(16.09.2020)
В Самарском национальном исследовательском университете имени академика С. П. Королева (далее — Самарский университет) сформирован научно-исследовательский центр по разработке технологий "умного" сельского хозяйства. Совместно с коллегами из научных учреждений Москвы и Новочеркасска (Ростовская область) самарские ученые намерены предложить отечественному сельхозпроизводителю системы цифрового "зрения" для сельскохозяйственной техники, основанные на технологиях, которые первоначально были разработаны для использования в космосе.
"Приземление" космических технологий на почву отечественного агропрома должно увеличить эффективность возделывания сельскохозяйственных культур, уменьшить расход минеральных удобрений и примерно на четверть увеличить урожайность посевов. Анализом изображений, получаемых с систем "зрения" сельхозтехники, займутся в автоматическом режиме нейронные сети. Проект предполагает массовое применение данных систем на самых различных видах сельхозтехники.
Изначально технологии, предлагаемые ныне к использованию в сельском хозяйстве, отрабатывались самарскими учеными в ходе работ по созданию образцов гиперспектральной аппаратуры для малых космических аппаратов. Специалисты кафедры технической кибернетики Самарского университета создали для перспективных отечественных спутников компактный космический гиперспектрометр и совместно с учеными кафедры суперкомпьютеров и общей информатики разработали методы обработки и классификации гиперспектральных изображений земной поверхности, получаемых с орбиты.
Эти разработки, решающие различные задачи дистанционного зондирования Земли, было предложено также использовать в интересах сельского хозяйства, поскольку гиперспектральные изображения позволяют получать множество важной для аграриев информации: например, дистанционно определять влажность почвы и содержание минеральных веществ, выявлять наличие у растений болезней и даже очаги распространения насекомых-вредителей.
"Но мы столкнулись с тем, что получение гиперспектральной информации с космических аппаратов не может оперативно обеспечить потребностей "точного" сельского хозяйства, поскольку это занимает определенное время. Поэтому возникла необходимость в разработке гиперспектральных сенсоров уже "наземного базирования". Причем набор требований к ним существенно отличается от требований к гиперспектральной аппаратуре для космических аппаратов, — пояснил профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета Николай Казанский. — В космических гиперспектрометрах главное — получить максимально возможные оптические характеристики, а для наземных датчиков это далеко не первоочередная задача".
Для получения информации о состоянии почвы и растений ученые предлагают использовать сенсоры, сочетающие в себе элементы плоской оптики с высоким микрорельефом, которые могут выполнять несколько разных задач. "Например, сочетание фазовых функций гармонической линзы и фазовой функции дифракционной решетки дают возможность одним элементом формировать изображение и раскладывать его в спектр, — пояснил Николай Казанский. — Таким образом, гиперспектральная камера превращается в предельно простое устройство, по сложности конструкции сопоставимое с обычной видеокамерой, в которой вместо объектива стоит наша оптика, одновременно "раскладывающая" информацию в спектр и формирующая изображение".
"Мы можем оснастить гиперспектральным оборудованием машину, которая, например, занимается поливом. Ведь гиперспектральное изображение позволяет увидеть множество вещей, которые на обычном черно-белом или цветном изображении человеческим зрением не увидеть. А сенсор мгновенно определит — нужно поливать поле или нет. Мы планируем использовать для этого менее 50 спектральных каналов в диапазоне длин волн 0,4-1,05 мкм. Эта технология экономит средства сельхозпроизводителей, и, по сути, мы создаем "умное" сельское хозяйство", — добавил ученый. Внедрение только этой технологии полива, по расчетам исследователей, позволит повысить урожайность сельскохозяйственных культур примерно на 25%.
В рамках работ особое внимание ученые уделят технической конструкции датчиков — она должна быть очень простой и достаточно дешевой для массового применения в сельскохозяйственной технике. Гиперспектральные сенсоры можно будет устанавливать не только на наземную технику, но и на беспилотники, это позволит сразу оперативно оценивать состояние больших площадей сельхозземель. Договоренности о соответствующих испытаниях уже достигнуты с Самарским государственным аграрным университетом.
Работы по созданию систем цифрового "зрения", ведутся в рамках гранта Российского научного фонда по проекту "Система мониторинга сельскохозяйственных показателей в видимом, инфракрасном и гиперспектральном режимах съемки". Срок реализации проекта — 4 года, руководитель проекта — академик РАН Виктор Александрович Сойфер. В работах принимают участие ученые Самарского университета, Института систем обработки изображений РАН (ИСОИ РАН), Института проблем передачи информации РАН (ИППИ РАН) и Научно-исследовательского Института проблем мелиорации (РосНИИПМ).
По итогам реализации гранта помимо создания конструкционно простых гиперспектральных сенсоров для массового использования в "умном" сельском хозяйстве ученые разработают алгоритмы реконструкции и анализа получаемых гиперспектральных изображений с помощью методов глубокого обучения нейросетей. "Созданная и успешно работающая в университете научная школа академика РАН Виктора Сойфера поможет нам в этом: накопленные на протяжении десятилетий методы распознавания гиперспектральной информации позволят нам обучить нейронную сеть, чтобы она могла анализировать сколько, к примеру, фосфора не хватает почве — для искусственного интеллекта эта ситуация будет выглядеть как провал на длинах волн, характерных для фосфора", — отметил Николай Казанский.
