"Совместно с коллегами из научных учреждений Москвы и Новочеркасска (Ростовская область) самарские ученые намерены предложить отечественному сельхозпроизводителю системы цифрового "зрения" для сельскохозяйственной техники, основанные на технологиях, которые первоначально были разработаны для использования в космосе. Для этого в университете сформирован научно-исследовательский центр по разработке технологий "умного" сельского хозяйства", - говорится в сообщении.
Как ожидают в университете, космические технологии должны увеличить эффективность возделывания сельскохозяйственных культур, уменьшить расход удобрений и примерно на четверть увеличить урожайность посевов. Например, можно дистанционно определять влажность почвы и содержание минеральных веществ, выявлять наличие у растений болезней и даже очаги распространения насекомых-вредителей. Анализом изображений, получаемых с систем "зрения" сельхозтехники, займутся в автоматическом режиме нейронные сети.
Ранее специалисты кафедры технической кибернетики Самарского университета создали для перспективных отечественных спутников компактный космический гиперспектрометр и совместно с учеными кафедры суперкомпьютеров и общей информатики разработали методы обработки и классификации гиперспектральных изображений земной поверхности, получаемых с орбиты.
"Мы можем оснастить гиперспектральным оборудованием машину, которая, например, занимается поливом. Ведь гиперспектральное изображение позволяет увидеть множество вещей, которые на обычном черно-белом или цветном изображении человеческим зрением не увидеть. А сенсор мгновенно определит - нужно поливать поле или нет. Мы планируем использовать для этого менее 50 спектральных каналов в диапазоне длин волн 0,4-1,05 микрометра. Эта технология экономит средства сельхозпроизводителей, и, по сути, мы создаем "умное" сельское хозяйство", - пояснил профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета Николай Казанский.
В рамках работ особое внимание ученые уделят технической конструкции датчиков - она должна быть очень простой и достаточно дешевой для массового применения в сельскохозяйственной технике. Гиперспектральные сенсоры можно будет устанавливать не только на наземную технику, но и на беспилотники, это позволит сразу оценивать состояние больших площадей сельхозземель. Договоренности о соответствующих испытаниях уже достигнуты с Самарским государственным аграрным университетом.
Обучение нейросетей
Помимо создания гиперспектральных сенсоров, подходящих для массового использования, ученые разработают алгоритмы реконструкции и анализа получаемых гиперспектральных изображений с помощью методов глубокого обучения нейросетей.
"Созданная и успешно работающая в университете научная школа академика РАН Виктора Сойфера поможет нам в этом: накопленные на протяжении десятилетий методы распознавания гиперспектральной информации позволят нам обучить нейронную сеть, чтобы она могла анализировать сколько, к примеру, фосфора не хватает почве", - добавил Казанский.
