EN ВЕРСИЯ ДЛЯ СЛАБОВИДЯЩИХ
ФГБУ «Центр цифровой трансформации в сфере АПК»
Горячая линия 8 800 222-60-42
Звонки по Москве 7 495 740-90-60

Учёные ТГУ создают прототип модели цифрового поля для Горного Алтая

Учёные ГГФ ТГУ создают прототип цифрового поля, что позволит начать экспериментальное внедрение «умного» земледелия в Горном Алтае. Проект будет реализован на территории филиала ТГУ «Алтайское экспериментальное хозяйство». Использование современных технологий позволит повысить урожайность и качество выращиваемых культур и снизить экономические затраты и риски гибели посевов.

Учёные ГГФ ТГУ создают прототип цифрового поля, что позволит начать экспериментальное внедрение «умного» земледелия в Горном Алтае. Проект будет реализован на территории филиала ТГУ «Алтайское экспериментальное хозяйство». Использование современных технологий позволит повысить урожайность и качество выращиваемых культур и снизить экономические затраты и риски гибели посевов.

– Летом в ходе экспедиции в Черге работала большая междисциплинарная команда, в которую вошли географы, метеорологи, гидрологи ТГУ и специалисты ИМКЭС СО РАН, – говорит заведующий кафедрой географии ГГФ ТГУ Вадим Хромых. – В полевом сезоне была проведена аэрофотосъёмка нескольких полей с дрона. Её данные были использованы при создании цифровой модели местности. Вместе с тем был произведён отбор проб почв и их географическая привязка. Наши коллеги с кафедры почвоведения уже проанализировали образцы, мы получили первые результаты.

Сама модель цифрового поля включает в себя информацию из разных источников – это и дистанционное зондирование Земли из космоса, с беспилотников, данные с метеодатчиков, материалы полевых исследований (в т.ч. почв и проявлений эрозионных процессов). Как отмечают учёные, территория, для которой строится цифровая модель, сильно «изрезана» по рельефу, поэтому аналогичные разработки, существующие в РФ для равнинных территорий, в данном случае не подходят (т.к. не учитывают геоморфологические аспекты).
 

Летом 2025 г. планируется продолжить полевые исследования и провести воздушное лазерное сканирование ключевых участков с беспилотного воздушного судна вертолётного типа, который имеется на ГГФ. В процессе работы будет создана серия цифровых тематических карт: карты крутизны и экспозиций склонов, направлений поверхностного стока, геохимических миграций элементов, распределения питательных веществ, агропроизводственной группировки почв. Будут выявлены участки сноса и аккумуляции питательных веществ, потенциального развития эрозионных процессов, особенностей пространственной дифференциации физико-химических показателей почв и определены соответствующие им значения спектральной яркости в каналах мультиспектральных космических изображений.


3D_2-_1_.jpg


В результате будет разработана модель восстановления показателей агрофизических и агрохимических свойств почв по данным из космоса на основе методов машинного обучения (глубокие нейронные сети и градиентный бустинг). Итогом проекта станет аналитическая геоинформационная система на основе интеграции технологий дистанционного зондирования, агрометеорологии, ГИС и искусственного интеллекта для комплексной оценки и прогнозирования состояния сельхозугодий.
 

– Эта информационно-телекоммуникационная система будет доступна через геопортал и работники хозяйства смогут использовать её для принятия решений, – объясняет Вадим Хромых. – Это позволит, во-первых, глобально оценить готовность территории к производству разных агрокультур, во-вторых, поможет агроному выстраивать тактику на ближайшие два-три года: оптимизировать внесение удобрений, определять типы работ и культуры для посадки и т.д.

Добавим, что филиал ТГУ «Алтайское экспериментальное хозяйство» является самой большой исследовательской площадкой ТГУ. Здесь создается научный центр биотехнологий мирового уровня, в котором будут разрабатываться новые продукты и технологии для агробиотеха, фармации, восстановления экосистем, обеспечения продовольственной и биологической безопасности нации.


фото: freepik.com 


Томский Государственный Университет


Продолжая использовать сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie. Они помогают нам делать этот сайт удобнее для пользователей. Нажав кнопку «Принимаю», вы соглашаетесь с обработкой персональных данных в соответствии с Политикой организации обработки и обеспечения безопасности персональных данных. Вы можете запретить обработку некоторых типов файлов cookie в настройках вашего браузера.