Я нашел ошибку
Главные новости:
Наверх
Самара  +13 °C, Тольятти  +14 °C
Курсы валют ЦБ РФ:
USD 79.73
0.39
EUR 93.56
0.62
  • Персональные данные

Самарские ученые разработали нейросетевой сервис для выявления и классификации заброшенных сельхозугодий

588
Самарские ученые разработали нейросетевой сервис для выявления и классификации заброшенных сельхозугодий

Ученые Самарского университета им. Королёва совместно со специалистами компании "САМИС" разработали и запустили автоматический нейросетевой сервис для выявления и ранжирования заброшенных и неиспользуемых земельных участков сельскохозяйственного назначения. Сервис в автоматическом режиме сравнивает данные земельного кадастра и снимки с космических спутников и определяет, на каких участках уже давно не велось какой-либо сельскохозяйственной деятельности. Кроме того, разработка позволяет оценить перспективность использования того или иного участка земли в сельском хозяйстве.

"Проблема неиспользуемых сельхозземель, к сожалению, пока что остается достаточно острой, хотя в регионах повсеместно ведется активная работа по выявлению таких земельных участков. Наш сервис позволяет ускорить и автоматизировать этот процесс. Разработка уже прошла апробирование в Самарской области и готова к применению в большинстве регионов страны, в которых актуальна проблема неиспользуемых сельхозугодий, – это порядка 50 регионов", – рассказал Андрей Чернов, руководитель направления геоданных Самарского университета им. Королёва и компании "САМИС".

Самарский нейросервис способен выявлять даже мелкие земельные участки: разрешение космических снимков, с которыми работает сервис, составляет от 2 до 10 м. Точность обнаружения "заброшенности" – примерно 95%. Собранные данные с предварительными выводами нейросервис предоставляет своим пользователям – соответствующим органам власти или, например, налоговым органам: ставка земельного налога, если сельхозземли не используются по назначению, в несколько раз выше обычной ставки, поэтому применение данного сервиса позволяет в перспективе увеличить не только урожай, но и налоговые поступления в бюджет.

Одна из ключевых особенностей данного нейросервиса – он может определять перспективность использования того или иного земельного участка для ввода в оборот и последующего использования, то есть стоит ли овчинка выделки, нужно ли вообще этот участок распахивать и засеивать.

"Для определения перспективности используется искусственный интеллект, который строит специальную модель на основе имеющихся данных. Модель определяет, может ли вот это неучтенное поле быть достаточно урожайным для каких-то культур. Для модели берутся самые разные данные – и климатические признаки, и характеристики почвы, данные по рельефу местности и по тому, насколько это поле похоже на плодородные сельхозугодья, расположенные по соседству, учитывается много разных признаков. И, соответственно, именно наиболее перспективные земельные участки могут предлагаться для ввода в сельхозоборот в первую очередь", – отметил Андрей Чернов.

Сервис для выявления заброшенных сельхозугодий работает на базе технологий другого совместного "детища" Самарского университета им. Королёва и компании "САМИС" – электронного сервиса "Робот-картограф": он создает с помощью искусственного интеллекта и геоданных цифровые профили территорий и объектов, соединяя геоданные и адреса из множества источников, в том числе из Единого государственного реестра недвижимости.

В 2022 году проект "Робот-картограф" стал призером в номинации "Анализ проблем" конкурса Счетной палаты РФ по применению доказательного подхода к принятию управленческих решений. В том же году данный проект принес Самарской области первое место на Х Всероссийском конкурсе "ПРОФ-IТ".

Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.

 Автор фото: Олеся Орина

Добавить комментарий

Допускаются тэги <b>, <i>, <u>, <p> и ссылки на YouTube (http://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID)
Добавляя свой комментарий Вы автоматически соглашаетесь с Правилами модерации.
Прикрепить файл
Прикрепить фотографии (jpg, gif и png)
Код с картинки:*