Учените от Алтайския държавен аграрен университет и Всеруския научноизследователски институт по фитопатология продължават изпълнението на съвместния проект „Разработване на методи за своевременно откриване на болести, вредители и плевели в полетата с помощта на техническо зрение и интелигентни системи за преход към внасянето на пестициди в диференцирани дози“, съобщава пресслужбата на Алтайския държавен аграрен университет.
Според плана на проекта учените ще разработят методи и технологии за наземно и дистанционно откриване на вредители, болести и плевели в културите с помощта на цифрови мултиспектрални и хиперспектрални камери и алгоритми с изкуствен интелект.
Екипът от учени на Алтайския държавен аграрен университет, участващ в изпълнението на проекта, се ръководи от доктор на техническите науки, професор, ръководител на катедрата по селскостопанска техника и технологии Владимир Беляев.
Ключов етап от изпълнението на проекта беше полевото тестване на дизайна на вертикална оптична сензорна система с висока разделителна способност на изображението (в милиметрова скала), с възможност за работа на различни височини в културите, с паралелен запис на следата и координати на точки за проучване по време на движение. Експериментът се проведе в полетата на индустриалния партньор на AGAU - фермата LLC "Лео" в Калмански район на Алтайския край, върху соеви култури от сорта Gratsia. За участие в експеримента в Барнаул пристигнаха учени от Научноизследователския институт по фитопатология. София Железова и д-р, н.с Евгения Степанова.
Системата може да се монтира на стрелата на прикачна пръскачка и при движение със скорост 15 км/ч под различни ъгли спрямо повърхността да записва видео за оценка на наличието на вредни предмети и плевели в посевите и да натрупва спектрална библиотека от изображения на вредни предмети.
„Една от задачите на работната група от учени на Алтайския държавен аграрен университет е разработването на универсална система за монтиране на камерата и нейната интеграция с GPS приемник за работа в полеви условия с възможност за запис на следите и координатите на точките за снимане. докато се движите. По-специално, трябва експериментално да определим оптималния ъгъл на камерата и височината на монтаж, скоростта на движение, най-ефективните параметри на снимане и т.н. Сега резултатите трябва да бъдат обработени и анализирани от колегите от Москва“, коментира предварителните резултати от теста Владимир Беляев.
Следващата стъпка от проекта ще бъде разработването на алгоритми за обработка на изображения, получени от камери в лабораторни и полеви условия, с помощта на невронни мрежи за класифициране на целевите обекти (болести, вредители и плевели) в изображения.
Въз основа на резултатите от обследването на посевите ще бъдат изградени карти на пространственото разпределение на вредителите в посевите.
„Въз основа на резултатите от наземно и дистанционно изследване на културите и карта на пространственото разпределение на вредните обекти се планира да се разработи алгоритъм за вземане на решение за използване на пестициди в диференцирани дози. След това ще бъде създаден файл с рецепта или карта със задачи за пръскане във формат, съвместим с бордовия компютър на пръскачката., - обяснява София Железова.
Апробирането на метода за пръскане на културите с пестициди в диференцирана доза и предварителна икономическа оценка на този метод на пръскане в сравнение с традиционното пръскане в същата доза върху цялата площ на полето е крайната задача на проекта, допълват учените.