Forskare från Altai State Agrarian University och All-Russian Research Institute of Phytopathology fortsätter genomförandet av det gemensamma projektet "Utveckling av metoder för snabb upptäckt av sjukdomar, skadedjur och ogräs på fälten med hjälp av teknisk vision och intelligenta system för övergången till införandet av bekämpningsmedel i differentierade doser", rapporterar presstjänst från Altai State Agrarian University.
Enligt projektplanen kommer forskare att utveckla metoder och teknologier för mark- och fjärrdetektering av skadedjur, sjukdomar och ogräs i grödor med hjälp av digitala multispektrala och hyperspektrala kameror och algoritmer för artificiell intelligens.
Teamet av forskare från Altai State Agrarian University som är involverat i genomförandet av projektet leds av doktor i tekniska vetenskaper, professor, chef för avdelningen för jordbruksmaskiner och teknologi Vladimir Belyaev.
Nyckelsteget i genomförandet av projektet var fälttestning av designen av ett vertikalt optiskt sensorsystem med högupplöst bildbehandling (i millimeterskala), med förmågan att arbeta på olika höjder i grödor, med parallell registrering av spåret och koordinater för mätpunkter under förflyttning. Experimentet ägde rum på fälten av den industriella partnern till AGAU - gården LLC "Leo" i Kalmansky-distriktet i Altai-territoriet, på sojabönsgrödor av sorten Gratsia. Forskare från Research Institute of Phytopathology anlände till Barnaul för att delta i experimentet. Sofia Zhelezova och Ph.D., forskare Evgenia Stepanova.
Systemet kan monteras på bommen på en bogserad spruta och, när man rör sig med en hastighet av 15 km/h i olika vinklar mot ytan, spela in video för att bedöma förekomsten av skadliga föremål och ogräs i grödor och samla ett spektralbibliotek av bilder av skadliga föremål.
"En av uppgifterna för arbetsgruppen av forskare vid Altai State Agrarian University är utvecklingen av ett universellt kameramonteringssystem och dess integration med en GPS-mottagare för att arbeta i fält med förmågan att registrera spår och koordinater för skjutpunkter medan du rör dig. I synnerhet måste vi experimentellt bestämma den optimala kameravinkeln och monteringshöjden, rörelsehastigheten, de mest effektiva fotograferingsparametrarna etc. Nu måste resultaten bearbetas och analyseras av kollegor från Moskva”, kommenterade Vladimir Belyaev de preliminära resultaten av testet.
Nästa steg i projektet kommer att vara utvecklingen av algoritmer för att bearbeta bilder erhållna av kameror i laboratorie- och fältförhållanden, med hjälp av neurala nätverk för att klassificera målobjekt (sjukdomar, skadedjur och ogräs) i bilder.
Baserat på resultaten av kartläggningen av grödor kommer kartor över den rumsliga fördelningen av skadliga organismer i grödor att byggas.
"Baserat på resultaten från mark- och fjärrundersökningar av grödor och en karta över den rumsliga fördelningen av skadliga föremål, planeras det att utveckla en beslutsalgoritm för användning av bekämpningsmedel i differentierade doser. Därefter skapas en receptfil eller sprutuppgiftskort i ett format som är kompatibelt med sprutans inbyggda dator., - förklarar Sofya Zhelezova.
Godkännande av metoden att bespruta grödor med bekämpningsmedel i en differentierad dos och en preliminär ekonomisk bedömning av denna besprutningsmetod i jämförelse med traditionell besprutning i samma dos över hela fältområdet är projektets slutuppgift, tillägger forskarna.