Разработан способ анализа сельхозугодий с помощью нейросети

Искусственный интеллект поможет найти и вернуть в сельхозоборот земельные участки

САМАРА, 4 декабря. /ТАСС/. Ученые Самарского университета имени Королева разработали нейросетевой сервис для выявления и классификации заброшенных сельхозугодий. Искусственный интеллект поможет найти и вернуть в сельхозоборот земельные участки, сообщили в пресс-службе университета.

"Ученые 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.

https://nauka.tass.ru/

07 декабря 2025 года

#сельхозземли 

Комментариев: 0   Просмотров: 26

Пока нет комментариев. Станьте первым!

Оставлять комментарии могут только авторизованные пользователи.