— Автоматический анализ снимков позволит выделять на полях зоны продуктивности. В результате фермеры смогут оптимизировать внесение удобрений, перераспределяя их на обеднённые полезными веществами участки. Эти управленческие и мелиоративные решения смогут повысить урожайность и обеспечить устойчивое развитие территории, направленное на борьбу с деградацией почв, — говорит руководитель проекта, кандидат биологических наук, доцент кафедры 614 «Экология, системы жизнеобеспечения и безопасность жизнедеятельности» МАИ Сергей Огородников.
— Методы искусственного интеллекта можно использовать для классификации почв, выявления скрытых закономерностей, существующих между её физическими, химическими и биологическими свойствами. Кроме того, наша работа позволит уточнить связь между спектроотражательными характеристиками земли и растительностью на ней. Дело в том, что почвы неоднородны и по разному поглощают и отражают разные типы световых волн. Заметить это можно на снимках в инфракрасном диапазоне, — отметил Сергей Огородников.