Científicos da Universidade Agraria Estatal de Altai e do Instituto de Investigación de Fitopatoloxía de toda Rusia continúan coa implementación do proxecto conxunto "Desenvolvemento de métodos para a detección oportuna de enfermidades, pragas e herbas daniñas nos campos utilizando visión técnica e sistemas intelixentes para a transición a a introdución de pesticidas en doses diferenciadas”, informa Servizo de prensa da Universidade Agraria Estatal de Altai.
Segundo o plan do proxecto, os científicos desenvolverán métodos e tecnoloxías para a detección terrestre e remota de pragas, enfermidades e herbas daniñas nos cultivos mediante cámaras dixitais multiespectrais e hiperespectrais e algoritmos de intelixencia artificial.
O equipo de científicos da Universidade Agraria Estatal de Altai que participa na implementación do proxecto está dirixido polo doutor en Ciencias Técnicas, profesor, xefe do Departamento de Máquinas e Tecnoloxía Agrícola Vladimir Belyaev.
A etapa clave na execución do proxecto foi a proba de campo do deseño dun sistema de sensor óptico vertical con imaxe de alta resolución (a escala milimétrica), con capacidade para traballar a diferentes alturas en cultivos, con gravación paralela da pista. e coordenadas dos puntos de levantamento mentres se move. O experimento tivo lugar nos campos do socio industrial de AGAU - a granxa LLC "Leo" no distrito de Kalmansky, no territorio de Altai, nos cultivos de soia da variedade Gratsia. Científicos do Instituto de Investigación de Fitopatoloxía chegaron a Barnaul para participar no experimento. Sofia Zhelezova e doutora, investigadora Evgenia Stepanova.
O sistema pódese montar na pluma dun pulverizador arrastrado e, ao moverse a unha velocidade de 15 km/h en diferentes ángulos da superficie, gravar vídeo para avaliar a presenza de obxectos nocivos e malas herbas nos cultivos e acumular unha biblioteca espectral de imaxes de obxectos nocivos.
"Unha das tarefas do grupo de traballo de científicos da Universidade Agraria Estatal de Altai é o desenvolvemento dun sistema de montaxe de cámara universal e a súa integración cun receptor GPS para traballar no campo coa capacidade de gravar a pista e as coordenadas dos puntos de disparo. mentres se move. En particular, debemos determinar experimentalmente o ángulo óptimo da cámara e a altura de montaxe, a velocidade de movemento, os parámetros de disparo máis eficaces, etc. Agora os resultados deben ser procesados e analizados por compañeiros de Moscova", comentou Vladimir Belyaev sobre os resultados preliminares da proba.
O seguinte paso do proxecto será o desenvolvemento de algoritmos para procesar imaxes obtidas por cámaras en condicións de laboratorio e de campo, utilizando redes neuronais para clasificar obxectos obxectivo (enfermidades, pragas e malas herbas) en imaxes.
A partir dos resultados da prospección de cultivos, construiranse mapas de distribución espacial de organismos nocivos nos cultivos.
“A partir dos resultados do levantamento terrestre e remoto de cultivos e dun mapa da distribución espacial de obxectos nocivos, prevese desenvolver un algoritmo de toma de decisións para o uso de pesticidas en doses diferenciadas. A continuación, crearase un expediente de prescrición ou tarxeta de tarefas de pulverización nun formato compatible co ordenador de a bordo do pulverizador., - explica Sofya Zhelezova.
A aprobación do método de pulverización dos cultivos con pesticidas nunha dose diferenciada e unha avaliación económica preliminar deste método de pulverización en comparación coa pulverización tradicional na mesma dose en toda a superficie do campo é a tarefa final do proxecto, engaden os científicos.