Бразильские ученые натренировали искусственный интеллект анализировать спутниковые снимки, на которых видны зоны, где эффективно сочетаются растениеводство и скотоводство. Последняя концепция считается революционной и потенциально может обеспечить стабильное развитие агропромышленности. Но ученые хотят знать, насколько эта идея действительно эффективна.
Комплексная система сельскохозяйственной деятельности
Бразильские ученые опубликовали интересную работу в области спутникового агромониторинга. Аппараты на орбите уже достаточно давно используются для того, чтобы оценивать состояние сельскохозяйственных угодий. Однако в новом исследовании их использовали для наблюдения за теми территориями, на которых реализуется система интеграции растениеводства и животноводства.
Система интеграции растениеводства и животноводства (CLI) — это новая перспективная технология, которая способна изменить сельское хозяйство, хотя на самом деле идеи, лежащие в ее основе, чрезвычайно давние. Они заключаются в сложном чередовании выращивания агрокультур с разведением скота, преимущественно коров и свиней.
Дело в том, что выращивание сои, кукурузы и других подобных культур, при высоких урожаях, значительно прибыльнее животноводства. Однако этот урожай на самом деле крайне нестабилен, в том числе и из-за самих растений, которые сильно истощают землю.
С другой стороны, животноводство все равно требует всего перечисленного. К тому же замена засева на один сезон выпасом скота способствует рекультивации земель. Для всего этого придуманы сложные современные математические модели, и на экспериментальных участках они себя хорошо показали.
Искусственный интеллект и компьютерные снимки
Однако надо еще понять, как новая технология показывает себя при массовом использовании и в разных условиях. Агропромышленников, которые пробуют ее, с каждым годом становится все больше, и наблюдать за их результатами на Земле практически невозможно.
И именно здесь подключаются спутники. Для того, чтобы отслеживать состояние полей, их используют уже не один год. Проблема лишь в том, чтобы среди большого количества изображений найти именно те участки, которые используются по программе интеграции растениеводства и животноводства.
Вручную это сделать было бы невозможно, но есть решение — нейросети. Поэтому бразильским ученым оставалось только обучить искусственный интеллект на готовых расшифрованных снимках. В конце концов, он научился не только отличать необходимые участки, но и оценивать их состояние.
Местом исследования были территории в штатах Сан-Паулу и Мату-Гросу. Объектный анализ изображений проводился с интервалами в 10 и 15 дней в четыре этапа: получение данных CLI через Planetscope, группу спутников, которые фиксируют изображения поверхности Земли с высоким разрешением, показывая изменения в областях со временем; обучение алгоритмов для распознавания шаблонов, связанных с CLI; отображение областей CLI; оценка точности модели путем сравнения автоматических результатов с предыдущими данными.
По материалам phys.org
Только самые интересные новости и факты в нашем Telegram-канале!
Присоединяйтесь: https://t.me/ustmagazine
