISUALISATION IN DETERMINING SPRAY
DEPOSIT QUALITY
M. Sc. THESIS
Hoče, 2016 Matjaž SAGADIN
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. II
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Magistrsko delo je bilo opravljeno v okviru Katedre za fitomedicino in Katedre za
biosistemsko inženirstvo, Univerze v Mariboru, Fakultete za kmetijstvo in biosistemske
vede.
Senat Fakultete za kmetijstvo in biosistemske vede je dne, 30.9.2015, za mentorja
magistrskega dela imenoval izr. prof. dr. Maria LEŠNIK-a, za somentorja doc. dr. Jurija
RAKUN-a.
Komisijo za zagovor in oceno magistrskega dela sestavljajo:
Predsednik: prof. dr. Branko KRAMBERGER
Mentor: izr. prof. dr. Mario LEŠNIK
Somentor/član: doc. dr. Jurij RAKUN
Datum zagovora: 9.9.2016
Lektor: mag. Ksenija ŠKORJANC, prof. slov. j.
Magistrsko delo je rezultat lastnega raziskovalnega dela.
Matjaž SAGADIN
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. III
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Popravki:
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. IV
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
IZVLEČEK
Možnost uporabe digitalne fotografije in računalniške vizualizacije za ugotavljanje kakovosti nanosa
škropilne brozge
UDK: 631.347.3:634.11:632.981.1:778.3:004.9(043)=163.6
V nasadih jablan smo ugotavljali kakovost nanosa škropilne brozge z uporabo na vodo občutljivih (WSP)
lističev, z uporabo barvnega sledilca tartrazin (BST) in fluorescentnega sledilca uvitex (FSU) na filtrskem
papirju in na listih. Rezultate smo primerjali z novo razvito metodo ugotavljanja pokrovnosti s pomočjo analize
fotografij odtisov fluorescentnega sledilca na listih. Fotografiranje je bilo izvedeno neposredno v nasadu z
digitalnim fotoaparatom Olympus C-3000, vgrajenim na zaprto škatlo, v kateri je UV žarnica osvetljevala liste
poškropljene s fluorescentnim sledilcem. Dobljene fotografije so bile obdelane z dvema algoritmoma
izdelanima v računalniškem okolju LabVIEW IMAQ Vision in Matlab R2015a. Rezultati so pokazali, da je
zaradi visokih temperatur pri fotografiranju neposredno v nasadu kakovost fotografij zaradi segrevanja CCD
senzorja zelo slaba, kar povzroča napaka imenovana »šum tipala«. Posledica je bila slaba korelacija med
rezultati analize pokrovnosti z analizo fotografij listov in vrednostmi za pokrovnost, ugotovljenimi z drugimi
uporabljenimi metodami. Postopek fotografiranja smo v naslednjem poskusu ponovili v hladnih prostorih in
dobili boljše ujemanje rezultatov analize fotografij in drugih proučevanih metod. Stopnja ujemanja rezultatov
analize kakovosti depozita je bila pri fotografski metodi podobno nizka, kot stopnja ujemanja med standardnimi
metodami (WSP proti BST ali WSP proti FSU). Kljub nizki stopnji ujemanja med rezultati različnih metod
mislimo, da je fotografska metoda uporabna, saj pri statistični analizi ocen kakovosti depozita, privede do
enakih sklepov glede učinka preučevanih dejavnikov na kakovost depozita škropilne brozge.
Ključne besede: pršilnik, jablana (Malus domestica Borkh.), sledilno barvilo, analiza pokrovnosti z oblogo
škropiva, analiza slik, digitalna fotografija
OP: IX , 64 strani, 18 slik, 11 preglednic, 31 virov
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. V
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
ABSTRACT
Options of Using Digital Photography and Computer Visualisation in Determining Spray Deposit
Quality
UDC: 631.347.3:634.11:632.981.1:778.3:004.9(043)=163.6
The quality of spray deposit on apple leaves was assessed in a trail carried out in an apple orchard, using the
following assessment techniques: coverage analysis on water sensitive papers (WSP), deposit analysis of
colour dye atrazine (CDT) and fluorescent dye uvitex (FDU) on apple leaves and filter papers. The results of
the spray deposit analysis via WSP, CDT and FDU use were compared with a newly developed method of
determining spray coverage through the analysis of photographs of fluorescent tracer droplet prints on the
leaves. Photographs of the apple leaves treated with fluorescent dye were taken directly in the orchard with a
digital camera Olympus C - 3000 built on a closed box (without sunlight access) in which a special lamp
illuminated the leaves with UV light. The resulting photos were processed via the LabVIEW IMAQ Vision
and Matlab R2015a image analysing softwares, which operate on the basis of two different analysis algorithms.
The results showed, that due to high temperatures when shooting photos directly in the orchard, the quality of
the photos is not good enough for quality image software processing because of the excessive heating of the
CCD sensor, causing an error labelled as »sensor noise«. The consequence was a poor correlation between the
results obtained by use of photograph coverage analysis of leaves treated with fluorescent dye, and coverage
values obtained with other tested methods. In the repeated experiment the process of shooting was carried out
in a cold room and we got a much better match between our results of the photograph analysis and other
methods studied. The level of statistical match (correlation) between the analysis results of the spray deposit
quality were similarly low in the photographic method as the level of correlation between the results obtained
by standard methods (WSP vs. CDT or WSP vs. FDU). Despite the low level of correlation between the results
of different methods we think that the photographic method is a useful tool for assessing spray deposit quality.
The statistical analysis of coverage values obtained via the photographic method lead to the same conclusions
regarding the effect of the studied factors on the quality of the spray deposit as the other five examined methods.
Key words: sprayer, apple (Malus domestica Borkh.), tracer colour, spray coverage analysis, image
processing, digital photography
DC: IX, 64 pages, 18 images, 11 tables, 31 sources
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. VI
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
KAZALO VSEBINE
1 UVOD ............................................................................................................................ 1
1.1 Opredelitev problema ......................................................................................... 1
1.2 Preverjanje delovanja naprav za nanos FFS .................................................... 5
1.3 Metode ugotavljanja kakovosti nanosa škropilne brozge ............................... 5
1.4 Depozit ................................................................................................................. 6
1.5 Pokrovnost in število zadetkov .......................................................................... 6
1.6 Delovna hipoteza ................................................................................................. 8
2 PREGLED OBJAV .................................................................................................... 11
3 MATERIAL IN METODE DELA ........................................................................... 16
3.1 Lokacija poskusov ............................................................................................. 16
3.2 Uporabljene naprave ........................................................................................ 16
3.2.1 Sadjarski ozkokolotečni traktor New Holland TN75V .................................. 17
3.2.2 Nošeni pršilnik Agromehanika AGP400EN/U .............................................. 18
3.2.3 Nošeni pršilnik Unigreen turboteuton in Unigreen turbodrop P4+4 .............. 19
3.2.4 Vlečeni pršilnik Zupan ZM1000DT ............................................................... 21
3.2.5 Uporabljeni tipi šob in delovni parametri ...................................................... 22
3.2.6 Terenska naprava za fotografiranje listov ...................................................... 23
3.2.7 Fotoaparat Olympus C-3000 .......................................................................... 24
3.3 Uporabljeni materiali ....................................................................................... 26
3.4 Metode dela ........................................................................................................ 27
3.4.1 Metode dela v sezoni 2005 ............................................................................. 28
3.4.2 Metode dela v sezoni 2006 ............................................................................. 30
3.4.3 Postopek fotografiranja naravnih listov ......................................................... 32
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. VII
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
3.4.4 Postopek za ugotavljanje pokrovnosti in števila impaktov na posnetih
fotografijah ..................................................................................................... 33
3.4.5 Postopek ugotavljanja pokrovnosti in števila impaktov na WSP papirčkih ... 35
3.4.6 Postopek ugotavljanja depozita sledilca tartrazin na naravnih listih in na
filtrskem papirju ............................................................................................. 36
3.4.7 Postopek ugotavljanja depozita sledilca uvitex na naravnih listih in na
filtrskem papirju ............................................................................................. 37
3.4.8 Uporabljene statistične metode ...................................................................... 38
4 REZULTATI IN RAZPRAVA GLEDE POSKUSA V SEZONI 2005.................. 39
4.1 Zaključki iz poskusa v sezoni 2005 .................................................................. 43
5 REZULTATI IN RAZPRAVA GLEDE POSKUSOV V SEZONI 2006 .............. 44
5.1 Primerjava vrednosti parametrov kakovosti depozita ugotovljenih z
različnimi metodami in statistične značilnosti učinkov tipa pršilnika in
hitrosti vožnje na kakovost depozita ............................................................... 44
5.3 Analiza statistične tesnosti povezav med vrednostmi parametrov kakovosti
depozita ugotovljenimi z različnimi metodami .............................................. 49
6 ZAKLJUČKI .............................................................................................................. 57
7 VIRI ............................................................................................................................. 60
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. VIII
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
KAZALO PREGLEDNIC
Preglednica 1: Karakteristike nasadov ................................................................................ 16
Preglednica 2: Karakteristike uporabljenih šob in delovni parametri pri škropljenju s
pršilniki Agromehanika AGP 400EN/U in Unigreen TD v sezoni 2005..... 29
Preglednica 3: Karakteristike uporabljenih šob in delovni parametri pri škropljenju s
pršilniki Agromehanika AGP 400EN/U, Unigreen TT in Unigreen TD v
sezoni 2006 .................................................................................................. 31
Preglednica 4: Nastavitve digitalnega fotoaparata Olympus C-3000 pri zajemanju
fotografij ...................................................................................................... 33
Preglednica 5: Prikaz nekaterih parametrov variabilnosti rezultatov glede izmerjene
pokrovnosti v različnih časovnih nizih od prvega opravljenega posnetka pri
nepretrganem fotografiranju v časovnem nizu 40 minut z enominutnimi
vmesnimi presledki ...................................................................................... 42
Preglednica 6: Prikaz parametrov kakovosti depozita (uvitex ng/cm2, tartrazin µg/cm2,
WSP / Labview / Matlab pokrovnost v %) na lokaciji Pod bloki v odvisnosti
od tipa pršilnika in hitrosti vožnje. .............................................................. 45
Preglednica 7: Prikaz parametrov kakovosti depozita (uvitex ng/cm2, tartrazin µg/cm2,
WSP / Labview / Matlab pokrovnost v %) na lokaciji Selnica ob Dravi v
odvisnosti od tipa pršilnika in hitrosti vožnje. ............................................. 46
Preglednica 8: Prikaz tesnosti korelacijskih povezav med podatki pridobljenimi s petimi
priznanimi metodami ugotavljanja kakovosti nanosa in dvema novo
razvitima metodama na lokaciji Pod bloki ................................................... 49
Preglednica 9: Prikaz tesnosti korelacijskih povezav med podatki pridobljenimi z
različnimi priznanimi metodami ugotavljanja kakovosti nanosa in na novo
razvitimi metodami na lokaciji Selnica ob Dravi ........................................ 51
Preglednica 10: Prikaz tesnosti korelacijskih povezav med podatki pridobljenimi s
priznanimi metodami ugotavljanja kakovosti nanosa na lokaciji Pod bloki 53
Preglednica 11: Prikaz tesnosti korelacijskih povezav med podatki pridobljenimi s
priznanimi metodami ugotavljanja kakovosti nanosa na lokaciji Selnica ob
Dravi ............................................................................................................ 54
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. IX
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
KAZALO SLIK
Slika 1: Škropilni oblak sega zelo visoko nad krošnje dreves, pri tem pa je velika možnost
zanašanja škropilne brozge na sosednje površine ali v naselje. .............................. 3
Slika 2: Fluorescentno barvilo na naravnem listu vinske trte ................................................ 7
Slika 3: WSP lističi z različnim številom zadetkov na cm2 (http://sprayers101.com/tag/
water-sensitive-paper/) ............................................................................................ 8
Slika 4: Nošeni pršilnik AGP400ENU priključen na traktor New Holland TN75V ........... 19
Slika 5: Pršilnik Unigreen turboteuton in Unigreen turbodrop P4+4 .................................. 20
Slika 6: Pršilnik Zupan ZM1000DT .................................................................................... 22
Slika 7: Zunanji izgled in prerez šob Lechler TR 80-04 in ITR 80-04 ............................... 23
Slika 8: Terenska naprava za fotografiranje listov .............................................................. 24
Slika 9: Digitalni fotoaparat Olympus C-3000, adapter (nosilec) filtrov, rumeni filter Cokin
C001/46 yellow Y2 in makro predleča Cokin C104/46 close-up +4D ................. 25
Slika 10: Zaprta škatla za fotografiranje poškropljenih listov s pritrjenim digitalnim
fotoaparatom Olympus C-3000 ............................................................................. 26
Slika 11: Na vejico pripete ščipalke z nameščenimi kolektorji (od leve proti desni: WSP
listič, filtrski papir, dva naravna lista in s črno mat barvo pobarvan naravni list) 28
Slika 12: Na leseno letvico pritrjene ščipalke z nameščenimi kolektorji (zgoraj 8 naravnih
listov, spodaj WSP listič in dva filter papirčka) .................................................... 30
Slika 13: Front panel in blok diagram razvitega algoritma za računalniško vizualno analizo
fotografij. ............................................................................................................... 34
Slika 14: Primerjava fotografije posnete s fotoaparatom in z algoritmom obdelana slika .. 34
Slika 15: Okno algoritma izdelanega v okolju Matlab R2015a .......................................... 35
Slika 16: Naprava Optomax image analyser in algoritem APA 2001 V5.1 ........................ 36
Slika 17: Primerjava rezultatov pokrovnosti (%) WSP (levo) in naravni listi (desno) pri
škropljenju s pršilnikom Agromehanika AGP 400EN/U, kjer so meritve pokazale
višjo pokritost v notranjosti krošnje ...................................................................... 39
Slika 18: Fotografija levo posneta na začetku fotografiranja in 40-ta fotografija posneta po
40-tih minutah. Objekt fotografiranja je bil vedno isti. ......................................... 40
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. X
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
KAZALO GRAFIKONOV
Grafikon 1: Prikaz korelacije med periodo fotografiranja in vrednostjo pokrovnosti ........ 41
Grafikon 2: Prikaz korelacije med periodo fotografiranja in številom impaktov................ 41
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 1
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
1 UVOD
1.1 Opredelitev problema
Današnji načini pridelave hrane s poudarkom na količini in kakovosti pridelkov, so nujno
povezani z uporabo različnih foliarnih gnojil, rastnih regulatorjev in sredstev za varstvo
rastlin. Ti pripravki omogočajo tudi cenejšo, predvsem pa lažjo pridelavo na večjih
površinah. Zaradi tega se je uporaba različnih pripravkov močno povečala, saj so jih
pridelovalci prisiljeni uporabljati, da bi dosegli velik in na zunaj kakovosten pridelek.
Pridelovalci so zaradi odkupnih cen pridelkov, ki se neprestano nižajo in s tem vodijo v
ekonomski propad, prisiljeni uporabiti vsa trenutno razpolagajoča sredstva za povečanje
količine pridelkov. Na videz so takšni pridelki kakovostni, ne zavedamo pa se, kakšne
ostanke lahko najdemo v takšnih proizvodih, predvsem pa, kakšne bodo posledice takšnega
načina kmetovanja na ljudi kot potrošnike hrane. Še bolj pomembno dejstvo je, da se velike
količine ostankov kopičijo v tleh, od tam se spirajo v vodotoke in v podtalnico, ki je glavni
vir pitne vode.
V zadnjem času ugotavljamo, da se pojavlja rezistenca pri nekaterih škodljivcih in boleznih,
prav tako pa nekateri herbicidi ne delujejo več na plevel. Nastal je začaran krog. S pripravki
uničimo organizme, ki so slabotnejši in neodporni. Odporni preživijo in nadaljujejo vrsto, ki
je odpornejša od staršev. Pridelovalci bodo prisiljeni uporabiti učinkovitejša sredstva, ki
bodo še bolj agresivna in škodljiva za okolje in zdravje ljudi, ali uporabiti večje odmerke
pripravkov.
Tako kot se med boleznimi in škodljivci najdejo odporni organizmi, tako se tudi med
gojenimi kulturami najdejo organizmi ali celo sorte, ki so delno ali popolnoma odporne na
nekatere bolezni in škodljivce. Naši predniki so zelo dobro poznali selekcijo rastlin in so že
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 2
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
takrat izbirali semena najboljših rastlin, ki so bila verjetno odpornejša od ostalih ter zato tudi
bolj bujna. Semena so si med sabo izmenjevali s tem križali sorte, ponovno odbirali seme,
ter s tem dobili boljše rastline.
Danes se selekcija vrši samo v smeri čim višjega pridelka ob uporabi vseh razpoložljivih
pripravkov. Če kakšno tretiranje izpustimo, se pridelek zaradi bolezni, škodljivcev ali
plevela zelo zmanjša. Veliko denarja vlagamo v takšno selekcijo, ki verjetno nima neke
svetle prihodnosti. Če bi le del teh sredstev namenili za selekcijo bolj odpornih rastlin v in
na lokalni ravni izbirali primerne sorte, bi verjetno zelo zmanjšali porabo gnojil,
fitofarmacevtskih sredstev in ostalih pripravkov.
Večino fitofarmacevtskih sredstev nanašamo na rastline s škropljenjem in pršenjem. Redkeje
uporabljamo za nanos posipavanje in prašenje, zalivanje, injektiranje plinov ali tekočin,
premazovanje ali vbrizgavanje v rastline. Postopek nanašanja je s stališča mehanizacije
zahtevno strokovno opravilo, saj majhne napake lahko zelo zmanjšajo učinkovitost
delovanja pripravkov, dodatno pa povečamo onesnaževanje okolja. Ključnega pomena je
pravilna izbira in uporaba tehnično brezhibne naprave, ob pravočasni uporabi ustreznega
sredstva. Če se osredotočimo le na škropljenje in pršenje, moramo temeljito analizirati in
določiti škropilni postopek, da bo učinek zadovoljiv, ekonomičen, ter da bo postopek
izveden v skladu z varstvom pri delu in varovanjem okolja (Lešnik, 2007).
Učinek sredstva, ki ga nanašamo na rastline je odvisen od kakovosti nanosa škropilne
brozge. Pri kakovostnem nanosu v sadovnjakih želimo, da se škropilna brozga pri
škropljenju čimbolj enakomerno razporedi po celotni ciljni površini oziroma habitusu
drevesa, da je pri tem listna površina čimbolj in enakomerno "pokrita" s kapljicami. Vemo,
da ciljno površino (list, steblo, plod, kalček ali korenino) doseže le delček količine škropilne
brozge, ki ga poškropimo. Ta trditev velja še posebej pri škropljenju s pršilniki v času, kadar
je na drevesih ali na trti malo listja. Pa tudi sicer, v najbujnejši rasti, del brozge pade na tla
ali jo z zračnimi tokovi odnese vstran od cilja.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 3
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Govorimo o zanašanju škropilne brozge ali aplikacijskem driftu. Ta je odvisen predvsem od
gibanja zračnih tokov in temperature med škropljenjem. Zračni tok kapljice odnese izven
habitusa drevesa, lahko pa tudi izven nasada. Drobne kapljice lebdijo v zraku, molekule vode
iz njih počasi hlapijo, s tem se vedno bolj manjšajo in postajajo vse bolj mobilne. Ob
aplikacijskem driftu pa nastaja tudi postaplikacijski drift, ki je posledica kemičnih procesov
in atmosferskih vplivov po aplikaciji. Pri tem gre za izhlapevanje in izpiranje škropilne
brozge iz ciljnih površin na tla in v podtalje, ter premeščanje zaradi vetrne in vodne erozije.
Pogosto se nam dogaja, da se na nekatere dele rastlin nanese prevelike količine brozge, ki
odteče iz ciljne površine lista ali stebla na tla (Lešnik, 2007).
Del škropilne brozge, ki ne zadene in ostane na ciljni površini, nepotrebno obremenjuje
okolje in povzroča onesnaženje tal in zraka okolice. Še posebej problematično je
onesnaževanje voda, nekmetijskih površin in bivalnega okolja, pojavlja pa se tudi
kontaminiranje sosednjih kmetijskih površin s posevki.
Slika 1: Škropilni oblak sega zelo visoko nad krošnje dreves, pri tem pa je velika možnost
zanašanja škropilne brozge na sosednje površine ali v naselje.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 4
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Uspeh aplikacije je odvisen od veliko dejavnikov. Gotovo najpomembnejši je razporeditev
zadetkov kapljic in pokritost ciljne površine s kapljicami, ki po izsušitvi oblikujejo depozit.
Govorimo o pokrovnosti (angl. coverage, delež prekrite ciljne površine v %), ki je mera za
pokritost ciljne površine (list, steblo, tla) ter o depozitu škropilne brozge, ki predstavlja
dejansko količino nanesene škropilne brozge (kemične snovi) na ciljno površino (angl.
deposit, običajno v ng/cm2).
Kakovost nanosa je v veliki meri odvisna od kakovosti delovanja sestavnih delov pršilnika,
katerega tehnična izvedba mora biti primerna nasadu. Gre predvsem za tehnične rešitve
proizvajalca naprave, ki mora zagotoviti kakovostno usmerjeno, nasadu primerno
razporeditev vetra puhala. Skladen veter in ustrezen tip, velikost ter položaj šob, dajejo
zadovoljive rezultate pokrovnosti pa tudi depozita pri škropljenju v celotnem habitusu
drevesa.
Izdelovalci naprav, raziskovalci, svetovalci za aplikacijsko tehniko in pridelovalci sami
morajo preverjati kakovost delovanja naprav tudi z analizo pokrovnosti in količino depozita
na ciljnih površinah. To je mogoče narediti z različnimi pristopi, različno kakovostno in z
različnimi stroški. Vse metode imajo omejitve in pogosto je potrebno za dobro oceno
delovanja naprav uporabiti več metod, ki se dopolnjujejo. Najsodobnejše metode so običajno
dostopne vrhunskim znanstvenikom, pridelovalci se največkrat poslužujejo uporabe WSP
lističev (angl. water sensitive paper). Zelo zanimiv pristop pa je digitalna fotografija in
analiza slik. Kakovost aparatov je izredno napredovala in tudi dostopnost različnih
programov za analizo slik. Razvoj na tem področju kaže na velike možnosti uporabe
fotografije za analizo kakovosti delovanja naprav za nanos FFS. Prednost fotografske
tehnike je cenenost in izdelava zelo velikih serij ponovitev analiz. Obstaja strokovno
vprašanje, ali je s fotografskimi metodami možno enako kakovostno opredeliti kakovost
nanosa škropilne brozge, kot z ostalimi metodami (npr. kemičnimi).
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 5
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
1.2 Preverjanje delovanja naprav za nanos FFS
Za uspešen razvoj škropilne tehnike je potrebno nenehno spremljanje karakteristik naprav in
sestavnih delov. Pri sodobnih tehničnih rešitvah naprav želimo povečati uporabno vrednost
le-teh, kar pa lahko ugotovimo le z meritvami, ki jih primerjamo z rezultati predhodno
izdelanih naprav. V fazi razvoja naprave se najpogosteje uporabljajo preproste in hitrejše
laboratorijske analize, pri katerih brez zunanjih vplivov preverimo delovanje naprav. Za
takšne analize uporabljamo razne merilnike pretokov in tlaka tekočin ali zraka, naprave za
ugotavljanje velikosti kapljic ter naprave, s katerimi ugotavljamo vertikalno razporeditev
škropilnega oblaka (npr. paternator).
Rezultate laboratorijskih meritev je potrebno preveriti še v nasadu, kjer se pokaže dejanski
uspeh razvoja naprave za nanašanje škropilne brozge. Šele pri aplikativnem testiranju
naprave, kjer na rezultate meritev vplivajo vsi želeni in nezaželeni vplivi, ki se pri
škropljenju v nasadu pojavijo, dobimo dejansko sliko delovanja naprave. Pri teh preverjanjih
nas zanima predvsem kakovost nanosa škropilne brozge na ciljno površino (listje, plodovi)
in enakomernost razporeditve škropilne brozge po celotni rastlini.
1.3 Metode ugotavljanja kakovosti nanosa škropilne brozge
Za ugotavljanje kakovosti nanosa škropilne brozge na ciljno površino uporabljamo več
različnih metod, ki temeljijo na kemijskih analizah ali na vizualni analizi zadetkov kapljic
ob ciljno površino. Pri prvih dobimo kvantitativno ovrednoten rezultat, ki nam pove, kakšna
količina sledilca (kemikalije) je padla na ciljno površino (depozit), pri drugih pa dobimo
rezultat, ki pove, kakšno je število zadetkov na ciljno površino, njihovo velikost in odstotek
pokrite - poškropljene površine (angl. coverage).
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 6
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Pri preverjanju naprave je potrebno čim bolj sistematično po celotni rastlini razporediti
kolektorje (nosilce). To so lahko različni plastični in papirnati trakovi, plastične, kovinske
ali steklene ploščice, naravni kolektorji (listi rastlin) in podobni materiali, ki zadržijo
naneseno škropilno brozgo pri škropljenju do kasnejše analize.
1.4 Depozit
S pomočjo kemijskih analiz ugotavljamo depozit škropilne brozge pri škropljenju. Analize
temeljijo bodisi na fluorometriji, kolorimetriji, fotometriji ali na kvantitativni analizi. Pri teh
metodah uporabljamo pri škropljenju sledilce (angl. tracers), ki se pri poskusnem
škropljenju, pomešajo z vodo. Takšne snovi so lahko tudi fitofarmacevtski pripravki za
zaščito rastlin, vendar zaradi fitotoksičnosti raje uporabljamo preproste cenene snovi, kot so
barvila, ki so lahko fluorescentna ali nefluorescenta. Ključnega pomena pri izbiri barvila je
njegovo razpadanje zaradi staranja in svetlobe, ter raztapljanje ali izpiranje pri kemijski
analizi. Za kolektorje uporabljamo materiale, ki barvila vpijajo, ali jih zadržijo na površini.
Pri kemijski analizi jih speremo iz kolektorja ter določimo koncentracijo v analitski
raztopini. Za nosilec lahko uporabimo tudi liste iz rastlin. Rezultati, ki jih dobimo s kemijsko
analizo, so zelo natančni, vendar so primerni le za manjše število vzorcev, saj je priprava
vzorca zamudna in draga.
1.5 Pokrovnost in število zadetkov
Predvsem zaradi visoke cene kemijskih analiz, se večinoma odločamo za cenejše in
enostavnejše načine ugotavljanja pokrovnosti na podlagi vizualnih metod, ki so v večini
primerov v tesni korelaciji z depozitom. Vizualne metode za ugotavljanje pokrovnosti lahko
razdelimo v dve skupini, kjer uporabljamo:
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 7
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
naravne kolektorje - liste z drevesa, ki ga škropimo. Za več ponovitev na istem
drevesu moramo vzeti liste z drugega drevesa in ga pripeti na poškropljeno drevo.
Kot sledilec se lahko uporabljajo različna intenzivna vodotopna barvila, ki vizualno
dajejo dovolj velik kontrast med kolektorjem in barvilom. Na naravnih zelenih listih,
ki so temno zeleni, je težko doseči dovolj kontrasta, zato se kot sledilec pogosteje
uporabljajo različna fluorescentna barvila, ki v temnem prostoru ob osvetlitvi z UV
svetlobo fluorescirajo in oddajajo svetlobo v vidnem spektru ter različna vidna
barvila (najpogosteje barvila za prehrano).
Slika 2: Fluorescentno barvilo na naravnem listu vinske trte.
umetne kolektorje uporabljamo zaradi lažje vizualne obdelave, saj so enako veliki in
imajo enakomerno barvo. Na vlago občutljive lističe (angl. water-sensitive paper -
WSP) uporabljamo za škropljenje s čisto vodo. Vodna kapljica ob zadetku ob obešen
listič povzroči takojšnjo spremembo rumene barve podlage v temno modro. Ker so
ti lističi zelo občutljivi na vlago, moramo z njimi ravnati zelo previdno, saj vsak dotik
z vlago spremeni barvo podlage in s tem vpliva na rezultat. Spremembo barve lahko
povzroči že kapljica, ki listič samo oplazi in se niti ne zalepi nanj. Predvsem zaradi
slednjega se uporabljajo na olje občutljivi lističi (angl. oil-sensitive paper – OSP),
kjer vlaga ne povzroči napak meritev. Kljub temu se metoda z WSP lističi uporablja
pogosteje, saj je bistveno enostavnejša, ekološko bolj sprejemljiva, saj ne uporablja
olja, rezultati pa so vidni s prostim očesom.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 8
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Slika 3: WSP lističi z različnim številom zadetkov na cm2 (http://sprayers101.com/tag/
water-sensitive-paper/).
Pri vizualnih metodah, poškropljene papirčke z odtisi zadetkov kapljic s skenerjem ali
kamero prenesemo v digitalno sliko odtisov kapljic. S pomočjo računalniških algoritmov
analize slike (angl. image processing) določimo pokrovnost (% pokrite površine), lahko pa
tudi število in velikost zadetkov (angl. impacts) kapljic.
1.6 Delovna hipoteza
Različni avtorji zagovarjajo različne metode za ugotavljanje nanosa škropilne brozge pri
škropljenju. Vsaka ima prednosti in slabosti, odločitev za eno ali drugo pa je največkrat
kompromis med natančnostjo, hitrostjo, razpoložljivostjo opreme in ceno metode. Za
metode, ki temeljijo na kemijski analizi lahko trdimo, da so natančne, vendar le ob uporabi
dovolj kakovostnih sledilcev in kolektorjev. Z upoštevanjem slednjih trditev se cena analiz
zelo poviša, kar je vzrok za iskanje alternativnih metod, ki ob manjšem vložku hitreje dajo
primerljivo natančne rezultate, uporabne za ugotavljanje pokrovnosti.
Trenutno se največ uporablja metoda, pri kateri ugotavljamo pokrovnost s pomočjo analize
slike na WSP lističih, ki je hitrejša in cenejša, vendar pogosto daje netočne zavajajoče
rezultate predvsem pri uporabi šob, ki ustvarjajo večje kapljice in pri novejših antidriftnih
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 9
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
šobah, ki ustvarjajo volumsko večje mehurčke. Velika kapljica lahko zaradi hitrosti gibanja,
vetra ali gravitacije zdrsne po površini WSP listka in napravi progo, kjer so samo sledi
škropilne brozge. Pri analizi slike pa se izkaže proga kot pokrita površina. Prav tako nastajajo
problemi pri veliki hektarski količini vode, kjer je zaradi stekanja in prelivanja kapljic
površina listka popolnoma zamazana. Fox (2003) ugotavlja, da je najprimernejša pokrovnost
na lističih med 20 in 40 %, večja ali manjša pokrovnost, pa lahko daje netočne rezultate.
Namen naloge je razviti novo enostavnejšo, hitrejšo in cenejšo metodo ter jo primerjati z že
uveljavljeno in priznano metodo za ugotavljanje pokrovnosti na podlagi WSP lističev. Pri
razvoju metode je treba upoštevati prednosti in slabosti drugih metod, pri tem pa izbrati
primerne materiale in metode.
Hipoteza 1:
Obstaja vsaj povprečno dobra korelacijska povezava (R2 0,5) med vrednostmi za oceno
pokrovnosti listov s škropilno brozgo, dobljenimi z analizo fotografij listov preškropljenih s
fluorescentnim sledilcem in vrednostmi, dobljenimi z drugimi tehnikami (WSP lističi, barvni
sledilec tartrazin, kemijska analiza depozita fluorescentnega sledilca na listju).
Hipoteza 2:
Pričakujemo, da je povezava med ocenami stopnje pokrovnosti listja, najtesnejša med
vrednostmi dobljenimi z analizo fotografij listov preškropljenih s fluorescentnim sledilcem
in analizo fotografij WSP lističev ter analizo depozita sledilcev na filter papirju.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 10
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Hipoteza 3:
Pričakujemo, da je povezava med vrednostmi za oceno pokrovnosti listov, dobljenimi z
analizo fotografij listov preškropljenih s fluorescentnim sledilcem in vrednostmi, dobljenimi
z drugimi tehnikami (WSP lističi, barvni sledilec tartrazin, kemijska analiza fluorescentnega
sledilca na listju) enako tesna, kot med primerjalnimi tehnikami samimi (npr. med WSP
lističi in kemijsko analizo depozita sledilcev).
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 11
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
2 PREGLED OBJAV
Foliarna aplikacija je najpogostejši način za nanašanje škropilne brozge (agro kemikalij) na
rastline z namenom zaščite rastlin. Natančnost aplikacije na rastline je ključnega pomena za
biološko učinkovitost škropilne brozge, kot tudi za neželeno delovanje le-te na neciljane
organizme, odnašanje škropilne brozge (angl. drift), izhlapevanje, pojav ostankov v plodovih
itd. (Koch, 2008).
V zadnjem času so zaradi možnosti stranskih učinkov na okolje agro kemikalije postale
močno nadzorovane. Le-te lahko vplivajo na zdravje ljudi posredno zaradi onesnaževanja
okolja, kot tudi neposredno pri uživanju hrane, ki je bila pridelana ob uporabi pripravkov,
ali je rastla na kontaminiranih območjih.
Uvajanje ugotavljanja kakovosti nanosa škropilne brozge ima večplasten pomen. Prvenstven
namen je ugotoviti kakovost delovanja naprave za nanašanje pripravkov (škropilnica,
pršilnik…) ter proučevanje možnosti za izboljšanje naprav v smislu tehničnih in tehnoloških
rešitev na napravah. Izboljšave lahko naredi proizvajalec naprave pri izdelavi nove, lahko
pa uporabnik naprave preveri delovanje in na osnovi tega spremeni nastavitve naprave, ali
pa zamenja določene sestavne dele naprave.
Z uporabo tehnik za ugotavljanje kakovosti nanosa ne ugotavljamo le neposrednih učinkov,
temveč lahko posredno, z ugotavljanjem učinkovitosti delovanja na bolezni in škodljivce in
glede na ugotovljen nanos, določamo primerno količino vode na površino ter hektarsko dozo
pripravka. Strokovno natančen pristop in uporaba opisanih tehnik daje pozitivne učinke pri
zmanjševanju vpliva pripravkov na okolje (Koch, 2008).
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 12
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Za ugotavljanje kakovosti nanosa in ocenjevanje učinkovitosti nanosa se uporabljajo
različne tehnike. Prvi način je brez vizualizacije, z uporabo kovin, sledilcev (tracerjev) ali
aktivnih učinkovin (FFS). Ugotavlja se kvantitativna količina sledilca, ki je bila nanešena na
kolektorje, ki so največkrat filtrski ali podobni lističi. Raziskovalci Byers in sod. 1984;
Sutton in Unrath, 1984; Salyani, 1988; Val Monterola in sod. 1988 so uporabili kovine.
Barvila so uporabili Johnstone, 1977; Pergher in sod. 1997; Salyani in Whitney, 1988;
Hayden in sod. 1990; Koch, 1993; Koch in sod. 1996. Avtorji Matuo, 1988; Smelt in sod.
1993 pa so uporabili učinkovine FFS. Drugi način temelji na vizualizaciji, kjer se uporabljajo
na vodo ali olja občutljivi kolektorji, ali pa folije in podobni lističi, na katerih se vodne
kapljice posušijo in pustijo sled. Z različnimi vizualnimi tehnikami določimo stopnjo
pokritosti površine s sledilcem. Fluorescenčno analizo so uporabili številni avtorji:
Staniland, 1959; Edwards in sod. 1961; Pereira, 1967; Oster, 1974; Salyani & Whitney,
1988, ki menijo, da je ta postopek enostaven, hiter in primeren za velike razlike v pokritosti
(Palladini, 2005).
Za ugotavljanje kakovosti nanosa škropilne brozge je najpogosteje uporabljeno merilo
količina kemikalije, ki je bila nanesena na kolektor (ng/cm2 ali ng/g sveže mase listja), kar
je merilo za depozit sledilca ali učinkovine. Vizualne metode dajejo podatke o pokritosti
kolektorja (% pokrite površine), ali kot število zadetkov kapljic na cm2. Metodi dajeta
različne podatke in je zato primerjava obeh zelo zapletena in nejasna, skoraj nemogoča. Da
bi lahko primerjali obe metodi je treba narediti dovolj velik vzorec (Holownicki, 2004). Za
dober nanos škropilne brozge in dobro zaščito rastlin, je bolj pomembno razumeti prostorsko
porazdelitev škropilne brozge v drevesu, kot pa interpretirati le število zadetkov kapljic. Oba
parametra sta odvisna od razmerja med položajem šobe in smerjo pretoka zraka, ter
prostorsko geometrijo drevesa. Uporaba katerekoli metode ob uporabi primerne enakomerne
porazdelitve kolektorjev, omogoča zaznavanje nizkih depozitov v krošnji drevesa in
naknadno prilagoditev pršilnika (Koch, 2006).
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 13
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
V številnih raziskavah so bili uporabljeni umetni kolektorji iz filtrskega papirja velikosti
76x26 mm, ki je standardizirana. Pomembno je, da se kolektor pri preskušanju postavi vedno
na isto mesto, saj to omogoča ponovljivost rezultatov. Ob tem je treba upoštevati dejstvo, da
se filtrski papir, kot kolektor pri odlaganju sledilca, obnaša drugače kot naravni list ali plod,
saj je vpijanje sledilca različno. Odvisno od razpoložljive analitične opreme laboratorija, se
raziskovalci odločajo za različne sledilce. Najpogosteje se uporabljajo fluorescentne barve
ali kovinske spojine, ki jih je mogoče na enostaven način zaznati z atomsko absorpcijsko
spektrometrijo. Kljub enostavnosti je potrebna previdnost zaradi stabilnosti sledilcev, ki
počasi razpadajo, še posebej v prisotnosti sončne svetlobe (Koch, 2006).
Prednost fluorescenčnih kolektorjev je, da pri fotospektrometrični analizi ni veliko napak
zaradi fluoresciranja drugih snovi, ki so na ciljni površini, ali se izlužijo iz ciljne površine.
Le redke snovi na listju ali v listju fluorescirajo. Pri uporabi barvil je možnost napak večja,
saj v rastlinah obstajajo snovi, ki lahko imajo absorpcijski spekter enak kot barvni sledilec.
Dobra lastnost fluorescenčnih sledilcev je velika stabilnost. Tako se koncentracija v času od
nanosa do procesiranja vzorca ne zmanjša. Slabe lastnosti so naslednje: so dražji, so bolj
strupeni, pridelek iz poškropljenih dreves se pri nekaterih ne sme tržiti, za izluževanje
potrebujejo dražja topila, ki so bolj škodljiva za ljudi in okolje. Pri živilskih barvah ni
kemične škodljivosti za raziskovalce in pridelek s poškropljenih rastlin, se lahko trži.
Običajna živilska barvila lahko dokaj hitro razpadajo, zato mora biti čas med nanosom in
analitskim procesiranjem, kratek. Kot topilo se lahko uporabi vodo.
Koch (2006) opisuje pojem pokritost, ki pomeni odstotek rastlinske površine, ki je pokrita
ali onesnažena s kemikalijo. Kadar ugotavljamo pokritost, moramo vedeti, da še posebej pri
vodo občutljivih lističih (WSP) lahko pride do povsem napačnih rezultatov, kajti večja
količina vode, pokaže boljše rezultate pokritosti, lahko se celo zgodi, da zaradi prevelike
količine vode nastopi odtekanje tekočine iz lističev. Na podobne težave opozarja Holowicki
(2002), ki poudarja, da je treba optimizirati porabo vode. Prihaja tudi do težav, kadar so
kapljice zelo drobne in jih je težko optično prepoznati. WSP lističi torej omogočajo
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 14
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
primerjavo zgolj pri nekem omejenem intervalu porabe vode na hektar pri delih s povprečno
velikimi kapljicami.
Koch (2006) se sprašuje, kakšen pomen ima podatek o številu zadetkov kapljic na cm2 pri
uporabi vizualne analize WSP lističev? Jasno je, da je število zadetkov kapljic na enoto,
odvisno od spektra iz šobe sproščenih kapljic. V zadnjih letih je trend pri zaščiti rastlin v
smeri zmanjševanja drifta. Posledično se je pojavil trend povečevanja velikosti kapljic, kar
pa lahko ima za posledico manjšo pokritost in s tem slabšo zaščito rastlin.
Koch (2006) predlaga naravne kolektorje (naravne liste), saj so nameščeni in usklajeni v
drevesu glede na vrsto in sorto drevesa, količino plodov in višino pridelka, stopnje rasti,
dejanskih sedanjih in preteklih vremenskih razmer itd., ob škropljenju pa je pomemben
dejavnik še zmožnost zadrževanja tekočine na površini. Velika prednost umetnih kolektorjev
je sicer standardizacija, se pa kažejo težave ravno zaradi izgube informacij o variabilnosti,
zaradi zgoraj omenjenih vplivov. Če želimo izboljšati biološko učinkovitost nekega sredstva
z izboljšanjem kakovosti nanosa škropilne brozge, moramo upoštevati naravne dejavnike.
Palladini (2005) je uporabil fluorescentna sledilca Briliant blue in Saturn v koncentraciji
0,15% in dodatek za boljše oprijemanje Vinilperse 0,015%. Barvili sta bili poškropljeni na
naravne liste citrusa Citrus sinensis L. var. Hamlin, nato pa je na osnovi kvantitativne analize
na fluorescentnem spektrofotometru, ugotavljal razpadanje barvil. Listi, ki so bili posušeni
na naravni svetlobi, v primerjavi z neposušenimi listi niso kazali večjih razlik, medtem ko
so listi, ki so bili izpostavljeni direktni sončni svetlobi za 2, 4 ali 8 ur, kazali občuten razpad
barvila.
Ena od težav analitskih metod je, kako izvesti primerjave med stroji. Pri analizi enega stroja
je enostavno, ker depozit analiziramo le enkrat. Če pa želimo stroje primerjati med seboj,
moramo isto ciljno površino poškropiti večkrat. Pri večkratnih zaporednih škropljenih
dobimo dodaten dejavnik variabilnosti, to je kumulativni depozit. Teoretično lahko pri
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 15
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
vsakem naslednjem zaporednem škropljenju, vrednost prejšnjega depozita odštevamo,
vendar gradimo na nekem povprečnem predhodnem depozitu, ki ga zgolj ocenimo z neko
napako. Za ponavljajoča se škropljenja so uporabne kovine, ki ne razpadejo in lahko njihovo
koncentracijo zelo natančno merimo (Schutte s sod., 2012) Napake pri odštevanju
predhodnih depozitov niso tako velike. Pri raziskavi raziskovalca Schutte s sod. (2012) so
pri škropljenju listov citrusov ugotovili skoraj 90 % ujemanje podatkov med analizo kovine
baker in depozitom fluorescentnega sledilca. Pri ponavljajočem se odvzemu listja z dreves
spreminjamo krošnjo dreves in le ta ni več enaka med različnimi ponovitvami škropljenj. Če
želimo ponovitve izvajati vedno na različnih drevesih potrebujemo velike izenačene
površine in zelo velike količine sledilcev. Potem se soočimo s težavo s ponovljivostjo
okoljskih dejavnikov (veter, temperatura, …), ker škropljenje posamezne ponovitve traja
zelo dolgo in se lahko vremenski parametri med ponovitvami precej spremenijo.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 16
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
3 MATERIAL IN METODE DELA
Zastavljeni poskus je bil izveden vzporedno v poskusu, kjer so se ugotavljale relacije in
medsebojni vplivi med tipom šob, količino porabljene vode in tipom, pršilnika na
enakomernost porazdelitve škropilne brozge v dveh različnih gojitvenih oblikah jablanovih
dreves.
3.1 Lokacija poskusov
Poskus je v sezoni 2005 in 2006 potekal na posestvu Univerzitetnega kmetijskega centra
Fakultete za kmetijstvo v Hočah pri Mariboru. V sezoni 2006 smo opravili poskus tudi v
nasadu Sadjarske zadruge Selnica ob Dravi.
Preglednica 1: Karakteristike nasadov
Naziv nasada Gojitvena oblika Starost
nasada
LAI TRV
(m3)
Pod bloki (sezona
2005 in 2006)
zelo vitko vreteno (VVV)
0,7 x 2,8 m višina do 3,40 m
6 in 7 let 2,45 – 2,8 13500
Pod gradom
(sezona 2006)
povišano vitko vreteno (MVV)
1,5 x 4 m višina do 3,7 m
12 in 13 let 2,5 – 2,9 9800
Selnica ob Dravi
(sezona 2006)
povišano vitko vreteno (MVV)
1,2 x 3,8 m višina do 3,7 m
8 let 3,3–3,7 10600
3.2 Uporabljene naprave
Za izvedbo poskusov so bili uporabljeni štirje pršilniki z različnimi kombinacijami šob,
porabe vode na ha, hitrostmi vožnje in količinami zraka. Za pogon pršilnikov je bil
uporabljen traktor New Holland TN75V.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 17
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
3.2.1 Sadjarski ozkokolotečni traktor New Holland TN75V
Traktor New Holland TN75V je namenski ozkokolotečni traktor z nizkim težiščem in ozko
kabino. Traktorji tega tipa so se izdelovali med letoma 1999 in 2003. Vgrajen je tekočinsko
hlajen tri valjni dizelski motor Iveco 8035.25 s turbinskim polnjenjem, brez hladilnika
polnilnega zraka (intercooler-ja) in dvema ventiloma na valj. Delovni volumen motorja
znaša 2931 cm3, pri vrtini 104 mm in hodu bata 115 mm. Motor ima zelo dobre
karakteristike, saj že pri 1400 vrtljajih motorja dosega najvišji navor 295 Nm in porast
navora 37 %. Moč je omejena na 53 kW oz. 72 KM. Je zelo varčen, saj ima pri 1400 vrtljajih
motorja 210 g/kWh specifične porabe goriva. Pri polnih vrtljajih (2500 min-1) pa je
specifična poraba 228 g/kWh.
Sklopki za vožnjo in kardansko priključno gred sta ločeni. Obe sta suhi ploščni, z mehanskim
krmiljenjem. Sklopka za vožnjo ima keramično oblogo, ki vzdrži velike torne obremenitve
in se lahko segreje do višjih temperatur, kar je za sadjarsko-vinogradniške traktorje zelo
pomembno, saj se v nasadu še posebej v času spravil pridelkov, sklopka zelo pogosto
uporablja.
Menjalnik je popolnoma sinhroniziran s 16 prestavami naprej in 16 nazaj (štiri skupine s
štirimi prestavami). Vgrajen je elektrohidravlični inverter za spreminjanje smeri vožnje.
Vklop sprednjega pogona in diferencialne zapore se izvrši elektrohidravlično s pritiskom na
tipko. Zavore traktorja so hidravlične, zavorne lamele pa so hlajene v olju menjalnika, zaradi
česar ima traktor dodaten hladilnik za hlajenje menjalniškega olja. Traktor dosega hitrosti
vožnje do 40 km/h.
Upravljanje traktorske hidravličnega dvigala je mehansko. Za delovanje skrbi črpalka s
pretokom 64 l/min olja pri polnih vrtljajih motorja. Dvižna sila na priključnih kljukah
kategorije II. s priključnimi kljukami znaša 17 kN. Traktor je opremljen s tremi hidravličnimi
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 18
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
ventili za zunanje porabnike, ki so lahko dvosmerno ali enosmerno delujoči. Neodvisna
priključna gred ima dve hitrosti vrtenja (540 in 750 vrt/min).
Pregledna kabina traktorja je zvočno in toplotno odlično izolirana. Vgrajena je klimatska
naprava z velikimi filtri iz aktivnega oglja, ki iz zraka odstranijo strupene substance. Kljub
temu, da je kabina ozka, je za voznika dovolj udobna in varna. Za voznika je vgrajen odlično
vertikalno in vzdolžno zračno vzmeten sedež s tekstilnim oblazinjenjem.
3.2.2 Nošeni pršilnik Agromehanika AGP400EN/U
Sodoben pršilnik AGP 400EN/U je izdelan in preizkušen po najnovejših standardih, zato
ima vgrajen sistem za splakovanje med delom (kadar je v rezervoarju še škropilna brozga)
in po opravljenem škropljenju (kadar se splaknejo vsi sestavni deli, ki so v stiku s škropilno
brozgo). Pršilnik ima zato dodaten 30 litrski rezervoar za čisto vodo, ki omogoča splakovanje
v nasadu, z razredčeno brozgo pa poškropimo nasad, ki smo ga poprej že poškropili. Zgrajen
je iz pobarvanega jeklenega okvirja, nanj je pritrjen kratek in visok polietilenski rezervoar
skupne velikosti 440 litrov, ki ima težišče bližje traktorju. Rezervoar ima gladko notranjost
in vse robove zaobljene z namenom, da se pri škropljenju veje ne zatikajo in poškodujejo,
še posebej pa so zaobljeni robovi primerni za boljše mešanje škropilne brozge ter za lažje
čiščenje rezervoarja. Nalivna odprtina je velika (premer 400 mm), v katerem je sito z
mešalno napravo za močenje prašnatih pripravkov. Na dnu in v sredini rezervoarja sta
vgrajeni mešalni šobi za mešanje škropilne brozge.
Pršilnik ima vgrajeno batno-membransko črpalko BM 65/30, ki ima pretok 60 l/min in lahko
dosega tlake do 30 barov. Regulator tlaka PR-1F/3 omogoča fino regulacijo tlaka, filtriranje
škropilne brozge skozi samočistilni filter ter razvod na tri ventile (mešalna šoba, šoba za
mešanje prašnatih pripravkov in ventil za dotok do škropilnih šob). Uporabljen pršilnik je
imel dodatno vgrajene cevi in ventil za možnost odpiranja in zapiranja šob v kabini traktorja.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 19
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Aksialni ventilator z osmimi lopaticami premera 825 mm je postavljen za rezervoarjem v
poliestrski usmernik zraka. Pretok zraka je nastavljiv med 16000 in 48000 m3 zraka na uro,
z zveznim premikanjem kota lopatic. Izstopna hitrost zraka iz usmernika znaša do 30 m/s. V
tok zraka je na obeh straneh postavljenih po 6 nosilcev šob, z membranskim protikapnim
ventilom. V vsak nosilec se lahko privijejo dve šobi, z zasukom nosilca pa odpiramo ali
zapiramo posamezno šobo.
Slika 4: Nošeni pršilnik AGP400ENU priključen na traktor New Holland TN75V.
3.2.3 Nošeni pršilnik Unigreen turboteuton in Unigreen turbodrop P4+4
Oba pršilnika sta na zunaj zelo podobna, razlika med njima je le v razpršilnih šobah. Pri
prvem so vgrajene standardne vrtinčne šobe, ki se lahko menjujejo glede na željeno porabo
vode na hektar, pri drugem, pa so vgrajene posebne odbojne šobe, ki ustvarijo tanek sloj
tekočine, ki ga zračni tok razprši na odbojni ploščici in žični oviri ter ponese v notranjost
krošnje.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 20
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Pršilnik ima ogrodje iz vroče cinkanega jekla, nanj je pritrjen polietilenski rezervoar
volumna 450 litrov, z dodatnimi rezervoarji za splakovanje pršilnika med in po izvedenem
škropljenju. Nalivna odprtina s sitom je velikosti 390 mm, na dnu rezervoarja pa je vgrajena
injektorska šoba za mešanje škropilne brozge. Vgrajena 4 batna batnomembranska črpalka
Comet APS 96 s pretokom 90 l/min daje zelo enakomeren pretok škropilne brozge skozi
šobe. Regulator tlaka RVA 4 ima vgrajen samočistilni filter, razvodni ventili pa so električno
krmiljeni.
Slika 5: Pršilnik Unigreen turboteuton in Unigreen turbodrop P4+4.
Posebnost tega pršilnika je radialni ventilator, ki za razliko od aksialnega, daje manjše
količine zraka (do 15000 m3/h) ter občutno višje tlake zraka in izstopne hitrosti do 70 m/s.
Zrak lahko zaradi tega speljemo po tanjših ceveh v bližino dreves in natančno usmerimo. Na
ustju vsake od zračnih cevi je vgrajen nosilec z dvema šobama in protikapnim ventilom.
Obliko škropilnega oblaka lahko zelo natančno prilagodimo vzgojni obliki nasada in s tem
zmanjšamo izgube škropilne brozge zaradi različnih oblik drifta. Ohišje radialnega
ventilatorja je tudi manjše in lažje, kar lahko pripomore k lažjemu transportu. Žal pa ti
ventilatorji rabijo zaradi višjih tlakov tudi večjo pogonsko moč. To pomeni, da za pogon
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 21
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
rabimo močnejši traktor. Radialni ventilatorji so tudi zelo glasni in oddajajo zelo moteč zvok
visokih frekvenc, ki je v urbanem okolju lahko zelo moteč.
3.2.4 Vlečeni pršilnik Zupan ZM1000DT
Uporabljen vlečeni pršilnik Zupan ZM1000DT je izdelan v skladu z najnovejšimi standardi
za naprave za nanašanje fitofarmacevtskih sredstev. Ogrodje pršilnika je deloma iz
pobarvanih jeklenih profilov, del ogrodja, ki nosi usmernik s puhalom, pa je izdelan iz
pocinkanih jeklenih profilov. Usmernik zraka je izdelan iz poliestra in steklenih vlaken,
samo ustje in dodatne usmerjevalne lopatice v usmerniku zraka, pa so iz nerjaveče pločevine.
Rezervoar z zaobljenimi robovi volumna 1000 l je izdelan iz poliestra in steklenih vlaken, v
njem pa je integriran manjši 50 litrski rezervoar za splakovanje celotnega pršilnika po
opravljenem škropljenju. Nalivna odprtina premera 400 mm ima 300 mm globoko sito, z
napravo za mešanje prašnatih pripravkov. Črpalka Anovi Reverberi AR 904 ima pretok 90
l/min pri 540 vrtljajih kardanske gredi, kar zadostuje za pretok skozi 14 šob in za odlično
mešanje škropilne brozge v rezervoarju. Iz medenine izdelan regulator tlaka Arag je speljan
v kabino traktorja, kar omogoča natančen nadzor nad tlakom škropljenja in nadzor nad
odpiranjem ter zapiranjem šob pršilnika.
Koncept puhala z dvema ventilatorjema omogoča uporabo manjših premerov ventilatorja,
predvsem pa boljše vrtinčenje zraka v samem usmerniku, kakor tudi izven usmernika v
krošnji drevesa. Vrtinčenje v krošnji povečuje depozit na listih, saj vrtinčenje povzroča tako
obračanje listov, kot tudi transport škropilne brozge pod listje. Usmernik zraka je visok, kar
je prednost, saj zrak izstopa iz usmernika bolj vodoravno proti krošnji dreves. Reduktor
ventilatorja ima dve hitrosti. Nižjo hitrost uporabimo pri manjših drevesih in spomladi, kadar
je malo listja, kasneje pa uporabimo višjo hitrost. Nosilci šob imajo vgrajen membranski
protikapni ventil in so z močno jekleno cevjo odlično zaščiteni pred udarci vej.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 22
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Slika 6: Pršilnik Zupan ZM1000DT.
3.2.5 Uporabljeni tipi šob in delovni parametri
Pri škropljenju so bile uporabljene vrtinčne šobe z oznako TR proizvajalca Lechler. Izdelane
so iz plastičnega ohišja, v katerega je vstavljen keramični vložek z odprtino in zarezo za
vrtinčenje tekočine, od katerem je z zgornje strani postavljena keramična ploskev, ki prisili
tekočino, da se pomika ob zarezi za vrtinčenje tekočine. Keramični vložek omogoča tlake
škropljenja od 3 do 20 barov, ob zelo majhni obrabi šobe. Šoba razbije tekočino v zelo
drobne kapljice, ki jih veter ventilatorja z lahkoto nosi v notranjost krošnje.
Nekoliko predelana je šoba ITR, ki ima enak pretok tekočine pri istem tlaku, v notranjem
injektorju (venturijevi cevi) pa meša zrak s tekočino, kar povzroči, da skozi ustje šobe ne
pritekajo kapljice, temveč mehurčki. Mehurčki imajo nekoliko večji premer, njihova masa
pa je nekoliko večja od kapljic. Ker je premer večji, jih zračni tok lažje nosi v krošnjo
drevesa, izven prisilnega gibanja zaradi zračnega toka pa mehurček, zaradi večje mase hitro
pade na tla in s tem se močno zmanjša zanašanje škropiva. Po ocenah naj bi se na ta način
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 23
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
zmanjšalo zanašanje do 50 %, ni pa še povsem jasno, kako velika kapljica vpliva na biološko
delovanje pripravkov.
Slika 7: Zunanji izgled in prerez šob Lechler TR 80-04 in ITR 80-04.
3.2.6 Terenska naprava za fotografiranje listov
Za fotografiranje poškropljenih listov smo izdelali terensko napravo, ki omogoča osvetlitev
listov z UV svetlobo, brez prisotnosti zunanje sončne ali druge svetlobe. Izdelali smo škatlo
iz lesenih vezanih plošč z odpirajočim pokrovom in zapahom velikosti 400 x 400 x 300 mm.
Notranjost smo pobarvali s črno barvo brez sijaja (mat barva). V notranjosti škatle je bil
vgrajen svinčeni gelni akumulator Leoch 6V 10Ah, ki je z elektriko oskrboval štiri
elektronske sklope za delovanje štirih fluorescentnih UV sijalk. Kapaciteta akumulatorja je
bila nekoliko višja od potrebne, da bi sijalke čez celo obdobje fotografiranja dobile enako
napetost in bi bila osvetlitev vedno enaka.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 24
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Slika 8: Terenska naprava za fotografiranje listov.
V poskusu so bile uporabljene črne UV sijalke Sylvania blacklight-blue F4W/BLB-T5.
Sijalka oddaja svetlobo valovnih dolžin med 350 in 365 nm in zelo malo svetlobe v vidnem
spektru. Za optimalno delovanje potrebuje napetost 29V moči 4W. Dolžina sijalke je 150
mm in premer 16 mm.
Slika 9: Sijalka Sylvania blacklight – blue.
3.2.7 Fotoaparat Olympus C-3000
Za fotografiranje poškropljenih listov smo uporabili digitalni fotoaparat Olympus C-3000, s
svetlobnim senzorjem CCD velikosti 1/1,8 cole z 3,34 milijona svetlobnih točk. Fotoaparat
je napredni kompaktni, z odlično optiko in možnostjo prigraditve dodatnih leč ali filtrov
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 25
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
preko adapterja na objektiv. Objektiv ima spremenljivo goriščno razdaljo od 6,5 – 19,5 mm
(32-96 mm v primerjavi z malim formatom) ter zaslonko med F2,8 in F11 čez celotno
območje zoom-a. Objektiv lahko ostri pri normalnem fotografiranju od 0,8 m - ∞, pri
bližinskem fotografiranju pa od 0,2 – 0,8 m. Opisane karakteristike so bile ključne pri izbiri
fotoaparata, še posebej pa svetlobna vrednost objektiva. Kljub vsemu je bila zmožnost
ostrenja predolga, zato smo uporabili dodatno lečo za bližinsko (macro) fotografiranje
(Cokin C104/46 close-up +4D). Ta omogoči ostrenje na razdalji med 8 in 15 cm. Za
doseganje boljših kontrastov na fotografijah pa je bil uporabljen rumeni filter (Cokin
C001/46 yellow Y2). Adapter za dodatne leče je skupaj z lečami služil tudi kot nosilec
fotoaparata, ki smo ga pritrdili na pokrov škatle za fotografiranje.
Slika 9: Digitalni fotoaparat Olympus C-3000, adapter (nosilec) filtrov, rumeni filter Cokin
C001/46 yellow Y2 in makro predleča Cokin C104/46 close-up +4D.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 26
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Slika 10: Zaprta škatla za fotografiranje poškropljenih listov s pritrjenim digitalnim
fotoaparatom Olympus C-3000.
3.3 Uporabljeni materiali
Za ugotavljanje pokrovnosti in števila impaktov smo kot kolektorje uporabili na vlago
občutljive lističe (angl. water sensitive paper – WSP lističi) proizvajalca Syngenta - Novartis
agro velikosti 26 x 76 mm. Pokrovnost smo ugotavljali tudi z novo razvito metodo na
naravnih listih jablane. Kot dodatno kontrolno varianto, smo uporabili tudi s črno mat barvo
pobarvane naravne liste jablane.
Za ugotavljanje depozita smo za kolektorje uporabili filtrski papir proizvajalca Macherey –
Nagel tip 672, ki smo ga narezali na enako velikost kot so WSP lističi; to je 26 x 76 mm in
naravni listi jablane.
Kot sledilec smo uporabili flourescentno barvilo Helios SC500, ki ga proizvaja Syngenta –
Novartis Agro in vsebuje 50 % aktivne snovi uvitex. Ob prisotnosti UV svetlobe fluorescira
v modrikasto zelenem tonu, ki smo ga na naravnih listih fotografirali in tako določali
pokrovnost. Z istim barvilom smo ugotavljali tudi depozit na filtrskem papirju in na naravnih
listih, le da smo tukaj uporabili kemijske metode določanja.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 27
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Uporabili smo tudi rumeno barvilo Citronino proizvajalca ETOL Celje, ki je jedilna barva
za barvanje pijač in drugih prehrambnih izdelkov. Vsebuje 25 % aktivne komponente
tartrazin (E102), nosilec pa so sladkorji. S tem sledilcem smo ugotavljali depozit na filtrskem
papirju in na naravnih listih jablane po kemičnem postopku.
3.4 Metode dela
V sezoni 2005 smo v primerjanem poskusu primerjali priznano metodo za ugotavljanje
pokrovnosti z WSP lističi z novo razvito metodo na naravnih listih z uporabo sledilca uvitex,
digitalne fotografije in naknadne računalniške vizualne obdelave.
V primerjalnem poskusu med različnimi metodami za ugotavljanje depozita in pokrovnosti
smo v sezoni 2006 uporabili 4 priznane metode za ugotavljanje depozita in eno priznano
metodo za ugotavljanje pokrovnosti. Vključene priznane metode so bile:
uporaba sledilca uvitex na naravnih (listi jablane) in umetnih (filtrski papir)
kolektorjih z uporabo kemijskih fotospektrometričnih analiz za določanje depozita.
uporaba barvnega sledilca prehrambne barve tartrazin na naravnih (listi jablane) in
umetnih (filtrski papir) kolektorjih z uporabo kemijskih fotospektrometričnih analiz
za določanje depozita.
uporaba WSP lističev z uporabo računalniških vizualnih metod za določanje
pokrovnosti.
Priznane metode (barvilo uvitex in tartrazin na naravnih listih in na filtrskem papirju, ter
WSP lističi) smo primerjali z novo razvito metodo za ugotavljanje pokrovnosti na naravnih
listih jablan s pomočjo sledilca uvitex, digitalne fotografije in naknadne računalniške
vizualne obdelave z dvema različnima algoritmoma.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 28
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Za izvedbo poskusa je zelo pomembno izbrati primeren dan v poletnih mesecih, kadar ni
padavin, zjutraj ni premočne rose, zračna vlaga mora biti nizka, da se listje na drevesu hitro
posuši, da ni prevroče in da ni vetrovno. Ob tem je treba upoštevati, da imaš na voljo
mehanizacijo in seveda delovno silo, saj je postavljanje in izvedba poskusa, časovno zelo
zamudno in natančno delo. Vsak spreminjajoč parameter v nasadu lahko vpliva na potek
dela predvsem pa na natančnost meritev.
3.4.1 Metode dela v sezoni 2005
V sezoni 2005 smo v nasadu Pod gradom in Pod bloki, na štiri primerna drevesa, na šest
primerno postavljenih vejah s fleksibilnim električarskim izolirnim trakom, pritrdili ščipalke
za perilo. Te so služile za ponavljajoče in natančno pritrjevanje kolektorjev. Za kolektorje
smo uporabili WSP listič, filtrski papir, dva naravna lista in s črno mat barvo pobarvan
naravni list.
Slika 11: Na vejico pripete ščipalke z nameščenimi kolektorji (od leve proti desni: WSP
listič, filtrski papir, dva naravna lista in s črno mat barvo pobarvan naravni list).
Škropljenje smo izvedli z dvema šobama (Lechler TR 80-015 in TR 80-03) in dvema
pršilnikoma (Agromehanika AGP 400EN/U in Unigreen TD). Poraba vode je bila 350 l/ha
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 29
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
pri uporabi šob TR 80-015 in 700 l/ha pri uporabi šob TR 80-03. Hektarska doza sledilca
uvitex je bila pri vseh uporabljenih šobah 5,25 ml čistega sledilca na ha. Za škropljenje s 350
litri vode na ha smo pripravili 50 l raztopine, zato smo po izračunu dodali 0,75 ml čistega
sledilca uvitex oz. 1,5 ml barvila Helios SC500. Za škropljenje s 700 litri vode na ha smo
uporabili polovično koncentracijo. Na 50 l vode smo dodali 0,375 ml čistega sledilca oz.
0,75 ml barvila Helios SC500.
Preglednica 2: Karakteristike uporabljenih šob in delovni parametri pri škropljenju s pršilniki
Agromehanika AGP 400EN/U in Unigreen TD v sezoni 2005
Šobe
Tla
k (
ba
r)
Pre
tok
šo
be
pri
del
ov
nem
tla
ku
(l/m
in)
Del
ov
na
hit
rost
(km
/h)
Po
rab
a v
od
e
(l/h
a)
VM
D k
ap
ljic
(µm
)
Ko
liči
na
sled
ilca
uv
itex
(ml/
ha
)
Pod bloki 2005, pršilnik AGP 400EN/U in Unigreen TD - 16 šob
Lechler
TR 80-015
500 0,15 0,76 0,05 4,6 0,15 350 10 160 ± 20 5,25
Lechler
TR 80-03
500 0,15 1,53 0,05 4,6 0,15 700 10 250 ± 20 5,25
Lechler
ITR 80-015
500 0,15 0,76 0,05 4,6 0,15 350 10 390 ± 20 5,25
Lechler
ITR 80-03
500 0,15 1,53 0,05 4,6 0,15 700 10 500 ± 20 5,25
Pod gradom 2005, pršilnik AGP 400EN/U in Unigreen TD - 16 šob
Lechler
TR 80-015
500 0,15 0,76 0,05 5,5 0,15 350 10 160 ± 20 5,25
Lechler
TR 80-03
500 0,15 1,53 0,05 5,5 0,15 700 10 250 ± 20 5,25
Lechler
ITR 80-015
500 0,15 0,76 0,05 5,5 0,15 350 10 390 ± 20 5,25
Lechler
ITR 80-03
500 0,15 1,53 0,05 5,5 0,15 700 10 500 ± 20 5,25
Po vsakem škropljenju smo počakali, da so se lističi posušili, nakar smo jih skrbno pobrali
in shranili v označene bele kuverte za naknadno analizo. Naravne liste in s črno barvo
pobarvane naravne liste smo fotografirali takoj v nasadu in jih nato shranili v kuverte.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 30
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
3.4.2 Metode dela v sezoni 2006
V sezoni 2006 smo poskus ponovili, pri izvedbi poskusa pa naredili nekaj sprememb. Zaradi
težavnega in napornega pritrjevanja ščipalk na vejice, predvsem pa zaradi tega, ker smo
želeli na isto mesto pripeti še več kolektorjev, smo v sezoni 2006 ščipalke prilepili na lesene
letvice, te pa nato pritrdili na drevo.
Slika 12: Na leseno letvico pritrjene ščipalke z nameščenimi kolektorji (zgoraj 8 naravnih
listov, spodaj WSP listič in dva filter papirčka).
Zaradi težav s segrevanjem fotoaparata, ki smo jih imeli v sezoni 2005, smo naravne liste
kot kolektorje po škropljenju in sušenju pobrali iz dreves ter jih shranili v označene bele
papirnate kuverte. Fotografiranje smo izvedli takoj po končanem poskusu v hladnih kletnih
prostorih, naravne liste pa ponovno skrbno shranili v kuverte za nadaljnje kemijske analize.
Škropljenje smo v sezoni 2006 izvedli s štirimi pršilniki. Na lokaciji Pod gradom smo izvedli
škropljenje s pršilniki Agromehanika AGP 400EN/U, Unigreen TT in Unigreen TD. Pri
prvih dveh smo uporabili šobe Lechler TR 80-01 in TR 80-02 ter s tem dosegli porabo 350
vode na hektar, pri hitrosti vožnje 5 in 10 km/h. Tretji pršilnik Unigreen TD ima vgrajene
šobe z razpršilno ploščico, ki jih ni mogoče menjavati. Za spreminjanje hektarske porabe
vode smo prilagodili tlak škropljenja.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 31
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Pri škropljenju na lokaciji Pod bloki smo uporabili sledilca uvitex in tartrazin. Hektarska
doza je bila 10 ml/ha čistega sledilca uvitex oz. 20 ml/ha barvila Helios SC500. Sledilec
tartrazin je bil dodan v isto mešanico v količini 875 g/ha čistega sledilca oz. 3500 g/ha barvila
Citronino.
Na lokaciji Selnica ob Dravi smo uporabili pršilnika Unigreen TT in Zupan ZM1000DT. Na
obeh pršilnikih smo uporabili šobe Lechler TR 80-01 pri hitrosti 5 km/h in Lechler TR 80-
02 pri hitrosti 10 km/h. Z menjavo šob smo pri obeh hitrostih dosegli porabo vode 400 l na
hektar.
Preglednica 3: Karakteristike uporabljenih šob in delovni parametri pri škropljenju s pršilniki
Agromehanika AGP 400EN/U, Unigreen TT in Unigreen TD v sezoni 2006
Šobe
Tla
k (
kP
a)
Pre
tok
šo
be
pri
del
ov
nem
tla
ku
(l/m
in)
Del
ov
na
hit
rost
(km
/h)
Po
rab
a v
od
e
(l/h
a)
VM
D k
ap
ljic
(µm
)
Ko
liči
na
sle
dil
ca
uv
itex
(m
l/h
a)
Ko
liči
na
sle
dil
ca
tart
razi
n (
g/h
a)
Pod bloki 2006, pršilnik AGP 400EN/U, Unigreen TT in Unigreen TD – 14 šob
Lechler
TR 80-01
700 20 0,61 0,05 5,1 0,15 350 10 155 10 17,5 875
Lechler
TR 80-02
700 20 1,22 0,05 10,1 0,15 350 10 185 10 17,5 875
Pod bloki 2006, pršilnik Unigreen TD – 8 šob
Turbo drop 470 20 1,22 0,05 10 0,15 350 10 170-220
mix
17,5 875
Turbo drop 95 20 0,61 0,05 5,1 0,15 350 10 110-145
mix
17,5 875
Selnica 2006, pršilnik Zupan ZM1000DT – 14 šob
Albuz
ATR rumena
1100 20 1,07 0,05 6 0,15 400 10 76 5 17,5 875
Albuz
ATR rdeča
900 20 1,83 0,05 10 0,15 400 10 103 5 17,5 875
Selnica 2006, pršilnik Unigreen TT – 20 šob
Lechler
TR 80-01
1100 20 0,75 0,05 6 0,15 400 10 155 10 17,5 875
Lechler
TR 80-02
750 20 1,26 0,05 10 0,15 400 10 185 10 17,5 875
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 32
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Kot sledilec smo v tem poskusu ravno tako uporabili uvitex in tartrazin v enakih hektarskih
dozah, kot so bile uporabljene na lokaciji Pod bloki.
Po škropljenju smo počakali okoli 10 minut, da sta se voda in barvilo popolnoma posušilo.
Kolektorje smo skrbno pospravili v označene bele kuverte za nadaljnje analize. Na lokaciji
Pod bloki smo štiri liste pospravili v kuverte za analize barvila tartrazin, ostale štiri pa smo
pospravili v kuverte za analizo UV barvila uvitex. Liste smo ločeno fotografirali, rezultate
obdelave fotografij pa smo primerjali s kemijskimi analizami, kar je podano v preglednicah
6 in 8. Na lokaciji Selnica ob Dravi smo opravili le analizo sledilca tartrazin na listju in
opravili primerjavo analize fotografij le z analizo tega sledilca.
3.4.3 Postopek fotografiranja naravnih listov
Poškropljene naravne liste smo fotografirali v izdelani zaprti škatli z digitalnim fotoaparatom
Olympus C-3000 pod UV svetlobo. Fotografiranje je potekalo neposredno v nasadu, tako da
smo vsak list posebej vstavili v nosilec, ki je liste zravnal. Ker smo v letu 2005 naleteli na
težave pri fotografiranju listov v nasadu, smo v letu 2006 liste shranili v označene bele
kuverte in jih še isti dan fotografirali v hladnem prostoru. Zaporedje fotografiranja je bilo v
vseh ponovitvah enako, kakor tudi nastavitve fotoaparata. Te so bile predhodno določene s
poskušanjem, da smo dobili optimalno kakovost fotografij za naknadno vizualno analizo.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 33
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Preglednica 4: Nastavitve digitalnega fotoaparata Olympus C-3000 pri zajemanju fotografij
Digitalni fotoaparat Olympus C-3000
Uporabljena resolucija tipala 3.145.728 točk (2048x1536)
ISO občutljivost tipala 200
Izravnava beline (WB) navadna žarnica
Goriščna razdalja 19 mm
Čas osvetlitve 4 s
Zaslonka F2,8
Bitna globina 24 bitov
Predstavitev barv sRGB
Tip shranjene datoteke JPEG
Približna velikost datoteke ~700 KB
3.4.4 Postopek za ugotavljanje pokrovnosti in števila impaktov na posnetih fotografijah
Za natančno analizo posnetih fotografij smo razvili dva algoritma. Prvi je bil razvit v okolju
računalniškega orodja LabVIEW 7.1 in programskem paketu IMAQ Vision, drugi pa v
programskem okolju Matlab R2015a.
Algoritem v programskem okolju LabView 7.1 IMAQ Vision deluje tako, da fotografijo
prebere v naprej določeni mapi. Obdelava fotografije poteka v barvnem prostoru RGB, kjer
se najprej izdela barvni histogram, nato pa se določi zgornji in spodnji prag za posamezen
kanal R (angl. red), G (angl. green) in B (angl. blue). S poskušanjem in vizualnim
primerjanjem posnetih fotografij in obdelanih fotografij je bilo ugotovljeno, da je
najprimernejši prag za obdelavo fotografij za kanal R 0 - 60, G 50 - 255 in B 50 – 255 (Slika
13). Z matriko 2x2 pixla se določijo točke na robu kapljice, kjer je tudi največ nanosa
barvnega sledilca in je intenzivnost barve najvišja. Nepovezane točke se povežejo v poljubno
poligonsko obliko, nakar se notranjost kapljic popolni. Algoritem nato prešteje število oblik
in poda rezultat za število impaktov. Pokrovnost površine določi s štetjem točk (angl. pixlov)
v povezanih in izpopolnjenih impaktih in število točk primerja s številom vseh točk na
fotografiji. Rezultat analize fotografije zapiše kot vrstico v naprej določeni excellovi tabeli.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 34
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Slika 13: Front panel in blok diagram razvitega algoritma za računalniško vizualno analizo
fotografij.
Slika 14: Primerjava fotografije posnete s fotoaparatom in z algoritmom obdelana slika.
Algoritem v programskem okolju Matlab R2015a deluje podobno. V barvnem prostoru HSL
se določi prag ravnine H, ki določa barvni odtenek. S poskušanjem in vizualnim
preverjanjem smo določili prag, ki ohrani vrednosti večje ali enako normalizirani vrednosti
0,45. Po zagonu algoritma se v izbrani mapi najprej prebere fotografija. Označijo se točke,
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 35
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
ki ustrezajo pragu, kar določi binariziran posnetek, ki območje zanimanja loči od ozadja. Iz
tega se z morfološkimi postopki odprtja izločijo manjša območja v velikosti par pikslov, ki
so posledica šuma. Sosednje točke, ki ležijo ena ob drugi, pa se povežejo v regije, nakar se
izločijo tiste, ki so ozke in dolge. Takšne regije najverjetneje predstavljajo področja, ki
predstavljajo listne žile, ki pod UV svetlobo oddajajo podoben barvni spekter kot
poškropljeni sledilec in jih je mogoče izločiti z izračunom težišča in povprečjem oddaljenosti
ostalih točk v regiji. Algoritem nato prešteje ostale regije in poda število impaktov,
pokrovnost pa se določi glede na razmerje med označenimi in neoznačenimi točkami celotne
fotografije. Rezultat za vsako posamezno fotografijo se izpiše v Command oknu.
Slika 15: Okno algoritma izdelanega v okolju Matlab R2015a.
3.4.5 Postopek ugotavljanja pokrovnosti in števila impaktov na WSP papirčkih
Analizo na vlago občutljivih lističev (WSP) smo opravili na napravi Optomax image
analyser, ki je v lasti Hmeljarskega inštituta v Žalcu. Slika delčka WSP lističa velikosti 11x8
mm se preko visoko občutljive kamere pod umetno osvetlitvijo kot fotografija prenese v
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 36
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
računalnik z algoritmom APA 2001 V5.1. Na vsakem WSP lističu se izvedejo tri meritve na
različnih področjih lističa. Algoritem išče temno modra področja, ki se na WSP odlično
razlikujejo od rumene. Določijo se robovi kapljic, popolni se notranjost, nakar se preštejejo
impakti in izračuna pokrovnost. Rezultat povprečja treh meritev se zapiše v Excellovi
datoteki za vsak listič posebej.
Slika 16: Naprava Optomax image analyser in algoritem APA 2001 V5.1.
3.4.6 Postopek ugotavljanja depozita sledilca tartrazin na naravnih listih in na filtrskem
papirju
Za analizo depozita smo morali najprej pripraviti standardne vzorce za umeritveno krivuljo
na spektrofotometru. Pripravili smo raztopine 0,25, 0,5, 1,0, 2,0, 3,0 in 10 g aktivne snovi
tartrazin na liter.
Depozit sledilca tartrazin smo analizirali naslednji dan po vzorčenju v kemijskem
laboratoriju Fakultete za kmetijstvo. Tri naravne liste smo dali v gospodinjsko vrečko za
zmrzovanje in nanje z brizgo nalili 50 ml destilirane vode. Zaprto vrečko smo 10 sekund
rahlo obračali, da se je barvilo spralo iz listov. Iz vrečke smo nato z brizgo vzeli vzorec. Na
brizgo smo nataknili filter Chromafil PET-120/25 s porami 1,2 µm in iz vzorca odstranili
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 37
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
morebitno nečistočo iz spranega lista. Filtriran vzorec smo analizirali v 1 cm široki kiveti na
spektrofotometru Varian Cary 100 pri valovni dolžini 425 nm.
Podobno smo analizirali sledilec tartrazin na filtrskem papirju, ki smo ga 10 sekund spirali
v vrečki z 20 ml destilirane vode. Vzorca nismo filtrirali, saj na filtrskem papirju ni nobenih
nečistoč. Analiza je bila opravljena na spektrofotometru Varian Cary 100.
Ko smo z aparatom določili koncentracijo sledilca v raztopini, je sledil preračun depozita, ki
ga opravimo tako, da upoštevamo volumen tekočine, s katero smo prelili liste, površino
listov in maso listov v gramih. Pred prelitjem listov s topilom (vodo), smo liste vedno
stehtali. Pred tem smo na vzorcu 300 listov ugotovili korelacijsko povezavo med površino
listov in njihovo masa. Tako smo dobili funkcijo, ki opisuje ta odnos. S pomočjo te funkcije
iz podatka o masi lista smo dobili podatek o njegovi površini. Iz volumna prelite vode in
koncentracije barvila smo izračunali količino barvila v celotni tekočini. Ko to delimo s
površino lista, dobimo podatek o depozitu.
3.4.7 Postopek ugotavljanja depozita sledilca uvitex na naravnih listih in na filtrskem
papirju
Analizo depozita sledilca uvitex na naravnih listih in filtrskem papirju smo opravili v
laboratoriju Inštituta za hmeljarstvo in pivovarstvo v Žalcu. Za izpiranje sledilca uvitex z
listov smo uporabili topilo dietilenglikol monoetileter v količini 30 ml topila na gram sveže
mase listov. Za izpiranje sledilca uvitex na filtrskem papirju pa smo uporabili 10 ml topila
2-etoksi etanol na listič. Na spektrofotometru (posebna izdelava Sygenta agro, Švica) smo
nato odčitali absorbcijo pri valovni dolžini 378 nm. Računski postopek za določitev depozita
sledilca uvitex je enak, kot pri sledilcu tartrazin in se naredi iz povezave površine kolektorja,
količine topila in izmerjene koncentracije sledilca na spektrofotometru.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 38
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
3.4.8 Uporabljene statistične metode
Za statistično obdelavo podatkov smo uporabili računalniški program SPSS 21.0. Za analizo
razlik med povprečji smo uporabili Tukey-ev HSD test (α = 0,05). Za analizo korelacij, pa
smo uporabili standardno linearno korelacijsko analizo.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 39
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
4 REZULTATI IN RAZPRAVA GLEDE POSKUSA V SEZONI 2005
Statistična primerjava rezultatov pokrovnosti WSP in naravnih listov je pokazala zelo nizek
korelacijski (determinacijski koeficient) koeficient (R2=0,22). Rezultati niso bili
pričakovani, hkrati pa so bili povsem nelogični. Zmotilo je predvsem dejstvo, da so rezultati
pokrovnosti z naravnimi listi pokazali višjo pokrovnost v sredini krošnje ob deblu in na vrhu
drevesa (slika 17), kar bi pomenilo, da zunanji listi krošnje ne »vpijejo« škropiva, ali pa da
kapljice iz zunanjih listov odpihne v notranjost krošnje.
Slika 17: Primerjava rezultatov pokrovnosti (%) WSP (levo) in naravni listi (desno) pri
škropljenju s pršilnikom Agromehanika AGP 400EN/U, kjer so meritve pokazale
višjo pokritost v notranjosti krošnje.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 40
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Po natančnem ogledu fotografij smo opazili, da imajo nekatere fotografije močno izražen
šum in da so te fotografije močno zrnate. Ponekod so obarvani deli s prostim očesom težko
prepoznavni. Napravili smo naknadni poskus, kjer smo vzpostavili podobne pogoje, kot so
bili v nasadu v času fotografiranja. Testni list smo fotografirali pri neprestano vklopljenem
LCD monitorju fotoaparata na zunanji temperaturi 35 oC. Napravili smo 40 posnetkov, v
razmiku 1 minute, eno za drugo v petih ponovitvah. Med vsako ponovitvijo serije 40
posnetkov je bil 30 minutni presledek.
Rezultat je bil pričakovan. Na sliki 18 je s prostim očesom razvidno, kaj se zgodi po 40-tih
minutah neprestano vklopljenega fotoaparata. Močno izražen šum na fotografiji povsem
popači fotografijo, ki je algoritem ne more pravilno analizirati.
Slika 18: Fotografija levo posneta na začetku fotografiranja in 40-ta fotografija posneta po
40-tih minutah. Objekt fotografiranja je bil vedno isti.
Analiza fotografij z izdelanim algoritmom posnetih v naknadnem poskusu je pokazala, da
se s časom vklopljenega fotoaparata, povečuje pokrovnost in število impaktov na posnetkih.
V prvi ponovitvi obe vrednosti naraščata počasneje, pri vsaki nadaljnji ponovitvi, pa se
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 41
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
vrednosti povečujejo hitreje. Povečuje se variabilnost med podatki, kar kaže vedno večja
strmina krivulje, če v grafikonu 1 in 2 primerjamo nize od 1 do 5.
Grafikon 1: Prikaz korelacije med periodo fotografiranja in vrednostjo pokrovnosti
Grafikon 2: Prikaz korelacije med periodo fotografiranja in številom impaktov
R² = 0,2024
R² = 0,8718
R² = 0,9751
R² = 0,9298
R2 = 0,9335
0
30
60
0 10 20 30 40 50
po
kro
vn
ost
(%
)
čas (min)
ponovitev 1
ponovitev 2
ponovitev 3
ponovitev 4
ponovitev 5
y = aebx
R² = 0,3335
R² = 0,9207
R² = 0,9729
R² = 0,9329
R2 = 0,9357
0
10000
20000
30000
0 10 20 30 40 50
štev
ilo i
mpak
tov
čas (min)
ponovitev 1
ponovitev 2
ponovitev 3
ponovitev 4
ponovitev 5
y = aebx
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 42
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Preglednica 5: Prikaz nekaterih parametrov variabilnosti rezultatov glede izmerjene
pokrovnosti (%) v različnih časovnih nizih od prvega opravljenega posnetka
pri nepretrganem fotografiranju v časovnem nizu 40 minut z enominutnimi
vmesnimi presledki
Niz 1
(1-10 minuta)
Niz 2
(11-20 minuta)
Niz 3
(21-30 minuta)
Niz 4
(31-40 minuta)
Povprečna vrednost
(pokrovnost v %)
2,3435 4,9533 9,4692 16,0632
St. odklon 1,47015 3,75940 7,47274 11,15411
Povprečje ±
standardna napaka
povprečja
2,3435± 0,20791 4,9533± 0,53166 9,4692± 1,05681 16,0632± 1,57743
Najmanjša vrednost 0,33 0,14 0,62 1,31
Največja vrednost 6,85 15,41 29,38 38,63
Iz preglednice 5 je vidno, kako različen rezultat glede povprečne pokrovnosti dobimo med
obdelavami posnetkov, ki so bili napravljeni v zaporedju eden za drugim. Povprečna
vrednost ugotovljena na prvih desetih posnetki se je povečala za sedemkrat pri zadnjih
desetih posnetkih, kljub temu, da smo vedno fotografirali isti objekt. Ta napaka, tako
imenovani »šum tipala«, zaradi pregrevanja pri daljših serijah fotografij, je povzročila, da ni
bilo statističnega ujemanja med rezultati fotografiranja in rezultati o pokrovnosti s škropilno
brozgo, pridobljenimi z drugimi metodami. Ugotovili smo, da je bil šum pri fotografiranju
listov, ki so bili pobarvani s črno barvo, še večji. Dodatno se je pojavila še težava z odsevom
barve, ki je vplival na ostrino fotografije. Iz tega vzroka smo mnenja, da barvanje listov za
doseganje večjega kontrasta med ozadjem in zadetki kapljic na tak način, kot smo to izvedli
mi, ni dober pristop. Morda bi potrebovali barvo popolnoma brez sijaja.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 43
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
4.1 Zaključki iz poskusa v sezoni 2005
Kakovost posnetkov digitalnega fotoaparata se ob uporabi na visokih zunanjih temperaturah
(nad 30 oC), ali ob daljšem času vklopljenega fotoaparata (več kot 20 minut), slabša. Na
fotografijah se pojavi digitalni šum, ki popači posnetek. Vzrok za šum je najverjetneje
segrevanje tipala, ki ga povzročijo visoke zunanje temperature, ali pa samo delovanje
fotoaparata. Močno segrevanje povzroča tudi LCD ekran fotoaparata, ki pa je pri
fotoaparatih zelo blizu CCD senzorja in ga z delovanjem, segreva. Šum manjšega obsega se
na fotografijah lahko z različnimi orodji delno odstrani, vendar pri računalniški vizualni
obdelavi (npr. štetje števila impaktov ali ocena stopnje pokrovnosti), povzroči nerealne
rezultate.
Da bi se izognili dodatnemu segrevanju CCD tipala je priporočljivo, da se fotografira v
hladnejših ali celo v klimatiziranih prostorih. Predvsem pa je treba paziti na čas
fotografiranja in da imamo izklopljen LCD ekran fotoaparata.
Tehnološki napredek na področju fotografije je zelo hiter in tako imajo novejši fotoaparati
vgrajene boljše CMOS senzorje, ki se bistveno manj segrevajo in omogočajo neprekinjeno
delovanje fotoaparata.
Kompaktni digitalni fotoaparat je za namen ugotavljanja kakovosti nanosa škropilne brozge
primeren predvsem s stališča cenenosti in hitrosti analiz, vendar bo potrebno pri nadaljnjih
raziskavah zagotoviti optimalne temperaturne pogoje pri fotografiranju, morebitni šum, pa
odstraniti s primernimi softverskimi orodji.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 44
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
5 REZULTATI IN RAZPRAVA GLEDE POSKUSOV V SEZONI 2006
5.1 Primerjava vrednosti parametrov kakovosti depozita ugotovljenih z različnimi
metodami in statistične značilnosti učinkov tipa pršilnika in hitrosti vožnje na
kakovost depozita
Glede na teoretično izhodišče iz hipotez bi morali z različnimi metodami dobiti enake sklepe
glede učinka tipa pršilnika in hitrosti vožnje na depozit škropiva, izražen ali kot ng/cm2 ali
kot odstotni delež prekrite površine listov. V preglednicah 6 in 7 vidimo primerjavo
statističnih razlik glede parametrov.
Komentar rezultatov je naslednji. Z analizo depozita sledilca uvitex (preglednica 6) na filter
papirju kaže, da hitrost pri pršilnikih Agromehanika in Unigreen TT, nima vpliva na
kakovost depozita. Pršilnik Agromehanika daje statistično značilno nižje depozite, kot druga
dva pršilnika. Rezultati z uporabo sledilca tartrazin na filter papirju kažejo, da hitrost vožnje
pri nobenem od pršilnikov nima značilnega vpliva na kakovost depozita in da pršilnik
Agromehanika daje značilno nižje depozite od drugih dveh. Rezultati obeh metod se
večinoma ujemajo, razen pri vplivu hitrosti pri pršilniku Unigreen TD. Če opravimo pregled
rezultatov vidimo, da imamo pri sledilcih na listju popolno ujemanje. Analiza depozita
sledilcev po obeh metodah kaže, da ima pri pršilniku Agromehanika, hitrost značilen vpliv
na depozit, pri ostalih dveh pa ne. Pršilnik Agromehanika daje značilno nižje depozite, kot
ostala dva pršilnika.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 45
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Preglednica 6: Prikaz parametrov kakovosti depozita (uvitex ng/cm2, tartrazin µg/cm2, WSP / Labview / Matlab pokrovnost v %) na lokaciji
Pod bloki v odvisnosti od tipa pršilnika in hitrosti vožnje
Povprečje vseh položajev skupaj.
Tip pršilnika Hitrost Analiza
sledilca
uvitex na
filter
papirju
Analiza
sledilca
tartrazin
na filter
papirju
Analiza
sledilca
uvitex na
listju
Analiza
sledilca
tartrazin
na listju
Analiza
WSP
lističev
Analiza
fotografij v
Labview-u
(tartrazin)1
Analiza
fotografij v
Labview-u
(uvitex)2
Analiza
fotografij v
Matlab-u
(tartrazin)1
Analiza
fotografij v
Matlab-u
(uvitex)2
Agromehanika 10 km/h 33,09 a 1547,19 a 29,94 a 1645,46 a 19,12 a 8,32 b 7,56 b 7,81 a 10,00 a
5 km/h 36,17 a 1605,64 a 31,50 a 1909,36 a 22,76 a 8,91 a 9,10 a 7,12 a 9,09 a
Povprečje obeh hitrosti 34,63 B 1576,42 B 30,72 B 1777,41 B 20,94 B 8,62 B 8,33 B 7,46 B 9,55 A
Unigreen TT 10 km/h 46,17 a 2243,51 a 44,66 a 2777,69 a 32,61 a 12,80 a 13,49 a 11,20 a 13,88 a
5 km/h 46,65 a 2355,18 a 48,56 a 3060,06 a 30,56 a 12,59 a 11,91 a 10,83 a 9,06 b
Povprečje obeh hitrosti 46,41 A 2299,34 A 46,61 A 2918,87 A 31,58 A 12,69 A 12,70 A 11,02 A 11,47 A
Unigreen TD 10 km/h 57,03 a 2302,72 a 50,07 a 2762,85 a 15,11 a 9,62 a 10,47 a 9,82 a 12,00 a
5 km/h 36,27 b 1908,24 a 45,72 a 2374,77 a 14,04 a 6,99 a 9,37 a 7,68 a 7,96 b
Povprečje obeh hitrosti 46,65 A 2105,48 A 47,89 A 2568,81 A 14,57 B 8,30 B 9,92 B 8,75 AB 9,98 A
Povprečje treh
pršilnikov
10 km/h 45,43 A 2031,14 A 42,08 A 2395,34 A 22,27 A 10,25 A 10,51 A 9,61 A 11,96 A
5 km/h 39,70 A 1956,35 A 41,40 A 2448,06 A 22,45 A 9,49 A 10,13 A 8,54 A 8,70 B
Majhne črke služijo primerjavi statistične različnosti za primerjanje parametrov pri dveh hitrostih pri posameznem pršilniku (n = 24), velike črke za primerjanje povprečij
med tremi pršilniki (n = 48) in poševne velike črke za primerjanje podatkov pridobljenih iz povprečja treh pršilnikov (n = 72). Povprečja označena z enako črko se ne
razlikujejo med seboj statistično značilno glede na Tukey HSD test ( < 0,05).
1fotografirani listi so bili kasneje analizirani po metodi tartrazin na naravnih listih,
2fotografirani listi so bili kasneje analizirani po metodi uvitex na naravnih listih
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 46
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Preglednica 7: Prikaz parametrov kakovosti depozita (uvitex ng/cm2, tartrazin µg/cm2, WSP / Labview / Matlab pokrovnost v %) na lokaciji
Selnica ob Dravi v odvisnosti od tipa pršilnika in hitrosti vožnje
Povprečje vseh položajev skupaj
Tip pršilnika Hitrost Analiza
sledilca
uvitex na
filter
papirju
Analiza
sledilca
tartrazin na
filter
papirju
Analiza
sledilca
uvitex na
listju
Analiza
sledilca
tartrazin
na listju
Analiza
WSP
lističev
Analiza
fotografij v
Labview-u
Analiza
fotografij v
Matlab-u
Zupan ZM1000DT 10 km/h 19,32 a 979,97 a 16,40 b 2107,37 a 28,29 a 5,77 b 9,11 b
5 km/h 19,50 a 1466,30a 20,18 a 2695,41 a 43,48 a 9,18 a 13,37 a
Povprečje obeh hitrosti 19,41 A 1223,14 A 18,29 B 2401,39 A 35,88 A 7,48 B 11,24 A
Unigreen TT 10 km/h 20,64 a 2212,34 a 31,27 a 2244,83 a 38,29 a 8,13 b 11,61 a
5 km/h 22,69 a 1709,39 a 31,66 a 2412,48 a 42,66 a 11,90 a 13,80 a
Povprečje obeh hitrosti 21,66 A 1960,68 A 31,46 A 2328,66 A 40,47 A 10,02 A 12,71 A
Povprečje obeh
pršilnikov
10 km/h 20,07 A 1096,15 B 23,84 A 2176,10 A 33,29 A 8,84 A 10,36 B
5 km/h 21,00 A 1587,85 A 25,92 A 2553,95 A 43,07 A 8,66 A 13,58 A
Majhne črke služijo primerjavi statistične različnosti za primerjanje parametrov pri dveh hitrostih pri posameznem pršilniku (n = 24), velike črke za primerjanje povprečij
med dvema pršilnikoma (n = 48) in poševne velike črke za primerjanje podatkov pridobljenih iz povprečja dveh pršilnikov (n = 72). Povprečja označena z enako črko se
ne razlikujejo med seboj statistično značilno glede na Tukey HSD test ( < 0,05).
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 47
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Analiza WSP lističev kaže, da hitrost vožnje pri nobenem od pršilnikov nima značilnega
vpliva na pokrovnost, je pa razlika med pršilniki. Pršilnika Agromehanika in Ungreen TD
sta dala značilno nižjo pokrovnost, kot pršilnik Ungreen TT. Rezultati na WSP lističih so
glede razlik med pršilniki nasprotni od rezultatov dobljenih z analizo listov in filter papirja.
Gledano na vsebino informacije, ki jo metode dajejo, popolna primerjava verjetno sploh ni
mogoča. Filter papir praktično vpije vso tekočino, ki ga zadene, pri listju imamo določen
odboj tekočine, pri WSP, pa je površina pobarvana, vendar je realni kemični depozit na
enako pobarvanih površinah različen. Praktično to pomeni, da bodo depoziti na filter papirju
in tudi na WSP lističih nekaj višji kot na listju. WSP lističi nam dajo predvsem podatek o
prostorski razporeditvi škropilnega oblaka oziroma depozitov in ne glede depozita v
kemičnem smislu. Če pogledamo rezultate analize fotografij zadetkov kapljic s sledilcem
uvitex in algoritmom Labview vidimo, da je rezultat kar se tiče razlike med pršilniki
identičen, kot pri WSP lističih, kar se tiče učinka hitrosti pri posameznem pršilniku, pa je bil
pri pršilniku Agromehanika, nasproten. Analiza fotografij z drugačnim algoritmom Matlab
kaže drugačne rezultate kot analiza z algoritmom Labview. Analiza kaže, da med pršilniki
ni razlik. Hitrost pa ima vpliv na pokrovnost pri pršilniku znamke Unigreen.
Tudi podatki iz preglednice 7, iz lokacije Selnica ob Dravi, kažejo na delno neujemanje
rezultatov pridobljenih po različnih metodah. Pri analizi sledilcev na filter papirju vidimo,
da se rezultati glede učinka hitrosti pri posameznem pršilniku ujemajo, prav tako se ujemata
sklepa, da med preučevanima pršilnikoma ni razlik. Razlika je le v primerjavi med
hitrostima, ugotovljenima na celotnem nizu podatkov za oba tipa pršilnikov skupaj. To je
verjetno posledica razlike v občutljivosti statističnega testa, ki je odvisna od velikosti niza
podatkov. S povečevanjem niza podatkov, se lahko manjše razlike izkažejo kot statistično
značilne. Rezultati analize depozita sledilcev na listju kažejo na manjše neujemanje
rezultatov glede učinka hitrosti pri pršilniku Agromehanika. Pri uporabi sledilca tartrazin je
bila razlika med hitrostima značilna, pri uporabi sledilca uvitex pa ne. Praktično neujemanje
ni tako pomembno, saj obe metodi kažeta enko, da je depozit pri večji hitrosti manjši. Torej
pridemo z uporabo obeh metod do enakega sklepa. Glede na analizo sledilca tartrazin na
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 48
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
listju sta pršilnika enako dobra, glede na rezultate analize sledilca uvitex na listju, pa pršilnik
Unigreen daje višje depozite. Analiza fotografij WSP lističev je pokazala, da ne tip pršilnika
in ne hitrost vožnje nimata značilnega vpliva na stopnjo pokrovnosti. Ta rezultat se ne ujema
z rezultati dobljenimi s sledilci. Vendar tudi v primeru WSP lističev, neujemanje ni
vsebinsko slabo. Rezultati na WSP lističih kažejo, da povečevanje hitrosti pri obeh pršilnikih
zmanjša pokrovnost, kot je analiza sledilca pokazala, da povečevanje hitrosti, povzroči
zmanjšanje depozita. Komentar rezultatov po obeh metodah je istoznačen, le da je pri
sledilcih temelječ na statistično značilnih razlikah, pri WSP lističih, pa na nakazanem trendu,
ki ni statistično značilen.
Rezultati analize fotografij odtisov kapljic, ki so vsebovale uvitex, se ne ujemajo z rezultati
dobljenimi z WSP lističi in ponovno ni popolnega ujemanja med rezultati dobljenimi z
Labview ali Matlab algoritmom. Uporaba algoritma Labview kaže, da so razlike med
pršilnikoma značilne in da ima povečevanje hitrosti značilen učinek. Uporaba algoritma
Matlab kaže, da med pršilnikoma ni razlik in da ima povečanje hitrosti značilen vpliv le pri
pršilniku Agromehanika. Učinek hitrosti je glede na to metodo pri pršilniku Agromehanika
istosmeren, kot pri uporabi algoritma Matlab. Tudi različen rezultat glede stopnje statistične
značilnosti razlike med pršilnikoma ni problematičen, ker je rezultat v obeh primerih
istosmeren in kaže, da daje pršilnik Unigreen višje depozite. Kljub v komentarju prikazanim
razlikam med metodami lahko rečemo, da uporaba različnih metod nakazuje povsem enake
trende. Razlike v statistični značilnosti so lahko posledica različne stopnje variabilnosti
parametrov. Morda je variabilnost odtisov kapljic na WSP papirju ali na listju večja od
variabilnosti depozita kemikalije, ki se s procesi sekundarne distribucije prelije preko
površine filter papirja ali lista.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. 49
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
5.3 Analiza statistične tesnosti povezav med vrednostmi parametrov kakovosti depozita ugotovljenimi z različnimi metodami
Preglednica 8: Prikaz tesnosti korelacijskih povezav med podatki pridobljenimi s petimi priznanimi metodami ugotavljanja kakovosti
nanosa in dvema novo razvitima metodama na lokaciji Pod bloki
Analiza fotografij v Labview-u
(LT)1
Analiza fotografij v Labview-u
(LU)2
Analiza fotografij v Matlab-u
(MT)1
Analiza fotografij v Matlab
(MU)2
Analiza WSP
lističev (WSP)
LT=exp(1,90003+0,0641887*sqrt(WSP)) LU=exp(2,02016+0,0914202*ln(WSP)) MT=exp(1,59658+0,0923809*sqrt(WSP)) MU=1/(0,124955+0,00162678/WSP)
R2=8,84765 R2=7,57988 R2=10,2147 R2=6,69164
Analiza sledilca
tartrazin na filter
papirju (TF)
LT=exp(2,05284+2,34267E-8*TF^2)
LU=9,26162+2,16145E-7*TF^2 MT=exp(-0,49127+0,330815*ln(TF)) MU=1/(0,114517+18,5022/TF)
R2=4,80365 R2=5,31489 R2=7,00382 R2=1,08233
Analiza sledilca
uvitex na filter
papirju (UF)
LT=exp(2,00132+0,00389729*UF) LU=sqrt(67,3213+9,16838*sqrt(UF)) MT=exp(1,09047+0,25044*ln(UF)) MU=1/(0,113604+0,355869/UF)
R2=3,93924 R2=2,69335 R2=6,65843 R2=2,68012
Analiza sledilca
tartrazin
na listju (TL)
LT=6,5892+4,55991E-7*TL^2 LU=sqrt(29,6002+0,0391861*TL) MT=4,87826+5,83326E-7*TL^2
MU=sqrt(7,00119+0,0544439*TL)
R2=37,896 R2=17,8675 R2=33,6548 R2=14,0033
Analiza sledilca
uvitex
na listju (UL)
LT=4,72833+0,123224*UL LU=2,03409+1,3053*sqrt(UL)
MT=(1,82317+0,0244415*UL)^2 MU=sqrt(7,44719+3,14805*UL)
R2=12,536 R2=13,9268 R2=14,3934 R2=8,39417
Korelacijska analiza je bila pri vsaki primerjavi dveh metod izvedena na podlagi primerjave 48 podatkov za vsako od koreliranih spremenljivk (6 položajev v
drevesu, 2 hitrosti vožnje, 4 drevesa).
1fotografirani listi so bili kasneje analizirani po metodi tartrazin na naravnih listih.
2fotografirani listi so bili kasneje analizirani po metodi uvitex na naravnih listih.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. 50
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
V statističnem programu smo v paketu za korelacijske analize najprej izvedli analizo stopnje
linearne korelacije. Ugotovili smo, da so bili korelacijski koeficienti zelo nizki in zato smo
pognali še opcijo »compare with alternative models«, ki omogoča primerjavo višine
korelacijskih koeficientov med različnimi modeli. Kot rezultat smo vzeli model, ki je imel
najvišji determinacijski koeficient in te modele (regresijske funkcije) smo zavedli kot
rezultate za primerjavo v tabelah 9-11. Korelirali smo vrednosti pridobljene z analizo
digitalnih fotografij in vrednosti pridobljene z drugimi metodami, hkrati pa smo korelirali
tudi vrednosti dobljene po standardnih metodah med seboj. Tako smo dobili informacijo
glede stopnje ujemanja med novima metodama v primerjavi z ustaljenimi metodami med
seboj.
Preglednica 8 kaže zelo slabe korelacijske povezave med priznanimi in na novo razvitima
metodama analize digitalnih fotografij. Na lokaciji Pod bloki se kažejo nekoliko boljše
povezave med metodami, ki za kolektorje uporabljajo naravne liste jablan. Isti listi so bili
uporabljeni tako za fotografiranje, kot tudi za kemijsko analizo sledilca uvitex in tartrazin,
kar je verjetno tudi razlog boljših korelacijskih povezav. Najslabše korelacijske povezave so
v primerih, kadar primerjamo metodo, ki uporablja naravne liste kot kolektorje in metodo,
ki uporablja filtrski papir kot kolektor. To je nekako pričakovano, saj filter papir večino
tekočine, ki ga zadane vpije, pri listih, pa se lahko večji del tekočine, ki jih zadene, odbije
vstran. Nekje vmes so nepričakovano korelacijske povezave med WSP lističi in novo
razvitima metodama. Pričakovali bi, da sta metodi v tesni korelaciji, saj se pri obeh določa
pokrovnost na osnovi vizualne računalniške obdelave fotografije. Tudi tukaj je potrebno
upoštevati, da sled na WSP lističu nastane zelo enostavno ob stiku in ostane tudi, če se
kapljica odbije. Madež fluorescentnega sledilca, ki ostane po odboju kapljice, pa ni vedno
detektiran kot barvna pega. Zaradi tega lahko analiza pokrovnosti pri fluorescentnem
sledilcu, pokaže precej nižje vrednosti za pokrovnost, kot pri WSP lističu. Ne glede na ta
dejstva, smo pričakovali višjo stopnjo ujemanja rezultatov.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. 51
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Preglednica 9: Prikaz tesnosti korelacijskih povezav med podatki pridobljenimi z različnimi
priznanimi metodami ugotavljanja kakovosti nanosa in na novo razvitimi
metodami na lokaciji Selnica ob Dravi
Analiza fotografij v Labview-u (L) Analiza fotografij v Matlab-u (M)
Analiza WSP
lističev (WSP)
L=exp(1,34742+0,114757*sqrt(WSP)) M=exp(1,31246+0,171884*sqrt(WSP))
R2=22,8457 R2=43,0395
Analiza sledilca
tartrazin na filter
papirju (TF)
L=1/(0,436954-0,039828*ln(TF)) M=exp(1,49917+0,0230347*sqrt(TF))
R2=11,3627 R2=22,5301
Analiza sledilca
uvitex na filter
papirju (UF)
L=1/(0,116166+0,783104/UF) M=1/(0,0876954+0,658662/UF)
R2=4,54187 R2=4,28602
Analiza sledilca
tartrazin
na listju (TL)
L=(1,90478 + 1721,51/TL)^2 M=1/(0,0538579+0,0000310605*TL)
R2=19,9184 R2=25,7275
Analiza sledilca
uvitex
na listju (UL)
L=(1,64585+0,247726*sqrt(UL))^2
M=7,35126+0,185766*UL
R2=15,7994 R2=13,7057 Korelacijska analiza je bila pri vsaki primerjavi dveh metod izvedena na podlagi 48 podatkov za vsako od koreliranih spremenljivk (6
položajev v drevesu, 2 hitrosti vožnje, 4 drevesa).
Preglednica 9 pokaže zelo podobne rezultate korelacij kot preglednica 8. Ponovijo se dobre
korelacijske povezave med metodami, ki uporabljajo naravne kolektorje in slabe med
metodami, ki uporabljajo različne kolektorje. Na lokaciji Selnica ob Dravi smo dobili
nekoliko boljšo korelacijsko povezavo med metodo z WSP lističi in novo razvitima
metodama. Zelo dober rezultat (R2=43,0395) dosega algoritem razvit v programskem orodju
Matlab R2015a.
Zanimalo nas je tudi, kako dobre so korelacijske povezave med že uveljavljenimi in
priznanimi metodami za ugotavljanje depozita in pokrovnosti (preglednica 10 in 11).
Ponovno se pokažejo boljše korelacijske povezave med metodami, ki uporabljajo enake
kolektorje.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge. 52
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Rezultati v preglednici 10 in 11 niso preveč spodbudni, saj kažejo, da tudi priznane metode
med seboj težko primerjamo. Podobne rezultate je dobil Holownicki, 2004, ki prav tako
ugotavlja, da je treba narediti dovolj veliko število vzorcev iz velikega števila kolektorjev,
da bi lahko primerjali metode med seboj. V poskusu Pod bloki (preglednica 10) smo dobili
najvišjo korelacijo med rezultati analize sledilca tartrazin na listju in sledilca uvitex na listju.
Po konceptu sta metodi povsem sprejemljivi, morda se manjše razlike pojavijo v procesu
izluževanja sledilca v analitsko raztopino. Podobno je bila dokaj dobra korelacija med
analizama sledilcev na filter papirju. Korelacija med rezultati glede pokrovnosti na WSP
lističih in količino sledilcev na listju je bila občutno nižja. V poskusu v Selnici (preglednica
11) so bile stopnje korelacije še bistveno nižje, kot v nasadu na Pohorskem dvoru. Edina
višja stopnja korelacije je bila vidna med rezultati pridobljenimi na WSP lističih in rezultati
za sledilec tartrazin na filter papirju.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 53
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Preglednica 10: Prikaz tesnosti korelacijskih povezav med podatki pridobljenimi s priznanimi metodami ugotavljanja kakovosti nanosa
na lokaciji Pod bloki
Analiza sledilca
tartrazin na filter
papirju (TF)
WSP=sqrt(-21,8214+0,000214515*TF^2)
R2=32,0074
Analiza sledilca
uvitex na filter
papirju (UF)
WSP=(-1,49675+1,59127*ln(UF))^2 TF=exp(5,47415+0,562222*ln(UF))
R2=22,4593 R2=52,4345
Analiza sledilca
tartrazin
na listju (TL)
WSP=exp(-2,20502+0,617104*ln(TL)) TF=(-35,1112+10,2099*ln(TL))^2 UF=4,19299+0,800823*sqrt(TL)
R2=5,58958 R2=19,9254 R2=13,2681
Analiza sledilca
uvitex
na listju (UL)
WSP=1/(-5,07985+216,581/UL) TF=-442,616+383,958*sqrt(UL) UF=sqrt(851,951+0,791622*UL^2) UL=1/(0,00692693+41,4001/UL)
R2=7,30513 R2=24,0137 R2=17,6108 R2=63,7271
Analiza WSP lističev (WSP) Analiza sledilca tartrazin na filter
papirju (TF)
Analiza sledilca uvitex na filter papirju
(UF)
Analiza sledilca tartrazin
na listju (TL)
Korelacijska analiza je bila pri vsaki primerjavi dveh metod izvedena na podlagi 48 podatkov za vsako od koreliranih spremenljivk (6 položajev v drevesu, 2
hitrosti vožnje, 4 drevesa).
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 54
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Preglednica 11: Prikaz tesnosti korelacijskih povezav med podatki pridobljenimi s priznanimi metodami ugotavljanja kakovosti nanosa
na lokaciji Selnica ob Dravi
Analiza sledilca
tartrazin na filter
papirju (TF)
WSP=exp(-4,12677+1,05467*ln(TF))
R2=46,5266
Analiza sledilca
uvitex na filter
papirju (UF)
WSP=exp(3,96289-14,0046/UF)
TF=exp(7,34216-7,82334/UF)
R2=8,48211 R2=6,32814
Analiza sledilca
tartrazin
na listju (TL)
WSP=(9,24307-0,0767529*sqrt(TL))^2
TF=exp(6,43311+811,081/TL)
UF=1/(-0,0653076+0,0164509*ln(TL))
R2=16,3217 R2=3,7408 R2=7,62141
Analiza sledilca
uvitex
na listju (UL)
WSP=(2,11534+0,736082*sqrt(UL))^2 TF=exp(6,51006+0,0145301*UL)
UF=1/(0,0427507+0,324711/UL)
TL=exp(8,1306-0,164541*ln(UL))
R2=15,7756 R2=5,51539 R2=9,81844 R2=3,22181
Analiza odtisov kapljic na
WSP lističih (WSP)
Analiza sledilca tartrazin na filter
papirju (TF)
Analiza sledilca uvitex na filter papirju
(UF)
Analiza sledilca tartrazin
na listju (TL)
Korelacijska analiza je bila pri vsaki primerjavi dveh metod izvedena na podlagi 48 podatkov za vsako od koreliranih spremenljivk (6 položajev v drevesu, 2
hitrosti vožnje, 4 drevesa).
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 55
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
V našem poskusu smo ugotovili zelo nizko stopnjo ujemanja rezultatov, dobljenih z
različnimi metodami. V večini primerov so bili determinacijski koeficienti manjši od 0,2
(oziroma 20 %). To nakazuje, da rezultate dobljene z različnimi metodami, med seboj zelo
težko povežemo. Kljub nizkim determinacijskim koeficientom, pa so podatki pogosto
pokazalo istosmerne trende. To pomeni, da so različne metode pokazale istosmerni učinek
preučevanega dejavnika. Praktično je to v našem primeru pomenilo, da so različne metode
kazale v smer, da povečevanje hitrosti vožnje, poslabša kakovost depozita. S tega stališča
kaže na to, da bi nas različne metode pripeljale praktično do enakega zaključka glede učinka
dveh preučevanih dejavnikov (tip stroja in hitrost vožnje) na kakovost depozita škropilne
brozge na listju jablan.
V literaturi ni veliko raziskav, kjer bi opravili primerjavo različnih metod. Zelo tesne
povezave med depoziti bakra in depoziti fluorescentnih sledilcev na listju citrusov so
ugotovili raziskovalci Gideon van Zyl s sodelavci (2013) in Schutte s sod. (2012). Pri njih
je korelacijska analiza pokazala skoraj 90 % stopnjo ujemanja. Upoštevati pa moramo, da je
šlo za visoko ujemanje med dvema kemijskima metodama. Dodatno so v isti raziskavi
ugotovili srednje visoko ujemanje med kemijsko in fotografsko metodo analize
fluorescentnega sledilca. Raziskovalci so razpolagali z boljšo fotografsko tehniko in
drugačnimi fluorescentnimi sledilci. Verjetno so imeli tudi drugače zasnovane algoritme
analize fotografij.
Žal nam ni uspelo natančno stestirati naših algoritmov na fotografijah kolektorjev z znano
stopnjo prekritosti z depozitom. Za to bi potrebovali kolektor, ki bi imel natančno znano
prekritost in bi nato na njegovi fotografiji pognali program. Če nebi bilo večjega odstopanja
med znanim podatkom o pokrovnosti in oceno, ki jo da program, bi lahko pričakovali, da je
algoritem povsem ustrezen.
Eden od praktičnih problemov odkrit v raziskavi je tudi, da je obdelava fotografij na spodnji
strani listov bistveno težja, kot na zgornji strani. Spodaj so dlačice, ki ovirajo fotografski
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 56
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
zajem odtisov. Nastanejo motnje pri obdelavi slik, ki privedejo do povsem napačnih
rezultatov. To je tudi lahko eden od vzrokov za neujemanje med kemičnimi metodami in
fotografsko metodo. Pri kemični izmerimo depozit na spodnji in zgornji strani, pri
fotografiranju pa smo obravnavali le dopozit na zgornji strani. Vemo, da so razlike med
depoziti na zgornji in spodnji strani listov zelo velike. Te razlike pri fotografiranju nismo
statistično zajeli in to lahko povzroči veliko neujemanje med fotografsko in kemijsko
metodo. Prav to se je zgodilo v našem primeru.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 57
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
6 ZAKLJUČKI
Raziskava je pokazala, da bi uporaba fotografskih metod, glede na hiter napredek
fotoaparatov in programskih orodij za analizo slike, lahko postala povsem uporabna metoda
ocenjevanja kakovosti depozita škropilne brozge predvsem za pridelovalce.
Rezultati ocene kakovosti depozita škropilne brozge pridobljeni po različnih metodah niso
povsem primerljivi. Vzrok za to je v izjemno veliki variabilnosti depozitov tudi glede na
mikro-lokacije v krošnji dreves in posledično v precejšnji napaki pri vzorčenju. Mi smo
meritve ponavljali na kolektorjih, ki so bili med seboj oddaljeni le 2 do 3 cm, pa vendar so
se v depozitih pojavile velike razlike.
Obseg neskladnosti rezultatov med analizo digitalnih fotografij in rezultatov analiz WSP
lističev ali kemičnih analiz depozita sledilcev je praktično primerljiv obsegu neskladnosti
med rezultati, ki jih dobimo pri uporabi standardnih metod med seboj (npr. razlika med
ocenami na WSP lističih in rezultati glede depozitov z barvnimi sledilci).
Rezultat raziskave je, da je stopnja neujemanja rezultatov glede ocene kakovosti depozita
škropilne brozge med fotografsko in drugimi standardnimi metodami podobno velika, kot
med standardnimi metodami samimi (npr. WSP proti barvni sledilec ali barvni sledilec proti
fluorescentni sledilec ali rezultati na WSP proti velikosti depozita sledilcih na filter papirju).
S tega stališča je tehnika analize digitalnih fotografij praktično skoraj enakovredna ostalim
tehnikam. Je cenena in omogoča izdelavo velike serije fotografij. Z veliki serijami fotografij,
ki ji programi lahko zelo hitro obdelajo, pa lahko statistično gledano izničimo določene
pomanjkljivosti te tehnike v primerjavi z drugimi. To smo praktično dokazali s tem, da so
bili sklepi glede vpliva dveh preučevanih parametrov (tip pršilnika in hitrost vožnje) na
kakovost depozita škropilne brozge praktično enaki, kot pri uporabi sledilca tartrazin ali
fluorescenčnega sledilca uvitex. V obeh primerih smo prišli do enakih sklepov.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 58
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Po naši oceni je stopnja ujemanja rezultatov med fotografsko metodo in rezultati
pridobljenimi z WSP listi večja, kot stopnja ujemanja rezultatov med fotografko metodo in
depoziti barvnih sledilcev. Stopnja pokrovnosti ugotovljena z analizo digitalnih fotografij
listov z odtisi fluorescentrnega sledilca je navadno nekaj manjša, kot stopnja pokrovnosti
ugotovljena na WSP lističih.
Glede na stopnjo ujemanja rezultatov z drugimi metodami daje algoritem Matlab nekaj
slabše analitske rezultate kot algoritem Labview.
Ker različne metode ne dajejo primerljivih rezultatov, je zelo koristno kombiniranje različnih
metod, saj se informacije pridobljen z različnimi metodami lahko dobro dopolnjujejo. Tako
na primer rezultat visoka stopnja pokrovnosti na WSP lističih in hkrati nizek depozit
barvnega sledilca kaže na to, da imamo dovolj veliko porabo vode, a morda preveliko jakost
vetra in depozit po trku kapljic odnese s ciljne površine. Podobno se lahko zgodi pri težko
omočljivih površinah, da lahko imamo visoko stopnjo pokrovnosti na WSP lističu, imamo
pa nizke depozite sledilcev, ker tekočina po trku kapljic ni obstala na cilju, zaradi
gravitacijskih sil ali prevelike porabe vode.
Ocenjujemo, da bi metodo analize digitalnih fotografij bilo možno praktično uporabljati za
analizo kakovosti depozita škropilne brozge na ciljnih površinah sadnih rastlin. Kontrast
med odtisi kapljic in ozadjem je sicer slabši kot pri WSP lističih, vendar informacija dobljena
z različnimi algoritmi bolje zajame določene fizikalne dinamične učinke, ki so pri listih bolj
realni, kot pri WSP lističih. Primer je občutna razlika v gibanju zaradi zračnega toka, ki ga
ustvarja pršilnik in drugačen vzorec razširjanja madeža po trku kapljice.
Sodobnejši digitalni fotoaparati imajo boljše senzorje, ki zelo verjetno prenesejo večje
obremenitve glede velikosti zaporednih serij fotografij in omogočajo izdelavo fotografij z
večjo optično ostrino. Vsekakor pa je priporočljivo fotografiranje izvajati pri nižji
temperaturi, da se zmanjša toplotna obremenitev senzorja.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 59
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Pri fluorescentnih sledilcih je pomembno, da izberemo UV obstojne vodotopne sledilce in
takšne, ki so v kategoriji živilskih dodatkov, da lahko sadje z sadnih dreves, kjer smo izvajali
poskuse, tržimo brez zadržkov in ne nastanejo dodatni stroški s tem, ko moramo
poškropljeno sadje zavreči.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 60
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
7 VIRI
Byers R E, Lyons C G, Yoder K S, Horsburgh R L, Barden J A, Donohue S J. 1984. Effects
of apple tree size and canopy density on spray chemical deposit. HortScience, 19: 93 – 94.
Degre A, Mostade O, Huyghebaert B, Tissot S, Debouche C. 2000. Comparison by image
processing of target supports of spray droplets. Trans. ASAE, 44, 2: 217 – 222.
Edwards G J, Thompson W L, King J R, Jutras, P J. 1961. Optical determination of spray
coverage. Trans. ASAE, 4: 206 – 207.
Fox R D, Derksen R C, Cooper J A, Krause C R, Ozkan H E. 2003. Visual and image system
measurement of spray deposits using water–sensitive paper. Appl. Eng. Agric., 19, 5: 549 –
552.
Gideon van Zyl J, Fourie P H, Schutte G C. 2013. Spray deposition assessment and
benchmarks for control of Alternaria brown spot on mandarin leaves with copper
oxychloride. Crop Prot., 46: 80 – 87.
Hayden J, Ayers G, Grafius E, Hayden N. 1990. Two water-soluble optically resolvable dyes
for comparing pesticide spray distribution. J. Econ. Entomol., 83: 2411 – 2413.
Holownicki R, Durochowski G, Swiechowski W, Jaeken P. 2002. Methods of evaluation of
spray deposit and coverage on artificial targets. Electron. J. Pol. Agric. Univ., 5, 1: 1 – 9.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 61
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Holownicki R, Durochowski G, Swiechowski W, Godyn A. 2004. Influence of nozzle type
and wind velocity on spray distribution within the tree canopy. V: Proceedings International
Conference “Environmentally Friendly Spray Application Techniques”, Warsaw, Poland:
83 – 84.
Johnstone D R. 1977. A twin tracer technique permitting the simultaneous evaluation of the
field performance of two spraying machines or spraying techniques. J Agric. Eng. Res., 22:
439 – 443.
Lešnik M. 2007. Tehnika in ekologija zatiranja plevelov. Ljubljana, Kmečki glas: 243 str.
ISBN: 978-961-203-324-8.
Koch H. 1993. Application rate and spray deposit on targets in plant protection. V:
Symposium International sur les techniques d'application des produits phytosanitaires.
Strasbourg: 175 – 182.
Koch H, Knewitz H. 2006. Methodology and sampling technique of spray deposit and
distribution measurement in orchards. Nachrichtenbl. Deut. Pflanzenschutzd. 58, 1: 6 – 9.
Koch H, Knewitz H. 2008. Methodology and sampling technique of spray deposit and
distribution measurement in vineyards. Nachrichtenbl. Deut. Pflanzenschutzd. 60, 2, 25 –
30.
Pergher G, Gubiani R, Toneto G. 1997. Foliar deposition and pesticide losses from three air-
assisted sprayers in a hedgerow vineyard. Crop Prot., 16: 25 – 33.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 62
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Palladini L, Raetano C, Velini E. 2005. Choice of tracers for the evaluation of spray deposits.
Sci. Agric., 62, 5: 440 – 445.
Pereira J L. 1967. Uses of fluorescent tracer for assessment of spray efficiency. Kenya
Coffee, 12: 461 – 465.
Pergher G. 2001. Recovery rate of tracer dyes used for spray deposit assessment. Trans.
ASAE, 44, 4: 787 – 794.
Salyani M, Fox R D. 1994. Preformance of image analysis for assessment of simulated spray
droplet distribution. Trans. ASAE, 37, 4: 1083 – 1089.
Salyani M, Whitney J D. 1988. Evaluation of methodologies for field studies of spray
deposition. Trans. ASAE, 31, 2: 390 – 395.
Schutte G C, Kotze C, Gideon van Zyl J, Fourie P H. 2012. Assessment of retention and
persistence of copper fungicides on orange fruit and leaves using fluorometry and copper
residue analyses. Crop Prot., 42, 1 – 9.
Staniland L N. 1959. Fluorescent tracer techniques for the study of spray and dust deposits.
J. Agric. Eng. Res., 4, 100 – 125.
Smelt J H, Smidt R A, Huijsmans J F M. 1993. Comparison of spray deposition on apple
leaves of captan and the dye brilliant sulfoflavine. V: Symposium International sur les
techniques d'application des produits phytosanitaires, 2. Strasbourg. Annales. Strasbourg:
191 – 197.
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 63
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
Sutton T B, Unrath C R. 1984. Evaluation of the Tree-Row-Volume concept with density
adjustments in relation to spray deposits in apple orchards. Plant Dis., 68: 480 – 484.
Val Monterola L, Juste Perez F, Fornes Chuliá I, Villoldo Bellón O, Ibánéz R. 1988.
Penetracion y tamaño de gota en hoja de distintos sistemas de distribucion de Productos
fitosanitarios en cultivos citricos. V: Conferencia Internacional de Mecanización Agraria,
20. Zaragoza : 201 – 207.
Spletni viri:
http://www.agromehanika.si (4.6.2016)
http://www.agrotop.com (4.6.2016)
http://www.albuz-spray.com/en (4.6.2016)
http://www.newholland.com (4.6.2016)
http://www.lechler.de (4.6.2016)
http://www.zupan.si/ (4.6.2016)
Sagadin M. Možnost uporabe dig. fotografije in rač. vizualizacije za ugot. kak. nanosa škropilne brozge 64
Mag. delo. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, 2016
ZAHVALA
Iskreno se zahvaljujem mentorju izr. prof. dr. Mariu Lešniku za nasvete in nesebično pomoč
pri pripravi in izvedbi poljskih poskusov, ter pomoč in usmerjanje pri izdelavi magistrskega
dela.
Hvala tudi somentorju doc. dr. Juriju Rakunu za izdelavo algoritma za analizo posnetih
fotografij.
Hvala mag. Kseniji Škorjanc za lektoriranje magistrskega dela.
Posebna zahvala gre sodelavkam in sodelavcem Fakultete za kmetijstvo in biosistemske
vede, ki so me vzpodbujali pri študiju in mi na različne načine pomagali pri izvedbi poskusov
in izdelavi magistrskega dela.