Ученые ТГУ внедряют технологии "умного земледелия" в Томском районе
Ученые ТГУ внедряют технологии "умного земледелия" в Томском районе. Как сообщила пресс-служба вуза, технологии точного земледелия в регионе опробуют на злаках и рапсе. Проект университет реализует совместно с агрохолдингом "Томский" и региональным департаментом социально-экономического развития села. В реализации пилотного проекта со стороны ТГУ задействованы почвоведы, радиофизики, физики, географы, специалисты в области метеорологии и климатологии. Их задача — с помощью IT и спутниковых технологий помочь аграриям избежать серьезных потерь и повысить урожайность.
Согласно прогнозу экспертов, к 2050 году доступные для возделывания земли в расчёте на одного жителя планеты уменьшатся в два раза. К этому времени, чтобы избежать голода, человечеству потребуется на 70 процентов больше урожая, чем сейчас. Возродить отечественный агробизнес и существенно повысить его продуктивность можно за счёт цифровых технологий.
В качестве полигона для запуска "пилотного проекта" было выбрано одно из полей вблизи села Мазалово. Для посева на «цифровом» поле выбрали две зерновые культуры — пшеницу и овес, и одну масличную — рапс. Оценку состояния посевов учёные проводят с помощью космоснимков. В частности, учитывается NDVI, или, как его еще называют, индекс «зелёности». Он позволяет выявлять проблемные места на поле и причины плохой всхожести.
Оценка NDVI по космоснимкам позволяет оценивать состояние сельхозкультур и прогнозировать финансовые риски. К примеру, если всхожесть яровых менее 20 процентов, дальнейшее выращивание нерентабельно. В таком случае агрокомпания может перепахать поле и засеять его быстрорастущей культурой. При всхожести 50 процентов — принять решение о доращивании урожая либо засеять пустующие участки яровыми сортами.
Следующим шагом станет использование беспилотников, с которыми работают физики ТГУ. Ортофотопланы с максимальной достоверностью воссоздают земную поверхность и позволяют оценивать фазы развития растений, процент засоренности сорняками, повреждённость болезнями или насекомыми-вредителями и другие параметры.