Altajaus valstybinio agrarinio universiteto ir visos Rusijos fitopatologijos tyrimų instituto mokslininkai tęsia bendro projekto „Ligų, kenkėjų ir piktžolių savalaikio aptikimo metodų kūrimas laukuose, naudojant techninę viziją ir intelektualias sistemas, skirtas pereiti prie pesticidų įvedimas diferencijuotomis dozėmis“, – pranešama Altajaus valstybinio agrarinio universiteto spaudos tarnyba.
По плану проекта ученым 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 ГАУ, задействованных в реализации проекта, возглавляет доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой сельскохозяйственной техники и технологий Владимир Беляев.
Ключевым этапом реализации проекта стало проведение полевого испытания конструкции вертикальной оптической сенсорной системы с высокой разрешающей способностью съемки (в миллиметровом масштабе), с возможностью работать на разной высоте в посевах, с параллельной записью трека и координат точек съемки во время движения. Эксперимент прошел на полях индустриального партнера АГАУ — хозяйства ООО «Лео» в Калманском районе Алтайского края, на посевах сои сорта Грация. Для участия в эксперименте в Барнаул прибыли ученые НИИ Фитопатологии д.с.-х.н., н.с. Софья Железова и к.ф.-м.н., н.с. Евгения Степанова.
Система может закрепляться на штанге прицепного опрыскивателя и при движении со скоростью 15 км/ч 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 Алтайского ГАУ 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 т.д. 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) на изображениях.
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 опрыскивания в сравнении с традиционным опрыскиванием в одинаковой дозе по всей площади поля является конечной задачей проекта, добавляют ученые.