Удалённое картирование сельхозкультур: новый метод для мелких ферм

Исследователи из MIT разработали метод автоматического картирования типов сельхозкультур с точностью 93%, не требующий наземных обследований каждого поля. Технология использует комбинацию изображений Google Street View, машинного обучения и спутниковых данных.

Проблема традиционного картирования

Точные карты культур необходимы для отслеживания мировых продовольственных запасов, но создание таких карт обычно требует дорогостоящих наземных обследований. В странах с преобладанием мелких фермерских хозяйств (smallholder farms), которые производят 80% мировой еды, такие ресурсы часто отсутствуют.

Новый подход

Метод MIT обходит проблему "полевых меток" (ground truth labels) за счёт:

  1. Анализа изображений Google Street View (GSV) — из 200 000 случайных снимков по Таиланду отобрано 81 000 сельскохозяйственных.
  2. Автоматической классификации культур — с помощью свёрточной нейронной сети и моделей вроде GPT-4V изображениям присваиваются метки (рис, кукуруза, сахарный тростник, маниок).
  3. Связи со спутниковыми данными — модель обучается ассоциировать спектральные сигнатуры культур (зелёность, отражательная способность) с метками GSV.

Результаты для Таиланда

Создана первая сплошная карта четырёх основных культур Таиланда с разрешением 10 метров. Точность в 93% сопоставима с результатами наземных обследований в странах с крупными фермами (США, Европа).

Значение и перспективы

Метод позволяет дешёво и автоматически создавать детальные карты в странах, где традиционное картирование невозможно. Сейчас команда работает над картой Индии (более 150 миллионов мелких фермеров), что поможет в прогнозировании урожайности и разработке политики в условиях изменения климата.

"Конечная цель — понять сельскохозяйственные результаты, такие как урожайность, и как вести сельское хозяйство более устойчиво. Один из ключевых предварительных шагов — нанести на карту, что вообще выращивается", — говорит Шерри Ван (MIT).

Исследование будет представлено на конференции AAAI по искусственному интеллекту.