Разработку можно использовать для дистанционного мониторинга сельскохозяйственных угодий
Методику диагностики болезней сельскохозяйственных растений на бессимптомной стадии представили учёные передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого и Всероссийского института защиты растений.
Подход базируется на применении искусственного интеллекта для обработки данных гиперспектральной съёмки. Она регистрирует отражение света в десятках и сотнях узких спектральных диапазонов и позволяет находить ранние признаки болезни растений ещё до появления визуальных изменений.
В перспективе методику можно использовать в системах дистанционного мониторинга сельскохозяйственных угодий, включая беспилотники и спутники, для раннего выявления заболеваний и стрессовых состояний сельскохозяйственных растений.
Экспериментально доказано
Эксперименты проводили на выращенной в лабораторных условиях пшенице. Однако условия были приближены к полевым. С помощью гиперспектральной съёмки удалось собрать 864 изображения.
Принимая во внимание изменчивость полевых условий, учёные выработали устойчивый к искажениям алгоритм последовательной предварительной обработки гиперспектральных данных. Для этого привлекли искусственный интеллект и машинное обучение.
По словам ведущего научного сотрудника Александра Федотова, успех разработки напрямую зависит от корректной предобработки данных, благодаря которой алгоритмы машинного обучения могут гарантированно различать здоровые и пораженные растения при различных преградах.
«Мы сознательно делали акцент на интерпретируемости решений моделей искусственного интеллекта, поскольку без понимания оснований, на которых такие модели принимают решения, возрастает риск ошибок», – добавил Александр Федотов.