СКФУ разработает систему прогноза урожайности к 2026 году
К 2026 году в Северо-Кавказском федеральном университете рассчитывают создать цифровой инструмент для прогноза урожайности полей. Его построят на анализе данных о состоянии растительности, собранных разными способами. О планах рассказала Валентина Арустамян, занимающая должность младшего научного сотрудника в департаменте науки СКФУ, на пресс-конференции в «ТАСС Кавказ». Об этом сообщает Ридус.
Грант на 2026–2027 годы исследователи уже получили. Средства пойдут на сбор и обработку мультиспектральных снимков со спутника. В таких данных есть вегетационные индексы. Они нужны для оценки качества почвы и количества воды в растениях, помогают выбирать сроки внесения удобрений и описывать состояние угодий.
Точность нынешних прогнозов состояния культур снижают шумы и несовместимость сведений из разных источников. Чтобы это исправить, задействуют машинное обучение, включая трансформерные архитектуры. Снимки с беспилотников и спутников Sentinel-2 объединяют с агрометеорологическими данными.
Главная цель — получить модель предсказания вегетационных индексов, устойчивую к пропускам. Такой инструмент позволит аграриям заранее планировать агротехнические работы и уменьшать потери урожая. Технология обладает потенциалом масштабирования, поддерживает цифровизацию сельского хозяйства и укрепляет продовольственную безопасность.
По словам Арустамян, проект должен увести отрасль от простого контроля полей к точному прогнозу. Этого рассчитывают добиться, сведя разнородные данные в единые ML-модели, устойчивые к помехам. Их видят рабочим инструментом управления урожаем.
