Предвид факта, че селското стопанство е един от отраслите на икономиката, чиято ефективност най-пряко зависи от условията на средата – до 80% от продуктивността на растенията се определят от тях, за реализация на генетичния ресурс на сортовете, технологиите трябва да се насочат към максималното оползотворяване на агроклиматичния ресурс. От друга страна, климатичните промени са най-голямото предизвикателство пред световната научна общественост и сектор земеделие през 21 век. Тенденциите на изменение на климатичните условия в земеделските територии на страната са към повишаване на температурата на въздуха и засилване на екстремния характер на времето. Земеделското производство, в частност растениевъдството е най-уязвимо към тези промени от всички сектори на икономиката. Дигитализацията на земеделието налага мониторинг на параметрите на целия комплекс почва-растение-атмосфера. Приложението на роботизирани системи (РС) командвани от изкуствен интелект (ИИ) налага създаването на големи бази данни, съдържащи цялата информация за състоянието на културите от сеитба до узряване, данни за агрометеорологичните, фитосанитарните и агротехнически условия. В растениевъдството ИИ предоставя подходи за управление на експертна информация и знание за природата, процесите в нея и съвременните аграрни технологии, с цел намирането на решения за оптимално и ефективно използване на земята и агроклиматичните ресуси и потенциалната продуктивност на селскостопанските култури. В бъдеще ИИ ще придобива ключово значение при решаването на важни проблеми свързани с всички области на живота – отглеждане и растителна защита на земеделските култури и горските насаждения, фармация, медицина, агроекология, токсикология, генетика и селекция на растенията и животните.
Съвременните технологии позволяват чрез дистанционни и стационарни сензори да се получава информация за основните характеристики на посевите, влажността на почвата и състоянието на атмосферата в непрекъснат режим. Недеструктивните дистанционни методи за анализ, използващи спектрални и хиперспектрални характеристики на изпитваните обекти, както и техните изображения във видимата и инфрачервена област, представляват перспективно решение в областта на растителната и почвена диагностика.
Изследване на възможностите на стандартните и дистанционни методи за набиране информация за растежа и развитието на културите и текущите метеорологични условия, с цел диагностика на моментното състояние и прогноза. Разработване на алгоритми за определяне на фази на развитие, плевели, болести, хербицидна токсичност и биотичен стрес чрез компютърното зрение и спектрални дистанционни методи.
НАУЧНИ ЗАДАЧИ:
2.1.1. Изследване на възможностите на компютърното зрение и спектрални дистанционни методи за получаване на информация относно състоянието на растенията (фази на развитие, плевели, болести, хербицидна токсичност и биотичен стрес) чрез авангардните технологии за мониторинг и отглеждане на културите.
Дейности:
2.1.1.1. Извършване на наземни – метеорологични, агрометеорологични и фенологични измервания, наблюдения и химични анализи;
2.1.1.2. Провеждане на специфични биометрични измервания и наблюдение върху фитосанитарното състояние на изследваните култури. Актуализиране на съществуващата методика за комбинирани наземни и дистанционни измервания и наблюдения.
2.1.1.3. Дистанционни измервания и наблюдения чрез авангардни технологии за получаване на информация за системата почва-растение.
2.1.1.4. Калибриране на дистанционните цифрови изображения с наземно измерени и моделирани данни, за получаване на информация за състоянието на системата почва-растение-атмосфера.
2.1.2. Данни и алгоритми за разпознаване на образи (базирани на невронни мрежи) и вземане на решение за наличие на плевели, вид и фаза на заболяване на растението, степен на развитие и др.
Дейности:
2.1.2.1. Създаване на разпределена база данни от цифрови мултиспектрални и хиперспектрални изображения, от стационарните и дистанционните сензори на изследваните култури за последващо комплексно изследване на основните им качествени показатели от лабораторен и полски скрининг.
2.1.2.2. Създаване на разпределена база данни с информация за състоянието на културите, фази на развитие, плевели и болести.
2.1.2.3. Разработване на критерии, алгоритми и модели за повишаване на ефективността на разпознаване на състоянието на растенията (фази на развитие, плевели и болести) и неприятели и за ранна диагностика на заболявания чрез хиперспектрален анализ и система за компютърно зрение
2.1.2.4. Съставяне на процедури, класификатори, методики и софтуерни инструменти за оценка на състоянието на посеви.
2.1.3. Изследване възможностите на изкуствения интелект за дългосрочно прогнозиране на заболеваемостта на растенията и вземане на решения за растителнозащитни мероприятия в зависимост от конкретните климатични условия, фазата на развитие на културата, микроклимата и данните от сателитните изображения и координация с ArcGIS от изкуственият интелект.
Дейности:
2.1.3.1. Дефиниране на метеорологичните измервания в точките от опорната мрежа, от числени модели и от метеорологични сателити (MSG) на температура на повърхността на почвата, валеж и слънчева радиация. Приложение на системата за анализ на текущите метеорологични условия, адаптирана към изчислителна мрежа с разрешаваща способност 1 km чрез реанализ на резултатите от числен модел ALADIN;
2.1.3.2. Определяне на количествени агроклиматични показатели, лимитиращи растежа, развитието и продуктивността на изследваните земеделски култури в основни фенологични фази и връзката им с дистанционни измервания..
2.1.3.3. Адаптиране на модели на изкуствен интелект за дългосрочно прогнозиране на икономически значими вредители, в зависимост от метеорологичните условия и фазата на развитие на културата по данни от наземни и дистанционни измервания.
| Ръководител на Работния пакет | доц. д-р Веска Георгиева – НИМХ | 0895 752 125 | Veska.Georgieva@meteo.bg |
| Членове на научния колектив | проф. д-р Валентин Казанджиев – НИМХ | ||
| проф. д-р Емилия Михайлова – АУ | |||
| проф. д-р Пламен Даскалов – РУ | |||
| проф. д-р Оля Караджова – ИПАЗР, ССАир | |||
| проф. Драгомир Вълчев- ИЗ, Карнобат | |||
| доц. д-р. Мима Тодорова – ТрУ | |||
| доц. д-р. Стефка Атанасова – ТрУ | |||
| доц. д-р. Цветелина Георгиева – РУ | |||
| доц. д-р Илиан Господинов – НИМХ | |||
| доц. д-р Боряна Ценова – НИМХ | |||
| доц. д-р Галина Михова – ДЗИ, Г. Тошево, ССА | |||
| доц. д-р Наталия Петровска-ИЦ, Кнежа, ССА | |||
| доц. д-р Дафинка Иванова – АУ | |||
| доц. д-р Калинка Кузмова – АУ | |||
| гл. ас. д-р Петя Велева – ТрУ | |||
| гл. ас. д-р. Станислав Пенчев – РУ | |||
| гл. ас. д-р. Димитър Йоргов – ТрУ | |||
| гл. ас. д-р Теодора Пашова – АУ, млад учен | |||
| гл. ас. д-р Мариян Янев – АУ, млад учен | |||
| гл. ас. д-р Нешо Нешев – АУ, млад учен | |||
| гл. ас. д-р Аньо Митков – АУ | |||
| гл. ас. д-р Нели Керанова – АУ | |||
| гл. ас. д-р Митко Разпопов – АУ | |||
| гл. ас. д-р Никола Цайкин – АУ | |||
| гл. ас. д-р Стоян Георгиев – ИПК, Чирпан, ССА | |||
| гл. ас. д-р Мариета Нешева – ИО, Пловдив, ССА – млад учен | |||
| ас. Петя Малашева – НИМХ | |||
| ас. д-р Анита Стоева – ИЗ, Кюстендил, ССА | |||
| ас. Станислава Атанасова – млад учен – ТрУ | |||
| докторант ас. Веселина Добрева – ИЗ, Карнобат, ССА | |||
| ас. Галин Гинчев – ИЗС, Русе, ССА | |||
| докторант Евгени Владимиров – НИМХ | |||
| докторант маг. инж. Антонина Михайлова – РУ | |||
| маг. Драгомир Атанасов – НИМХ – млад учен | |||
| студент Константин Младенов – НИМХ | |||
I am text block. Click edit button to change this text. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.