Мне сверху видно все, ты так и знай
Информатизация сельского хозяйства, год от года показывающая свое устойчивое развитие, делает все более привычным использование мульти- и гиперспектральных изображений, полученных со спутников, в процессе аэрофотосъемки или с помощью машинного зрения. Развитие АПК уже не представляется возможным без ресурсов, которые стоят на службе у умного земледелия, решая как локальные, так и глобальные задачи.
Беспилотник выходит в поля
Мощные вычислительные платформы, программные инструменты обработки и анализа мульти- и гиперспектральных изображений делают возможным контроль состояния растений в процессе их роста. Математическая обработка данных, полученная от умных машин и со спутников, дает аграриям точную и структурированную информацию о том, как чувствуют себя растения на определенном этапе развития и что необходимо сделать, чтобы собрать богатый и качественный урожай.
Современные сельхозпроизводители ежедневно решают тысячи задач при участии так называемого машинного зрения. Те манипуляции, которые еще недавно можно было осуществлять только в лабораторных условиях, сегодня широко применяются в повседневной практике АПК. С появлением дронов и разного рода самодвижущихся аппаратов есть возможность получать мультиспектральные изображения. Молниеносное развитие технологий кратно снижает стоимость их практического применения, а разрешение, точность и чувствительность, напротив, повышает с завидной динамикой. Более широкими становятся и области применения этих данных. И если несколько лет назад использование мультиспектральных данных могли себе позволить только крупные агрохолдинги, то сегодня они становятся доступными и для небольших хозяйств, делающих ставку на умное земледелие.
Отечественный АПК становится сложным и многогранным, а потому в его арсенале — множество устройств, с помощью которых аграрии получают мульти- и гиперспектральные изображения и уже на их основе принимают верные решения. Иногда для информации достаточно и квадрокоптера, порой требуются портативные мобильные устройства, устанавливаемые на наземной технике, а зачастую — данные съемок, сделанные со спутника.
Родоначальник мультиспектрального изображения — изображение в системе RGB, трех цветов — красного, синего и зеленого. Это набор трех чисел, которые характеризуют интенсивность отражения света в этих спектральных диапазонах. В науке это именуется спектральной сигнатурой. Последние исследования показали, что в разных состояниях все биологические объекты имеют определенные значения интенсивности спектральных диапазонов. Этот факт дает возможность отделить один объект от другого или разделить состояние объектов.
На полях, в лабораториях, на фермах
С помощью оборудования, установленного на квадрокоптер, можно получить мультиспектральное изображение, которое даст полную информацию для решения практических задач по определению количества и плотности зеленых насаждений, их состоянию, наличию сорняков, а также покажет температуру почвы, воды, тел животных. Все данные поступают на смартфон специалиста, который в конечном итоге и принимает необходимое решение — полив, внесение удобрений и пр. Зачастую аграрии не приобретают подобное оборудование в собственность, а заказывают обследование своих угодий специализированным организациям, тем самым избавляя себя и от финансовых вложений, и от необходимости обслуживать сложную технику. Компании, оказывающие подобного рода услуги, предоставляют фермерам не только изображения, но и карты распределения вегетативного индекса по полям, дают конкретные рекомендации по уходу за насаждениями. Ключевая фигура в этом процессе — высокопрофессиональный агроном, обладающий необходимыми знаниями и владеющий методами анализа изображений.
Современный уровень развития технологий в АПК позволяет использовать беспилотники и камеры с высоким разрешением для получения самой подробной информации не выходя из дома. Сидя за рабочим столом, фермер может узнать, например, о том, сколько и каких сорняков выросло на его поле вчера. Умные машины зафиксируют появление сорняка, определят его вид, рассчитают угрозу для урожая и подберут нужный для уничтожения сорняка гербицид, а впоследствии определят и эффект от его использования.
Развитие машинного зрения сегодня достигло того уровня, когда интеллектуальные системы способны анализировать состояние растений на самой ранней стадии. Эту возможность сложно переоценить: в случае обнаружения проблем с посевами фермеры могут оперативно исправить ситуацию, повторно внеся семена в почву. Кроме того, умные машины определяют и квалифицируют большинство известных заболеваний у растений, фиксируют на них физические повреждения, которые нанесли вредители. По снимкам листьев нейросеть распознает заболевания сельхозкультур на микроуровне, а данные аэрофотосъемки дают возможность анализа на макроуровне, выявляя ранние признаки нарушения развития растений. Интеллектуальные системы подают сигнал практически в момент зарождения проблемы.
Машинное зрение становится незаменимым при фенотипировании и селекции растений. С минимальными трудозатратами проводятся исследования и формируются разветвленные и максимально структурированные базы данных, основанные на морфологических признаках растений. Их распознавание достигает практически 100 %-ной точности, а очагов инфекционных заболеваний — до 80 %.
Сэкономить огромное количество времени и человеческих усилий в пору сбора урожая позволяют все те же интеллектуальные системы, установленные на сельхозтехнику. Они классифицируют продукты по сортам, обнаруживают дефекты и проводят оценку по таким критериям, как цвет, форма, размер, повреждения и даже загрязнения.
Сегодня успешно анализируются и мультиспектральные данные, полученные с камер беспилотников для измерения влажности почв, всасывающего давления влаги, контроля орошения полей.
Системы машинного зрения отлично справляются с задачами, поставленными перед ними и в животноводстве. Они автоматически выявляют аномалии или несоблюдение гигиенических стандартов, что в конечном итоге сказывается на качестве фермерской продукции. В настоящее время в отечественном АПК разработчики внедряют сервис, который отслеживает процесс рождения телят в небольших хозяйствах. Данные собираются с начала родовой деятельности, все важные этапы фиксируются и сохраняются, а фермер получает сообщение о том, что в скором времени произойдет отел. Фиксация данных происходит и после прибытия на место сотрудника, выполнения им необходимых регламентов и обязательных процедур. Вся информация с целью контроля передается и сохраняется в личном кабинете руководителя. Эта система помогает контролировать и соблюдение сотрудниками предприятия санитарных норм. Обмануть интеллектуальные системы не получится — они не засчитают попытку, если неправильно вымыть руки или войти в рабочую зону без спецодежды.
Два метода, одна задача
Спутниковый мониторинг — одна из инноваций, которая прочно входит в отечественный АПК. На низкой околоземной и солнечно-синхронной орбите, выполняя задачи, поставленные государством перед аграриями, работают мультиспектральные и гиперспектральные спутники, собирая и анализируя информацию, которая позволит вывести сельское хозяйство страны на качественно новый уровень.
Мультиспектральное дистанционное зондирование несколько проще, оно захватывает данные изображения в определенном диапазоне длины волн по всему электромагнитному спектру. Материалы, которые попадают в кадр, различаются по их спектральным сигнатурам отражения, а потому провести прямую идентификацию бывает очень сложно. Гиперспектральный же метод не просто присваивает основные цвета каждому пикселю, но анализирует весь спектр, извлекает сотни полос из светового спектра для поиска объектов, обнаружения процессов или идентификации материалов. В результате гиперспектрального метода видимыми становятся объекты, незаметные для обычной оптики.
Мультиспектральные изображения имеют меньшую информативность, а потому в течение долгого времени используют одну и ту же технологию, которую трудно развивать. Технология же гиперспектральных изображений очень информативна, а потому непрерывно совершенствуется. Сегодня ученые говорят о том, что именно она может стать основной технологией дистанционного зондирования, используемой в глобальном масштабе. Ее единственный недостаток — множество групп, с которыми приходится работать. Специалистам бывает трудно отделить лишние, но очень массивные данные.
Внедрение умных технологий в сельское хозяйство — это настоящая революция в отечественном АПК, которая навсегда изменит принципы его ведения. Информация, получаемая со спутников, помогает выявлять неиспользуемые земли, составлять точную карту угодий, планировать сельхозработы с оптимальной точностью. Сверху видны подземные воды и минеральные источники, перемещения загрязнений с земли в воду, эрозия верхнего слоя почвы. С помощью спутников специалисты отслеживают изменения погоды, характер выпадения осадков, развитие сельхозкультур. Животноводы, используя спутниковую связь, наблюдают за своими стадами, видят отбившихся животных и могут оперативно повлиять на их сохранность. Эта система работает очень просто: на животных надевают специальные ошейники, оборудованные GPS-трекером. Трекеры в режиме реального времени мониторят местонахождение животных, передают информацию на спутник, а оттуда она поступает на смартфон фермера. Устройства позволяют задать границы участка, на котором пасутся животные. Если стадо перейдет их, об этом сразу же узнает его владелец.
Спутниковый мониторинг незаменим и в вопросе прогнозирования погоды. Ее нельзя изменить, но оперативная информация о ветре, температуре и осадках помогает и земледельцам, и фермерам избежать лишних, зачастую серьезных финансовых потерь.
Татьяна Симагина