Новосибирские ученые из Курчатовского геномного центра ИЦИГ СО РАН разработали и успешно внедрили в практику метод количественной оценки всходов растений (свеклы, картофеля, подсолнечника и других пропашных культур) при помощи БПЛА. Эти данные позволяют оценить качество всходов и спланировать агротехнические мероприятия по повышению урожайности, сообщили в пресс-службе центра.
Созданная сибирскими учеными программа использует алгоритм нейросетей глубокого обучения для полевого фенотипирования сельхозкультур на основе анализа изображений.
На первом этапе ученые подготовили большую выборку изображений и разметили их, чтобы обучить нейронные сети их распознавать. Далее специалисты скорректировали работу алгоритма в части скорости и точности обработки данных.
Результатом работы стал пакет программ SeedlingsNet, внесенный в реестр отечественного программного обеспечения и успешно внедренный в работу компании-партнера ООО ГеосАэро (г. Пенза).
По словам ученых, новая технология позволяет подготовить рекомендации для хозяйств или фермеров, например, рассчитать необходимую растениям дозу подкормки и полива, снизить расходы, а также повысить урожайность сельхозкультур.
В данный момент разработчики продолжают совершенствовать свою программу: работают над созданием алгоритма для нейросети, которая сможет подсчитывать количество созревших колосьев и оценивать урожай. Следующей возможной задачей может стать определение числа колосьев на более ранних стадиях созревания для корректировки полевых работ (подкормки и т.п.).
«В перспективе подобные разработки могут стать модулями общей цифровой платформы – «электронного помощника руководителя хозяйства», способного решать задачи оптимизации севооборота, прогнозирования урожайности и картирования почв. А наш опыт совместной работы с «ГеосАэро» – интересным примером для других потенциальных партнеров».