Новая технология для сельского хозяйства: БПЛА и нейросети в растениеводстве

Новосибирские ученые из Курчатовского геномного центра ИЦИГ СО РАН разработали инновационный метод для количественной оценки всходов сельскохозяйственных культур с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Эта разработка была высоко оценена на Международной выставке сельскохозяйственной техники и материалов "Агропром-Урал 2024" в Екатеринбурге, где проект удостоился диплома 1 степени.

Цель проекта — автоматизация подсчета количества взошедших растений, таких как свекла, картофель, подсолнечник и другие пропашные культуры. С помощью этого метода агрономы могут точно оценивать качество всходов, а также оптимизировать агротехнические мероприятия, такие как полив, подкормка и другие меры, направленные на повышение урожайности.

Метод основан на использовании нейронных сетей глубокого обучения для анализа изображений, полученных с помощью БПЛА. На первом этапе работы ученым ИЦиГ СО РАН пришлось собрать и разметить большие объемы изображений, чтобы обучить алгоритм распознавать растения на полях. Сотрудники института обладают значительным опытом в области разработки нейронных сетей для анализа изображений — ранее они создавали алгоритмы для анализа зерен пшеницы и распознавания грибных заболеваний растений.

Важным моментом в реализации проекта стало сотрудничество с компанией "ГеосАэро" (г. Пенза), которая помогла улучшить алгоритм с точки зрения скорости и точности обработки данных. Результатом совместной работы стал пакет программ SeedlingsNet, который был успешно внедрен и внесен в реестр отечественного программного обеспечения.

По словам Дмитрия Афонникова, ведущего научного сотрудника Курчатовского геномного центра ИЦиГ СО РАН, новая технология позволяет не только повысить точность и оперативность оценки всходов, но и предоставить рекомендации для агрономов по оптимизации доз подкормки и полива. В результате фермеры могут снизить затраты и повысить урожайность, что принесет значительную экономическую выгоду.

Учёные не останавливаются на достигнутом и продолжают развивать проект. В будущем они планируют создать нейросеть, которая будет оценивать количество созревших колосьев и даже прогнозировать урожай еще на ранних стадиях роста. Это позволит фермерам более точно планировать агротехнические мероприятия и принимать меры на ранних этапах развития растений.

Дмитрий Афонников также подчеркнул, что такие разработки могут стать важными элементами цифровой платформы для аграриев — своего рода "электронного помощника руководителя хозяйства", который будет заниматься оптимизацией севооборота, прогнозированием урожайности и картированием почв.

Источник