Znanstveniki Altajske državne agrarne univerze in Vseslovenskega raziskovalnega inštituta za fitopatologijo nadaljujejo z izvajanjem skupnega projekta "Razvoj metod za pravočasno odkrivanje bolezni, škodljivcev in plevela na poljih z uporabo tehničnega vida in inteligentnih sistemov za prehod na vnos pesticidov v različnih odmerkih", poroča tiskovna služba Altajske državne agrarne univerze.
V skladu z načrtom projekta bodo znanstveniki razvili metode in tehnologije za zemeljsko in daljinsko detekcijo škodljivcev, bolezni in plevela v pridelkih z uporabo digitalnih multispektralnih in hiperspektralnih kamer ter algoritmov umetne inteligence.
Ekipo znanstvenikov Altajske državne agrarne univerze, ki sodeluje pri izvajanju projekta, vodi doktor tehničnih znanosti, profesor, vodja oddelka za kmetijske stroje in tehnologijo Vladimir Belyaev.
Ključna faza pri izvedbi projekta je bilo terensko testiranje zasnove vertikalnega optičnega senzorskega sistema z visoko ločljivostjo slikanja (na milimetrskem merilu), z možnostjo delovanja na različnih višinah v posevkih, z vzporednim snemanjem sledi in koordinate merilnih točk med premikanjem. Poskus je potekal na poljih industrijskega partnerja AGAU - kmetije LLC "Leo" v okrožju Kalmansky na Altajskem ozemlju, na posevkih soje sorte Gratsia. Znanstveniki z Raziskovalnega inštituta za fitopatologijo so prispeli v Barnaul, da bi sodelovali pri poskusu. Sofia Zhelezova in dr., raziskovalka Evgenija Stepanova.
Sistem je mogoče namestiti na roko vlečene škropilnice in med premikanjem s hitrostjo 15 km/h pod različnimi koti na površino snema video za oceno prisotnosti škodljivih predmetov in plevela v posevkih ter zbira spektralno knjižnico slike škodljivih predmetov.
»Ena od nalog delovne skupine znanstvenikov Altajske državne agrarne univerze je razvoj univerzalnega sistema za namestitev kamere in njegova integracija s sprejemnikom GPS za delo na terenu z možnostjo snemanja poti in koordinat točk snemanja. med premikanjem. Zlasti eksperimentalno moramo določiti optimalen kot in višino montaže kamere, hitrost gibanja, najučinkovitejše parametre snemanja itd. Zdaj morajo rezultate obdelati in analizirati kolegi iz Moskve,« je preliminarne rezultate testa komentiral Vladimir Beljajev.
Naslednji korak projekta bo razvoj algoritmov za obdelavo slik, pridobljenih s kamerami v laboratorijskih in terenskih pogojih, z uporabo nevronskih mrež za razvrščanje ciljnih objektov (bolezni, škodljivcev in plevelov) na slikah.
Na podlagi rezultatov pregleda posevkov bodo izdelane karte prostorske razširjenosti škodljivih organizmov v posevkih.
»Na podlagi rezultatov zemeljskega in daljinskega pregleda posevkov ter zemljevida prostorske porazdelitve škodljivih predmetov je predviden razvoj algoritma odločanja za uporabo pesticidov v diferenciranih odmerkih. Nato bo ustvarjena datoteka z recepti ali kartica z nalogami za škropljenje v formatu, združljivem z vgrajenim računalnikom škropilnice., - pojasnjuje Sofya Zhelezova.
Atestacija načina škropljenja posevkov s pesticidi v diferenciranem odmerku in preliminarna ekonomska ocena tega načina škropljenja v primerjavi s klasičnim škropljenjem v enakem odmerku po celotni površini njive je zadnja naloga projekta, dodajajo znanstveniki.