Уникальную систему из гиперспектрометра и специальной нейронной сети для распознавания растений, способную выявлять сорняки, создали ученые Самарского университета. По словам экспертов, разработка позволит создать датчик, который в тандеме с опрыскивателем и системой управления форсунками позволит не только находить, но и сразу уничтожать сорняки, отделяя их от "полезных" растений. Результаты исследования опубликованы в сборнике IOP Conference Series: Earth and Environmental Science.
Как отмечают ученые университета, сорные растения очень быстро развиваются, значительно опережая развитие культурных растений. Они отбирают свет, воду, питательные вещества, создавая неблагоприятные условия для развития других посевов. Также молодые сорняки могут быть посредниками в распространении болезней, а вьющие – затруднять уборку, что приводит к большим потерям урожая.
Исследователи Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П.Королева (Самарский университет) предложили новый способ борьбы с сорными растениями. Они разработали систему из гиперспектрометра и специальной нейронной сети для распознавания растений разного вида, которая способна как отделять сорняки от культурных растений, так и разделять разные виды культурных растений.
"Мы получили систему, которая сможет решать целый ряд прикладных задач, в первую очередь, в рамках точного земледелия. Гиперспектральная камера, разработанная в нашем университете, формирует 150 спектральных каналов. Анализировать простыми методами этот массив информации получается не всегда, поэтому ключевым результатом работы стало создание нейросети, умеющей распознавать три вида растений. В дальнейшем сразвитием технологии список распознаваемых культур будет расширятся", – рассказал профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета Роман Скиданов.
Он отметил, что разработанная система позволит создать датчик сорняков, с помощью которого можно их адресно уничтожать, не затрагивая культурные растения. Для этого устройство нужно использовать вместе с автоматическим опрыскивателем, встроив его в систему управления форсунками.
Кроме того, по словам ученых, нейросеть совместно с гиперспектрометром может быть использована как основа систем технического зрения для беспилотных сельскохозяйственных машин. Также она может применяться на БПЛА в качестве системы для диагностики здоровья растений и общего мониторинга или контроля посевов.
Как отметил Скиданов, разработка поможет сэкономить и удешевить некоторые процессы в сельском хозяйстве.
"Экономический эффект может достигать несколько сотен рублей на каждый обрабатываемый гектар. Он складывается из экономии недешевых химикатов при адресной обработке растений и повышении урожайности", – подчеркнул он.
Самарский университет – участник российской государственной программы поддержки университетов "Приоритет-2030" национального проекта "Наука и университеты".
Источник: ria.ru