СКФУ создаст систему прогнозирования урожайности к 2026 году
Северо-Кавказский федеральный университет (СКФУ) разрабатывает высокотехнологичную систему, которая будет прогнозировать урожайность на основе анализа вегетационных данных различных типов. Об этом сообщила младший научный сотрудник департамента науки СКФУ Валентина Арустамян на пресс-конференции в "ТАСС Кавказ". Эту информацию сообщает издание Ридус.
"Мы получили грант на 2026-27 годы для сбора и обработки мультиспектральных данных, поступающих со спутника. Эти данные включают вегетационные индексы, которые важны для оценки качества почвы и уровня влаги в растениях. Мультиспектральные данные позволяют анализировать состояние почвы, определять оптимальное время для внесения удобрений и общее состояние сельскохозяйственных угодий," - пояснила Арустамян.
Разработчики проекта стремятся решить проблему низкой точности прогнозирования состояния сельскохозяйственных культур, возникающую из-за шумов и несовместимости данных из разных источников. Для этого в работе используются методы машинного обучения, включая трансформерные архитектуры, которые интегрируют мультиспектральные снимки с БПЛА и спутников Sentinel-2 с агрометеорологическими данными.
"Главный итог проекта заключается в создании предсказательной модели вегетационных индексов, устойчивой к пропускам данных. Эта инновация позволит аграриям заранее планировать агротехнические мероприятия, минимизируя потери урожая. Технология имеет потенциал для масштабирования и способствует цифровизации в сельском хозяйстве, что укрепляет продовольственную безопасность. Основная цель проекта - перейти от простого контроля состояния полей к точному прогнозированию, что возможно благодаря объединению разнородных данных в единые, устойчивые к шумам ML-модели, которые станут эффективным инструментом для управления урожаем," - добавила Валентина Арустамян.
