Технология распознавания состояния растительного покрова по аэро- (в т.ч. полученных с БПЛА) и космическим изображениям ДЗЗ

Входные данные: цветные изображения полей сельхозяйственной растительности различного пространственного разрешения.

Технология обеспечивет формирование карт сельскохозяйственной растительности для мониторинга состояния растительности:

- выявление болезни, проявляющиеся нарушением фотосинтеза;
- определение участков сорняков.

Для повышения точности мониторинга предлагается использование :

- комбинированных информативных признаков многоспектральных изображений, совмещающих вегетационные индексы, цветовые, текстурные и фрактальные характеристики изображений;
- интеллектуальный анализ состояния растительного покрова с использованием глубоких нейронных сетей

Научно-технический задел.

Разработан метод комбинирования информативных признаков многоспектральных изображений для оценки состояния сельскохозяйственной растительности, модели нейронных сетей для идентификации и классификации объектов в виде неокогнитрона, самоорганизующихся карт Кохонена, сверточных сетей и их комбинаций, способ выбора оптимальных НС, а также методы их обучения, методика использования ансамблей нейронных сети для идентификации объектов ДЗЗ, которые позволяют повысить стабильность и снизить вычислительную сложность процесса обучения при нечеткой информации об объектах.

Результаты апробированы при выполнении ряда международных проектов, выполняемых по грантам БРФФИ и ГКНТ.

1. Ganchenko, V. Agricultural Vegetation Monitoring Based on Aerial Data Using Convolutional Neural Networks V.Ganchenko, A. Doudkin // Optical Memory and Neural Networks. – 2019. – Vol. 28, No. 2, pp. 129–134. © Allerton Press, Inc., 2019

2. Ганченко, В.В. Построение карт сельскохозяйственных полей по аэрофотоснимкам различного спектрального диапазона для систем точного земледелия / В.В. Ганченко, А.А. Дудкин, Е.Е. Марушко // Вестник БрГТУ. – 2017.-№5(107).-С45-48.

3. Дудкин А.А. Подсистема параллельной обработки изображений для мониторинга состояния лесных угодий / А.А. Дудкин // Известия ЮФУ. Технические науки – 2014. − №12 (161). – С. 129-137.