Naučnici Altajskog državnog agrarnog univerziteta i Sveruskog istraživačkog instituta za fitopatologiju nastavljaju realizaciju zajedničkog projekta „Razvoj metoda za pravovremeno otkrivanje bolesti, štetočina i korova na poljima koristeći tehničku viziju i inteligentne sisteme za prelazak na uvođenje pesticida u diferenciranim dozama”, prenosi pres služba Altajskog državnog agrarnog univerziteta.
Prema planu projekta, naučnici će razvijati metode i tehnologije za prizemnu i daljinsku detekciju štetočina, bolesti i korova u usevima pomoću digitalnih multispektralnih i hiperspektralnih kamera i algoritama veštačke inteligencije.
Tim naučnika Altajskog državnog agrarnog univerziteta koji je uključen u realizaciju projekta predvodi doktor tehničkih nauka, profesor, šef katedre za poljoprivredne mašine i tehnologiju Vladimir Beljajev.
Ključna faza u realizaciji projekta bila je terensko testiranje dizajna vertikalnog optičkog senzorskog sistema sa snimanjem visoke rezolucije (na milimetarskoj skali), sa mogućnošću rada na različitim visinama u usevima, uz paralelno snimanje staze. i koordinate tačaka snimanja tokom kretanja. Eksperiment se odvijao na poljima industrijskog partnera AGAU - farme LLC "Leo" u Kalmanskom okrugu na Altajskom teritoriju, na usevima soje sorte Gratsia. Naučnici sa Istraživačkog instituta za fitopatologiju stigli su u Barnaul kako bi učestvovali u eksperimentu. Sofija Železova i dr, istraživač Evgenia Stepanova.
Sistem se može montirati na granu vučene prskalice i, kada se kreće brzinom od 15 km/h pod različitim uglovima u odnosu na površinu, snimati video za procenu prisustva štetnih objekata i korova u usevima i akumulirati spektralnu biblioteku slike štetnih objekata.
„Jedan od zadataka radne grupe naučnika Altajskog državnog agrarnog univerziteta je razvoj univerzalnog sistema za montažu kamere i njegova integracija sa GPS prijemnikom za rad na terenu sa mogućnošću snimanja traga i koordinata tačaka snimanja. dok se kreće. Konkretno, moramo eksperimentalno odrediti optimalni ugao kamere i visinu montaže, brzinu kretanja, najefikasnije parametre snimanja itd. Sada kolege iz Moskve moraju obraditi i analizirati rezultate”, prokomentarisao je Vladimir Beljajev preliminarne rezultate testa.
Sljedeći korak projekta bit će razvoj algoritama za obradu slika dobivenih kamerama u laboratorijskim i terenskim uvjetima, korištenjem neuronskih mreža za klasifikaciju ciljanih objekata (bolesti, štetočina i korova) na slikama.
Na osnovu rezultata istraživanja usjeva biće izgrađene karte prostornog rasporeda štetnih organizama u usjevima.
“Na osnovu rezultata terenskog i daljinskog snimanja usjeva i karte prostorne distribucije štetnih objekata, planira se izrada algoritma za donošenje odluka o upotrebi pesticida u diferenciranim dozama. Zatim će se kreirati datoteka s receptom ili kartica zadatka prskanja u formatu kompatibilnom s ugrađenim kompjuterom prskalice., - objašnjava Sofija Železova.
Apromacija metode prskanja usjeva pesticidima u diferenciranoj dozi i preliminarna ekonomska procjena ovog načina prskanja u poređenju sa tradicionalnim prskanjem u istoj dozi na cijeloj površini polja je konačni zadatak projekta, dodaju naučnici.