Ученые Волгоградского государственного аграрного университета (ВолГАУ) разработали интеллектуальную технологию мониторинга и классификации стресса развития однолетних полевых культур по снимкам, получаемым с БПЛА. Об этом сообщил ТАСС доцент кафедры «Математическое моделирование и информатика» ВолГАУ Кирилл Токарев.
«Команда ученых Волгоградского ГАУ разработала специализированную искусственную нейронную сеть, алгоритм которой способен локализовать и классифицировать участки стрессовых состояний развития полевых культур на ранних этапах онтогенеза, обусловленных воздействием различных факторов, например, температурные и водные стрессы, неблагоприятные почвенные условия, неравномерная всхожесть растений и др. Наша разработка имеет ряд принципиальных отличий от существующих на рынке аналогов и по праву может считаться одной из первых в России», — сказал Токарев.
По словам Токарева, разработанная в рамках проекта, поддержанного Российским научным фондом (РНФ), система экономнее существующих в мире аналогов, поскольку для анализа используются снимки с БПЛА, а не мультиспектральные или гиперспектральные камеры. Кроме того, большинство существующих систем анализируют посевы в середине или конце вегетации, когда исправить ситуацию уже сложно или экономически нецелесообразно. Алгоритм волгоградских ученых учится распознавать дефекты именно на старте, что дает агроному время на корректировку, при этом система не просто находит стрессовую зону, но и классифицирует природу ее происхождения.
Токарев уточнил, что разработанная технология позволит агроному определять наиболее значимые параметры для оптимизации размещения посевов, осуществлять контроль дефектных участков различной природы происхождения, обусловленных воздействием абиотических факторов, реализовывать оперативные агротехнические и агромелиоративные мероприятия. Кроме того, разработка применима и в других целях, отметил ученый.
«Реализованную интеллектуальную нейросетевую технологию можно применять гораздо шире. Например, в лесном хозяйстве — для поиска больных деревьев, мониторинга здоровья лесных насаждений, выявления болезней деревьев или очагов вредителей, в экологии — для оценки ущерба от засух и паводков, оценки состояния природных экосистем и последствий климатических изменений, в городской среде — контроль состояния парков, газонов и крупных ландшафтных проектов. Алгоритм достаточно переобучить на другие виды растительности», — подчеркнул Токарев.
Войдите, чтобы отправить комментарий