В Алтайском крае ученые провели полевые испытания «умной» оптической системы мониторинга состояния посевов

Им предстоит разработать методы и технологии наземного и дистанционного выявления вредителей, болезней и сорных растений в посевах с применением цифровых мультиспектральных и гиперспектральных камер и алгоритмов искусственного интеллекта.
Коллектив ученых алтайского вуза возглавляет заведующий кафедрой сельскохозяйственной техники и технологий доктор технических наук, профессор Владимир Беляев .

Ключевым этапом реализации проекта стало полевое испытание конструкции вертикальной оптической сенсорной системы с высокой разрешающей способностью съемки (в миллиметровом масштабе). Устройство должно работать в посевах на разной высоте, параллельно записывать трек и координаты точек съемки во время движения. Эксперимент прошел на полях индустриального партнера АГАУ - хозяйства «Лео» в Калманском районе на посевах сои сорта «Грация». Для участия в испытании в Барнаул прибыли ученые НИИ фитопатологии - доктор сельскохозяйственных наук Софья Железова и кандидат физико-математических наук Евгения Степанова .
Система может закрепляться на штанге прицепного опрыскивателя и при движении со скоростью 15 километров в час под разными углами к поверхности вести видеозапись для оценки наличия вредных объектов и сорняков в посевах сельскохозяйственных культур и накопления спектральной библиотеки изображений вредных объектов .

«Одной из задач рабочей группы ученых АГАУ является разработка универсальной системы крепления камеры и ее интеграция с GPS-приемником для работы в полевых условиях с возможностью записи трека и координат точек съемки во время движения. В частности, мы должны экспериментальным путем определить оптимальный угол наклона камеры и высоту ее крепления, скорость движения, наиболее эффективные параметры съемки и так далее. Теперь полученные результаты необходимо обработать и проанализировать коллегам из Москвы», - прокомментировал предварительные итоги испытания Владимир Беляев.
Дальнейшим шагом проекта станет разработка алгоритмов обработки изображений , полученных камерами в лабораторных и полевых условиях, с применением нейросетей для классификации целевых объектов (болезней, насекомых-вредителей и сорняков).

По результатам обследования посевов будут построены карты пространственного распределения вредных организмов в посевах.
«На основе результатов наземного и дистанционного обследования посевов и карты пространственного распределения вредных объектов планируется разработать алгоритм принятия решений для применения пестицидов в дифференцированных дозах . Далее будет создан файл-предписание, или карта-задание на опрыскивание, в формате, совместимом с бортовым компьютером опрыскивателя», - объясняет Софья Железова.

Апробация метода опрыскивания посевов пестицидами в дифференцированной дозе и предварительная экономическая оценка такого способа в сравнении с традиционным опрыскиванием в одинаковой дозе по всей площади поля является конечной задачей проекта, добавляют ученые.

Фото: Алтайский государственный аграрный университет
Источник: Официальный сайт Алтайского края