Altaja Valsts Agrārās universitātes un Viskrievijas Fitopatoloģijas pētniecības institūta zinātnieki turpina kopprojekta "Metožu izstrāde savlaicīgai slimību, kaitēkļu un nezāļu atklāšanai laukos, izmantojot tehnisko redzējumu un viedās sistēmas pārejai uz pesticīdu ieviešana diferencētās devās”, ziņo Altaja Valsts Agrārās universitātes preses dienests.
Saskaņā ar projekta plānu zinātnieki izstrādās metodes un tehnoloģijas kaitēkļu, slimību un nezāļu uz zemes un attālinātai noteikšanai kultūraugos, izmantojot digitālās multispektrālās un hiperspektrālās kameras un mākslīgā intelekta algoritmus.
Projekta īstenošanā iesaistīto Altaja Valsts Agrārās universitātes zinātnieku komandu vada tehnisko zinātņu doktors, profesors, Lauksaimniecības tehnikas un tehnoloģiju katedras vadītājs Vladimirs Beļajevs.
Galvenais projekta īstenošanas posms bija vertikālās optisko sensoru sistēmas dizaina lauka pārbaude ar augstas izšķirtspējas attēlveidošanu (milimetru mērogā), ar iespēju strādāt dažādos augstumos kultūraugiem, paralēli ierakstot trases. un apsekojuma punktu koordinātes kustības laikā. Eksperiments notika uz AGAU rūpnieciskā partnera - zemnieku saimniecības LLC "Leo" laukiem Altaja apgabala Kalmanskas rajonā, uz Gratsia šķirnes sojas pupu kultūrām. Zinātnieki no Fitopatoloģijas pētniecības institūta ieradās Barnaulā, lai piedalītos eksperimentā. Sofija Železova un Ph.D., pētniece Jevgeņija Stepanova.
Sistēmu var uzstādīt uz piekabināma smidzinātāja strēles un, pārvietojoties ar ātrumu 15 km/h dažādos leņķos pret virsmu, ierakstīt video, lai novērtētu kaitīgo objektu un nezāļu klātbūtni kultūraugos un uzkrātu spektrālo bibliotēku kaitīgu objektu attēli.
“Viens no Altaja Valsts Agrārās universitātes zinātnieku darba grupas uzdevumiem ir izstrādāt universālu kameru stiprinājuma sistēmu un tās integrāciju ar GPS uztvērēju darbam uz lauka ar iespēju fiksēt šaušanas punktu trasi un koordinātas, kamēr notiek šaušanas vieta. pārvietojas. Jo īpaši mums eksperimentāli jānosaka optimālais kameras leņķis un stiprinājuma augstums, kustības ātrums, efektīvākie fotografēšanas parametri utt. Tagad rezultāti ir jāapstrādā un jāanalizē kolēģiem no Maskavas,” provizoriskos testa rezultātus komentēja Vladimirs Beļajevs.
Nākamais projekta solis būs algoritmu izstrāde ar kamerām iegūto attēlu apstrādei laboratorijas un lauka apstākļos, izmantojot neironu tīklus, lai attēlos klasificētu mērķa objektus (slimības, kaitēkļus un nezāles).
Pamatojoties uz kultūraugu apsekojuma rezultātiem, tiks veidotas kaitīgo organismu telpiskās izplatības kartes kultūraugos.
“Pamatojoties uz kultūraugu zemes un attālinātās apsekošanas rezultātiem un kaitīgo objektu telpiskā izplatības karti, plānots izstrādāt lēmumu pieņemšanas algoritmu pesticīdu lietošanai diferencētās devās. Tālāk tiks izveidots recepšu fails vai miglošanas uzdevumu karte formātā, kas ir saderīgs ar smidzinātāja borta datoru., - skaidro Sofija Žeļezova.
Kultūru miglošanas metodes ar pesticīdiem diferencētā devā aprobācija un šīs miglošanas metodes sākotnējais ekonomiskais novērtējums salīdzinājumā ar tradicionālo miglošanu vienādās devās visā lauka platībā ir projekta noslēdzošais uzdevums, piebilst zinātnieki.