Ученые Алтайского государственного аграрного университета и Всероссийского научно-исследовательского института фитопатологии продолжают реализацию совместного проекта «Разработка методов своевременного выявления болезней, вредителей и сорных растений на полях с применением технического зрения и интеллектуальных систем для перехода к внесению пестицидов в дифференцированных дозах», сообщает пресс-служба Алтайского ГАУ.
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.
