Sad pod cyfrowym nadzorem. Sensory, kamery i AI coraz bliżej praktyki

Czy można zobaczyć chorobę jabłoni zanim pojawią się pierwsze widoczne objawy? Czy pułapka może sama rozpoznać i policzyć szkodniki, a system zdecydować, kiedy rośliny rzeczywiście potrzebują wody? Projekty realizowane obecnie w Europie pokazują, że takie rozwiązania przestają być wyłącznie domeną laboratoriów. Sensory, obrazowanie hiperspektralne, sztuczna inteligencja, drony i roboty coraz częściej trafiają do sadów i winnic. Ich zadaniem nie jest jednak zastąpienie producenta, ale dostarczenie mu informacji, których nie jest w stanie uzyskać podczas zwykłej lustracji plantacji.

W styczniu 2026 r. w Walencji spotkali się naukowcy, doradcy, przedstawiciele firm technologicznych i praktycy zajmujący się cyfryzacją rolnictwa. Warsztaty EU CAP Network odbywały się pod hasłem „Sensing the future: practical applications of proximal and remote sensing for farmers and advisors”. Już sam przegląd prezentowanych projektów pokazuje skalę zmian. Technologie sensoryczne testowane są m.in. w sadach jabłoniowych, winnicach, na planatcjach oliwnych oraz uprawach cytrusów, awokado czy kaki.

Najciekawsze jest jednak nie to, ile nowych czujników pojawia się w rolnictwie. Ważniejsze jest pytanie, co producent może zrobić z informacją, którą dzięki nim otrzymuje.

Jabłoń pod okiem kamery hiperspektralnej

Zacznijmy od jabłoni, bo właśnie tej uprawy dotyczy jeden z projektów najbliższych polskiemu sadownictwu. HortiQD realizowany jest w Niemczech, Polsce, Włoszech i Francji, a wśród jego partnerów znajduje się Instytut Ogrodnictwa – PIB.

Założenie jest ambitne: wykryć problem zdrowotny rośliny możliwie wcześnie, zanim sadownik będzie w stanie rozpoznać go podczas tradycyjnej lustracji. Do tego ma służyć obrazowanie hiperspektralne w zakresie VIS/SWIR. System może pracować na autonomicznym ciągniku albo być wykorzystywany jako urządzenie ręczne. Rejestruje charakterystyczną odpowiedź spektralną roślin, a zebrane dane mają być interpretowane z wykorzystaniem rozwijanych algorytmów AI.

Po co sadownikowi tak skomplikowany pomiar? Roślina może reagować na stres czy rozwijający się problem zdrowotny wcześniej, niż pojawią się symptomy dobrze widoczne dla człowieka. Jeżeli zmiany te uda się wychwycić za pomocą sensorów, producent dostaje dodatkowy czas na reakcję.

Właśnie w tym kierunku rozwijany jest HortiQD. Technologia ma wspierać integrowaną ochronę poprzez wcześniejsze wykrywanie chorób i szkodników, bardziej ukierunkowane wykonywanie zabiegów i ograniczenie zużycia środków ochrony roślin. Co ważne, sadownik nie ma analizować samodzielnie skomplikowanych wykresów spektralnych. Docelowo interpretacją danych ma zajmować się system wspomagania decyzji. I właśnie tutaj dochodzimy do sedna cyfryzacji sadownictwa. Producentowi nie potrzeba kolejnego urządzenia generującego tysiące danych. Potrzebna jest odpowiedź: gdzie pojawił się problem i czy trzeba reagować.

Robot jedzie między drzewami i zbiera dane

Jeszcze bardziej futurystycznie wygląda rozwiązanie opracowane przez IVIA w Walencji w ramach prac związanych z XF-ACTORS. Punktem wyjścia był bardzo konkretny problem – Xylella fastidiosa. Naukowcy chcieli sprawdzić, czy możliwe jest rozpoznawanie potencjalnie porażonych oliwek przed pojawieniem się widocznych objawów. Technologię opracowano w Hiszpanii, a następnie wykorzystano w gaju oliwnym w prowincji Lecce na południu Włoch.

Powstał zdalnie sterowany robot wyposażony w GNSS oraz zestaw sensorów. Przemieszczając się pomiędzy drzewami, zbiera geolokalizowane obrazy RGB, multispektralne, hiperspektralne i termiczne oraz informacje 3D. W praktyce oznacza to możliwość połączenia wyniku pomiaru z konkretnym miejscem na plantacji – a więc również z konkretnym drzewem. To istotna różnica w stosunku do tradycyjnej lustracji. W dużym sadzie producent czy doradca ocenia zwykle reprezentatywną część kwatery. System autonomiczny może docelowo analizować rośliny systematycznie, rząd po rzędzie.

Projekt pokazał jednak również drugą stronę cyfryzacji. Uzyskanie powtarzalnego modelu wykrywającego Xylella fastidiosa nie było łatwe. Odmiany i różne warunki uprawy wymagały dostosowania modeli, co ograniczało możliwość prostego przeniesienia rozwiązania pomiędzy plantacjami. To ważna lekcja. Sensor potrafi zmierzyć bardzo dużo, ale pomiar nadal trzeba prawidłowo zinterpretować agronomicznie. Sama platforma robotyczna okazała się natomiast na tyle interesująca, że znalazła kolejne zastosowania. Jest wykorzystywana m.in. do automatycznego prognozowania plonu cytrusów oraz monitorowania stanu wegetacyjnego i odżywienia kaki, awokado i winorośli.

Pułapka, do której nie trzeba zaglądać codziennie

Bardzo praktyczny wymiar ma inny projekt realizowany w Hiszpanii. W regionie Walencji powstała sieć 15 inteligentnych pułapek do monitorowania szkodników. I tu różnica względem klasycznego monitoringu jest zasadnicza. Do tradycyjnej pułapki trzeba pojechać, sprawdzić lep, rozpoznać owady i policzyć odłowione osobniki. W rozwiązaniu testowanym w Walencji robi to technologia.

Kamera okresowo wykonuje zdjęcie powierzchni lepowej i przesyła je do platformy cyfrowej. Algorytm sztucznej inteligencji rozpoznaje gatunek, zlicza owady i tworzy wykres zmian liczebności populacji. Sieć monitoruje pięć szkodników ważnych m.in. dla winnic, oliwek, migdałów, cytrusów i kaki. Ale automatyczne liczenie owadów jest dopiero początkiem. Dane z poszczególnych lokalizacji są porównywane, a system tworzy mapy presji szkodników i prognozy fenologiczne. Informacje z pułapek zestawiane są również z danymi meteorologicznymi. Dzięki temu możliwe jest określanie krytycznych momentów w cyklu rozwojowym monitorowanych gatunków.

Dla producenta owoców to szczególnie interesujące. Nie otrzymuje już tylko komunikatu, że szkodnik został odłowiony. Może obserwować, czy jego populacja rośnie, jak zmienia się presja w regionie i czy zbliża się moment wymagający szczególnej uwagi. A im dokładniejszy monitoring, tym większa szansa na trafienie z zabiegiem w optymalny termin i uniknięcie interwencji wykonywanych „na wszelki wypadek”.

A może nawadniamy, kiedy roślina tego potrzebuje?

Podobna zmiana zachodzi w podejściu do wody. W katalońskim projekcie SENSOREG, prowadzonym w winnicach Terra Alta i Maresme, punktem wyjścia były susza i ograniczona dostępność wody. Na plantacjach nie zastosowano jednak jednego czujnika. System łączy sensory wilgotności gleby, pomiary potencjału wodnego roślin oraz zdjęcia satelitarne i wykonywane z dronów, wykorzystywane m.in. do oceny wigoru i stresu wodnego. Dopiero zestawienie tych informacji daje szerszy obraz tego, co dzieje się na plantacji. To ważne również z perspektywy sadownika. Możemy przecież wiedzieć, ile wody znajduje się w glebie, ale ostatecznie interesuje nas to, jak na jej dostępność reaguje drzewo.

W SENSOREG dane dotyczące gleby, roślin i mikroklimatu są integrowane na jednej platformie. Na ich podstawie powstają wskaźniki wspierające decyzje dotyczące nawadniania, a sam proces może być automatyzowany. Celem jest ograniczenie zużycia wody przy zachowaniu stabilnej produkcji i jakości winogron. W warunkach coraz częstszych okresów suszy właśnie takie podejście może być jednym z ważniejszych kierunków rozwoju sadownictwa precyzyjnego.

Nie jeden sensor. Cały cyfrowy obraz plantacji

Jeszcze ciekawiej robi się wtedy, gdy informacje z różnych urządzeń zaczynają być ze sobą łączone. FARM360TECH to inicjatywa Agriculture 5.0 obejmująca pięć living labs i demonstracje w różnych systemach produkcji – od warzyw szklarniowych po sady awokado, oliwki i orzechy. Tutaj wykorzystywane są jednocześnie zdjęcia multispektralne i hiperspektralne, kamery RGB i kamery głębi oraz dane satelitarne. Wszystkie te warstwy mają trafić do jednego systemu wspomagania decyzji.

Cel jest bardzo praktyczny: przygotowywanie precyzyjniejszych rekomendacji dotyczących nawadniania, nawożenia, ochrony roślin i wykorzystania zasobów. To może być jeden z najważniejszych etapów cyfrowej transformacji gospodarstw.

Dzisiaj producent może mieć stację pogodową, czujniki wilgotności gleby, zdjęcia satelitarne, elektroniczne pułapki i dane z systemu nawadniania. Problem zaczyna się wtedy, gdy każda z tych technologii funkcjonuje osobno. Przyszłością nie jest więc sad z dziesięcioma aplikacjami w telefonie. Przyszłością jest system, który potrafi połączyć informacje z różnych źródeł i przełożyć je na jedną decyzję agronomiczną.

Od informacji do działania

Tę ewolucję dobrze pokazuje także AGRI-DIGITAL GROWTH, projekt realizowany w Europie Środkowej, również z udziałem Polski. W living labs wykorzystywane są m.in. obrazy RGB i multispektralne, sensory bliskiego zasięgu oraz drony. W części dotyczącej agrobotyki testowane są natomiast nawigacja robotyczna, oprysk celowany, automatyczny zbiór oraz zintegrowane zarządzanie wodą i energią. Sensory mogą analizować mikroklimat, fizjologię roślin, strukturę ulistnienia, obecność szkodników i patogenów, plon czy dynamikę dojrzewania. Rozwiązania znajdują zastosowanie m.in. w winnicach i sadach.

Tu widać kolejny etap zmian. Najpierw nauczyliśmy się mierzyć. Potem zaczęliśmy dane analizować. Dziś algorytmy mają pomagać podejmować decyzje. Następny krok to sytuacja, w której maszyna na podstawie tej decyzji sama wykonuje określoną pracę – na przykład zabieg tylko w tym fragmencie plantacji, w którym jest rzeczywiście potrzebny.

Czy sadownikowi potrzebne są wszystkie te technologie?

Niekoniecznie i to być może właśnie to jest najważniejszy wniosek płynący z europejskich projektów. Producent owoców nie potrzebuje obrazu hiperspektralnego dlatego, że jest to nowoczesna technologia. Nie potrzebuje również robota tylko dlatego, że potrafi on samodzielnie przejechać przez sad. Technologia zaczyna mieć wartość dopiero wtedy, gdy rozwiązuje konkretny problem: pozwala wcześniej zauważyć chorobę, dokładniej określić presję szkodnika, ograniczyć zużycie wody, przewidzieć plon, ocenić dojrzewanie albo wykonać zabieg tylko tam, gdzie jest potrzebny.

Pozostają oczywiście bariery. W projektach wymieniane są koszty początkowe, złożoność technologii, konieczność szkolenia użytkowników czy umiejętność interpretacji danych. W przypadku SENSOREG za istotne uznano właśnie demonstracje polowe i wykazanie ekonomicznego zwrotu z zastosowania technologii. Bo ostatecznie sadownika interesuje nie liczba sensorów na hektar, ale wynik produkcyjny.

Sad, który nie tylko obserwujemy, ale mierzymy

Jeszcze kilkanaście lat temu podstawowym narzędziem diagnostycznym sadownika były własne oczy, lupa, stacja pogodowa i regularna lustracja. Te narzędzia nie znikną. Dostają jednak technologiczne wsparcie, które pozwala obserwować zjawiska niewidoczne dla człowieka albo śledzić je nieprzerwanie. I właśnie ciągłość pomiaru może okazać się jedną z największych zmian.

Lustracja mówi nam przede wszystkim, co dzieje się w sadzie dzisiaj. Seria pomiarów pokazuje również, w jakim kierunku zmienia się sytuacja. Czy stres wodny narasta? Czy populacja szkodnika zaczyna gwałtownie rosnąć? Czy część kwatery zachowuje się inaczej od pozostałej? Czy kondycja drzew zmieniła się, zanim pojawiły się objawy widoczne gołym okiem?

Właśnie na takie pytania mają odpowiadać rozwijane obecnie systemy. Dlatego cyfryzacja produkcji owoców nie powinna być rozumiana jako zastępowanie doświadczenia sadownika algorytmem. Znacznie trafniej jest mówić o wyposażeniu producenta w dodatkowe „oczy” – sensory, kamery i modele, które potrafią obserwować plantację częściej i dostrzegać więcej. A wtedy doświadczenie człowieka może być wykorzystane tam, gdzie ma największą wartość – do podjęcia właściwej decyzji.

Dr Dorota Łabanowska-Bury