Специалисты Самарского университета имени Королёва в сотрудничестве с компанией САМИС создали и запустили автоматизированную нейросетевую систему, предназначенную для идентификации и ранжирования запущенных и неиспользуемых сельскохозяйственных земель.
Разработанный сервис автоматически сопоставляет сведения из земельного кадастра с изображениями, полученными со спутников, определяя участки, на которых длительное время не осуществлялась сельскохозяйственная деятельность. Помимо этого, разработка позволяет оценивать потенциал применения конкретных земельных наделов в аграрном секторе.
Несмотря на активную работу, проводимую в регионах по выявлению подобных территорий, проблема неиспользуемых сельхозугодий остается актуальной. Новый сервис призван автоматизировать и ускорить этот процесс. По словам руководителя направления геоданных Самарского университета им. Королёва и компании САМИС Андрея Чернова, разработка уже прошла испытания в Самарской области и готова к использованию в большинстве регионов страны, где существует данная проблема, а это около 50 субъектов.
Самарская нейросеть способна выявлять даже небольшие земельные участки благодаря высокой разрешающей способности космических снимков (от 2 до 10 метров). Точность обнаружения заброшенности составляет примерно 95%. Сервис предоставляет пользователям собранные данные с предварительными заключениями.
Важной особенностью разработки является возможность оценки перспективности вовлечения земельного участка в оборот и его дальнейшего использования, что позволяет определить целесообразность обработки и засева конкретного участка.
Система для обнаружения неиспользуемых сельхозземель функционирует на базе технологий электронного сервиса "Робот-картограф", еще одного совместного проекта Самарского университета им. Королёва и компании САМИС. Этот сервис создает цифровые профили территорий и объектов с применением искусственного интеллекта и геоданных, объединяя геопространственные данные и адреса из различных источников, включая Единый государственный реестр недвижимости.
В 2022 году данный проект был удостоен первого места на X Всероссийском конкурсе "ПРОФ-IT", что подчеркивает его значимость и инновационность, сообщили в пресс-службе университета.
Самарские спасатели получат ИИ-помощника для анализа последствий пожаров.
Самарская разработка претендует на роль образца для первых этапов внедрения беспилотного аэротакси.