Отбор проб и аэрофотосъемку почв для обучения на полученных данных «помощника для агрономов» — нейросети, которая будет автоматически определять концентрацию в почве элементов, определяющих урожайность сельхозкультур, ведут ученые Томского государственного университета (ТГУ), 8 июня сообщает пресс-служба вуза.

Данные о наличии в почве фосфора, азота и ряда других элементов, полученные в ходе анализа образцов, собранных на полях разных регионов Сибири, пополнят библиотеку, на которой идет обучение нейросети, созданной совместно ТГУ и IT-компанией «Синкретис» для анализа спутниковых снимков.

Руководитель проекта, доцент кафедры почвоведения и экологии почв Биологического института ТГУ Олег Мерзляков рассказал, что уже получены пробы почв Республики Хакасия и в скором времени пройдет отбор проб в Красноярском крае. Получены также данные сельскохозяйственных почв Томской и Кемеровской областей.

«Данные, собранные с полей, используются для обучения ИИ. Чем больше информации мы извлечем, чем больше образцов почвы покажем нейросети, тем точнее она будет работать. Ранее мы с коллегами научили ее „видеть“ гумус, от которого зависит плодородие почв, и автоматически распознавать гранулометрический состав. Этот фактор во многом определяет сельскохозяйственное использование полей и применение удобрений», — пояснил Мерзляков.

Как рассказали разработчики, одним из главных параметров при анализе участка нейросетью является отражательная способность почвы. Так, влажные высокогумусные тяжелосуглинистые почвы, которые содержат много фосфора, азота и калия, имеют одну отражательную способность, а супесчаные сухие почвы с малым содержанием гумуса, азота и фосфора — другую.

Эти химические особенности почвы изменяют длину волны отражаемого почвой света. Это, в свою очередь, приводит к соответствующему оттенку на спутниковом снимке. Именно эту информацию анализирует нейросеть.

После анализа снимков ИИ выдаст агроному данные о наличии тех или иных элементов в почве для принятия агрономом решений, где и какие удобрения нужно внести, не следует ли «дать почве отдохнуть» и другие.

Аэросъемка почв, которую проводят ученые в экспедициях, нужна им для проверки точности работы нейросети — правильно ли она считывает снимки со спутников.

Функционал агропомощника разработчиками постоянно расширяется. В дальнейшем ИИ будет не только определять состояния почв, но и контролировать состояние посевов, определять необходимость борьбы с вредителями и предлагать оптимальный способ их уничтожения, а также выполнять ряд других функций.

Данные о почвах, которые ученые ТГУ получают при анализе образцов, используются также в исследованиях цикла углерода, одного из главных составляющих парниковых газов.

Ученые проводят сравнение образцов почв с территорий, долгое время не используемых в сельском хозяйстве, и проб, взятых с участков активно используемых земель. Это позволит понять, как обработка почвы влияет на накопление и высвобождение углерода.

Полученные результаты будут использованы для разработки рекомендаций о применении способов обработки почв, которые приведут к снижению эмиссии углерода в атмосферу.

Над проектом по созданию российской автоматизированной информационной системы «умного» земледелия трудится междисциплинарная группа. В ее состав входят почвоведы, радиофизики, метеорологи, IT-специалисты. Работа идет в рамках стратегического проекта ТГУ «Глобальные изменения Земли: климат, экология, качество жизни».