Лаборатория цифровых двойников агроландшафтов
Агроэкосистема
Информационно-аналитическая система для оптимизации научной и производственной деятельности в области наук о земле, почвоведения, земледелия, селекции и семеноводства сельскохозяйственных культур
Преимущества ИАС
- Облачное хранение
- Безопасное хранение всех данные в ЦХОД ФИЦ "Почвенный институт им. В.В. Докучаева ".
- Доступ к информации через интернет для всех пользователей системы
- Все в одном
Возможность хранения данных разных типов данных об исследуемом объекте:
- полевые обследования,
- лабораторные измерения,
- картографическая информация
- Координация работы
- Возможность создания уникальных методик полевого обследования для одновременной работы в рамках одного объекта исследователям из разных областей знаний.
- Возможность создания уникального набора лабораторных методик.
- Просмотр данных разных исследовательских групп, полученных для одного объекта,
- Разграничение ролей внесения и редактирования данных.
- Управление исследовательским процессом
- Объединение нескольких объектов исследования в единый проект.
- Объединение нескольких проектов в единую группу проектов
- Оценка хода работы по исследовательскому проекту с участием разных исследовательских групп
Функции ИАС
Инвентаризация процессов в хозяйстве
Почвенно-ландшафтное обследование территории
Агроэкологическая оценка земель
Мониторинг состояния почвы и посевов помощью IoT и данных ДЗЗ
Прогнозирование влажности почвы
Прогнозирование продуктивности с/х культур
Технологии
Адаптивно-ландшафтная система земледелия
Используем АЛСД для агроэкологической оценки земель и планирования землепользования
Геофизика
Для непрерывной пространственной оценки парамеров почвенного профиля и глубин залегания пород используем геофизические методы исследования
Моделирование продуктивности с/х культур
Моделирование продукционного процесса основано на ансамбле статистических и имитационных моделей
IoT
Для непрерывного онлайн мониторинга влажности, температуры и электропроводности почвы используем датчики, которые по GSM передают информацию на сервер
БПЛА
Для получения информации о рельефе и растительности используем съемку поверхности с использованием фотокамер, мультиспектральных камер и LiDAR
Большие лингвистические модели (LLM)
Для извлечения информации из описаний сортов, пестицидов и агрохимикатов используем передовые лингвистические модели (GPT-4, Mistral 7B)
Наши партнеры
ФИЦ "Немчиновка"
Северо-Кавказский ФНАЦ
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
