Российские ученые начали испытания интеллектуальной системы, которая позволяет обнаруживать колорадского жука на картофельных полях с воздуха. Разработка специалистов Новосибирского государственного университета сочетает беспилотник, камеры высокого разрешения и алгоритмы искусственного интеллекта, что должно сделать защиту посевов более точной и экономичной.
В отличие от традиционного обследования, когда агрономы осматривают лишь отдельные участки поля, новая технология формирует детальную карту распространения вредителя. После облета беспилотник передает координаты мест, где были обнаружены жуки, что позволяет проводить обработку только зараженных зон, а не всего массива посадок.
Для этой задачи исследователи разработали специальный модуль с четырьмя камерами, установленными веерообразно. Такая конструкция помогает за один пролет охватывать более широкую полосу картофельных рядов. Во время испытаний дрон работает на высоте 3-4 метров над растениями, однако специалисты продолжают подбирать оптимальный режим полета.
Все изображения анализируются прямо на борту. Одноплатный компьютер обрабатывает поток данных с помощью алгоритмов машинного зрения и распознает взрослых особей колорадского жука. После завершения анализа информация автоматически передается на наземную станцию, где агроном получает карту поля с точками обнаружения вредителя через веб-приложение.
Особенность разработки заключается в том, что система ищет самих насекомых, а не поврежденные листья. По словам авторов проекта, ждать появления заметных следов объедания растений означает терять драгоценное время, поскольку к этому моменту вредитель уже успевает нанести значительный ущерб. Личинки пока распознавать сложнее – они часто скрываются под листьями, поэтому действующая версия алгоритма обучена только поиску взрослых жуков.
Использование такой технологии может заметно сократить расход инсектицидов. Локальная обработка очагов заражения позволяет уменьшить химическую нагрузку на почву и окружающую среду, а также снизить затраты сельхозпредприятий на защиту растений. Это особенно актуально на фоне роста интереса к технологиям точного земледелия, где решения принимаются на основе данных с датчиков, спутников и беспилотников.
В настоящее время система проходит полевые испытания, поэтому говорить о готовности к массовому внедрению пока преждевременно. Разработчикам предстоит оценить точность обнаружения вредителей в различных погодных условиях, проверить устойчивость алгоритмов на разных сортах картофеля и определить экономическую эффективность применения технологии в производственных хозяйствах. Такой подход позволит объективно оценить перспективы использования системы в реальном сельском хозяйстве.
