Vedci Altajskej štátnej agrárnej univerzity a Všeruského výskumného ústavu fytopatológie pokračujú v realizácii spoločného projektu „Vývoj metód na včasnú detekciu chorôb, škodcov a burín na poliach s využitím technického videnia a inteligentných systémov na prechod na zavedenie pesticídov v diferencovaných dávkach“, uvádza sa tlačová služba Altajskej štátnej agrárnej univerzity.
Podľa plánu projektu vedci vyvinú metódy a technológie na pozemnú a vzdialenú detekciu škodcov, chorôb a burín v plodinách pomocou digitálnych multispektrálnych a hyperspektrálnych kamier a algoritmov umelej inteligencie.
Tím vedcov Altajskej štátnej agrárnej univerzity, ktorí sa podieľajú na realizácii projektu, vedie doktor technických vied, profesor, vedúci Katedry poľnohospodárskych strojov a techniky Vladimír Beljajev.
Kľúčovou etapou pri realizácii projektu bolo testovanie v teréne návrhu vertikálneho optického senzorového systému s vysokým rozlíšením zobrazovania (v milimetrovej mierke), s možnosťou práce v rôznych výškach porastov, s paralelným záznamom stopy. a súradnice prieskumných bodov počas pohybu. Experiment sa uskutočnil na poliach priemyselného partnera AGAU - farmy LLC "Leo" v okrese Kalmansky na území Altaj, na plodinách sóje odrody Gratsia. Do Barnaulu pricestovali vedci z Výskumného ústavu fytopatológie, aby sa zúčastnili na experimente. Sofia Zhelezova a Ph.D., výskumná pracovníčka Evgenia Stepanova.
Systém je možné namontovať na rameno ťahaného postrekovača a pri pohybe rýchlosťou 15 km/h v rôznych uhloch k povrchu nahrávať video na posúdenie prítomnosti škodlivých predmetov a burín v plodinách a zhromaždiť spektrálnu knižnicu obrázky škodlivých predmetov.
„Jednou z úloh pracovnej skupiny vedcov Altajskej štátnej agrárnej univerzity je vývoj univerzálneho kamerového montážneho systému a jeho integrácia s GPS prijímačom pre prácu v teréne so schopnosťou zaznamenávať stopu a súradnice streleckých bodov. pri pohybe. Musíme najmä experimentálne určiť optimálny uhol kamery a montážnu výšku, rýchlosť pohybu, najefektívnejšie parametre snímania atď. Teraz musia výsledky spracovať a analyzovať kolegovia z Moskvy,“ komentoval predbežné výsledky testu Vladimir Beljajev.
Ďalším krokom projektu bude vývoj algoritmov na spracovanie snímok získaných kamerami v laboratórnych a terénnych podmienkach s využitím neurónových sietí na klasifikáciu cieľových objektov (choroby, škodcovia a buriny) v snímkach.
Na základe výsledkov prieskumu plodín sa vypracujú mapy priestorového rozšírenia škodlivých organizmov v plodinách.
„Na základe výsledkov pozemného a diaľkového prieskumu plodín a mapy priestorového rozmiestnenia škodlivých objektov sa plánuje vypracovať rozhodovací algoritmus pre používanie pesticídov v diferencovaných dávkach. Ďalej sa vytvorí súbor s predpismi alebo karta úloh postreku vo formáte kompatibilnom s palubným počítačom postrekovača., - vysvetľuje Sofya Zhelezová.
Schválenie spôsobu postreku plodín pesticídmi v diferencovanej dávke a predbežné ekonomické posúdenie tohto spôsobu postreku v porovnaní s tradičným postrekom v rovnakej dávke na celej ploche poľa je záverečnou úlohou projektu, dodávajú vedci.