Современное сельское хозяйство сталкивается с серьезными вызовами: снижение урожайности, распространение болезней растений и сложность эффективной оценки больших площадей посевов. Климатические изменения и растущая потребность в продовольствии требуют новых, инновационных подходов к мониторингу состояния растений. Современные методы мониторинга растений, основанные на дистанционном мониторинге растений, спутниковом мониторинге посевов и использовании дронов для мониторинга растений, открывают новые возможности для точного земледелия и повышения эффективности сельскохозяйственного производства. Технологии мониторинга полей, интегрированные с ИИ в сельском хозяйстве, позволяют оперативно выявлять проблемы и принимать обоснованные решения. В 2025 году мы наблюдаем стремительное развитие агротехнологий, которые полностью меняют аграрный сектор. Платформы, такие как EOSDA Crop Monitoring, предоставляют фермерам инструменты для ежедневного контроля состояния полей, независимо от их размера и местоположения, что позволяет экономить средства и ресурсы. Использование YOLO11 для раннего обнаружения болезней растений сокращает количество дорогостоящих процедур и минимизирует потери урожая.
Актуальность мониторинга обусловлена необходимостью обеспечения продовольственной безопасности и повышения конкурентоспособности сельскохозяйственной отрасли. Здоровье растений напрямую влияет на урожайность и качество продукции, поэтому своевременное выявление проблем и принятие мер по их устранению является критически важным. Агродроны и спутниковые снимки предоставляют ценную информацию о состоянии посевов, позволяя фермерам принимать обоснованные решения на основе данных. NDVI индекс и другие спектральные индексы используются для оценки вегетативной массы растений и выявления проблемных участков. Прогнозирование урожайности становится более точным благодаря использованию ИИ и машинного обучения. Борьба с болезнями растений становится более эффективной благодаря ранней диагностике и применению целевых мер защиты.
Анализ больших данных о связи между генотипом и фенотипом растения, того, как генетические изменения проявляются фенотипически, очень важен в селекции растений. Именно на этой основе затем можно планировать работу над новыми сортами с улучшенными свойствами. Очень важную роль в этом процессе играют методы анализа изображений с использованием современных информационных технологий.
Мониторинг полей – ежедневная сельскохозяйственная задача, выполнение которой отнимает много времени, однако с помощью спутниковых технологий состояние посевов можно контролировать дистанционно. Пользователи цифровой платформы EOSDA Crop Monitoring могут осуществлять ежедневный мониторинг любого сельскохозяйственного поля, независимо от его размера или местоположения.
Экономия средств: Раннее обнаружение болезней растений с помощью YOLO11 позволяет сократить количество дорогостоящих процедур, что экономит деньги фермеров на ресурсах, рабочей силе и потерях урожая. YOLO11 Его роль в мониторинге здоровья сельскохозяйственных культур в режиме реального времени выходит за рамки раннего обнаружения проблем.
Таким образом, использование технологий и технических консультаций, таких как EOSDA Crop Monitoring, необходимо для частичного смягчения этих ограничений, используя знания о химическом составе почвы, климатических данных и спутниковом мониторинге посевов для достижения более высоких урожаев с технической и экономической эффективностью.
Проведённые исследования позволили решить ряд задач: были разработаны методы сбора всесторонней и объёмной фитосанитарной информации, что невозможно при использовании трудоёмких наземных методов; предложены методы аэровизуального выявления обыкновенной и общественной полёвок, малого и краснощекого сусликов, овсяной нем
Инновационные разработки лаборатории Фитосанитарного мониторинга агроэкосистем позволяют получать более полную информацию о состоянии популяций вредных объектов и принимать обоснованные реш
Роль информационных технологий в анализе изображений растений
Информационные технологии играют ключевую роль в автоматизации и повышении точности анализа изображений растений. Современные алгоритмы ИИ и машинного обучения позволяют выявлять мельчайшие изменения в состоянии растений, которые не видны невооруженным глазом. Анализ изображений, полученных с агродронов и спутниковых снимков, позволяет оперативно оценивать здоровье растений и выявлять признаки болезней или стресса. Гиперспектральный анализ предоставляет детальную информацию о химическом составе растений, что позволяет диагностировать проблемы на ранней стадии. Технологии мониторинга полей, основанные на анализе изображений, позволяют фермерам принимать обоснованные решения о применении удобрений, пестицидов и других агрохимикатов, оптимизируя затраты и повышая урожайность. Диагностика болезней растений современные методы, основанные на ИИ в сельском хозяйстве, становятся все более точными и эффективными.
