Китайські дослідники презентували алгоритм, який здатен з високою точністю ідентифікувати посіви сої за допомогою супутникових даних. Нову модель SGMM (Spectral Gaussian Mixture Model) розроблено в Університеті сільського господарства Китаю з метою покращення глобального моніторингу однієї з ключових культур у світовому аграрному балансі.

Соя — стратегічна культура для Китаю, США, Бразилії та Аргентини. Проте, незважаючи на її значення, точні площі вирощування часто залишаються недоступними через розрізненість або відсутність актуальних даних. Новий підхід дозволяє вирішити цю проблему через аналіз спектральних показників рослин, включно з концентрацією хлорофілу, що дає змогу чітко відрізнити сою від інших культур.

Унікальність SGMM — в її здатності адаптувати параметри під локальні умови, що забезпечує точність від 87,5% до 90,7%. Технологію вже протестовано в польових умовах у Китаї, США, Аргентині та Бразилії. Окрім сільськогосподарських цілей, модель також може використовуватись для контролю за змінами землекористування, включаючи виявлення незаконних рубок або несанкціонованих змін ландшафту.

Розробка також сумісна з інструментами штучного інтелекту, що дозволяє масштабувати моніторинг, оптимізувати прогнозування врожайності та знизити витрати фермерів.

SGMM розглядається як потенційна основа для створення універсальної платформи аграрного дистанційного зондування — з можливістю адаптації для інших культур.

Джерело інформації та фото: Superagronom.