Учёные Геолого-географического факультета Томского государственного университета создают прототип цифрового поля, что позволит начать экспериментальное внедрение “умного” земледелия в Горном Алтае. Проект будет реализован на территории филиала ТГУ «Алтайское экспериментальное хозяйство». Он позволит повысить урожайность и качество выращиваемых культур, уменьшить экономические затраты и снизить риски гибели посевов.
«Летом в ходе экспедиции в Черге работала большая междисциплинарная команда, в которую вошли географы, метеорологи, гидрологи ТГУ и специалисты института мониторинга климатических и экологических систем СО РАН, — рассказывает 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».
Модель цифрового поля включает в себя информацию из разных источников: дистанционное зондирование Земли из космоса, с беспилотников, данные с метеодатчиков, материалы полевых исследований. Как отмечают учёные, территория, для которой строится цифровая модель, сильно “изрезана” по рельефу. И потому аналогичные российские разработки для равнинных территорий, в данном случае не подходят (так как не учитывают геоморфологические аспекты).
Летом 2025 г. полевые исследования планируют продолжить. Проведут воздушное лазерное сканирование ключевых участков с беспилотного воздушного судна вертолётного типа, который имеется на ГГФ ТГУ. В процессе должна появиться целая 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. 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, — рассказывает 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.».
Фото: sbworld8 / ru.123rf.com
