Дистанционное зондирование и геоинформатика

🛰 Нейросеть научат оценивать продуктивность участков поля по спутниковым снимкам Студент СПбГАУ Омар Цукаев разрабатывает метод, который позволит оценивать продуктивность каждого участка поля по спутниковым снимкам и создавать цифровую карту. Средняя урожайность не показывает различий между участками, а цифровая карта поможет агроному увидеть, где показатели выше или ниже, и учитывать это при планировании работ. Сегодня неоднородность оценивают агрохимическими и почвенными обследованиями — это затратно, проводится раз в 5 лет или реже и не всегда доступно для больших площадей. Альтернатива — ретроспективный анализ спутниковых снимков: он покажет изменения на поле за месяцы или годы. Для обучения модели используют последовательности оптических индексов (NDVI, EVI, NDMI, REP, SR), рассчитанных для каждого пикселя за период. После обучения нейросеть сможет рассчитать для каждого пикселя показатель продуктивности от 0 до 1 и разделить поле на зоны разного уровня. Одна из особенностей проекта — использование мульти- и гиперспектральных снимков высокого разрешения, в том числе со спутника «Лобачевский» (CubeSat 16U, выведен на орбиту в декабре 2025 года). Договорённость о получении снимков подтверждена письмом поддержки ННГУ им. Н. И. Лобачевского. 🔗 Ссылка