AI स्पॉट स्प्रे: खरपतवार नियंत्रण में स्मार्ट खेती

खरपतवार नियंत्रण पर खेती का एक बड़ा हिस्सा खर्च हो जाता है—दवा, मजदूरी, और समय, तीनों। और जब घास/बीज जैसी “हाई-वैल्यू” फसलों में खरपतवार (जैसे पौआ एनुआ या इटालियन राईग्रास) हाथ से पकड़ में न आए, तब तो खेल और कठिन हो जाता है। यहीं पर AI आधारित “प्लांट-बाय-प्लांट” स्पॉट स्प्रे असली काम की चीज़ बनकर सामने आता है—क्योंकि यह पूरे खेत पर दवा नहीं बरसाता, सिर्फ़ वहीं करता है जहाँ ज़रूरत है।

26/11/2025 को एक दिलचस्प खबर आई: Ecorobotix और Oregon State University (OSU) ने घास के बीज वाले खेतों में AI खरपतवार नियंत्रण पर मल्टी-ईयर रिसर्च शुरू की। मैं इसे सिर्फ़ “एक और टेक अपडेट” नहीं मानता। यह एक संकेत है कि स्मार्ट खेती में AI अब पायलट प्रोजेक्ट से निकलकर “माप-तोल, वैलिडेशन और ROI” की दुनिया में जा रहा है—और यही हमारे “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ का असली लक्ष्य भी है।

OSU–Ecorobotix रिसर्च का मतलब क्या है (और क्यों मायने रखता है)

इस रिसर्च का सीधा जवाब: AI स्प्रे सिस्टम को वास्तविक खेतों में परखना—कितनी दवा बचती है, कितनी मजदूरी घटती है, और क्या उपज/गुणवत्ता पर असर नहीं पड़ता।

OSU में डॉ. पीट बेरी की टीम इस स्टडी को लीड कर रही है। उनकी विशेषज्ञता सिर्फ़ “खरपतवार पहचान” तक सीमित नहीं—वे GIS (जियोग्राफिक इंफॉर्मेशन सिस्टम), वीड मैपिंग, स्पॉट स्प्रे, इमेज एनालिसिस और स्पेक्ट्रल वैरिएशन जैसे तरीकों को खेत-स्तर के निर्णय में बदलने पर काम करते हैं। सरल शब्दों में: खरपतवार को “अनुभव” से नहीं, डेटा से नियंत्रित करना।

यह सहयोग खासकर Kentucky bluegrass और tall fescue जैसी घास के बीज वाली फसलों पर केंद्रित है—जहाँ seed purity और weed selectivity बहुत संवेदनशील विषय हैं। ऐसी फसलों में गलत स्प्रे या ओवर-डोज़ का नुकसान सीधा पैसे में दिखता है।

Plant-by-Plant AI स्पॉट स्प्रे असल में करता क्या है?

सीधा जवाब: कैमरा+कंप्यूटिंग से हर पौधे को देखकर फैसला—यह फसल है या खरपतवार; और अगर खरपतवार है तो उसी पर दवा।

Ecorobotix का फोकस “Plant-by-Plant AI” पर है, जिसे वे ARA Ultra High Precision (UHP) Sprayer के जरिए खेत में लागू करते हैं। स्रोत के अनुसार इस स्प्रेयर की कुछ व्यवहारिक क्षमताएँ ध्यान खींचती हैं:

• 20 फुट चौड़ा बूम
• लगभग 4.5 mph की ऑपरेटिंग स्पीड
• 2.4 x 2.4 इंच जितने छोटे टार्गेट तक पहचान/स्प्रे
• चुनिंदा कठिन खरपतवार (जैसे poa annua और Italian ryegrass) पर फोकस

यह “पूरा खेत ढक दो” वाली सोच से अलग है। इसका विचार बहुत सीधा है: खरपतवार खेत में हर जगह नहीं होता; फिर दवा हर जगह क्यों?

स्पॉट स्प्रे बनाम ब्रॉडकास्ट स्प्रे: फर्क खेत में कैसे दिखता है?

• ब्रॉडकास्ट स्प्रे: एक जैसा डोज़ पूरे खेत में। आसान है, पर महँगा और अनावश्यक भी हो सकता है।
• AI स्पॉट स्प्रे: सिर्फ़ “पैच” या “प्लांट” पर ट्रीटमेंट। दवा, पानी, ईंधन—सब की बचत की दिशा में।

यह बदलाव सिर्फ़ लागत का नहीं, हर्बिसाइड रेजिस्टेंस की समस्या का भी है। जब बार-बार एक ही दवा पूरे खेत में जाती है, तो प्रतिरोध (resistance) बढ़ने की संभावना बढ़ती है। स्पॉट ट्रीटमेंट में अनावश्यक एक्सपोज़र घटता है, जो एक व्यावहारिक फायदा है।

मजदूरी, हर्बिसाइड और उपज: “ROI” की असली लड़ाई यहीं है

सीधा जवाब: AI स्प्रे का मूल्य तभी साबित होगा जब यह लागत घटाए और गुणवत्ता बनाए रखे।

स्रोत में “शुरुआती संकेत” बताए गए हैं कि मजदूरी लागत और हर्बिसाइड उपयोग में बड़ी कमी संभव है, बिना उपज या बीज की शुद्धता घटाए। यह सुनने में अच्छा लगता है, पर किसान के लिए निर्णायक सवाल हमेशा ये रहते हैं:

1. कितने प्रतिशत दवा कम होगी? (फसल, खरपतवार दबाव और मौसम पर निर्भर)
2. कितने एकड़/दिन काम होगा? (स्पीड, बूम चौड़ाई, रिफिल समय)
3. कुल लागत/एकड़ क्या बैठेगी? (मशीन + मेंटेनेंस + ऑपरेटर + डेटा)
4. गलत पहचान (false positive/negative) की दर क्या है?

मैंने मैदान में टेक अपनाने के पैटर्न में एक बात लगातार देखी है: किसान “AI” शब्द से नहीं, सीज़न के आखिर में बचे हुए पैसों से प्रभावित होता है। इसलिए OSU जैसी यूनिवर्सिटी का “फील्ड वैलिडेशन” महत्वपूर्ण है—यह मार्केटिंग नहीं, माप-तोल की जमीन है।

भारत के संदर्भ में यह क्यों समय पर है? (दिसंबर 2025 का कॉन्टेक्स्ट)

दिसंबर में कई राज्यों में रबी फसलें (गेहूं, सरसों, चना) बढ़वार में रहती हैं और किसान टॉप ड्रेसिंग/नमी प्रबंधन/खरपतवार पर ध्यान देते हैं। इसी समय यह चर्चा उपयोगी है क्योंकि:

• मजदूरी की उपलब्धता अनिश्चित रहती है; मशीनीकरण + ऑटोमेशन आकर्षक बनता है
• इनपुट लागत (दवा/डीजल) का दबाव बना रहता है; प्रिसीजन स्प्रे “कटौती” का स्पष्ट रास्ता है
• कई इलाकों में छिड़काव “रूटीन” बन चुका है; डेटा-आधारित छिड़काव बेहतर अनुशासन लाता है

हाँ, घास के बीज वाले खेत भारत में सामान्य नहीं हैं, पर समस्या वही है: खरपतवार हर फसल में ROI खाता है। तकनीक का सिद्धांत फसल-स्वतंत्र है; एल्गोरिद्म/ट्रेनिंग डेटा फसल-विशेष होगा।

अगर आप अपने खेत/एग्रीबिज़नेस में AI स्प्रे अपनाना चाहते हैं, तो शुरुआत कैसे करें?

सीधा जवाब: पहले “समस्या की मैपिंग”, फिर “छोटा पायलट”, और अंत में “स्केल”।

यहाँ एक व्यवहारिक 6-स्टेप प्लान है—किसान, FPO, या एग्री-इनपुट डीलर सभी के लिए:

1. खरपतवार प्रोफाइल बनाइए: कौन-कौन से खरपतवार, किस समय, किस हिस्से में ज्यादा?
2. खेत का ज़ोनिंग/मैपिंग: मोबाइल मैपिंग, ड्रोन, या साधारण GPS नोट्स—जो संभव हो।
3. स्पॉट स्प्रे के लिए “ट्रिगर रूल्स” तय करें: कब स्प्रे जरूरी, कब नहीं (थ्रेशहोल्ड)।
4. 10–20 एकड़ का पायलट: पूरे खेत पर नहीं, पहले नियंत्रित तुलना (spot बनाम broadcast)।
5. 3 मेट्रिक्स ट्रैक करें:
   • हर्बिसाइड लीटर/एकड़
   • मजदूरी घंटे/एकड़
   • उपज/गुणवत्ता (जहाँ लागू हो)
6. सीज़न के बाद “ट्रुथ” लिखें: क्या बचत हुई? क्या रिस्क आया? क्या अगले साल स्केल करना है?

यहाँ एक कड़वी पर उपयोगी बात: AI तभी काम करेगा जब डेटा साफ़ होगा और ऑपरेशन अनुशासित होगा। गलत नोज़ल, गलत कैलिब्रेशन, या धूल से ढका कैमरा—AI को भी “अंधा” कर देता है।

आम सवाल: लोग AI खरपतवार नियंत्रण पर क्या पूछते हैं?

1) क्या AI स्प्रे हर खेत में चल जाएगा?

सीधा जवाब: नहीं। फसल का कैनोपी, खरपतवार की विविधता, रोशनी, मिट्टी का रंग, और नमी—इनसे मॉडल की सटीकता बदलती है। इसलिए यूनिवर्सिटी-बैक्ड फील्ड ट्रायल जरूरी हैं।

2) क्या यह तकनीक छोटे किसानों के लिए भी व्यावहारिक है?

सीधा जवाब: सीधे खरीदना हर किसी के लिए नहीं, पर कस्टम-हायरिंग, FPO-शेयरिंग, और सर्विस मॉडल से यह संभव हो सकता है। जैसे आज हार्वेस्टर/ड्रोन स्प्रे सर्विस चलती है, वैसे ही AI स्पॉट स्प्रे-as-a-service एक मजबूत मॉडल बन सकता है।

3) क्या इससे हर्बिसाइड खत्म हो जाएगा?

सीधा जवाब: नहीं। लेकिन हर्बिसाइड का उपयोग “स्मार्ट” हो जाएगा—कम मात्रा, सही जगह, सही समय।

स्मार्ट खेती में AI का अगला कदम: “देखो–समझो–करो” की चेन

इस पूरी खबर का सबसे बड़ा सीख: AI खेती में सिर्फ़ “देखता” नहीं, अब “कर्म” (एक्शन) कर रहा है।

हमारी “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ में अक्सर बात होती है—फसल निगरानी, मौसम विश्लेषण, उपज पूर्वानुमान। यह सब महत्वपूर्ण है, पर किसान के लिए सबसे ठोस मूल्य वहाँ बनता है जहाँ AI:

• इनपुट घटाए (दवा, पानी, उर्वरक)
• काम आसान करे (कम मजदूरी, कम रीवर्क)
• जोखिम घटाए (रेजिस्टेंस, गुणवत्ता नुकसान)

OSU–Ecorobotix जैसी रिसर्च यही दिशा दिखाती है: एक-एक पौधे के स्तर पर निर्णय।

“खरपतवार प्रबंधन में असली बचत ‘कम छिड़काव’ से नहीं, ‘सही छिड़काव’ से आती है।”

अगर आप किसान हैं, एग्री-सर्विस प्रोवाइडर हैं, या FPO चलाते हैं—अगले सीज़न के लिए अपने प्लान में एक लाइन जोड़िए: खरपतवार को मैप करो, फिर ट्रीटमेंट को प्रिसीजन बनाओ।

और एक सोचने वाली बात: जब AI एक पौधे को पहचानकर दवा लगा सकता है, तो क्या अगला कदम पोषण (fertility) और रोग नियंत्रण में भी “प्लांट-बाय-प्लांट” ट्रीटमेंट नहीं होगा?