Мультиспектральные изображения получают с помощью специальных камер, которые разделяют длины волн с помощью фильтров или приборов, чувствительных к определенным длинам волн. Они могут включать свет с частот, невидимых человеческому глазу. Как рассказали специалисты вуза, анализ этих данных позволяет прогнозировать урожайность и повышать ее, оценивать здоровье растений, выбирать оптимальные участки для посадок, определять эффективные режимы удобрения и орошения. Мультиспектральная спутниковая съемка позволяет точно определять минеральный состав почвы, режим освещенности и увлажнения на любой территории. Сегодня активно развиваются системы интеллектуального земледелия, которые помогают с помощью этой информации оптимизировать полевые работы и повышать урожайность.
"Главный наш результат - новый вегетационный индекс оценки спектрограмм, повышающий точность анализа. Благодаря ему можно детально контролировать протекание жизненного цикла растений, что позволит, например, в некоторых случаях добиться двух урожаев там, где раньше собирали только один", - сказала доцент кафедры технической кибернетики Самарского университета Комаль Кумари.
Анализируя данные с помощью новой методики, агрономы могут подбирать земли, наиболее подходящие для выращивания риса. У разработки есть преимущества перед аналогами. Как утверждают авторы проекта, методика обладает повышенной точностью определения этапов жизненного цикла растений и дает реалистичную оценку урожайности.
В дальнейшем ученые планируют адаптировать новую методику для работы с другими сельскохозяйственными культурами, а также разработать систему рекомендаций для агрохозяйств по повышению эффективности землепользования на основе данных спектральной съемки.
Отметим, ранее ученые Самарского университета им. Королева презентовали разработку "Электронный агроном". Это программный комплекс, который может давать не только советы по посевам, но и прогнозы по урожайности и севообороту в зависимости от погодных условий, почвы, характеристик поля и других параметров. Компьютерная программа с помощью геоинформационных технологий точного земледелия и на основе данных дистанционного зондирования Земли - снимков из космоса - может одновременно анализировать от ста до миллиона гектаров посевов по снимкам. Как рассказал один из разработчиков системы, доцент кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского государственного университета Андрей Чернов, благодаря программному комплексу самарские агрономы и сотрудники регионального минсельхоза уже имеют полную актуальную картину посевов.
В свою очередь, ученые Самарского политехнического университета разработали интеллектуальную систему для сельского хозяйства "Умное поле", которая помогает фермерам принимать решения. Искусственный интеллект ведет мониторинг роста и развития растений, с помощью спутников и дронов выявляет проблемные зоны, точно распределяет необходимые ресурсы, в том числе технику, удобрения и пестициды, пересчитывает экономику хозяйства по каждому событию и формирует отчеты для менеджеров и собственника.
Программный комплекс способен давать советы по посевам и прогнозы по урожайности. Система изначально была предназначена для фермеров, выращивающих пшеницу, но потом ученые научились адаптировать ее для аграриев, которые сажают рис и другие культуры.