Способ генерации карт деградации почвенного покрова
ГЛУБОКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДАННЫЕ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ГРАНИЧНЫЕ УСЛОВИЯ DATASET
Изобретение относится к области сельского хозяйства, а именно к точному прецизионному координатному земледелию, и предназначено для использования глубокого машинного обучения (нейросетей) при отборе спутниковых снимков за многолетний период с целью создания карт деградации почвенного покрова, отражающих участки деградации внутри сельскохозяйственных полей.
Цель заявляемого технического решения – на основе обработки мультивременных спутниковых снимков достижение возможности картографирования участков деградации почвенного покрова внутри сельскохозяйственных полей.
Техническая задача – создание достоверного и максимально приближенного к реальности картографического представления результатов анализа мультивременных спутниковых снимков, для чего разработан заявляемый способ. 
Технический результат – расширение эксплуатационных возможностей картографирования и автоматизация процесса распознавания деградированных участков почвенного покрова внутри сельскохозяйственных полей с применением на практике оптимальных параметров способа создания карт деградации почвенного покрова по результатам обработки мультивременных спутниковых снимков. 
Поставленная цель достигнута, а техническая задача решена тем, что способ генерации карт деградации почвенного покрова на основе обработки мультивременных спутниковых снимков включает создание карт деградации почвенного покрова с помощью спутниковой информации, при котором скачивают спутниковые снимки Landsat, для каждой исследуемой точки поверхности Земли с различных кадров космической съемки за много лет, далее с помощью обучаемой нейронной сети отбирают снимки, не имеющие дефектов, препятствующих расчетам вегетационных индексов, рассчитывают вегетационный индекс NDVI для каждого пригодного снимка, рассчитывают с помощью принципа двоичной логики и измерения частоты встречаемости двоичного атрибута среднюю встречаемость низких значений NDVI, производят суммирование значений бинарных карт для каждого пикселя и деление на количество сцен Landsat, выбранных для сельскохозяйственного поля по формуле:
AOLNDVI=(∑_(i=1)^n▒〖LNDVIi)/n〗, где

13
AOLNDVI - средняя встречаемость низких величин NDVI (average occurrence of low NDVI values);
LNDVIi - показатель зоны низкого значений NDVI для i-того снимка (the indicator of the zone of low NDVI values for the i-tooghot snapshot.);
n - количество снимков отобранных для расчетов,
причем значения AOLNDVI > 0.5 принимают как зону проявления деградации почв, а по порогу 0.5 создают бинарные карты проявления деградации почвенного покрова, далее проводят эмпирические полевые замеры мощности гумусового горизонта для верификации полученных результатов.
Изобретение используется в области сельского хозяйства, а именно в точном прецизионном координатном земледелии
Алексей
Трубников
Владимирович
Генеральный директор
Кандидат биологических наук
Отсутствует
C-8237-2014
-
-
-
РОССИЯ
Алексей
Трубников
Владимирович
Генеральный директор
РОССИЯ
68.85.85
Автоматизация и электронизация сельского хозяйства
89.57.35
Обработка данных исследований Земли из космоса
68.05.29
Плодородие почв. Бонитировка
36.33.27
Тематическое и комплексное картографирование
04.01.AM
AGRONOMY
04.01.XE
SOIL SCIENCE
01.02.ET
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
01.05.LE
GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY
Алексей
Трубников
Владимирович
Общее руководство проектом, постановка задач
РОССИЯ
Наталья
Калинина
Валерьевна
Разработка и формирование векторной базы данных граничных условий для формирования растровой составляющей обучающей выборки для построения нейросетей
РОССИЯ
Алексей
Рухович
Дмитриевич
Разработка методов обработки больших массивов спутниковых данных
РОССИЯ
Дмитрий
Рухович
Иосифович
Разработка методов и технологий анализа больших спутниковых данных в рамках их применения в составлении карт-заданий для дифференцированного внесения удобрений
РОССИЯ
Дмитрий
Алеев
Константинович
Разработка архитектуры разрабатываемого программного комплекса. Разработка программного обеспечения «модуль оператора подготовки исходных данных и модуля отбора и фильтрации списка спутниковых снимков
РОССИЯ
Андрей
Русаков
Владимирович
Определение методологии разработки программного продукта на всех этапах реализации проекта. Формализация технических требований. Разработка документации
РОССИЯ
Екатерина
Вильчевская
Владимировна
Разработка структуры и ведение реляционной составляющей обучающей выборки для построения нейросетей. Проводит испытание модуля оператора подготовки исходных данных в разрезе формирования реляционных баз данных
РОССИЯ
Данила
Рухович
Дмитриевич
Контроль за формированием обучающей выборки для построения нейросетей
РОССИЯ
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "АГРОНОУТ"
Общество с ограниченной ответственностью "АГРОНОУТ"
1167746153288
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью