Российские ученые работают над системой, которая поможет сельхозпроизводителям заранее оценивать состояние посевов и прогнозировать урожайность. В основе разработки Северо-Кавказского федерального университета – искусственный интеллект, спутниковые снимки и данные беспилотников.
В отличие от обычного наблюдения за полями, новая технология должна не только показывать текущее состояние растений, но и предсказывать его изменения. Это позволит аграриям своевременно принимать решения о внесении удобрений и других агротехнических мероприятиях, снижая риск потери урожая.
Как сообщила ТАСС Валентина Арустамян (младший научный сотрудник СКФУ), исследователи используют мультиспектральные изображения, позволяющие рассчитывать вегетационные индексы. По ним можно оценивать состояние растительности, содержание воды в растениях и отдельные характеристики сельскохозяйственных угодий.
Для повышения точности прогнозов ученые объединяют информацию со спутников Sentinel-2, беспилотных летательных аппаратов и агрометеорологических станций. Обрабатывать разнородные данные планируется с помощью алгоритмов машинного обучения, включая трансформерные нейросети.
Особое внимание уделяется устойчивости системы к помехам и отсутствующим измерениям. Именно неполнота и несовместимость информации из разных источников сегодня затрудняют краткосрочное прогнозирование состояния посевов.
Проект получил грантовую поддержку на 2026-2027 годы. Разработчики рассчитывают создать модель, которую в дальнейшем можно будет применять для мониторинга и прогнозирования состояния сельскохозяйственных культур на различных территориях. Пока технология находится на стадии разработки, а ее практическая эффективность еще должна быть подтверждена.
