Исследователи из Томского государственного университета совершили прорыв в области дистанционного зондирования Земли, разработав уникальную систему картографирования сельскохозяйственных земель. Инновационный подход основан на применении передовых алгоритмов машинного обучения в сочетании с данными, получаемыми со спутника Sentinel-2.
Современные технологии спутниковой съемки открыли захватывающие перспективы для изучения почвенного покрова с орбиты. Несмотря на сложность анализа многокомпонентного химического состава почв, томские ученые успешно преодолели этот вызов. Особое внимание уделяется гранулометрическому составу, который играет ключевую роль в формировании важнейших характеристик почвы. От него зависят такие фундаментальные свойства как способность удерживать влагу, пропускать воду и воздух, формировать оптимальную структуру и поддерживать благоприятный температурный режим. Разработанная томскими специалистами нейронная сеть демонстрирует впечатляющие результаты в дистанционном анализе этих параметров.
«Наше исследование позволило создать революционный метод классификации почв с использованием машинного обучения. Тщательный анализ полевых проб помог выявить критически важные параметры для каждого типа почв. Разработанная архитектура нейронной сети обеспечивает точность анализа почвенного покрова по космическим снимкам на уровне 76%», – делится успехами Ирина Кужевская, доцент кафедры метеорологии и климатологии ГГФ ТГУ.
Внедрение этих передовых технологий открывает новую эру в развитии точного земледелия. Использование нейронных сетей существенно оптимизирует процесс обработки данных, значительно сокращая временные и вычислительные затраты. В настоящее время научная группа ТГУ успешно реализует свой проект на территории Хакасии, где проводится масштабная работа по классификации почв для внедрения современных методов земледелия.
Эта инновационная разработка представляет собой значительный шаг вперед в развитии современного сельского хозяйства и открывает новые горизонты для повышения эффективности агропромышленного комплекса. Технология позволяет существенно упростить процесс анализа почв и сделать сельскохозяйственное производство более рациональным и экологически устойчивым.
