• Главная
• Новости
• Разработан способ анализа сельхозугодий с помощью нейросети

Искусственный интеллект поможет найти и вернуть в сельхозоборот земельные участки© Владимир Смирнов/ТАСССАМАРА, 4 декабря. /ТАСС/.

\"ченые Самарского университета имени Королева разработали нейросетевой сервис для выявления и классификации заброшенных сельхозугодий.

Искусственный интеллект помоет найти и вернуть в сельхозоборот земельные участки, сообщили в пресс-службе университета.

\""ченые Самарского университета имени Королева совместно со специалистами компании "Самис" разработали и запустили автоматический нейросетевой сервис для выявления и ранжирования заброшенных и неиспользуемых земельных участков сельскохозяйственного назначения.

Сервис в автоматическом режиме сравнивает данные земельного кадастра и снимки с космических спутников и определяет, на каких участках уже давно не велось какой-либо сельскохозяйственной деятельности.

Кроме того, разработка позволяет оценить перспективность использования того или иного участка земли в сельском хозяйстве", - сказано в сообщении.

Несмотря на то, что регионы ведут работу по выявлению неиспользуемых сельхозземель, изучить все участки пока не удалось.

Предложенный учеными сервис позволит ускорить и автоматизировать этот процесс.

Анализ состояния земель проводится из космоса с помощью искусственного интеллекта.

Благодаря высокому разрешению съемки, от двух до 10 метров, нейросервис способен выявлять даже мелкие земельные участки.

Нейросеть может отличить заброшенный участок с точностью до 95% и определять перспективность использования того или иного участка для ввода в оборот и последующего использования.

Разработка уже прошла апробирование в Самарской области и готова к применению в большинстве регионов - проблема неиспользуемых сельхозугодий актуальна для порядка 50 субъектов, отмечают в пресс-службе университета.

\"Для определения перспективности используется искусственный интеллект, который строит специальную модель на основе имеющихся данных.

Модель определяет, может ли вот это неучтенное поле быть достаточно урожайным для каких-то культур.

Для модели берутся самые разные данные - и климатические признаки, и характеристики почвы, данные по рельефу местности и по тому, насколько это поле похоже на плодородные сельхозугодья, расположенные по соседству.

Наиболее перспективные земельные участки могут предлагаться для ввода в сельхозоборот в первую очередь", - отметил руководитель направления геоданных Самарского университета и компании "Самис" Андрей Чернов.

Сервис работает на базе технологий созданного ранее университетом и компанией "Самис" электронного сервиса "Робот-картограф".

Он создает с помощью искусственного интеллекта и геоданных цифровые профили территорий и объектов, соединяя геоданные и адреса из разных источников, в том числе из ЕГРН.

Источник: ИКАР. Институт Конъюнктуры Аграрного Рынка