От ручного отбора проб к дистанционному мониторингу
Традиционно агрономы оценивают готовность подсолнечника к десикации и уборке через отбор корзинок, лабораторное определение влажности семян и экстраполяцию результатов на все поле. Такой подход трудоемок, дает лишь точечные данные и не всегда отражает реальную мозаичность посевов по влажности и спелости. Команда ЮФУ предложила альтернативу: дистанционное определение влажности семян по спектральным характеристикам тыльной стороны корзинки, регистрируемым с беспилотного летательного аппарата.
Суть метода: тыльная сторона корзинки и гиперспектр
Ключевая идея разработчиков заключается в том, что о зрелости и влажности семян надежнее всего «говорит» тыльная сторона соцветия, где протекают связанные с созреванием химические процессы. Ученые показали, что изменения в тканях нижней части корзинки хорошо считываются спектрометром и коррелируют с фактической влажностью семян, измеренной на лабораторном анализаторе. На основе серии полевых и лабораторных опытов были подобраны спектральные индексы, чувствительные к пигментам и структурным изменениям тканей (в том числе CCI, Booch, Datt3, TCARI), которые легли в основу расчетных алгоритмов.
Беспилотник, гиперспектральная камера и алгоритмы ИИ
Разработанная технология использует беспилотник с гиперспектральной камерой, выполняющий облет поля и собирающий данные по тыльной стороне корзинок подсолнечника. Полученные спектральные кубы обрабатываются алгоритмами машинного обучения, которые по совокупности индексов оценивают влажность семян и формируют карту спелости посевов с пространственным разрешением по всему полю. По данным исследований, точность определения влажности и степени спелости достигает около 98%, при этом метод работает как до, так и после десикации, оставаясь устойчивым к влиянию препаратов для подсушки семян.
Практическая ценность для аграриев
Главный практический результат для хозяйств – возможность точно определить момент готовности поля к десикации (влажность семян 25–30%) и к уборке (10–12%) без выкашивания пробных полос и затрат на лабораторный анализ. Вместо нескольких десятков точек агроном получает карту распределения влажности по тысячам растений, что позволяет оптимально планировать очередность обработки участков, снижать потери от осыпания, птиц и грибковых заболеваний и лучше использовать окно уборки. Технологию можно интегрировать в существующие платформы точного земледелия или использовать в формате онлайн‑сервиса, подключая данные БПЛА к цифровым контурам полей хозяйства.
Перспективы развития и расширения методики
На способ дистанционного определения влажности семян подсолнечника по спектральным характеристикам тыльной стороны корзинки ЮФУ уже получил патент Российской Федерации. Разработчики рассматривают текущий результат как демонстрационную платформу и планируют адаптировать методику для других культур – озимой пшеницы, ячменя, нута и гороха, где проблема своевременного определения спелости также критична для сохранения урожая. Публикация результатов в международном научном журнале и интерес со стороны агрохолдингов показывают, что связка «беспилотник + гиперспектр + ИИ» становится важным инструментом не только в селекционных и исследовательских работах, но и в повседневной практике точного земледелия.
