Одна из важных задач такого обследования – подсчет количества взошедших после посева растений: свеклы, картофеля, подсолнечника и других пропашных культур
Программное обеспечение для точного подсчета всходов на поле создали сотрудники Института цитологии и генетики СО РАН совместно с партнерами. Разработка, основанная на использовании алгоритмов искусственного интеллекта, поможет эффективнее оценивать качество всходов и планировать внесение удобрений, сообщили в пресс-службе организации.
Современное точное земледелие требует регулярного мониторинга полей с сельскохозяйственными культурами. Одна из важных задач такого обследования – подсчет количества взошедших после посева растений: свеклы, картофеля, подсолнечника и других пропашных культур. Эти данные позволяют оценить качество всходов и спланировать агротехнические мероприятия по повышению урожайности.
Ранее специалисты "на глаз" оценивали количество взошедших растений по снимкам полей с беспилотников. Решить эту задачу быстрее и точнее можно с помощью методов обработки изображений, основанных на алгоритмах искусственного интеллекта, рассказал ведущий научный сотрудник Курчатовского геномного центра ИЦиГ СО РАН Дмитрий Афонников.
Для решения задачи сначала потребовалось собрать большую выборку изображений и разметить их, чтобы обучить нейронные сети их распознавать. Эту работу, а также коррекцию алгоритма взяли на себя специалисты компании ГЕОСАЭРО.
"На втором этапе работы сотрудники нашего института занимались разработкой алгоритма и программированием. Это наша компетенция, мы регулярно создаем алгоритмы обучения нейронных сетей для решения самых разных задач, связанных с анализом изображений, и приобрели большой опыт в подобных проектах. Например, мы разработали мобильные приложения для анализа формы и размеров зерен пшеницы и для автоматического распознавания грибных заболеваний пшеницы на основе полевых изображений побегов", – отметил он.
Разработка внесена в реестр ПО, на нее получено свидетельство о регистрации. Сейчас исследователи работают над созданием алгоритма для нейросети, которая сможет подсчитывать количество созревших колосьев и оценивать урожай, а в перспективе – определять число колосьев на более ранних стадиях созревания для корректировки полевых работ (подкормки и т.п.) и давать ранние прогнозы на урожай.
Регион | Закуп. | Изм. | Прод. | Изм. |
---|---|---|---|---|
ЦФО |
29150.00 | + 700 | 29160.00 | + 660 |
ПФО |
27950.00 | + 300 | 28050.00 | + 50 |
СКФО |
28700.00 | + 500 | 28950.00 | - 50 |
ЮФО |
28150.00 | - 200 | 28950.00 | - 50 |
СФО |
28400.00 | - 100 | 28300.00 | - 200 |
Регион | Закуп. | Изм. | Прод. | Изм. |
---|---|---|---|---|
ЦФО |
71000.00 | + 850 | 73250.00 | + 1380 |
ЮФО |
69800.00 | + 200 | 74000.00 | + 3500 |
ПФО |
71000.00 | + 1450 | 73000.00 | + 2950 |
СФО |
72000.00 | + 1800 | 75000.00 | + 4500 |
Обсуждение