Российские ученые обучают ИИ определять урожайность земель

Проект по определению уровня урожайности земли включает в себя спутниковые снимки пахотных территорий в разных диапазонах за последние четыре года. Специалисты уже приступили к разработке программы на базе ИИ, которая сможет определить области почвы с повышенным уровнем плодородности. 

Стартовой экспериментальной площадкой для реализации этого проекта был выбран Куркинский район Тульской области. С начала 2024 года сотрудники Московского авиационного института проводили активную работу по автоматизированному сбору спутниковых снимков и дополнительных данных. 

С помощью автоматизированного анализа изображений, искусственный интеллект сможет определять участки с наибольшей и наименьшей продуктивностью. Это позволит фермерам оптимально распределить удобрения. По словам руководителя проекта, кандидата биологических наук МАИ Сергея Огородникова, использование методов машинного обучения дает возможность классифицировать почвы, выявлять скрытые зависимости между их физико-химическими и биологическими характеристиками. 

Сергей отметил, что руководство страны ставит задачу к 2030 году увеличить уровень сельхозпродукции на 25 процентов в сравнении с 2021 годом. Для роста урожайности важно рационально и эффективно вносить удобрения, понимать, как меняются почвенно-экологические условия внутри поля. Данный метод позволяет уточнить взаимосвязь между спектральными характеристиками почвы и растительностью на ней. Об этом сообщает Naked Science.