Ученые Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва разработают систему «умного земледелия» на базе компактных беспилотных летательных аппаратов.
Система будет включать в себя беспилотники, оснащенные сверхкомпактынм гиперспектрометром, и облачную платформу для сбора, хранения и обработки гиперспектральных изображений - так называемых "гиперкубов". Анализом изображений займется искусственный интеллект. Работы по проекту ведутся совместно с компанией "Байт-Самара" в рамках гранта Фонда содействия инновациям.
"Целью проекта является создание системы для использования в отечественном сельском хозяйстве. Разрабатывается компактный модульный бортовой гиперспектрометр, который будет устанавливаться на беспилотных летательных аппаратах для получения различной важной для сельхозпроизводителя информации - например, о наличии на поле зарослей сорных растений или участков посевов, поврежденных насекомыми-вредителями, - рассказал доцент кафедры суперкомпьютеров и общей информатики Самарского университета Павел Якимов. - Научная новизна разработки заключается в применении уникальных дифракционных оптических элементов, позволяющих значительно уменьшить и удешевить конструкцию гиперспектрометра. Микрорельеф таких элементов одновременно содержит структуры гармонической линзы и дифракционной решетки, что позволяет объединить в одном элементе функции построения изображения и разложения в спектр".
Проект ученых Самарского университета должен в разы удешевить стоимость гиперспектрометров, используемых для мониторинга в сельском хозяйстве. Из-за высокой стоимости подобной аппаратуры сейчас в мире существует очень мало публичных библиотек гиперспектральных данных. Появление доступных приборов позволит кратно увеличить массив общедоступных гиперкубов и сформировать массив данных, достаточный для того, чтобы научить нейросети качественному анализу и квалификации подобных изображений.
Хотя себестоимость самарского прибора при его массовом производстве пока что еще просчитывается, но уже предполагается, что он будет дешевле западных аналогов примерно в десятки раз.
"Одной из основных отличительных особенностей этого проекта является разработка облачной платформы по сбору, хранению и обработке гиперспектральных изображений. Для обработки будут использоваться алгоритмы искусственного интеллекта. Мы хотим сделать эту платформу доступной не только для пользователей нашей системы, но и для всех потенциально заинтересованных владельцев гиперспектрального оборудования, и надеемся, что ею будут пользоваться во всем мире", - сказал Якимов.
Бортовой гиперспектрометр планируется устанавливать на специально разработанный компанией «Байт-Самара» БПЛА "Жужа" - размеры этого беспилотника составляют около 30 см. Однако в перспективе прибор можно использовать и на других типах отечественных беспилотников, способных поднять груз более 300 граммов. Кроме самого гиперспектрометра, вес которого, по расчетам ученых, составит примерно 100 граммов, на борту беспилотника также установят камеру видимого диапазона и одноплатный мини-компьютер.
Летательный аппарат сможет работать на заданном маршруте либо под управлением с наземных станций, либо в автоматическом режиме с помощью машинного зрения. Пользователи системы будут оперативно получать данные о влажности почвы, уровне минеральных веществ, наличии сорняков и очагов распространения насекомых-вредителей и болезней растений, что позволит определять потенциал урожайности посевов и принимать соответствующие меры по исправлению ситуации согласно рекомендациям, предлагаемым искусственным интеллектом. В зависимости от скорости и высоты съемки один такой аппарат сможет отснять за сутки до 1,5 тысячи га.
Работы по проекту должны завершиться к июню 2021 года. В настоящее время изготовлены несколько экспериментальных образцов гиперспектрометра, специалисты университета оптимизируют конструкцию прибора и отрабатывают техпроцесс массового производства диффракционных оптических элементов. На весну следующего года намечены летные испытания с пробной обработкой данных гиперспектральной съемки.
Фото: Мария Лукиенко
Комментарии
(0) Добавить комментарий