Ученые из Санкт-Петербурга разработали методику выявления болезней сельскохозяйственных растений на ранней стадии
Ученые из Санкт-Петербурга разработали методику выявления болезней сельскохозяйственных растений на ранней стадии
Специалисты Передовой инженерной школы Цифровой инжиниринг СПбПУ совместно с коллегами из Всероссийского института защиты растений создали новый способ обнаружения болезней растений еще на бессимптомной стадии. В основе технологии обработка данных гиперспектральной съемки с помощью искусственного интеллекта.
Как это работает?
Методика основана на контролируемом сборе и обработке первичной визуальной информации, полученной в реальных условиях посевов. Гиперспектральная съемка фиксирует отражение света в десятках и сотнях узких спектральных диапазонов, что позволяет выявлять ранние физиологические изменения растений до визуального проявления болезни. Корректная предобработка данных позволила алгоритмам машинного обучения различить здоровые и пораженные растения даже при наличии помех (неравномерное освещение, влажность, фоновый шум). Ученые сделали акцент на интерпретируемости решений ИИ-моделей, чтобы снизить риск ошибок.
Практическое значение
Эффективность подхода продемонстрирована на примере стеблевой ржавчины пшеницы заболевания, способного приводить к серьезным потерям урожая. Задача состояла в том, чтобы обнаружить инфекцию до появления симптомов (через 610 дней после заражения) для локализации очага и минимизации ущерба.
Перспективы
Методика открывает путь к созданию систем спутникового и беспилотного мониторинга для превентивной защиты урожая и может быть адаптирована для раннего выявления других заболеваний и стрессовых состояний сельскохозяйственных культур.