खेती में नई क्रांति: ड्रोन, रडार और सेंसर कैसे बदल रहे हैं कृषि का भविष्य?

प्रिसिजन एग्रीकल्चर (Precision Agriculture) के माध्यम से किसान अब आकाश से ड्रोन और जमीन के भीतर रडार का उपयोग करके फसल उत्पादन बढ़ा रहे हैं।

आवतीकाल AI डेस्क · 5 मिनट का पाठ
एक समिट में प्रदर्शित किया गया एग्रीकल्चरल स्प्रेइंग ड्रोन, जो खेत में सटीकता के साथ कीटनाशकों का छिड़काव करने में सक्षम है।
एक समिट में प्रदर्शित किया गया एग्रीकल्चरल स्प्रेइंग ड्रोन, जो खेत में सटीकता के साथ कीटनाशकों का छिड़काव करने में सक्षम है।
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ब्रिटेन के लिंकनशायर (Lincolnshire) में स्थित टेस्को (Tesco) के फार्म पर जब एक ड्रोन फसल के ऊपर उड़ता है, तो वह सिर्फ तस्वीरें नहीं लेता, बल्कि खेती की एक नई क्रांति की गाथा लिखता है। बिजनेस स्टैंडर्ड और ब्लूमबर्ग की रिपोर्ट के अनुसार, युद्ध के मैदान में इस्तेमाल होने वाली तकनीक अब ब्रिटेन के खेतों में फसल की उपज बढ़ाने के लिए उपयोग की जा रही है। इस तकनीक को 'सटीक खेती' या प्रिसिजन एग्रीकल्चर (Precision Agriculture) कहा जाता है। यह एक ऐसी प्रबंधन रणनीति है जो पौधों और जानवरों के डेटा को एकत्रित कर, उसका विश्लेषण करके खेती के निर्णय लेने में मदद करती है।

आधुनिक खेती में अब सिर्फ ट्रैक्टर चलाना ही काफी नहीं है, बल्कि डेटा का प्रबंधन करना भी उतना ही जरूरी हो गया है। विकिपीडिया के डेटा के अनुसार, प्रिसिजन एग्रीकल्चर का मुख्य उद्देश्य संसाधनों का कुशल उपयोग, उत्पादकता में वृद्धि और खेती को आर्थिक रूप से लाभदायक बनाना है। इस तकनीक के माध्यम से किसान जान सकता है कि खेत के किस हिस्से में कितनी खाद, पानी या कीटनाशक की आवश्यकता है। इससे न केवल लागत कम होती है, बल्कि पर्यावरण को होने वाला नुकसान भी कम होता है।

प्रिसिजन एग्रीकल्चर कैसे काम करता है?सेंसर से लेकर निर्णय लेने तक की प्रक्रिया
  1. डेटा एकत्रीकरणड्रोन, सेंसर और सैटेलाइट द्वारा खेत की नमी, पोषक तत्वों और फसल की स्थिति का डेटा लिया जाता है।
  2. विश्लेषण (GIS)भौगोलिक सूचना प्रणाली (GIS) सॉफ्टवेयर इस डेटा का विश्लेषण करके खेत के विभिन्न भागों के नक्शे तैयार करते हैं।
  3. निर्णय प्रक्रियाAI और किसान मिलकर तय करते हैं कि किस क्षेत्र में कितनी खाद या पानी की जरूरत है।
  4. सटीकतापूर्वक कार्यान्वयनVRT टेक्नोलॉजी वाले ट्रैक्टर या ड्रोन द्वारा आवश्यकतानुसार ही सटीक मात्रा में इनपुट्स दिए जाते हैं।

इस क्रांति के पीछे का सबसे बड़ा कारण जनसंख्या वृद्धि है। 1900 से 1930 की अवधि में जब खेती का मशीनीकरण हुआ, तब एक किसान लगभग 26 लोगों का पेट भर सकता था। 1960 के दशक में आई हरित क्रांति (Green Revolution) और आनुवंशिक परिवर्तनों के कारण यह संख्या बढ़कर 156 हो गई। अब अनुमान है कि 2050 तक विश्व की जनसंख्या 9.6 अरब तक पहुंच जाएगी। इस विशाल आबादी को खिलाने के लिए खाद्य उत्पादन को दोगुना करना होगा। प्रिसिजन फार्मिंग की मदद से एक किसान समान भूमि पर 265 लोगों का पेट भर सकेगा, ऐसी अपेक्षा है।

खेती की क्रांति और उत्पादकता में वृद्धिएक किसान द्वारा पोषण प्राप्त करने वाले लोगों की संख्या
1900-1930 (यांत्रिकीकरण)26
1960 (हरित क्रांति)156
2050 (प्रिसिजन फार्मिंग - अनुमानित)265

લોકોની સંખ્યા

यह तकनीक कैसे काम करती है, यह समझना दिलचस्प है। इसमें भौगोलिक सूचना प्रणाली (Geographic Information System - GIS) एक 'मस्तिष्क' के रूप में काम करती है। खेत के हर कोने को ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम (GPS) द्वारा ट्रैक किया जाता है। ट्रैक्टर और अन्य मशीनरी पर सेंसर लगाए जाते हैं जो रियल-टाइम में डेटा भेजते हैं। इस डेटा में मिट्टी की नमी, नाइट्रोजन का स्तर, पीएच (pH) मान और क्लोरोफिल की मात्रा जैसी बातें शामिल होती हैं।

खेती की क्रांति के विभिन्न चरणटेक्नोलॉजी के आधार पर वर्गीकरण
चरणमुख्य टेक्नोलॉजीमुख्य उद्देश्य
प्रथम तरंगसैटेलाइट इमेजरी, मौसम पूर्वानुमानबुनियादी निगरानी
दूसरी तरंगमशीन डेटा एग्रीगेशन, सॉइल डेटासटीकतापूर्वक बुवाई
तीसरी तरंगAI, IoT, ड्रोन और रोबोटिक्सपूर्ण स्वायत्त खेती

खेती में ड्रोन (Drone) या मानव रहित हवाई वाहन (Unmanned Aerial Vehicle - UAV) का उपयोग बहुत बढ़ रहा है। ये ड्रोन मल्टीस्पेक्ट्रल (multispectral) कैमरों से लैस होते हैं। ये कैमरे न केवल लाल, हरे और नीले रंग को, बल्कि इन्फ्रारेड (infrared) किरणों को भी पकड़ सकते हैं। इससे किसान 'नॉर्मलाइज्ड डिफरेंस वेजिटेशन इंडेक्स' (NDVI) मैप बना सकते हैं। इन नक्शों के जरिए यह जाना जा सकता है कि कौन से पौधे स्वस्थ हैं और कौन से पौधे बीमारी या पानी की कमी का सामना कर रहे हैं।

खेत के विभिन्न सेंसर और ड्रोन कैसे निर्णय लेने की प्रणाली से जुड़े होते हैं, इसका इन्फोग्राफिक।
खेत के विभिन्न सेंसर और ड्रोन कैसे निर्णय लेने की प्रणाली से जुड़े होते हैं, इसका इन्फोग्राफिक। (U.S. Government Accountability Office from, Public domain, Wikimedia Commons)

न केवल आकाश से, बल्कि जमीन के अंदर क्या चल रहा है, यह जानने के लिए ग्राउंड-पेनिट्रेटिंग रडार (GPR) का उपयोग किया जाता है। यह रडार जमीन के अंदर रेडियो तरंगें भेजता है और उनके परावर्तन के माध्यम से जमीन की परतों, पत्थरों या नमी की स्थिति का नक्शा तैयार करता है। किसान रडार वाले कार्ट को खेत में घुमाकर जमीन के अंदर की संरचना को समझ सकते हैं, जो फसल की जड़ों के विकास के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।

ट्रैक्टर की छत पर लगा सेंसर डिवाइस, जो खेत में घूमते समय लगातार डेटा एकत्र करता है।
ट्रैक्टर की छत पर लगा सेंसर डिवाइस, जो खेत में घूमते समय लगातार डेटा एकत्र करता है। (bdk, CC BY-SA 3.0, Wikimedia Commons)

इस सारी जानकारी का उपयोग वेरिएबल रेट टेक्नोलॉजी (VRT) में किया जाता है। आमतौर पर किसान पूरे खेत में एक समान खाद डालते हैं, लेकिन VRT के माध्यम से मशीन अपने आप तय करती है कि किस विशिष्ट क्षेत्र में कितनी खाद डालनी है। यदि किसी क्षेत्र में पहले से ही पर्याप्त नाइट्रोजन है, तो वहां मशीन खाद का छिड़काव कम कर देगी। इस पद्धति को 'प्रिस्क्रिप्टिव प्लांटिंग' (Prescriptive planting) कहा जाता है, जो खेती में 'बिग डेटा' का उपयोग है। मोनसेंटो (Monsanto) और ड्यूपॉन्ट (DuPont) जैसी कंपनियां अमेरिका में इस तकनीक का व्यापक उपयोग कर रही हैं।

खेत में ग्राउंड पेनिट्रेटिंग रडार (GPR) कार्ट चलाकर जमीन के अंदर की स्थिति जांचता व्यक्ति।
खेत में ग्राउंड पेनिट्रेटिंग रडार (GPR) कार्ट चलाकर जमीन के अंदर की स्थिति जांचता व्यक्ति। (The Charles Machine Works, CC BY-SA 2.0, Wikimedia Commons)

प्रिसिजन एग्रीकल्चर के कार्यान्वयन के लिए दो मुख्य दृष्टिकोण हैं: पूर्वानुमानित (Predictive) और नियंत्रित (Control)। पूर्वानुमानित दृष्टिकोण में जमीन के इतिहास और स्थिर संकेतकों का उपयोग किया जाता है। जबकि नियंत्रित दृष्टिकोण में वायरलेस सेंसर नेटवर्क और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) के माध्यम से लगातार डेटा अपडेट किया जाता है। इसमें पत्तियों के तापमान से लेकर तने के व्यास तक की चीजों को मापा जाता है। यह सारा डेटा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सिस्टम द्वारा प्रोसेस किया जाता है, जो किसान को सर्वोत्तम निर्णय लेने में मदद करता है।

फसल का घनत्व, पानी की कमी और फसल पर तनाव (Stress) दर्शाते हीट मैप्स।
फसल का घनत्व, पानी की कमी और फसल पर तनाव (Stress) दर्शाते हीट मैप्स। (Susan Moran, Landsat 7 Science Team and USDA, Public domain, Wikimedia Commons)

दुनिया भर में इस तकनीक का विकास अलग-अलग गति से हुआ है। इसकी शुरुआत 1980 के दशक में अमेरिका में हुई थी, जब मिनेसोटा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने खेत में चूने के इनपुट में बदलाव करना शुरू किया था। आज अमेरिका, कनाडा और ऑस्ट्रेलिया इस क्षेत्र में अग्रणी हैं। यूरोप में ब्रिटेन और फ्रांस भी इस दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। अर्जेंटीना और ब्राजील जैसे देशों ने भी सरकारी संस्थाओं के माध्यम से इस तकनीक को प्रोत्साहन दिया है।

भारत जैसे देश के लिए यह तकनीक बहुत ही महत्वपूर्ण साबित हो सकती है। हालांकि, प्रिसिजन एग्रीकल्चर को अपनाने के लिए किसानों को यह उपयोगी और सरल लगनी चाहिए। केवल आर्थिक लाभ के आंकड़े पर्याप्त नहीं हैं, बल्कि किसानों का विश्वास जीतना भी जरूरी है। जैसे-जैसे सेंसर और ड्रोन की कीमतें घटेंगी, वैसे-वैसे छोटे किसान भी इस तकनीक का लाभ ले सकेंगे। भविष्य में खेती केवल पसीना बहाने का काम नहीं, बल्कि विज्ञान और डेटा के समन्वय से होने वाली एक हाई-टेक प्रक्रिया बन जाएगी।

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