В СКФУ создают высокоточную систему прогнозирования урожайности

Ученые Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) разрабатывают систему прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур с высокой точностью. В основе технологии лежит анализ вегетационных показателей, полученных из источников с различными характеристиками. Об этом на пресс-конференции в региональном информационном центре «ТАСС Кавказ» рассказала младший научный сотрудник департамента науки СКФУ Валентина Арустамян.

Исследовательская работа рассчитана на 2026–2027 годы и выполняется при поддержке гранта. В настоящее время специалисты собирают и обрабатывают мультиспектральные спутниковые данные. На их основе рассчитываются вегетационные индексы, позволяющие оценивать состояние почвы, обеспеченность растений водой и общее состояние сельскохозяйственных угодий.

По словам Арустамян, анализ этих показателей поможет определять оптимальные сроки внесения удобрений и получать более полное представление о состоянии посевов. Использование данных в различных спектральных диапазонах позволит выявлять изменения, которые сложно обнаружить при обычном наблюдении за полями.

Одна из основных задач проекта — повысить достоверность краткосрочных прогнозов состояния сельскохозяйственных культур. Сейчас точность таких оценок может снижаться из-за помех в исходной информации и несовместимости данных, поступающих из разных источников.

Для решения этой проблемы ученые разрабатывают методы машинного обучения, в том числе с применением трансформерных архитектур. Они позволят объединять мультиспектральные изображения, полученные с беспилотников и спутников Sentinel-2, с агрометеорологическими сведениями. Комплексный анализ этих данных должен помочь точнее оценивать состояние посевов и прогнозировать будущую урожайность.

Ранее «ЭкоПравда» информировала, что россияне в ноябре увидят необычные сближения Луны с разными планетами.