НИОКТР
№ 121031100088-1Разработка прототипа алгоритма машинного обучения для определения негативных факторов развития сельскохозяйственных культур на основе данных дистанционного зондирования
11.03.2021
Работа направлена на разработку алгоритма машинного обучения на основе данных дистанционного зондирования с целью детектирования участков сельскохозяйственных полей, подверженных воздействию негативных факторов развития посевов. Разрабатываемый алгоритм призван автоматизировать процесс определения причины неудовлетворительного развития культурной растительности а также указания границ пораженных участков. Создание данного алгоритма особенно актуально вследствие цифровизации сельского хозяйства, так как при этом возникает потребность в системе, позволяющей своевременно обозначать необходимость принятия управленческих решений на субрегиональном уровне.
ГРНТИ
68.37.05 Прогнозы и сигнализация появления и развития вредителей, болезней растений и сорняков
20.23.27 Геоинформационные системы
89.57.45 Использование аэрокосмической информации
Ключевые слова
сельское хозяйство
системы поддержки принятия решений
точное земледелие
дистанционное зондирование
машинное обучение
Детали
Начало
11.02.2021
Окончание
10.02.2022
№ контракта
196ГС1ЦТНТИС5/64201
Заказчик
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
Исполнитель
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "АЭРОСПЕЙС-АГРО"
Бюджет
Средства фондов поддержки научной и (или) научно-технической деятельности: 3 000 000 ₽
Похожие документы
-Разработка и тестирование прототипа системы анализа неоднородностей сельскохозяйственных угодий на основе индексов вегетации с использованием методов глубокого машинного обучения
0.934
НИОКТР
Система анализа неоднородностей сельскохозяйственных угодий на основе индексов вегетации с использованием методов глубокого машинного обучения
0.929
РИД
Разработка платформы поддержки принятия решения в сельском хозяйстве (земледелии) на основе алгоритмов распознавания изображений со спутников и БПЛА и анализа больших данных.
0.911
НИОКТР
Разработка платформы поддержки принятия решения в сельском хозяйстве (земледелии) на основе алгоритмов распознавания изображений со спутников и БПЛА и анализа больших данных.
0.910
НИОКТР
Разработка прототипа алгоритма машинного обучения для определения негативных факторов развития сельскохозяйственных культур на основе данных дистанционного зондирования.
0.910
ИКРБС
Разработка прототипа системы прогнозирования и анализа эффективности функционирования сельскохозяйственного предприятия с использованием методов глубокого машинного обучения.
0.909
НИОКТР
Подготовка данных для разработки алгоритма классификации. Разработка датасета патологий культурных растений. Построение алгоритма первичной унификации изображений для приведения их к единому формату и размеру. Проектирование архитектуры прототипа рекомендательного сервиса защиты посевов на основе машинного зрения. Разработка интеграции разрабатываемого сервиса с цифровым двойником растений: базой знаний его культур и сортов, применяемых клиентами метеостанций и сенсоров с полей, а также других провайдеров данных. (промежуточный)
0.906
ИКРБС
Разработка прототипа рекомендательного сервиса защиты посевов на основе машинного зрения
0.905
ИКРБС
Разработка методики и создание прототипа облачного сервиса для агроэкологической оценки земель с/х назначения с использованием данных ДЗЗ.
0.903
НИОКТР
Разработка и тестирование опытного образца настольной системы обнаружения фитосанитарных угроз на основе искусственного интеллекта
0.900
НИОКТР