Учёные Самарского университета имени Королёва совместно со специалистами компании «САМИС» разработали автоматический нейросетевой сервис, предназначенный для выявления и классификации заброшенных сельхозугодий. Об этом сообщила пресс-служба вуза.
Сервис сопоставляет сведения земельного кадастра со спутниковыми снимками и определяет участки, где длительное время не ведётся сельскохозяйственная деятельность. Дополнительно система оценивает перспективность дальнейшего использования таких земель в сельском хозяйстве.
Руководитель направления геоданных Самарского университета и компании «САМИС» Андрей Чернов пояснил, что для оценки перспективности применяется искусственный интеллект, который строит специальную модель на основе массива данных. По его словам, модель определяет, способно ли «неучтённое» поле дать достаточную урожайность под конкретные культуры.
Для построения модели используются разные типы информации, включая климатические признаки, характеристики почвы и другие параметры. Наиболее перспективные участки предлагается вводить в сельхозоборот в первую очередь.
Отмечается, что сервис способен работать даже с мелкими земельными участками размером от 2 до 10 м. Точность обнаружения заброшенных угодий заявлена на уровне 95%.
Разработчики также указывают на возможный фискальный эффект: при неиспользовании сельхозземель по назначению ставка земельного налога в несколько раз выше обычной, поэтому инструмент может повлиять на рост налоговых поступлений.
Сообщается, что сервис уже прошёл апробирование в Самарской области и готов к применению в большинстве регионов России.