Студент СПбГАУ учит нейросеть определять продуктивность участков сельхозполей
Метод основан на анализе спутниковых снимков.
Студент Санкт-Петербургского государственного аграрного университета Омар Цукаев занимается разработкой нового метода оценки продуктивности полей. С помощью этого подхода можно анализировать различные участки и создавать на основе этих данных единые цифровые карты.
В основе всей разработки лежит нейросеть. Она сопоставляет спутниковые фотографии и снимки, полученные с помощью систем картирования на зерноуборочных комбайнах. Для обучения модели используют последовательности оптических индексов, рассчитанных для каждого пикселя снимка за определённый период. Данные приводят к единому масштабу от 0 до 1. Индексы характеризуют разные свойства растительности и поля.
На этапе обучения модель получает последовательности индексов для пикселей снимка и соответствующие им значения с карты урожайности. После обучения нейросеть сможет рассчитать для каждого пикселя показатель продуктивности от 0 до 1. Размер элементарного участка будет соответствовать площади пикселя, то есть разрешению спутникового снимка. По рассчитанным значениям поле можно будет разделить на зоны с разным уровнем продуктивности и отобразить их на цифровой карте.
