Официальный сайт Министерства сельского хозяйства РФ опубликовал новость о ходе реализации совместного проекта ученых Алтайского государственного аграрного университета и Всероссийского научно-исследовательского института фитопатологии. 

Сетвеое издание сообщает, что ученые Алтайского государственного аграрного университета и Всероссийского научно-исследовательского института фитопатологии провели полевые испытания вертикальной оптической сенсорной системы для наземного и дистанционного выявления вредителей, болезней и сорных растений с применением цифровых мультиспектральных и гиперспектральных камер. В итоге появится технология, которая будет следить за посевами с использованием нейросетей.
Новая система позволяет проводить съемку (в миллиметровом масштабе) на разной высоте в посевах с параллельной записью трека и координат во время движения. Эксперимент прошел на полях индустриального партнера АГАУ (хозяйства ООО «Лео» в Калманском районе Алтайского края) на посевах сои сорта «Грация».
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 создания 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. В частности, мы должны экспериментальным путем определить оптимальный угол наклона камеры и высоту ее крепления, скорость движения и наиболее эффективные параметры съемки. Теперь полученные результаты необходимо обработать и проанализировать коллегам из Москвы», - прокомментировал предварительные итоги испытания заведующий кафедрой сельскохозяйственной техники и технологий 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.
«На основе результатов наземного и дистанционного обследования посевов и карты пространственного распределения вредных объектов планируется разработать алгоритм принятия оперативных решений для применения пестицидов в дифференцированных дозах. Далее будет создан файл-предписание или карта-задание на опрыскивание с совместимым с бортовым компьютером опрыскивателя формате», - пояснила ученая НИИ Фитопатологии Софья Железова.