Разработан способ дистанционного определения серы в посеве зерновых

На факультете “Прикладной математики – процессов управления” СПбГУ , под руководством академика РАН Якушева В.П., совместно с учёными Инженерно-технологического института СПбГАУ, разработан «Способ выявления информативных спектральных каналов для определения уровня серы в посеве пшеницы по данным дистанционного зондирования». Сера является важным питательным микроэлементом для растений, выполняющим функцию не только повышения урожая сельскохозяйственных культур, но и улучшения его пищевой и кормовой ценности.

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” были заложены прецизионные полевые опыты с тестовыми площадками с различной обеспеченностью почвы азотом, магнием и серой.

Тестовые площадки
Тестовые площадки с различной обеспеченностью почвы азотом, магнием и серой

В течении вегетации были отобраны растительные и почвенные образцы, проведена гипер- и мультиспектральная съёмка посева на тестовых площадках . В исследованиях использовалась гиперспектральная фотокамера Ultris 20 (Cubert GmbH, Ульм, Германия). Камера работала в диапазоне длин волн от 450 до 850 нм в режиме 106 каналов с шагом дискретизации 4 нм. В различные фенологические фазы развития растений проведена спектральная съёмка тестовых площадок, в том числе с дронов компании Геоскан.

Была проведена пороговая кластеризация на усредненных данных гиперспектральной съёмки с помощью двух перспективных методов, основанных на смеси распределения, EM и SEM. Полученные данные обработаны с помощью различных статистических методов. Проанализирован значительный объём данных, включающий 127 200 оптических измерений, а также их различные отношения.

Верификация результатов анализа проведена с использованием непараметрического критерия Краскела — Уоллиса и параметрического попарного критерия Стьюдента о равенстве средних, теста Шапиро-Уилка и критерия Левене. Определен набор наиболее информативных спектральных каналов и найден способ определения уровня серы в посеве яровой пшеницы.

Кластеризация гиперспектральных данных
Образцы яровой пшеницы
Образцы яровой пшеницы

Новизна заявляемого способа заключается в использовании совокупности признаков при гиперспектральной съемке в определенном диапазоне длин волн спектрального отражения и количестве тестовых (обучающих) выборок в различные фенологические фазы (кущение, выход в трубку, колошение и цветение) на каждой тестовой площадке, а также кластеризации с помощью двух перспективных методов данных дистанционного зондирования Земля (ДЗЗ) EM и SEM, что позволяет провести анализ содержания серы в растении.

Гиперспектральное дистанционное зондирование открывает новые возможности для оперативной и более точной количественной оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур в основные фазы их развития. Эти возможности позволяют осуществлять корректировку продукционного процесса, например, проводить дифференцированное внесение серосодержащих удобрений.

Гиперспектральные данные имеют большой потенциал для выявления внутриполевой неоднородности и определения границ её интенсивности за счёт почти непрерывных спектров. Они охватывают спектральные детали, которые могут быть незамеченными в мультиспектральных данных из-за их дискретного и разреженного характера.

Спектральная съёмка посева компанией Геоскан
Спектральная съёмка посева компанией Геоскан

Подробнее о результатах исследования можно узнать в статье «Способ выявления информативных спектральных каналов для определения уровня серы в посеве пшеницы по данным дистанционного зондирования», Якушев В.П. и др., журнал “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса“. 2025. Т. 22. № 6.

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