Jorden er et fundamentalt element i opretholdelsen af livet på vores planet. Den udgør en kompleks og dynamisk del af økosystemet, hvor faktorer som sammensætning, sundhed og kvalitet er afgørende for både økologisk bæredygtighed og landbrugsproduktion. For at forstå jorden og dens egenskaber indenfor videnskabelige områder som landbrug, miljøvidenskab og geologi er det nødvendigt at undersøge dens fysiske, kemiske og biologiske egenskaber. En af de mest nyttige metoder til at analysere disse egenskaber er gennem jordanalyse, som afslører kritiske indsigter omkring jordens sundhed, kvalitet og frugtbarhed.

Hyperspektral billedbehandling (HSI) er en teknologi, der muliggør indsamling og analyse af data fra et meget bredt elektromagnetisk spektrum, som ikke kan opfattes af det menneskelige øje. Traditionelle kameraer fanger billeder i tre spektrale bånd: rød, blå og grøn. Til sammenligning kan HSI analysere tusindvis af smalle bånd af spektral information for hver enkelt pixel i et billede. Denne teknologi giver os mulighed for at analysere jordens egenskaber på en detaljeret måde ved at udnytte de spektrale signaturer, der findes på tværs af et bredt spektrum af elektromagnetiske frekvenser. Hyperspektral billedbehandling kan opdeles i tre hovedkategorier: høj spektral opløsning, kontinuerligt spektrum og spektral signaturanalyse.

Maskinlæring (ML), en underkategori af kunstig intelligens, er blevet et populært værktøj til at udtrække meningsfuld information fra komplekse datasæt. I landbrugsforskning er maskinlæring blevet anvendt til at forbedre præcisionslandbrug og fødevareproduktion, især når det kombineres med HSI-teknologi. Maskinlæring har evnen til at analysere store mængder data uden behov for eksplicit kodet logik. Denne teknologi anvender algoritmer og statistiske modeller for at finde mønstre og løsninger på specifikke problemer, og den har vist sig at være særligt effektiv i forhold til jordanalyse. Kombinationen af maskinlæring og hyperspektral billedbehandling giver en ikke-destruktiv metode til at analysere jordens egenskaber, hvilket giver forskere mulighed for at forstå jordens sammensætning, sundhed og funktionalitet på måder, der tidligere ikke var mulige.

I eksisterende forskning er der gjort betydelige fremskridt med hensyn til anvendelsen af HSI og maskinlæring til at analysere jorden. Mange studier har fokuseret på at identificere metaller i jorden, såsom kobber (Cu), cadmium (Cd), chrom (Cr) og bly (Pb), ved hjælp af HSI-teknologi. Dog har der ikke været nogen entydig anbefaling om en specifik HSI-baseret teknologi til dette formål, og de eksisterende studier har ofte ikke været tilstrækkelige til at give et klart billede af, hvordan disse teknologier bedst kan anvendes til at analysere jordens sammensætning og sundhed generelt. En af de største forskningsmæssige udfordringer er den manglende dybde i analyserne af jordens egenskaber ved hjælp af HSI og maskinlæring.

En vigtig del af den jordestimeringsproces, der involverer HSI og maskinlæring, kan opdeles i fire hovedtrinsfaser: dataindsamling, støjreduktion, træning af ML-modeller og estimering. Under dataindsamlingsfasen anvendes hyperspektrale kameraer og sensorer til at fange både spektral og geospatial information, hvilket skaber flere billeder svarende til forskellige spektrale bånd. Disse data gemmes i såkaldte datacubes, hvor spektral data ofte konverteres til reflektansværdier for at forbedre deres anvendelighed og fortolkning. Denne konvertering gør det muligt at forstå, hvordan lyset reflekteres fra jorden og dermed få indsigt i jordens sammensætning.

Når data er blevet indsamlet og konverteret, er den næste fase i processen at udføre støjreduktion. Da HSI-data kan være støjfyldte på grund af atmosfæriske forstyrrelser og sensorfejl, er det nødvendigt at rense dataene for at sikre nøjagtige analyser. Dette trin er afgørende for at kunne træne effektive maskinlæringsmodeller. Herefter trænes modellerne på de rensede data, hvor de lærer at identificere mønstre og korrelationer mellem spektral information og jordens fysiske og kemiske egenskaber. Endelig bruger man de trænede modeller til at estimere og analysere jordens egenskaber på tværs af store geografiske områder.

En af de centrale udfordringer, der skal adresseres, er kvaliteten af dataene. Fejl i spektral oplysning, støj i dataene eller manglende præcise kalibreringer kan forringe effektiviteten af både HSI og maskinlæringsalgoritmer. Desuden er det ofte svært at generalisere resultaterne fra en specifik undersøgelse til andre geografiske områder, hvilket betyder, at modellen skal trænes og tilpasses for hver ny anvendelse. Maskinlæringens tolkbarhed udgør også en udfordring. Da mange maskinlæringsmodeller fungerer som "black boxes", kan det være svært at forstå præcis, hvordan modellen træffer beslutninger baseret på de indsamlede data.

For fremtidig forskning er der behov for at undersøge, hvordan HSI-teknologier kan optimeres og kombineres med maskinlæring for at give mere præcise og anvendelige resultater. Der er også et stort potentiale i at anvende disse teknologier til at analysere jordens biologiske og mikrobiologiske egenskaber, som kan spille en afgørende rolle i at forstå jordens sundhed og frugtbarhed. Desuden er det nødvendigt at udvikle standardiserede protokoller og anbefalinger for, hvordan HSI og maskinlæring bedst kan anvendes i praktisk landbrugsarbejde.

Hvordan kan hyperspektral billedbehandling revolutionere kvalitetskontrol i fødevareindustrien?

Hyperspektral billedbehandling (HSI) udgør i dag en af de mest lovende teknologier til ikke-destruktiv, realtidskontrol i fødevareindustrien. Ved at kombinere billeddannelse og spektroskopi muliggør HSI en detaljeret kemometrisk analyse af produkter under bevægelse, og tilbyder dermed en reel erstatning for tidskrævende og destruktive laboratoriemetoder.

Et illustrativt eksempel findes i arbejdet af Keresztes et al., som udviklede et realtids-HSI-system til at identificere tidlige blå mærker i æbler – under to timer efter skaden er opstået. Systemet blev designet med linjescanning og reflektansmodus, anvendte halogenspots med diffusorer og et kortbølget infrarødt (SWIR, 900–2500 nm) spektrograf koblet til et HgCdTe-kamera. På et transportbånd med hastighed på 0,1–0,3 m/s opnåede man en klassifikationsnøjagtighed på 98 % med en responstid under 200 ms, takket være en PLS-DA-baseret algoritme. Her var også indarbejdet blændingskorrektion for at modvirke reflekser, som ofte hindrer påvisning af defekter i blanke produkter.

I et andet studie implementerede Benelli et al. et HSI-system til vurdering af modningsgrad i kiwifrugter. Her fokuserede man på opløseligt tørstof og frugtkødets fasthed – parametre med direkte relation til sensorisk kvalitet. Spektralområdet lå mellem 400–1000 nm (VIS/NIR), og transporthastigheden var omkring 8 mm/s. Ved hjælp af PLSR-modeller kunne indholdet af tørstof og fasthed estimeres med høj præcision, og PLS-DA blev benyttet til klassifikation i tre modningsstadier. Anvendelsen viste sig ikke kun effektiv i laboratoriet, men også under reelle forhold i marken. Benelli et al. anvendte et lignende HSI-setup monteret på en rullende vogn til at måle drueklasers modenhed i vinmarken – med henblik på optimal høsttid. På samme vis implementerede Cevoli et al. et HSI-system til kvalitetsmonitorering af lucerne efter konditionering – her installeret på en traktor.

Når teknologien anvendes på muskelbaserede fødevarer, som kød og fisk, står både kvalitet og fødevaresikkerhed centralt. Kød er biologisk aktivt og modtageligt for mikrobiel forringelse samt kemiske og fysiske ændringer efter slagtning. Rigor mortis og efterfølgende modning påvirker væskebindende evne, tekstur og sensorisk kvalitet. Dertil kommer behovet for at detektere svindel, såsom tilsætning af vand eller erstatning af deklareret kød med lavere værdi.

Traditionelle metoder til vurdering af kød involverer kemiske målinger (protein-, fedt- og vandindhold, myoglobin, kollagen), fysiske analyser (pH, farve, tekstur, vandholdning) og mikrobiologiske tests (total kimtal, Enterobacteriaceae, Pseudomonas). Disse er dog ofte destruktive, dyre og langsomme – og umulige at anvende på hvert enkelt produkt i en industriel kontekst.

HSI tilbyder her en løsning. Gennem spektral billeddannelse i f.eks. 400–1000 nm (VIS/NIR) eller 900–1700 nm (NIR) opnås adgang til information om hydrogenholdige forbindelser som vand og fedt. I kombination med avanceret dataanalyse – f.eks. PCA til datareduktion, PLSR og MLR til kvantificering, samt LDA og PLS-DA til klassifikation – muliggør HSI en omfattende vurdering af kødets kvalitet uden fysisk kontakt.

Et tidligt og vellykket eksempel på industriel anvendelse findes i et projekt, hvor man identificerede systemisk syge kyllinger med sepsis eller toxæmi direkte på en kommerciel slagterilinje. Her blev der udviklet et hyperspektralt-multispektralt linjescanningssystem, hvor fuzzy logic-algoritmer baseret på nøglebølgelængder og ROI muliggjorde klassifikation af fugle som sunde eller syge – ved en hastighed på 70 kyllinger i minuttet, med høj nøjagtighed.

Yoon et al. udviklede et beslægtet system til detektion af fækal- og vomindhold på kyllingeskrog i en forsøgsfabrik. Ved at bruge tre specifikke bølgebånd opnåede de op til 98 % nøjagtighed, selv ved linjehastigheder op til 180 fugle per minut, med under 1 % falske positiver.

I fiskeindustrien rapporterede Sivertsen et al. om et industrielt HSI-system til vurdering af friskhed i torskefileter. Her blev et VIS/NIR-interaktanssystem anvendt med klassifikation mellem friske og optøede fileter, baseret på hæmoglobin- og myoglobinoxidation som markører for opbevaringshistorik. Systemet kørte i realtid med en fillet per sekund (40 cm/s) og udnyttede et reduceret spektrum af bølgelængder til effektiv analyse.

I tillæg til ovenstående er det vigtigt at forstå, at hyperspektral billedbehandling ikke blot er en teknisk udvidelse af traditionel spektroskopi. Det repræsenterer et paradigmeskifte i fødevarekontrol – en bevægelse mod holistisk, rumlig-kemisk karakterisering af produkter i realtid. Dets succes afhænger dog ikke alene af hardware, men i høj grad af korrekt implementering af kemometriske modeller, robust databehandling og tilpasning til produktionslinjens hastighed og variation. Det kræver tæt samarbejde mellem fødevareteknologer, ingeniører og dataanalytikere for at realisere det fulde potentiale i praksis.

Hvordan kan du blive en succesfuld havearbejder?
Hvordan Smartphones, Spil og Sociale Medier Trækker Os Ind I Afhængighed
Hvordan fungerede landgaver og rettigheder i det tidlige middelalderlige Indien?