Методы кластеризации для выявления зон однородности сельскохозяйственных посевов по данным ДЗЗ

В рамках проекта Российского научного фонда (РНФ) № 24-16-00203 “Методология обработки данных дистанционного зондирования получаемых при мульти- и гиперспектральной съёмке посевов зерновых культур и сопряженных полевых измерений” нашими коллегами из СПбГУ и СПбГАУ разработаны методические подходы к статистическому анализу данных при мульти- и гиперспектральной съемке сельскохозяйственных посевов в различные фенологические фазы развития растений и при различных стресс-факторах.

Результаты кластеризации поля на 3 кластера методами EM и SEM
Результаты кластеризации поля на 3 кластера методами EM и SEM

В настоящий период получили развитие методы ретроспективного анализа спутниковых снимков, где анализируются данные за несколько предшествующих лет. По результатам такого анализа можно определить внутриполевую неоднородность поля, выделить однородные зоны внутри сельскохозяйственного поля. Однако актуальным остаётся вопрос какие методы лучше всего применять для выделения однородных участков сельскохозяйственных полей.

Исследовались два перспективных метода кластеризации данных ДЗЗ, основанные на смеси распределения. Результаты эксперимента показали, что рассматриваемые методы ЕМ и SEM применимы для выделения зон однородности в точном земледелии. Данные получены в ходе полевого эксперимента в Ленинградской области (грант РНФ № 24-16-00203), а также при ретроспективном анализе снимков Амурской области, полученных с помощью уникальной научной установки «ВЕГА-Science» (ЦКП “ИКИ-Мониторинг”).

Подробнее о результатах исследования можно узнать в статье «Методы кластеризации для выявления зон однородности по данным дистанционного зондирования Земли», Панкратов В.А. и др., журнал Таврический вестник аграрной науки. 2025. № 4 (44). С. 159-175.

Исследование выполняется за счет гранта Российского научного фонда № 24-16-00203, https://rscf.ru/project/24-16-00203

Последние coбытия

Методы кластеризации для выявления зон однородности сельскохозяйственных посевов по данным ДЗЗ

В СПбГУ разработаны методические подходы к статистическому анализу данных при мульти- и гиперспектральной съемке сельскохозяйственных посевов в различные фенологические фазы развития растений и при различных стресс-факторах

Леону Аганесовичу Петросяну 85 лет!

Доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математической теории игр и статистических решений, легендарный декан факультета “Прикладная математика – процессы управления” СПбГУ, Леон Аганесович Петросян отмечает сегодня 85-летие!

Разработан способ дистанционного определения серы в посеве зерновых

В СПбГУ под руководством академика РАН Якушева В.П. разработан «Способ выявления информативных спектральных каналов для определения уровня серы в посеве пшеницы по данным дистанционного зондирования»

Кластеризация гиперспектральных данных
Пример визуализации результатов кластеризации по данным аэрофотосъёмки

Завершены полевые работы на посеве яровой пшеницы в рамках гранта РНФ № 24-16-00203

Завершены полевые работы на посеве яровой пшеницы в рамках гранта РНФ № 24-16-00203 “Методология обработки данных дистанционного зондирования получаемых при мульти- и гиперспектральной съёмке посевов зерновых культур и сопряженных полевых измерений”
Спектральная съёмка посева компанией Геоскан
Спектральная съёмка посева компанией Геоскан

Конференция «Устойчивость и процессы управления»

Наши молодые коллеги в рамках V международной научной конференции «Устойчивость и процессы управления» выступили с докладами по теме гранта Российского научного фонда № 24-16-00203

Победители конкурса “Студенческий стартап”

В число победителей конкурса “Студенческий стартап” (ФСИ) в 2025 году вошли три студента СПбГАУ и СПбГУ, проекты которых тесно связаны с деятельностью нашего сообщества!

Разработан метод кластеризации и расчёта норм удобрений

Нашими коллегами разработан метод кластеризации и расчёта норм удобрений по зонам продуктивности сельскохозяйственного поля для точного земледелия

Робот-агроскаут повысит урожайность картофеля и зерновых

Специалисты СПбГУ факультет “прикладная математика – процессы управления” создают первого в России робота-агроскаута, который будет работать на основе алгоритмов ИИ.

Закладка тестовых площадок для мульти- и гиперспектральной съёмки на яровой пшенице

Заложены прецизионные полевые опыты с тестовыми площадками с различной обеспеченностью почвы азотом, магнием и серой. Тестовые площадки заложены в условиях использования высокоинтенсивной технологии возделывания яровой пшеницы, с применением высоких доз удобрений, средств защиты растений и других агрохимикатов, рассчитанных на максимальную реализацию генетического потенциала и высокое качество зерна.

Получены два патента на изобретения

В рамках проекта “Разработка прототипов твердых и жидких форм кормовых добавок на основе компонентов торфа”, МТК  “ВИКТОРИЯ” получила два патента на изобретения