В МАИ учат ИИ определять урожайность земель с помощью спутниковых снимков
Учёные Московского авиационного института работают над первой в мире базой больших данных в области почвоведения. Проект включает в себя спутниковые снимки пахотных земель в разных спектральных диапазонах за последние четыре года. Специалисты уже приступили к разработке программы на базе ИИ, которая сможет определять области повышенного плодородия почв.
Фото: Пресс-служба МАИ / Личный архив
Стартовой экспериментальной площадкой для реализации этого уникального проекта станет Куркинский район Тульской области. На протяжении всего 2024 года сотрудники МАИ проводили активную работу по автоматизированному сбору спутниковых снимков и дополнительных данных, которые станут основой проекта. Именно этот массив данных позволит искусственному интеллекту находить плодородные почвы.
С помощью автоматизированного анализа изображений ИИ сможет определять участки с наибольшей и наименьшей продуктивностью. Это позволит фермерам оптимально распределить удобрения, ориентируясь на участки с низким содержанием питательных веществ.
По словам руководителя проекта, кандидата биологических наук, доцента кафедры 614 «Экология, системы жизнеобеспечения и безопасность жизнедеятельности» МАИ Сергея Огородникова, использование методов машинного обучения даёт возможность классифицировать почвы, выявлять скрытые зависимости между их физико-химическими и биологическими характеристиками.
— Президент России Владимир Путин поручил к 2030 году увеличить объём сельскохозяйственной продукции не менее чем на 25% по сравнению с 2021 годом. Руководство страны ставит перед нами задачу обеспечения продовольственной безопасности. Для роста урожайности и увеличения производительности критически важно рационально и эффективно вносить удобрения, понимать, как меняются почвенно-экологические условия внутри поля. Данный метод позволяет уточнить взаимосвязь между спектральными характеристиками почвы и растительностью на ней. Почвы обладают способностью поглощать и отражать различные виды света, что видно на инфракрасных снимках, — отмечает Сергей Огородников.
Уже сейчас большой интерес к проекту проявляют тульские фермеры. При работах на полях они начали ориентироваться на расчёты и спутниковые снимки, собранные специалистами МАИ.
— Мы получаем реальные заказы от агрохолдингов, в этом году обследовали 60 тысяч гектаров. Для проведения исследования мы подготовили сетку отбора проб, разбив поля на квадраты по 10 Га с учётом рельефа и продуктивности почв. Без искусственного интеллекта вручную решить такую задачу было бы невозможно, — говорит учёный.
Коммерциализация результатов исследования начата благодаря гранту «Умник» от Фонда содействия инновациям. В настоящее время коллективом подана заявка на следующий этап конкурса — «Старт-ИИ».
По результатам работ оформлено два патента: на агро-почвенно-экологическую базу данных Тульской области и программу, моделирующую распределение загрязняющих веществ в почве с учётом рельефа местности.
