Междисциплинарная группа учёных ТГУ – почвоведы, физики и метеорологи – разрабатывает систему маркеров для использования в точном земледелии. Основным источником информации выступают данные дистанционного зондирования Земли – космоснимки, на которых исследователи выделяют визуальные характеристики, свойственные тем или иным показателям почвы. Библиотека собранных данных станет основой для обучения компьютерной модели, которая будет проводить цифровой анализ полей и поможет повысить на них урожайность.

– Физико-химические показатели почвы – это один из главных параметров, от которых зависит состояние посевов, динамика их роста и в конечном итоге объём урожая, а значит, производительность и прибыль сельскохозяйственных компаний, – объясняет руководитель проекта, доцент кафедры почвоведения и экологии почв БИ ТГУ ОлегМерзляков. – Методики анализа, которые используются сегодня, не позволяют получать детальную информацию по всей площади поля, поскольку согласно ГОСТу его делят на большие участки – 10 га, откуда берут пробы для анализа. В итоге получают усредненные данные, которые столь же информативны, как средняя температура по больнице.

Подход, разрабатываемый учёными ТГУ, позволит получать целостную картину по всему полю независимо от его масштабов. В основе нового метода лежит анализ спектральной оптической отражаемости и почвенных индексов. Коэффициент отражаемости даёт информацию о количестве гумуса в почве, её гранулометрическом составе, степени влажности и других агрофизических показателях. Информация с привязкой к координатам позволяет выделить проблемные участки поля, например, где почва имеет повышенную кислотность либо недостаточное содержание азота.

измерение показателей почвы 1.jpg
 

На этапе создания библиотеки маркеров будет идти активная полевая работа. Выезды в поле необходимы учёным для того, чтобы определить, соответствует ли идентификация по космоснимкам реальной действительности. Когда библиотека данных получит достаточное наполнение, проектная группа перейдёт к машинному обучению компьютерной модели. Искусственный интеллект на основе имеющегося материала будет учиться вычленять специфические визуальные характеристики, свидетельствующие о недостатке тех или иных элементов, о состоянии почвы на каждом отдельном участке. Поскольку все участки имеют привязку к системе координат, итоговый результат анализа, проведённого нейросетью, покажет «слабые» места с такой привязкой.

– Эту картинку можно загружать в беспилотную сельхозтехнику и использовать, к примеру, для точечного внесения удобрений. Это экономически и экологически более выгодно, нежели посыпать удобрением всё поле, как это нередко делается сейчас, Это не только не даёт желаемого результата, но может пагубно сказаться на посевах, поскольку переизбыток микроэлементов столь же нежелателен, как их дефицит, – говорит Олег Мерзляков. – Данные, полученные с помощью нового подхода, могут иметь и другую точку приложения. Например, для анализа участков, с которых собрано меньше урожая. Если наложить цифровую картинку, полученную после анализа, проведенного ИИ, можно определить причины низкой урожайности и подобрать варианты решения этой проблемы.

Возможности, которые открывает новый подход, заинтересовали компанию Cognitive Technologies – разработчика систем управления для беспилотной сельхозтехники. В настоящее время ученые и производители обсуждают механизмы испытания и внедрения технологии в производство. Большую поддержку реализации проекта, оказывает Томский НИИ торфа СО РАН. В рамках формирования федерального НОЦ институт предоставляет учёным ТГУ свои опытные поля для проведения научных исследований.

Добавим, что для Томской области развитие «цифровых» агротехнологий имеет особое значение, поскольку регион является зоной рискованного земледелия. Новые подходы и инструменты позволят повысить объём урожая на 20-25 процентов, улучшить его качество, значительно снизить затраты на гсм, уменьшить экологическую нагрузку на почву и сохранить её плодородность.

  •  
     
  •  
     

 
 
 
 

Похожие новости

  • 10/08/2020

    Теплофизики создадут базу данных по экологичному органоводоугольному топливу

    ​Масштабное фундаментальное исследованиее будут вести специалисты десяти ведущих российских научных центров во главе с учеными Института теплофизики СО РАН. Участники научного консорциума объединят результаты своих исследований в области горения и детонации топлив.
    388
  • 14/07/2020

    Новое экологически безопасное и эффективное удобрение - разработка сибирских учёных

    ​Ученые Тюменского государственного университета (ТюмГУ) в составе научного коллектива показали, что удобрение на основе распространенного глинистого минерала глауконита оказывает стимулирующее действие на показатели почвы и урожайность растений в течение, как минимум, двух полевых сезонов.
    927
  • 16/01/2019

    ИОА СО РАН вошел в консорциум, создавший новый инструмент для поиска нефти в Арктике

    ​Команда консорциума под руководством Томского государственного университета создала аппаратно-программный комплекс для дистанционного поиска, разведки и мониторинга месторождений нефти и природного газа в Арктике.
    1235
  • 31/08/2020

    В Томске испытывают систему ориентации дронов для разведки залежей полезных ископаемых

    Специалисты Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) проводят испытания высокоточной системы ориентации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с возможностью разновысотных измерений.
    247
  • 12/10/2016

    Томские ученые испытывают новые стекла для космических спутников

    ​Сотрудники НИИ ПММ ТГУ проводят испытания покрытий, созданных для защиты иллюминаторов, линз и зеркал космических аппаратов от эрозии. При помощи легкогазовой баллистической установки экспериментальные образцы обстреливают микрочастицами порошка железа со скоростью 5-8 километров в секунду.
    2492
  • 22/01/2018

    Бразильские ученые исследуют свойства материалов, созданных в ТГУ

    ​Томский государственный университет и Университет Сан-Паулу (Бразилия) подписали соглашение о сотрудничестве в научном исследовании по получению и изучению новых полимерных материалов. Одним из главных направлений взаимодействия ученых станет работа по созданию модифицированных материалов и покрытий для биомедицины и промышленности.
    1490
  • 05/10/2019

    Эксперты SecNet: потепление усложняет жизнь населения Сибири и Арктики

    В ТГУ проходит семинар международной сети научных станций SecNet, объединяющей исследователей Сибири и Арктики. Ученые из России, Норвегии, Швеции и Великобритании представляют результаты исследований по лесным пожарам, таянию ледников, вечной мерзлоты и другим темам.
    1347
  • 29/08/2017

    Биологи ТГУ обследуют водоемы в Арктике по заказу нефтяников

    ​Биологический институт ТГУ и компания ООО "Лукойл-Коми" приступили к реализации совместного проекта, нацеленного на обеспечение экологической безопасности водных объектов нефтегазоносных районов Арктики и прилегающих к ней территорий.
    1722
  • 22/03/2017

    Алтайский государственный университет – участник Сибирской сети по изучению изменений окружающей среды

    В начале 2017 года Алтайский государственный университет подписал Соглашение о создании консорциума – Сибирской сети по изучению изменений окружающей среды (SecNET), среди участников которого – 10 ведущих научных и образовательных центров Сибири: Национальный исследовательский Томский государственный университет, Югорский государственный университет, Институт водных и экологических систем СО РАН, Институт биологических систем криолитозоны СО РАН (Якутск), Северо-Восточный федеральный университета им.
    2283
  • 01/11/2017

    Сибирские ученые в составе международной группы по-новому объяснили левитацию капель над горячими поверхностями

    ​Ученые из Новосибирского госуниверситета, Томского политехнического университета и Южного методистского университета США разработали новую модель для объяснения поведения капель над горячими жидкостями.
    1836