В СКФУ создают высокоточную систему прогнозирования урожайности

Ученые Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) разрабатывают высокотехнологичную систему для прогнозирования урожайности, основанную на анализе вегетационных данных различных типов. Об этом сообщает ТАСС.

На пресс-конференции в информационном центре "ТАСС Кавказ" младший научный сотрудник департамента науки СКФУ Валентина Арустамян сообщила, что грант на проект был получен на 2026-27 годы. В рамках работы осуществляется сбор мультиспектральных данных со спутников, а также их последующая обработка. Вегетационные индексы, которые являются ключевыми показателями качества почвы и уровня влаги в растениях, собираются с использованием данных различных спектров. Это позволяет анализировать состояние почвы, время внесения удобрений и общее состояние сельскохозяйственных угодий.

Проект нацелен на решение проблемы недостаточной точности краткосрочных прогнозов состояния сельскохозяйственных культур, возникающей из-за шумов и несовместимости данных из разных источников. В рамках работы разрабатываются методы машинного обучения, включая трансформерные архитектуры, для интеграции мультиспектральных снимков с БПЛА и спутников Sentinel-2 с агрометеорологическими данными.

Ключевым результатом станет создание прогностической модели вегетационных индексов, устойчивая к пропускам данных. Это даст возможность агрономам заранее планировать агротехнические мероприятия, минимизируя потери урожая. Технология имеет потенциал для масштабирования и напрямую способствует цифровизации сельского хозяйства и укреплению продовольственной безопасности. Основная идея проекта заключается в переходе от простого мониторинга полей к их точному прогнозированию путем объединения разнородных данных в единые, устойчивые к шумам ML-модели, что предоставит фермерам инструменты для проактивного управления урожаем.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX

Читайте также: