Разработка позволит поднять урожайность на 10–20 процентов
Студенты Московского авиационного института разработали передовую систему предиктивной аналитики для сельского хозяйства. Она объединяет данные со спутников и метеостанций, а также топографические сведения, что позволяет четко контролировать состояние посевов, прогнозировать урожайность и определять пути развития. Об этом IT Russia рассказали в пресс-службе вуза.
Найти проблему и расставить приоритеты
Над проектом работает команда студентов института № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика» вуза в партнерстве с почвоведами Московского государственного университета. Разработку поддержали грантами Российский научный фонд и Фонд содействия инновациям.
Новую систему назвали «Агрометрикс». Она позволит фермерам снизить затраты на 15–25%, ведь выезжать в поля фермерам придется реже, и распределять ресурсы они смогут точнее. При этом разработка обещает повысить урожайность на 10–20%. Благодаря системе можно будет оперативно выявлять риски и проблемные зоны в посадках, чтобы вовремя принять меры и избежать потерь. А вносить удобрения, обрабатывать и поливать можно будет исходя из потребностей каждого участка поля.
«Поля неоднородны. В то время как по краям угодий урожай демонстрирует отличный рост, в центре он может находиться в плачевном состоянии и при отсутствии оперативных действий – начать гибнуть. Наша система позволяет быстро находить проблемные зоны, грамотно расставлять приоритеты работ и тратить ресурсы исключительно по мере необходимости. По результатам уже проведённых исследований точность анализа угодий составляет до 98%», – говорит руководитель проекта, студент вуза Иван Лебедев.
Карты-прогнозы по снимкам из космоса
В основе работы системы – мультиспектральные и радарные космические снимки, а также данные с локальных метеостанций. Сбор, обработка и анализ данных выполняются автоматически без участия человека – это позволяет быстрее принимать безошибочные решения.
«В отличие от многих представленных на рынке продуктов, которые ограничиваются парой классических показателей, «Агрометрикс» использует набор спектральных и радарных признаков, чтобы комплексно анализировать состояние растений, динамику роста и стресс-факторы. Так, спектральные спутниковые системы позволяют косвенно оценить содержание хлорофилла в растительности или водный стресс, а радар обеспечивает стабильный мониторинг даже в периоды облачности. При этом наше решение учитывает историю поля и прогноз погоды, чтобы определять риски для урожайности», – уточнил Иван Лебедев.
Разработчики также создали крупнейшую в России базу данных агрохимического обследования. Она включает в себя более шести тысяч проб почвы, которые собрали в Приморском крае. Эта информация позволяет студентам тренировать собственные модели машинного обучения, на которых и строят карты-прогнозы.
Проект коммерциализирован. Индустриальные партнёры – испытательный центр «МГУЛАБ» и Центр почвенно-экологических, сельскохозяйственных и земельных экспертиз. Команда не останавливается на достигнутом и намерена адаптировать систему к климатическим зонам, каждая из которых имеет свои особенности.
Ранее мы писали, что «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» создал квадрокоптер, который найдет, оценит качество и соберет плоды с фруктовых деревьев.