Altai Riikliku Põllumajandusülikooli ja ülevenemaalise fütopatoloogia uurimisinstituudi teadlased jätkavad ühisprojekti "Meetodite väljatöötamine haiguste, kahjurite ja umbrohtude õigeaegseks tuvastamiseks põldudel, kasutades tehnilist visiooni ja intelligentseid süsteeme üleminekuks pestitsiidide kasutuselevõtt diferentseeritud annustes", teatab Altai Riikliku Põllumajandusülikooli pressiteenistus.
Projektiplaani kohaselt töötavad teadlased välja meetodid ja tehnoloogiad põllukultuuride kahjurite, haiguste ja umbrohtude maapealseks ja kaugtuvastamiseks, kasutades digitaalseid multi- ja hüperspektraalkaameraid ning tehisintellekti algoritme.
Projekti elluviimisse kaasatud Altai Riikliku Põllumajandusülikooli teadlaste meeskonda juhib tehnikateaduste doktor, professor, põllumajandusmasinate ja -tehnoloogia osakonna juhataja Vladimir Beljajev.
Projekti elluviimise võtmeetapp oli kõrge eraldusvõimega kujutisega (millimeetri skaalal) vertikaalse optilise andurisüsteemi konstruktsiooni välikatsetamine, millel on võimalus töötada põllukultuuride erinevatel kõrgustel, paralleelse raja salvestamisega. ja uuringupunktide koordinaadid liikumise ajal. Katse viidi läbi AGAU tööstuspartneri - talu LLC "Leo" Altai territooriumil Kalmanski rajoonis, Gratsia sordi sojaubade põllul. Fütopatoloogia uurimisinstituudi teadlased saabusid Barnauli katses osalema. Sofia Zhelezova ja Ph.D., teadur Jevgenia Stepanova.
Süsteemi saab paigaldada järelveetava pritsi noole külge ja pinna suhtes erineva nurga all kiirusega 15 km/h liikudes salvestada videot, et hinnata põllukultuurides kahjulike esemete ja umbrohtude olemasolu ning koguda spektraalteek kahjulike objektide kujutised.
"Altai Riikliku Põllumajandusülikooli teadlaste töörühma üks ülesandeid on universaalse kaamerakinnitussüsteemi väljatöötamine ja selle integreerimine GPS-vastuvõtjaga põllul töötamiseks, millel on võimalus salvestada võttepunktide rada ja koordinaate. liikumise ajal. Eelkõige peame eksperimentaalselt määrama kaamera optimaalse nurga ja kinnituskõrguse, liikumiskiiruse, efektiivseimad pildistamisparameetrid jne. Nüüd on vaja tulemusi töödelda ja analüüsida kolleegidel Moskvast,” kommenteeris Vladimir Beljajev testi esialgseid tulemusi.
Projekti järgmiseks sammuks on algoritmide väljatöötamine kaameratega saadud piltide töötlemiseks labori- ja välitingimustes, kasutades närvivõrke sihtobjektide (haigused, kahjurid ja umbrohud) piltidel klassifitseerimiseks.
Põllukultuuride uuringu tulemuste põhjal koostatakse kaardid kahjulike organismide ruumilisest levikust põllukultuurides.
„Tuginedes põllukultuuride maapealse ja kaugvaatluse tulemustele ning kahjulike objektide ruumilise leviku kaardile, on kavas välja töötada otsustusalgoritm pestitsiidide kasutamiseks diferentseeritud doosides. Järgmisena koostatakse pritsi pardaarvutiga ühilduvas formaadis retseptifail või pritsimisülesande kaart., - selgitab Sofia Zhelezova.
Teadlased lisavad, et põllukultuuride diferentseeritud doosis pestitsiididega pritsimise meetodi kinnitamine ja selle pritsimismeetodi esialgne majanduslik hindamine võrreldes traditsioonilise pritsimisega samas doosis kogu põllupinnal on projekti viimane ülesanne, lisavad teadlased.