AP14869972 – Ұшқышсыз ұшу жүйелерін пайдалана отырып, ауыл шаруашылығының нақты мәселелерін шешу үшін компьютерлік көру және машиналық оқыту әдістерін әзірлеу және бейімдеу
Іске асыру мерзімі: 2022-2024 жж.
Жобаның мақсаты:
Ұшқышсыз ұшу жүйелерін пайдалану арқылы алынған деректер мен кескіндерді өңдеу арқылы дәл ауыл шаруашылығы мәселелерін шешу үшін компьютерлік көру және машиналық оқыту әдістерін әзірлеу және бейімдеу.
Жобаның мақсаттары:
1. Ауыл шаруашылығының нақты мәселелерін шешу үшін кескіндер мен деректерді жинау және алдын ала өңдеу үшін көп функциялы бағдарламалық-аппараттық жүйені әзірлеу;
2. Нақты егіншілік процестеріне әсер ететін жағымсыз факторларды көбейту үшін тәжірибе алаңын құру;
3. Машиналық оқытуды және ұшқышсыз ұшу аппараттарын пайдалана отырып, нақты ауыл шаруашылығы мәселелерін шешуге арналған деректер жиынтығын құру;
4. Пайдалы өсімдіктердің дамуына олардың әсерін бағалау мақсатында жағымсыз факторларды анықтау және жіктеу әдістерін жасау;
5. Жасалған әдістерді эксперименттік бағалау және есеп беру.
Нәтижелер:
3. Нақты ауыл шаруашылығы мәселелерін шешу үшін кескіндер мен деректерді жинауға және алдын ала өңдеуге арналған көп функционалды бағдарламалық-аппараттық жүйенің прототипі әзірленді. Прототипте 1 кг-ға дейінгі пайдалы жүк көтергіштігі бар дәл позициялау жүйесін және осы платформаны пайдалану арқылы алынған кескіндерді өңдеуге арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді қоса, гимбаль элементтері бар ұшқышсыз ұшу платформасы кіреді. Бағдарламалық жасақтама әр түрлі дайындық дәрежесінде деректерді оқуға арналған функцияларды (әртүрлі спектрлік диапазондардың суреттерін жүктеу), кескіндерді алдын ала өңдеу және спектрлік индекстерді есептеу функцияларын, машиналық оқыту үлгілерін үйрету функцияларын және карталарды құру функцияларын қамтиды.
4. Әрқайсысының ауданы 135 м2, жалпы ауданы 540 м2 болатын төрт тәжірибелік учаске құрылды. Учаскелерге қант қызылшасы егілген. Теріс факторлар:
A. Бірінші учаске топырақтағы тыңайтқыштардың жетіспеушілігін білдіреді;
B. Екінші учаскеде арамшөптермен күрес жүргізілмейді;
C. Үшінші аймақта ылғал тапшылығы байқалады (суару);
D. Төртінші аймақта алдыңғы үш теріс фактордың барлығы бар.
5. Өсудің бірінші кезеңінде соя алқабының 300+ фотосуреті белгіленді. Әрбір фотосуретте арамшөптер мен пайдалы дақылдар (соя бұршақтары) жеке бөлектелген. Арамшөптердің 9-10 түрі бар (Amaránthus retrofléxus, Convolvulus arvensis, Setaria glauca, Xanthium strumarium, Cirsium arvense, Echinochloa crusgalli, Hibiscus trionum, Abutilon theophrasti, Chenopodium one album- cophrasti (AperaG) пайдалы).
6. Арамшөптердің бірнеше түрін анықтаудың тәжірибелік әдісі әзірленді. Жасалған әдістердің дәлдігін және оларды тәжірибелік сынақтан өткізу бойынша жұмыс жүргізілуде.
Басылымдар:
- Mukhamediev, R.; Amirgaliyev, Y.; Kuchin, Y.; Aubakirov, M.; Terekhov, A.; Merembayev, T.; Yelis, M.; Zaitceva, E.; Levashenko, V.; Popova, Y.; Symagulov, A.; Tabynbayeva, L. Operational Mapping of Salinization Areas in Agricultural Fields Using Machine Learning Models Based on Low-Altitude Multispectral Images. Drones 2023, 7, 357. https://doi.org/10.3390/drones7060357(Scopus: Q1, 75%, WoS: Q2, IF:4.8)
- Zaitseva, E., Levashenko, V., Mukhamediev, R., Brinzei, N., Kovalenko, A., & Symagulov, A. (2023). Review of Reliability Assessment Methods of Drone Swarm (Fleet) and a New Importance Evaluation Based Method of Drone Swarm Structure Analysis. Mathematics, 11(11), 2551. https://www.mdpi.com/2227-7390/11/11/2551
- Mukhamediev R. I. Yakunin, K., Aubakirov, M., Assanov, I., Kuchin, Y., Symagulov, A., Levashenko V., Zatceva E., Sokolov D., Amirgaliyev, Y. . Coverage path planning optimization of heterogeneous UAVs group for precision agriculture //IEEE Access. – 2023. – Т. 11. – №. 15. – С. 5789-5803, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3235207, https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10011226 (Scopus Quartile: Q1, 90%, JCR Category Quartile: Q2, WoS IF=3.476)
- Zaitseva, E., Levashenko, V., Brinzei, N., Kovalenko, A., Yelis, M., Gopejenko, V., & Mukhamediev, R. (2023). Reliability Assessment of UAV Fleets. In Emerging Networking in the Digital Transformation Age: Approaches, Protocols, Platforms, Best Practices, and Energy Efficiency(pp. 335-357). Cham: Springer Nature Switzerland.
- Mukhamediev Ravil, Merembayev Timur, Symagulov Adilkhan, Kuchin Yan, Jan Rabcan. Determination of soil salinity using a UAV// The 21st INTERNATIONAL CONFERENCE INFORMATION TECHNOLOGIES AND MANAGEMENT 2023, April 20-21, 2023, ISMA University of Applied Sciences, Riga, Latvia
- Symagulov Adilkhan, Kuchin Yan, Jan Rabcan, Nadezhda Nikitina, Ravil Mukhamedyev, Laila Tabynbaeva. Unmanned aerial platform prototype with a multifunctional hardware and software system for acquiring and processing images and data for precision agriculture// The 21st INTERNATIONAL CONFERENCE INFORMATION TECHNOLOGIES AND MANAGEMENT 2023, April 20-21, 2023, ISMA University of Applied Sciences, Riga, Latvia
- Symagulov Adilkhan, Kuchin Yan, Jan Rabcan, Laila Tabynbaeva. Using UAVs and machine learning to generate plotted data sets for precision farming// The 21st INTERNATIONAL CONFERENCE INFORMATION TECHNOLOGIES AND MANAGEMENT 2023, April 20-21, 2023, ISMA University of Applied Sciences, Riga, Latvia