Nature Scientific Reports: Адаптивная система глубокого обучения для мультивременного мониторинга состояния сельскохозяйственных культур и стресса от засухи в точном земледелии
В точном земледелии всё чаще применяются основанные на анализе данных методы для решения задач мониторинга стрессового состояния культур и засухи в условиях меняющегося климата. В связи с этим необходима инновационная система на базе глубокого обучения для оценки динамики стресса растений, способствующая повышению продуктивности сельского хозяйства и обеспечению региональной продовольственной безопасности, поскольку традиционные модели зачастую не способны уловить тонкие пространственные и спектральные вариации, что ограничивает точность и обобщающую способность результатов. Для решения этих проблем был предложен инновационный адаптивный подход, использующий многовременные спутниковые снимки Sentinel-2, полученные для территории деревни Халдхармау (округ Гонда, штат Уттар-Прадеш, Индия). Модель эффективно объединяет локальные спектральные и пространственные характеристики с более широкими контекстными признаками, обеспечивая классификацию культур и выявление стрессовых состояний для нужд точного земледелия. Карты стресса и засухи были созданы с использованием гибридной модели классификации (CNN+ViT) в сочетании с данными индексов NDVI и NDWI для оценки изменчивости состояния культур под воздействием засухи в период 2023–2025 гг. Ежемесячные (с января по июнь) карты стресса, полученные в ходе этого процесса, дают ценную информацию о временных закономерностях воздействия неблагоприятных условий на посевы. Предложенная система позволяет получить количественные данные о временных и пространственных аспектах уязвимости и устойчивости сельскохозяйственных культур в условиях полузасушливых агроландшафтов. Таким образом, данная разработка совершенствует методы моделирования в точном земледелии за счёт интеграции спутниковых снимков, технологий глубокого обучения и фенологического анализа, а также может быть легко адаптирована для других подверженных засухе регионов с аналогичными системами земледелия.
