В МАИ разработали систему космо- и метеоаналитики для сельского хозяйства

МОСКВА, 22 января. /ТАСС/. Команда студентов Московского авиационного института (МАИ) при поддержке почвоведов Московского государственного университета разработала систему аналитики "Агрометрикс" для сельского хозяйства. Она поможет снизить затраты на 15-25% и повысить урожайность на 10-20% за счет уменьшения количества выездов на поля и точного распределения ресурсов, сообщили ТАСС в пресс-службе МАИ.

"В реальности поля неоднородны. В то время, как по краям угодий урожай демонстрирует отличный рост, в центре он может находиться в плачевном состоянии и при отсутствии оперативных действий - начать гибнуть. Наш сервис позволяет быстро находить проблемные зоны, грамотно расставлять приоритеты работ и тратить ресурсы исключительно по мере необходимости. По результатам уже проведенных работ точность анализа угодий составляет до 98%", - заявил руководитель проекта, студент МАИ Иван Лебедев, чьи слова приводятся в сообщении.

Платформа объединяет данные со спутников, метеостанций и топографические сведения для точного мониторинга состояния посевов, прогнозирования урожайности и подготовки советов по ее повышению

"В отличие от многих представленных на рынке решений, которые ограничиваются парой классических показателей, "Агрометрикс" использует набор спектральных и радарных признаков, чтобы комплексно оценивать состояние растений, динамику роста и стресс-факторы. Оптика помогает детально работать со спектральными индексами, а радар позволяет получать стабильный мониторинг даже в периоды облачности. При этом система учитывает историю поля и прогноз погоды, чтобы приоритизировать работы и оценивать риски для урожайности", - уточнил Лебедев.

Проект ведется при грантовой поддержке Российского научного фонда и Фонда содействия инновациям. Разработчики уже создали крупнейшую в России базу данных агрохимического обследования, включающую более шести тысяч проб почвы, собранных в Приморском крае. На основе этой информации команда тренирует собственные модели машинного обучения, с помощью которых строит карты-прогнозы.

"Индустриальными партнерами выступают испытательный центр "МГУлаб" и Центр почвенно-экологических, сельскохозяйственных и земельных экспертиз. При этом разработчики не останавливаются на достигнутом. Впереди работа с тысячами проб различных типов почвы и адаптация системы к климатическим зонам, каждая из которых имеет свои особенности", - рассказали в МАИ.