Отечественные ученые разработали методику диагностики болезней сельхозкультур на бессимптомной стадии. Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу Минобрнауки РФ. Способ основан на применении искусственного интеллекта для обработки данных гиперспектральной съемки.
Разработкой занимались ученые ПИШ «Цифровой инжиниринг» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого и Всероссийского института защиты растений.
Гиперспектральная съемка фиксирует отражение света в десятках и сотнях узких спектральных диапазонов, что позволяет выявлять ранние физиологические изменения в растениях еще до визуального проявления заболевания.
Эксперименты провели на растениях пшеницы, выращенных в лабораторных условиях, приближенных к полевым. Массивы данных были получены с использованием гиперспектральной камеры. В общей сложности собрано 864 изображения как здоровых, так и зараженных растений.
Так как в процессе съемки растений в поле часто меняются условия, был выработан алгоритм последовательной предварительной обработки гиперспектральных данных, устойчивый к искажениям. Ученые также воспользовались искусственным интеллектом и машинным обучением.
Ключевым фактором эффективности методики оказалась не сложность моделей, а корректная предобработка данных, которая позволяет алгоритмам машинного обучения надежно различать здоровые и пораженные растения при различных помехах. Мы сознательно делали акцент на интерпретируемости решений моделей искусственного интеллекта, поскольку без понимания оснований, на которых такие модели принимают решения, возрастает риск ошибок.
Александр Федотов - ведущий научный сотрудник
По словам исследователей, созданная методика может быть реализована в системах дистанционного мониторинга сельхозугодий (в т.ч. беспилотные и спутниковые платформы) для раннего выявления других заболеваний и стрессовых состояний сельхозкультур.
Исследование выполнено при поддержке РНФ.