| Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
| Разработчики: | Ростелеком |
| Дата премьеры системы: | 2020/10/09 |
| Отрасли: | Сельское хозяйство и рыболовство |
Основные статьи:
- Искусственный интеллект в сельском хозяйстве (АПК)
- ИТ в агропромышленном комплексе в мире
- ИТ в агропромышленном комплексе России
2020: Анонс методики автоматизированного дешифрирования и сравнения контуров пахотных земель
9 октября 2020 года компания «Ростелеком» сообщила о разработке методики автоматизированного дешифрирования и сравнения контуров пахотных земель. Представленная методика практически проверена в пилотных регионах и показала эффективность и точность при автоматизированном построении контуров пахотных земель.
По информации компании, в качестве пилотных, были выбраны полигоны в Егорлыкском районе Ростовской области, а также Шимском, Старорусском, Волотовский и Солецком районах Новгородской области.
В границах выбранных административных образований были получены космические снимки от спутников дистанционного зондирования Земли Sentinel-2 с пространственным разрешением 10 метров на пиксель в рамках анализируемого сельскохозяйственного периода. Затем была произведена предобработка снимков с необходимым уровнем «шума».
На следующем этапе, определялись контуры сельскохозяйственных полей с помощью алгоритмов машинного зрения (Watershed), представляющего собой разбиение исходного изображения на множество покрывающих его областей по модулю градиента контраста.Российский рынок СЭД/ECM борется с демпингом и рассчитывает на возможности искусственного интеллекта. Обзор и рейтинг TAdviser 
Пахотные области классифицировали с помощью авторского алгоритма с применением нейронных сетей по разнице значений индексов растительности (NDVI) и влажности (NDWI) между весенним и летним периодом для яровых культур, и соответственно сдвинутыми значениями индекса для озимых культур.
Полученные с помощью данной методике контуры пахотных земель сравнили с контурами, предоставленными Аналитическим центром Минсельхоза России. Разработанная методика показала эффективность и точность при автоматизированном построении контуров пахотных земель на территории пилотных административных образований. Было выявлено два типа расхождений, расхождения по границам объектов и расхождения в объектовом составе.
Данная методика автоматизированного дешифрирования и сравнения контуров пахотных земель разработана во взаимодействии с Аналитическим центром Минсельхоза России.
