Интеллектуальная интегрированная система “Умное поле” КБНЦ РАН расширяет горизонты применения цифровых технологий в точном земледелии

Интеллектуальная система “Умное поле”, разработанная в Кабардино-Балкарском научном центре РАН (КБНЦ РАН), демонстрирует потенциал для широкого применения в мониторинге и оперативном реагировании при появлении рисков (сорняки, болезни и вредители), а также недостатке питательных веществ на посевах кукурузы. Об этом сообщили в Научно-инновационном центре «Интеллектуальные системы и среды производства и потребления продуктов питания» (НИЦ ИССПППП КБНЦ РАН).
Проект, созданный в рамках исследований по созданию интегрированных интеллектуальных систем (умных систем) для АПК представляет систему управления продуктивностью посевов, основанную на использовании комплекса спутниковых и компьютерных технологий. Основой научной концепции «Умного поля» являются представления о существовании неоднородностей в пределах одного поля. Для оценки и детектирования этих неоднородностей используют новейшие технологии, такие как системы глобального позиционирования, специальные датчики, аэрофотоснимки, снимки со спутников, а также специальные программы, разработанные для агроменеджмента.

К важнейшим элементам “Умного поля” относится использование беспилотных технологий. В 2024 году успешно завершены испытания системы мониторинга и химической защиты посевов кукурузы с применением современных БПЛА: DJI Mavic 3M и DJI Agras Т10 и Т40. Дрон DJI Mavic 3M оснащенный мультиспектральными камерами и высокоточной системой навигации, обеспечивает сантиметровую точность полетов, необходимую для детального мониторинга. Значительному повышению оперативности при опрыскивании посевов кукурузы способствует использование мобильной станции для приготовления рабочих растворов. 

“Практическое применение системы включает в себя мультиспектральную съемку – передовую технологию оценки состояния растительности, позволяющую получать спектральные данные, недоступные для традиционного визуального анализа”

– отметил Владислав Шуганов, заведующий НИЦ ИССПППП КБНЦ РАН.

Вместе с датчиками, установленными на посевах кукурузы, интеллектуальная система “Умное поле” использует данные мультиспектральной съемки для выявления проблемных зон на полях на основе индексов растительности NDVI и NDRE.  Индекс NDVI (нормализованный вегетационный индекс) служит для общей оценки состояния растений, а NDRE (нормализованный индекс красного края) позволяет с высокой точностью определять проблемы, связанные с дефицитом азота и другими питательными веществами.  Совместное применение NDVI и NDRE, в сочетании с другими данными, получаемыми с БПЛА, значительно повышает оперативность и точность выявления проблемных участков.
         Для эффективной обработки данных мультиспектральной съемки и создания детального анализа состояния посевов используется специализированное программное обеспечение, включая ГИС-программы.  Согласно исследованиям, ГИС позволяют создавать высокоточные 3D-модели рельефа и поверхности полей, что дает возможность учитывать влияние рельефа на рост растений и более детально анализировать состояние посевов. Программные комплексы DJI Terra и Pix4Dmapper применяются для обработки данных дистанционного зондирования и создания ортофотопланов, обеспечивая аграриев необходимыми инструментами для точечного внесения препаратов, оптимизации использования ресурсов и минимизации экологического воздействия.
         Интеллектуальные интегрированные системы, такие как “Умное поле”, представляют собой мощный инструмент для структурирования знаний,  обеспечения пользователей актуальной информацией и эффективного решения профессиональных задач в агропромышленном комплексе.

Результаты исследований, подтверждающие высокую эффективность разработанных методов и систем, опубликованы в ведущих научных изданиях и зарегистрированы в качестве объектов интеллектуальной собственности, что подчеркивает значительный вклад КБНЦ РАН в развитие инновационных технологий для отечественного агропромышленного комплекса. Разработанная методика и система могут быть использованы для мониторинга и эффективного увеличения объемов производства зерна кукурузы в различных климатических зонах, открывая новые возможности для повышения урожайности и устойчивости агропромышленного производства.