AGRIS - 

Data provenance by Country

2023

Токарев К.Е. | Лебедь Н.И. | Токарева Е.В. | Панчишкин А.П.

Актуальность работы обусловлена тем, что интенсификация сельскохозяйственного производства требует  обработки значительных объемов информации для решения задач повышения биопродуктивности и реализации политики импортозамещения. Развитие методов искусственного интеллекта (ИИ), глубокого машинного обучения и нейросетевых технологий позволяет осуществлять обработку оперативной и  ретроспективной информации, получаемой с сельскохозяйственных угодий с использованием цифровых технологий на базе высокопроизводительных мощностей современных вычислительных комплексов. В статье описывается алгоритм сбора, формирования и классификации цветных (RGB) изображений посевов сельскохозяйственных культур, а также аспекты компьютерной реализации реляционной базы данных (БД) для их хранения. Реализованная БД на базе системы управления базами данных MySQL в среде разработки MySQL Workbench, предназначена для обучения и тестирования моделей глубокого машинного обучения, в том числе, искусственных нейронных сетей со сверточными слоями. Онтология классов  изображений высокого разрешения включает в себя 4 категории: здоровая растительность («healthy»), пораженная растительность («affected»), почва, незасеянное поле («soil») и прочие объекты («other»).

Show more [+]

Less [-]

Cifra Ltd - Russian Federation

2023

Lytov, M.N.

The research purpose is to develop the concept of irrigation management systems using integrated artificial intelligence technologies (IAIT). The working hypothesis is the assumption of the priority of the cluster application of IAIT in solving urgent problems of irrigation management. The basis of the information-computing unit of the irrigation control system should be deterministic algorithms using practically proven solutions. Within the framework of the proposed concept, a neural network can be used as the basis for solving a problem, or it can only be used to adapt the parameters of the models used. The meeting points of traditional, analytical irrigation management systems and IAIT are determined by the need to adapt parameters, fine-tune the coefficients of the methodological tools used. The scope of IAIT application in irrigation management improving is quite wide. IAIT can be used to solve the issues of irrigation planning and operational management, image recognition in satellite monitoring of soil moisture, interpolation these data by area, forecasting the soil moisture profile. An algorithm has been developed, that use IAIT to improve the reliability of forecasting the total water consumption of irrigated crops in the regional and landscape aspects. The proposed algorithm allows the system to self-learn and refine the regional values of bioclimatic coefficients, with respect to cumulative influence of local factors. Conclusions are the following: the developed concept and proposed scientific approaches allow effectively solving the problem of adapting the parameters of methodological irrigation management tools at the level of an irrigated field, and even considering intra-field variability. | Цель исследования - разработка концепта систем управления орошением с интегрированными технологиями искусственного интеллекта (ТИИ). Рабочая гипотеза - предположение о приоритете кластерного применения ТИИ в решении актуальных задач управления орошением. Основу информационно-вычислительного блока системы управления орошением должны составлять детерминированные алгоритмы с использованием проверенных практикой решений. В рамках предлагаемого концепта нейронная сеть может быть положена в основу решения задачи, а может использоваться лишь для адаптации параметров используемых моделей. Точки соприкосновения традиционных, аналитических систем управления орошением и ТИИ определяются необходимостью адаптации параметров, точной настройки коэффициентов используемого методологического инструментария. Сфера применения ТИИ в решении задач управления орошением довольно широка: это решение задач планирования и оперативного управления орошением, распознавания образов при спутниковом контроле влажности почвы, интерполяции данных о влажности почвы по площади, прогнозирования профиля увлажнения почвы. Разработан алгоритм, использующий ТИИ для повышения надежности прогноза суммарного водопотребления орошаемых культур в региональном и ландшафтном аспекте. Предложенный алгоритм позволяет системе самообучаться и уточнять региональные значения биоклиматических коэффициентов с учетом совокупного влияния местных факторов. Выводы: разработанный концепт и предложенные научные подходы, позволяют эффективно решать задачу адаптации параметров методологического инструментария управления орошением на уровне орошаемого поля, и даже с учетом внутриполевой вариабельности.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Kutyrev, A.I. | Filippov, R.A.

A method for improving the accuracy of calcium deficiency diagnosing in strawberry plants is developed. It suggests the use of machine learning algorithms, such as convolutional neural networks (CNN), which makes it possible to train a model on a data set for qualitative detection of calcium deficiency signs in the leaves. A dataset of images of healthy leaves and leaves with calcium deficiency signs was collected; the method of artificially increasing the volume of the training sample (image augmentation) was applied, by horizontal and vertical reflection of objects in the images, rotation by a given angle and random addition of "noise". To train CNN, an algorithm for obtaining RGB images using a robotic platform is proposed. A modern model of the YOLOv7 neural network was used as a means of detecting the calcium deficiency signs of the strawberry leaves in the images. The configuration of the YOLOv7 machine learning algorithm for recognizing damaged areas in strawberry leaves caused by calcium deficiency has been determined. To train the YOLOv7 model, the Transfer learning method was used. To assess the quality of the object recognition algorithms, both the metric mAP (mean average precision) equal 0.454, and the metric F1-score (F-measure), 0.53 were used; the average absolute error (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) of the analyzed model was calculated. The YOLOv7 model recognized the "Calciuemdeficiency" class, with a MAPE index equal to 7.52%. The analysis of the research results showed that timely monitoring of garden strawberry industrial plantation carried out using a wheeled robotic platform with the use of the YOLOv7 CNN for processing the data obtained will allow determining calcium deficiency in the strawberry leaves with high accuracy up to 94.43% at the early stages of pathology development. | Предложен метод повышения точности диагностирования недостатка кальция в растениях земляники садовой. Это применение алгоритмов машинного обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN), которые позволяют обучить модель на наборе данных для качественного обнаружения признаков дефицита кальция на листьях. Собран набор данных (dataset) изображений листьев (здоровых и с признаками недостатка кальция), использован способ искусственного увеличения объема обучающей выборки (image augmentation) путем горизонтального и вертикального отражения объектов на изображениях, поворота на заданный угол и случайного добавления "шума". Для обучения CNN предложен алгоритм получения RGB-изображений с помощью роботизированной платформы. В качестве средства обнаружения признаков дефицита кальция на листьях земляники на изображениях использована современная модель нейронной сети YOLOv7. Определены гиперпараметры алгоритма машинного обучения модели YOLOv7 для распознавания областей поражения листьев земляники садовой, вызванных недостатком кальция. Для обучения модели YOLOv7 использован метод трансферного обучения (Transfer learning). Для оценки качества работы алгоритмов распознавания объектов использованы метрики mAP (mean average precision) и F1-score (F-мера), проведен расчет средней абсолютной ошибки (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) рассматриваемой модели нейронной сети YOLOv7. Анализ полученных результатов показал, что модель YOLOv7 распознала класс "Calciuemdeficiency" с показателем MAPE, равным 7,52%. Расчетное значение метрики бинарной классификации mAP составило 0,454, метрики F1-score – 0,53. Результаты исследований показали, что своевременный мониторинг состояния земляники садовой на промышленной плантации, проведенный с использованием колесной роботизированной платформы с применением CNN YOLOv7 для обработки полученных данных, позволит на ранних этапах развития патологии с высокой точностью до 94,43% определить дефицит кальция в листьях растений земляники садовой.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Kataev, Yu.V. | Tishaninov, I.A.

The development of digital technologies allowing improving the diagnostic process, increasing the reliability of determining the functional characteristics of agricultural machinery in real time is important and relevant in the technical support of energy-saturated machines. To develop an intelligent system for remote diagnostics of the engines for energy-saturated agricultural machinery, there was used a neural network constructor designed to use up to 10 input and output parameters. An algorithm for a digital system for remote diagnostics, a scheme for predicting failures in online monitoring, and a digital platform for diagnosing energy-saturated agricultural machinery have been developed. The developed platform makes it possible to obtain ICE diagnostic parameters (fuel consumption, engine temperature, and engine shaft speed), which are remotely transmitted in the form of encrypted data to the server using a GPS modem and digitized in the data bank. Then the received data are structured and analyzed using the developed artificial neural network models. The decrypted diagnostic parameters of the internal combustion engine are sent to the operator, who sees graphs of the parameters of the technical condition of agricultural machinery and reports on predicting possible failures of internal combustion engine parts. There is presented a method for collecting and storing diagnostic information obtained because of monitoring the technical condition of agricultural machinery. These data are processed using a mathematical model of a neural network. The use of digital technologies in diagnosing equipment with artificial intelligence can significantly reduce the complexity of the operations performed, evaluate the efficiency of the machine as a whole and predict the onset of failures of its mechanisms, perform timely maintenance and repair of machines, and reduce unplanned downtime of energy-saturated agricultural machinery. | Разработка цифровых технологий, позволяющих совершенствовать процесс диагностирования, повышать достоверность определения функциональных характеристик с.-х. техники в режиме реального времени, важна и актуальна при техническом сопровождении энергонасыщенных машин. С целью разработки интеллектуальной системы удаленного диагностирования двигателей энергонасыщенной с.-х. техники применялся конструктор нейросетей с возможностью использования до 10 входных и выходных параметров. Разработаны алгоритм цифровой системы удаленной диагностики, схема модели прогнозирования отказов при онлайн-мониторинге и цифровая платформа по диагностированию энергонасыщенной с.-х. техники. Разработанная платформа позволяет получать диагностические параметры ДВС (расход топлива, температуру двигателя и частоту вращения вала двигателя), которые в виде зашифрованных данных удаленно передаются на сервер с помощью GPS-модема и оцифровываются в банке данных, где происходит структурирование и анализ полученных данных при помощи разработанной модели искусственной нейронной сети. Расшифрованные диагностические параметры ДВС направляются оператору, который видит графики параметров технического состояния с.-х. техники и отчеты по прогнозированию возможных отказов деталей ДВС. Представлен способ сбора и хранения диагностической информации, полученной в результате мониторинга технического состояния с.-х. техники, и с помощью математической модели нейронной сети проведена обработка этих данных. Применение цифровых технологий при диагностировании техники с помощью искусственного интеллекта позволяет значительно сократить трудоёмкость выполняемых операций, оценить эффективность работы машины в целом и прогнозировать наступление отказов её механизмов, производить своевременное техническое обслуживание и ремонт машин и сократить незапланированные простои энергонасыщенной с.-х. техники.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Ukolova, A.V. | Bykov, D.V.

The article provides a typing methodology for household plots using a special model of artificial neural network such as self-organizing map (SOM). To reduce the number of features and visualize the typing results, three multivariate means are calculated. They are based on indicators of the infrastructure state and logistical support in rural areas, indicators of crop area sizes, and livestock presence. To stabilize the dispersions of feature values and ensure better formation of clusters as typical groups of households, sharply different feature values are determined and excluded based on the interquartile range method. Approbation of the methodology was carried out according to the microdata of the All-Russian Agricultural Census of 2016 concerning the household plots situated in the Astrakhan region. Eight qualitatively different and internally homogeneous groups of households in terms of size and production areas were identified. The statistical significance of the influence of the used multivariate means on the formation of clusters has been established by analysis of variance. The article compares the results of applying the SOM model and the k-means method, formulates a number of advantages and disadvantages of each of the approaches. The use of the developed typology will allow developing and implementing a differentiated state policy aimed at the inclusive development of agriculture, targeted support for household plots. | Предлагается методика типизации личных подсобных хозяйств (ЛПХ) с помощью специальной модели искусственной нейронной сети – самоорганизующейся карты (SOM). Для сокращения числа признаков и визуализации результатов типизации рассчитываются три многомерные средние на основе показателей состояния инфраструктуры сельской местности и материально-технического обеспечения, показателей размера посевных площадей с.-х. культур и наличия поголовья животных. С целью стабилизации дисперсий значений признаков и обеспечения более качественного формирования кластеров как типичных групп хозяйств определяются и исключаются резко отличающиеся значения признаков на основе метода интерквартильного размаха. Апробация методики проведена по микроданным Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 г., полученным в ЛПХ Астраханской области. Было выделено восемь качественно различных и внутренне однородных по размерам и производственному направлению групп ЛПХ. Установлена статистическая достоверность влияния используемых многомерных средних на формирование кластеров посредством дисперсионного анализа. Сравниваются результаты применения модели SOM и метода k-средних, формулируется ряд преимуществ и недостатков каждого из подходов. Использование разработанной типологии позволит разрабатывать и проводить дифференцированную государственную политику, направленную на инклюзивное развитие сельского хозяйства, адресную поддержку ЛПХ.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Kutyrev, А.I. | Smirnov, I.G. | Andriyanov, N.A.

The quality of modern neural network models of apple fruit identification in tree crowns shown in images has been assessed and analyzed in 2022 and 2023. The results are presents below. To identify the best detector, the following neural networks were used: (Single Shot MultiBox Detector), (You Only Look Once, Version 4), YOLOv5, YOLOv7, and YOLOv8. The performance of the considered models of apple fruit identification was assessed using such binary classification metrics as precision, recall, accuracy, F-score, and AUC-ROCTotal (area under the curve). To assess the accuracy in predicting apple fruit identification, the mean absolute percentage error (MAPE) of the analyzed neural network models was calculated. The neural network performance analysis used 300. The conducted studies revealed that the SSD model provides lower speed and accuracy, as well as having high requirements for computing resources, which may limit its use in lower performance devices. The YOLOv4 model surpasses the YOLOv5 model in terms of accuracy by 10.2%, yet the processing speed of the YOLOv5 model is over twice that of the YOLOv4 model. The YOLOv8 model is superior to the YOLOv7 model in terms of speed (by 37.3%); however, the accuracy of the YOLOv7 model is 9.4% higher. The highest area under the Precision-Recall curve amounts to 0.94 when using the YOLOv7 model. MAPE calculation for the analyzed neural network models showed that the lowest error in apple fruit identification amounted to 5.64% for the YOLOv7 model as compared to the true value determined using the visual method. The performance analysis of modern neural network models shows that the YOLO family of neural networks provides high speed and accuracy of object detection, which allows them to operate in real time. The use of transfer learning to adjust the performance of models for different apple fruit varieties can further improve the accuracy of apple fruit identification. | Представлены результаты проведённого с 2022 по 2023 гг. анализа качества работы современных моделей нейронных сетей для идентификации плодов яблони на кроне деревьев в изображениях. Для проведения исследований по выявлению наиболее качественного детектора использованы нейронные сети (Single Shot MultiBox Detector), (You Only Look Once версия 4), YOLOv5, YOLOv7 и YOLOv8. Оценивая качество работы рассматриваемых моделей для идентификации плодов, использовали метрики бинарной классификации Precision, Recall, Accuracy, F-score (F-мера), AUC-ROCTotal (Area Under the Curve). Чтобы оценить точность прогноза идентификации плодов проведен расчет средней абсолютной ошибки (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) анализируемых моделей нейронных сетей. Для анализа качества работы нейронной сети использовано 300 фотографий. Анализ проведённых исследований показал, что модель SSD даёт более низкую скорость и точность работы, имеет высокие требования к вычислительным ресурсам. Модель YOLOv4 превосходит YOLOv5 по точности на 10,2%, однако при этом скорость обработки модели YOLOv5 превышает скорость YOLOv4 более чем в два раза. Модель YOLOv8 превосходит модель YOLOv7 по скорости работы на 37,3%, но точность у YOLOv7 выше на 9,4%. Установлено, что наибольшее значение площади под Precision-Recall кривой составило 0,94 при использовании нейронной сети модели YOLOv7. Проведенный расчет средней абсолютной ошибки (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) анализируемых моделей нейронных сетей показал, что наименьшая ошибка идентификации плодов составила 5,64% на модели YOLOv7 в сравнении с истинным значением, определенным визуальным методом. Семейство нейронных сетей You Only Look Once обеспечивает высокую скорость и точность обнаружения объектов, это позволяет им работать в режиме реального времени. Использование метода трансферного обучения для адаптации работы моделей на различных сортах яблони позволит дополнительно повысить точность идентификации плодов.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Smirnov, I.G. | Kutyrev, A.I. | Khort, D.О. | Tumaeva, T.A. | Burmenko, Yu.V.

The paper presents a software and hardware complex with a mobile application based on a neural network, designed to identify apple fruits (apples) on tree canopy, to count their number, to determine the quantity of fruits affected by diseases, as well as to estimate the growth rate of apples and, thus, to forecast the total yield during the growing season. The developed software and hardware complex consists of a photo (image) collection unit with client software (a mobile application, a digital camera), a unit for processing the obtained images, which includes a database and a neural network, and a unit for interpretation of the obtained data. A neural network based on VGG-16 and SSD architecture was developed to identify apples on the tree canopy for evaluating apples and distinguishing sound fruits and those affected by disease. Training of the neural network was based on the selected classes of sound red and green apples, and apples affected by diseases – scab, powdery mildew, fruit rot, as well as mechanical damage. The software runs and operates on Ubuntu operating system, a mobile application – on Android. The software package and mobile application are capable of processing incoming photos (images) online, as well as to use previously captured photos. The generated database collects structured information about all field measurements and calculations of the number of apples on the planting rows under study. The experiments conducted on an industrial apple plantation showed that the accuracy of estimating the total number of fruits on the tree canopy compared to the true value was 94.7%, the accuracy of calculating the number of affected fruits was 90.4%. When technical requirements for the server and requirements for images are met, the average recognition rate does not exceed 0.6 s per image, the average segmentation rate of the apples from the background does not exceed 0.8 s per image, the average speed of an image analyzing and obtaining the recognition result does not exceed 1.5 s. | Представлен разработанный программно-аппаратный комплекс с мобильным приложением на основе нейронной сети, который позволяет идентифицировать плоды яблони на кроне деревьев, вести их подсчёт, определять количество плодов, поражённых болезнями и темпы роста плодов для вычисления объёма урожая во время вегетационного периода. Программно-аппаратный комплекс состоит из блока сбора фото (изображений), который включает клиентское программное средство (мобильное приложение, цифровая камера), блока обработки полученных изображений, который включает базу данных и нейронную сеть, а также блока анализа полученных данных. Для идентификации плодов яблони на кроне дерева разработана нейронная сеть на основе архитектуры VGG-16 и SSD − для диагностики изображений здоровых и поражённых болезнями плодов яблони. Классами плодов яблони для обучения нейронной сети выбраны здоровые красные и зелёные плоды; поражённые болезнями – паршой, мучнистой росой, гнилью плодовой и имеющие механические повреждения. Программное обеспечение запускается и функционирует на операционной системе Ubuntu, мобильное приложение на Android. Программное обеспечение и мобильное приложение могут работать на основе входящих фотографий (изображений) в режиме онлайн и использованием ранее отснятого фотоматериала. Разработанная база данных содержит структурированную информацию о всех произведённых полевых измерениях, итогах расчётов количества плодов яблони на исследуемых рядах насаждений. Точность оценки общего количества плодов на кроне дерева по сравнению с истинным значением составила 94,7%, точность подсчёта количества поражённых плодов составила 90,4%. Средняя скорость распознавания образов не превышает 0,6 с на одно изображение, средняя скорость сегментации плода яблони от фона не превышает 0,8 с на одно изображение, средняя скорость анализа одного изображения и получения результата распознавания не превышает 1,5 с при соблюдении технических требований к серверу и требований к изображениям.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Loskutov, S.I. | Nikiticheva, G.V. | Gorodnova, L.A. | Voropaeva, E.V. | Glushakov, R.I. | Puhalskij, Ya.V. | Vorob'ev, N.I.

Using the method of fractal analysis and the neural network calculation of microbial community bioconsolidation indices (MCBI), the change in the taxonomic structure of the bacterial consortium of the rhizosphere of the pot marigold Geisha variety was estimated. The plants were grown for 50 days on soddy-podzolic soil contaminated with copper and/or treated with humic acids (HA). The data on the taxonomic structure of bacterial communities were obtained by isolation of total DNA and its PCR analysis followed by pyrosequencing. In the microbial community, bacteria from the phyla Proteobacteria (47.5%), Bacteroidetes (13.4%), Actinobacteria (10.4%), Acidobacteria (15.3%), Planctomycetes (3.6%), Verrucomicrobia (2.8%), Firmicutes (1.0%), Gemmatimonadetes (2.8%), Cyanobacteria (1.3%), Chloroflexi (0.6%), Nitrospirae (0.3%) and Archaea from the phylum Thaumarchaeota (0.8%) dominated. The unclassified types were less than 3.5%. The MCBI has been calculated by series of numbers of bacterial taxons at the family level of 62.6% of unclassified taxons. The toxic effect of copper (450 mg/kg) inhibited plant growth and reduced the level of system self-organization to fractal indices of 0.05; 0.3 and 0.19 (in the control they were 0.12; 0.36 and 0.21). A single introduction of HA into the nutrient medium at a dose of 0.01% by 13% increased the total plant biomass, but didn't affect significantly on the structural consolidation of the bacterial microbiota of the root zone (indices 0.08, 0.39 and 0.20). The co-application of copper and HA leveled the negative influence of copper ions in the soil and increased the MCBI up to 0.14; 0.41 and 0.23. Probably, an increase in the MCBI is associated with that HA able to maintain a sufficient level of nutrition of bacterial cells in the presence of an external stimulus. After the abiotic stress is removed, the growth and sorption activity of microbes is activated, the colonization of the root system increases, which leads to the restoration of rhizogenesis and accelerated plant development. It is concluded that HA positively affect this plant-microbial system only under the condition of metal-induced stress. | Методом фрактального анализа и нейросетевого расчета индексов биоконсолидации микробных сообществ (ИБМС) оценивали изменения таксономической структуры бактериального консорциума ризосферы календулы лекарственной сорта Гейша. Растения выращивали в течение 50 сут на дерново-подзолистой почве, загрязненной медью и/или обработанной гуминовыми кислотами (ГК). Данные о таксономической структуре бактериальных сообществ получали выделением тотальной ДНК и ее ПЦР анализом с последующем пиросеквенированием. В микробном сообществе доминировали бактерии из фил Proteobacteria (47,5%), Bacteroidetes (13,4%), Actinobacteria (10,4%), Acidobacteria (15,3%), Planctomycetes (3,6%), Verrucomicrobia (2,8%), Firmicutes (1,0%), Gemmatimonadetes (2,8%), Cyanobacteria (1,3%), Chloroflexi (0,6%), Nitrospirae (0,3%) и археи из филы Thaumarchaeota (0,8%). Неклассифицированных типов было менее 3,5%. ИБМС рассчитан по ряду чисел бактериальных таксонов на уровне семейств (62,6% неклассифицированных таксонов). Токсичное влияние меди (450 мг/кг) ингибировало рост растений и снижало уровень самоорганизации системы до значений фрактальных индексов 0,05; 0,30 и 0,19 (в контроле - 0,12; 0,36 и 0,21). Одиночная интродукция в питательную среду ГК в дозе 0,01% на 13% увеличила общую биомассу растений, но не повлияла существенно на структурную консолидацию бактериальной микробиоты прикорневой зоны (индексы 0,08; 0,39 и 0,20). Совместное внесение меди и ГК нивелировало негативное влияние ионов меди в почве и увеличило ИБМС до 0,14; 0,41 и 0,23. Вероятно, повышение ИБМС связано с тем, что ГК способны поддержать достаточный уровень питания бактериальных клеток в присутствии внешнего раздражителя. После снятия абиотического стресса активизируется рост и сорбционная активность микробов, усиливается колонизация корневой системы, что приводит к восстановлению ризогенеза и ускоренному развитию растений. Сделан вывод, что ГК положительно действуют на данную растительно-микробную систему только при условии металл-индуцированного стресса.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation