Слушатели цифровой кафедры провели практическую работу по цифровому фенотипированию растений рапса с помощью мультиспектрального 3D сканера. Используя специализированное оборудование для высокоточного сбора изображений, ребята собрали обширный массив визуальных данных – несколько тысяч снимков растений на разных стадиях вегетации, а также трехмерные изображения целого растения.
Полученные фотографии высокого разрешения теперь проходят компьютерную обработку с применением современных алгоритмов анализа изображений. В результате будут рассчитаны ключевые агрономические показатели:
- индекс NDVI – основной индикатор фотосинтетической активности и общего состояния растений, позволяющий, например, выявить зоны с дефицитом питания или стрессом;
- наличие и площадь видимых очагов болезней — автоматическое обнаружение пятен, некрозов, изменений окраски листьев, характерных для основных заболеваний рапса (альтернариоз, склеротиниоз, фомоз и др.);
- линейные размеры растений (высота, диаметр розетки, длина междоузлий, количество побегов, количество плодов) – точные метрические характеристики, необходимые для оценки темпов роста, густоты стояния и продуктивности растения.
Полученные данные помогут не только лучше понять физиологию рапса в конкретных условиях, но и в перспективе станут основой для создания предиктивных моделей урожайности и ранней диагностики проблем на поле.
Результаты анализа планируется использовать в дальнейших исследованиях по созданию конкурентоспособных F1 гибридов рапса – одной из ключевых масличных культур российского АПК, активно применяемой в садово-парковом строительстве.
Текст, медиа: Миронов А.А.
