Wissenschaftler der Altai State Agrarian University und des Allrussischen Forschungsinstituts für Phytopathologie setzen die Umsetzung des gemeinsamen Projekts „Entwicklung von Methoden zur rechtzeitigen Erkennung von Krankheiten, Schädlingen und Unkräutern auf den Feldern unter Verwendung von technischem Sehen und intelligenten Systemen für den Übergang zu die Einführung von Pestiziden in differenzierten Dosen", berichtet Pressedienst der Staatlichen Agraruniversität Altai.
Gemäß dem Projektplan werden Wissenschaftler Methoden und Technologien für die Boden- und Fernerkennung von Schädlingen, Krankheiten und Unkräutern in Nutzpflanzen unter Verwendung digitaler Multispektral- und Hyperspektralkameras und Algorithmen der künstlichen Intelligenz entwickeln.
Das Team von Wissenschaftlern der Altai State Agrarian University, die an der Umsetzung des Projekts beteiligt sind, wird von dem Doktor der technischen Wissenschaften, Professor, Leiter der Abteilung für landwirtschaftliche Maschinen und Technologie, Vladimir Belyaev, geleitet.
Die Schlüsselphase bei der Umsetzung des Projekts war die Felderprobung des Designs eines vertikalen optischen Sensorsystems mit hochauflösender Bildgebung (im Millimeterbereich), mit der Fähigkeit, in verschiedenen Höhen in Kulturen zu arbeiten, mit paralleler Aufzeichnung der Spur und Koordinaten von Vermessungspunkten während der Bewegung. Das Experiment fand auf den Feldern des Industriepartners von AGAU statt - der Farm LLC "Leo" im Kalmansky-Distrikt des Altai-Territoriums, auf den Sojabohnenkulturen der Sorte Gratsia. Wissenschaftler des Forschungsinstituts für Phytopathologie kamen nach Barnaul, um an dem Experiment teilzunehmen. Sofia Zhelezova und Ph.D., Forscherin Eugenia Stepanowa.
Das System kann am Ausleger einer gezogenen Feldspritze montiert werden und bei einer Geschwindigkeit von 15 km/h in verschiedenen Winkeln zur Oberfläche Videos aufzeichnen, um das Vorhandensein von schädlichen Objekten und Unkräutern in Feldfrüchten zu beurteilen und eine Spektrenbibliothek zu erstellen Bilder von schädlichen Objekten.
„Eine der Aufgaben der Arbeitsgruppe von Wissenschaftlern der Altai State Agrarian University ist die Entwicklung eines universellen Kamerahalterungssystems und seine Integration mit einem GPS-Empfänger für die Arbeit im Feld mit der Möglichkeit, die Spur und die Koordinaten von Aufnahmepunkten aufzuzeichnen beim Bewegen. Insbesondere müssen wir den optimalen Kamerawinkel und die Montagehöhe, die Bewegungsgeschwindigkeit, die effektivsten Aufnahmeparameter usw. experimentell ermitteln. Jetzt müssen die Ergebnisse von Kollegen aus Moskau verarbeitet und analysiert werden“, kommentierte Vladimir Belyaev die vorläufigen Ergebnisse des Tests.
Der nächste Schritt des Projekts wird die Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung von Bildern sein, die von Kameras unter Labor- und Feldbedingungen aufgenommen wurden, wobei neuronale Netze verwendet werden, um Zielobjekte (Krankheiten, Schädlinge und Unkräuter) in Bildern zu klassifizieren.
Basierend auf den Ergebnissen der Kulturpflanzenerhebung werden Karten zur räumlichen Verteilung von Schadorganismen in Kulturpflanzen erstellt.
„Basierend auf den Ergebnissen der Boden- und Fernuntersuchung von Kulturpflanzen und einer Karte der räumlichen Verteilung von schädlichen Objekten ist geplant, einen Entscheidungsalgorithmus für den Einsatz von Pestiziden in differenzierten Dosen zu entwickeln. Als nächstes wird eine Rezeptdatei oder eine Spritzaufgabenkarte in einem Format erstellt, das mit dem Bordcomputer der Spritze kompatibel ist., - erklärt Sofya Zhelezova.
Die abschließende Aufgabe des Projekts sei die Approbation des Verfahrens zum Besprühen von Kulturpflanzen mit Pestiziden in differenzierter Dosis und eine vorläufige wirtschaftliche Bewertung dieses Sprühverfahrens im Vergleich zum herkömmlichen Sprühen in gleicher Dosis über die gesamte Feldfläche, fügen die Wissenschaftler hinzu.