アルタイ国立農業大学と全ロシア植物病理学研究所の科学者は、共同プロジェクト「応用への移行のための技術的ビジョンとインテリジェントシステムを使用した、圃場における病気、害虫、雑草のタイムリーな検出方法の開発」の実施を継続している。異なる用量での農薬の使用」と報告されている。 アルタイ国立農業大学のプレスサービス.
プロジェクト計画によると、科学者は、デジタルマルチスペクトルおよびハイパースペクトルカメラと人工知能アルゴリズムを使用して、作物の害虫、病気、雑草を地上および遠隔で検出する方法と技術を開発する必要がある。
このプロジェクトに携わるアルタイ国立農業大学の科学者チームは、技術科学博士、教授、農業工学技術学部長のウラジーミル・ベリャエフ氏が率いる。
プロジェクトの重要な段階は、高解像度撮影機能 (ミリメートルスケール) を備え、作物のさまざまな高さで作業する機能を備え、トラックの並行記録を備えた垂直光学センサーシステムの設計のフィールドテストを実施することでした。移動中の測量点の座標。 実験は、ASAUの産業パートナーであるアルタイ地方のカルマンスキー地区にあるレオLLC農場の畑で、グラツィア品種の大豆作物を対象に行われた。 植物病理学研究所の科学者、農学博士、研究員が実験に参加するためにバルナウルに到着しました。 ソフィア・ジェレゾワと博士、研究者エフゲニア・ステパノワ。
このシステムは牽引式噴霧器のブームに取り付けることができ、地表に対してさまざまな角度で 15 km/h の速度で移動するときにビデオを録画して、作物中の有害な物体や雑草の存在を評価し、スペクトル ライブラリを蓄積します。有害な物の画像。
「アルタイ州立農業大学の科学者からなる作業グループの任務の XNUMX つは、移動中の撮影地点の軌跡と座標を記録できる、現場作業用の汎用カメラ取り付けシステムと GPS 受信機との統合を開発することです。 特に、カメラの最適な傾斜角度や取り付けの高さ、移動速度、最も効果的な撮影パラメーターなどを実験的に決定する必要があります。 現在、得られた結果はモスクワの同僚によって処理され、分析される必要がある」とウラジミール・ベリャエフはテストの暫定結果についてコメントした。
プロジェクトの次のステップは、実験室や現場の条件でカメラによって取得された画像を処理するアルゴリズムの開発であり、ニューラル ネットワークを使用して画像内の対象物体 (病気、害虫、雑草) を分類します。
作物調査の結果に基づいて、作物における害虫の空間分布の地図が構築されます。
「作物の地上および遠隔地調査の結果と、有害物の空間分布の地図に基づいて、異なる用量での農薬の使用に関する意思決定アルゴリズムを開発することが計画されています。 次に、処方ファイルまたは噴霧タスク カードが、噴霧器のオンボード コンピュータと互換性のある形式で作成されます。」とソフィア・ジェレゾワは説明する。
異なる用量で作物に殺虫剤を散布する方法をテストし、この散布方法を畑全体に同じ用量で従来の散布と比較して予備的な経済的評価を行うことが、このプロジェクトの最終目標である、と科学者らは付け加えた。