СТРАНОВЕД

👍 Ученые СКФУ разрабатывают систему прогнозирования урожайности с помощью ИИ Ученые Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) создают систему прогнозирования урожайности на основе анализа спутниковых снимков, данных беспилотников и агрометеорологических показателей. Разработка позволит повысить точность оценки состояния сельскохозяйственных культур. Об этом сообщила младший научный сотрудник департамента науки СКФУ Валентина Арустамян на пресс-конференции в РИЦ «ТАСС Кавказ». Работа над проектом рассчитана на 2026–2027 годы. Исследователи собирают и обрабатывают мультиспектральные данные, которые позволяют оценивать состояние почвы и растений, в том числе уровень их обеспеченности водой. На основе этих показателей можно определять оптимальные сроки внесения удобрений и оценивать состояние сельскохозяйственных угодий. «Ключевой результат — создание устойчивой к пропускам данных прогностической модели вегетационных индексов. Это позволит аграриям превентивно планировать агротехнические мероприятия, минимизируя потери урожая», — отметили в университете. Для повышения точности краткосрочных прогнозов ученые разрабатывают методы машинного обучения, в том числе на основе трансформерных архитектур. Они позволят объединять данные спутников Sentinel-2 и беспилотных летательных аппаратов с агрометеорологическими показателями, снижая влияние помех и несогласованности информации из разных источников. Подпишись — это Кавказ Сегодня!