Как дроны помогают делать прогнозы

Как дроны помогают делать прогнозы

Цифровые инструменты в наши дни реально открывают невиданные перспективы, рассказал в беседе с нашим корреспондентом директор Центра цифровизации агротехники Жарас АЙНАКУЛОВ.

Цифровизация сегодня становится одним из ключевых факторов развития любой сферы экономики, в том числе и аграрного сектора. Современные технологии позволяют фермерам видеть состояние полей в режиме реального времени, прогнозировать урожайность, рационально использовать воду и удобрения, а главное, принимать точные решения на основе полученных данных.

- Жарас Жетыбаевич, как появилась ваша лаборатория и чем сегодня занимается центр?

- Если говорить об истоках, все началось примерно в 2015 году, когда активно начало развиваться направление спутниковых съемок и обработки космических данных. На этой базе был создан ГИС-центр - центр геоинформационных систем. Мы начали работать с космоснимками, привлекать студентов и практикантов для анализа данных. Примерно к 2018 году подготовили финансово-экономическое обоснование, доказав, что цифровизация агропромышленного комплекса - это не просто тренд, а необходимость. В результате был создан Центр технологической компетенции в области цифровизации АПК, который сегодня носит название Центр цифровизации агротехники. Мы закупили беспилотные летательные аппараты, как коптерного, так и самолетного типа, с различными полезными нагрузками - от обычной RGB-камеры до мультиспектральных и гиперспектральных камер, тепловизоров и лидарных систем. Все это позволяет получать максимально точную информацию о состоянии сельхозугодий и анализировать, где культура развивается хорошо, а где есть стресс.

Сегодня в центре функционируют три лаборатории - искусственного интеллекта, анализа больших данных и ГИС-технологий в сельском хозяйстве. Big Data и искусственный интеллект фактически дополняют друг друга: одни накапливают и структурируют данные, другие помогают их интерпретировать и делать прогнозы. Все данные показываются ученым, студентам и практикантам через ГИС-системы.

- Как устроен процесс работы с беспилотниками?

- В первую очередь проводится предполетная подготовка. Если фермер обращается с запросом на обследование поля, мы заранее планируем маршрут полета, загружаем карты, формируем оптимальную траекторию. Уже на месте оператор поднимает коптер, и аппарат летит строго по маршруту. Все наши аппараты зарегистрированы, получены разрешения второй категории - это касается дронов весом до 25 килограммов. Оператор также проходит обязательное обучение и получает сертификат на управление беспилотными летательными аппаратами.

Перед выездом мы можем предварительно изучить спутниковые снимки, однако их разрешение часто недостаточно: один пиксель может покрывать до 40 метров. С беспилотника же мы получаем изображение с такой детализацией, что видим буквально отдельные растения. Если на спутнике видим зеленое пятно, с БПЛА (беспилотный летательный аппарат) можно понять, где есть стресс растений и проблемы с влагой. В городе разрешено летать на высоте от 200 метров, за пределами городской черты - на более низких высотах, в зависимости от условий и согласований.

- Какой период самый активный?

- Основной сезон начинается в апреле-мае, когда сходит снег, и продолжается до конца уборочной кампании - примерно до сентября-октября. Мы мониторим весь цикл - от посева до сбора урожая, а на основе данных и моделей ИИ можем прогнозировать урожайность.

- Какие данные удается получить с дронов?

- В первую очередь мы работаем с индексом NDVI - вегетационный индекс, который показывает состояние растений. По нему можно определить, где культура развивается хорошо, а где испытывает стресс. Такой подход позволяет применять удобрения и средства защиты точечно, снижая затраты и химическую нагрузку на почву. Также аппараты анализируют углеродный состав почвы и другие показатели.

- Аграрии каких регионов к вам обращаются чаще?

- Акмолинская, Северо-Казахстанская области - регионы с развитым зерновым производством. Также работаем с Жамбылской и Туркестанской областями. В целом можем выезжать по всему Казахстану. Благодатная земля - южные территории, но там фермеры испытывают порой дефицит влаги уже к июлю-августу, и фермеры просят помощь в распределении воды.

- Как активно в вашей практике используется искусственный интеллект?

- У нас разработаны собственные модели нейронных сетей, обучаемые на наших данных - спутниковых снимках, материалах с БПЛА, лидарных сканированиях. Модель узконаправленная, обучается именно на наших данных, дообучается постоянно. Если эксперт видит ошибку, мы добавляем дополнительные снимки и корректируем модель. Погрешность есть, но даже 20-30% точности на начальном этапе - уже хороший результат. Нейросеть написана на базе открытых моделей с GitHub, чтобы могла обрабатывать разные форматы данных - спутниковые снимки, RGB, TIFF, лидар.

- Получается, цифровизация создает и новые профессии?

- Конечно. Сегодня востребованы специалисты, которые умеют работать с данными, правильно формулировать запросы к системам ИИ, анализировать результаты. Появляются новые роли - от операторов БПЛА до аграрных аналитиков, которые умеют промптить ИИ и получать практическую пользу.

- Расскажите о текущих проектах.

- Один из ключевых - «Цифровая трансформация противоэрозионных практик: от анализа к решению». Мы моделируем водоудерживающие каналы для сохранения влаги, разрабатываем цифровые модели рельефа и изолинии, чтобы замедлять сток талых вод. Это актуально в годы, когда снег тает быстро, а почва не успевает впитать влагу.

Также реализуются проекты по мониторингу земель сельхозназначения, выявлению деградации пастбищ, прогнозированию засух, созданию геопорталов для анализа агроклиматических рисков. Проводим снегомерные работы: измеряем высоту и плотность снега, рассчитываем объем воды при таянии, моделируем сценарии стока.

Разработана система рационального использования пастбищ: на основе спутниковых и авиационных данных фермер получает рекомендации, куда лучше переместить скот, чтобы избежать деградации земли. В рамках сотрудничества с профильными специалистами ведется работа по интегрированной защите плодовых, овощных, зерновых и бобовых культур, включая борьбу с карантинными и особо опасными организмами. GIS-системы накладывают данные на карту, анализируют распространение вредителей и прогнозируют динамику.

Отдельно создан геопортал по прогнозированию засух для Центральной Азии, что позволяет видеть ситуацию в трансграничном контексте.

- Можно ли назвать ваш центр уникальным?

- В Казахстане достаточно подобных центров, и это хорошо. Каждый разрабатывает собственное программное обеспечение и модели, работает со своей базой данных. Сейчас важно объединять накопленные за 20-30 лет массивы информации. Только при объединении разрозненных данных можно получить стратегический эффект для всего агропромышленного комплекса страны.

- А может, расскажете о других интересных проектах, над которыми вы работали?

- Конечно. У нас есть несколько проектов, которые расширяют возможности анализа аграрных данных. Один из них связан с мониторингом состояния земель сельхозназначения, выявлением деградации пастбищ и наблюдением за посевами. С помощью спутников и авиационных аппаратов мы можем мониторить внедрение технологий точного воздействия на поля, прогнозировать засуху и водные ресурсы для рек и бассейнов. Также ведется дешифрирование космических снегов: анализируем высоту и плотность снега, рассчитываем объем воды при таянии, прогнозируем, куда она будет течь с учетом цифровых моделей рельефа.

Разрабатываются интегрированные системы защиты плодовых, овощных, зерновых, бобовых и карантинных культур, что позволяет бороться с особо опасными вредителями и болезнями. В GIS-системах все данные накладываются на карты, что помогает фермерам и специалистам планировать действия и использовать ресурсы максимально точно.

Кроме того, реализуется проект рационального использования пастбищ: на основе спутниковых и дроновых данных фермеры заранее знают, куда выводить скот, чтобы земля не деградировала, а экосистема оставалась устойчивой. Есть также отдельные проекты по прогнозированию многомерного ценования видов с помощью глубокого обучения и созданию геопорталов для прогнозирования засухи в Центральной Азии.

Эти проекты - пример того, как цифровизация и новые технологии помогают принимать более точные решения и повышают эффективность работы аграрного сектора.

Екатерина ТЫЩЕНКО


Фото пресс-службы КазАТИУ