Műholdképek, drónfelvételek térbeli adatelemzésével segíti a földmegfigyelési programok széles körű alkalmazásait az SZTE nyertes NKFIH-Advanced kutatási pályázata. A legfontosabb haszonnövények terméshozamának pontos előrejelzését, a növénybetegségek korai területi azonosítását és a tápanyagszint értékelését, valamint új, hatékony növényvédelmi gyakorlatok bevezetését segítheti az az alapkutatás, amelyre 120 millió forintos támogatást nyert a Szegedi Tudományegyetem.
A Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által kiírt pályázaton nyertes alapkutatási program négy évig segíti a hiperspektrális-térbeli információk és a gépi tanulási technikák felhasználását a mezőgazdasági monitoringban. Ezzel még magasabb szintre kerülhet a téradattudományi, geoinformatikai kutatások és az oktatás területén az SZTE Földrajz- és Földtudományi Intézete.
A fenntartható mezőgazdaság iránti növekvő globális igény pontos és hatékony módszereket igényel a terméshozam-értékeléshez és a betegségek felismeréséhez. A búza a világ három legfontosabb élelmiszernövényének egyikeként különösen érzékeny a különböző stressztényezőkre. A búza stresszszintjeinek azonnali azonosítása és értékelése kulcsfontosságú a termesztése során a hatékony növényvédelmi stratégiák végrehajtásához. Az elmúlt években a laboratóriumi, szántóföldi, légi és műholdas hiperspektrális képalkotás (HSI) jelentős roncsolásmentes technológiaként jelent meg, amely mind térben, mind spektrálisan nagy részletességű információkat szolgáltat a vizsgált entitásra vonatkozóan.
Az ország egyik legmodernebb földtudományi adatelemző bázisává alakult az SZTE TTIK Földrajz- és Földtudományi Intézetének téradattudományi informatikai rendszere, vagyis a GIS-labor. A fejlesztésnek köszönhetően a szegedi hallgatók korszerű infrastruktúra segítségével ismerkedhetnek meg az adatelemzéssel, és olyan tapasztalatokat szerezhetnek, amelyek a legmodernebb globális kutatásokat támogatják. Ezek közül az egyik legújabb sikertörténet az NKFIH pályázat által támogatott alapkutatás, amelynek címe: Az egészséges és beteg haszonnövények spektrális ujjlenyomatainak meghatározása és térbeli nagyadat-elemzése fuzionált multitemporális hiperspektrális műholdas és terepi távérzékelt adatok és mélytanulási módszerek felhasználásával.
– Feltevésünk szerint az egészséges és beteg növények, különös tekintettel őszi búza fajták és betegségeik spektrális tulajdonságuk (ujjlenyomatuk) alapján megkülönböztethetők pontszerű vagy hiperspektrális képalkotó berendezések adatainak feldolgozásával. Célunk fejlett módszerek alkalmazása a terméshozam-értékelésre, a növényi betegségek és a tápanyagszint felismerésére hiperspektrális képalkotó (HSI) és mesterséges intelligencia technikákkal, laboratóriumi, szántóföldi, UAV- és műholdas szenzorok integrálásával. A sokdimenziós (több száz rétegből álló) adathalmazok gyors elemzése ML és DL módszerekkel és a stresszhatások felismerése és ezen térbeli információk azonnali eljuttatása a végfelhasználók felé a legfontosabb várható eredménye lesz a kutatásnak – tájékoztatott Dr. habil. Mucsi László PhD, az SZTE TTIK Légkör- és Téradattudomány Tanszék egyetemi docense, a kutatás vezetője. A kutatási program kiváló lehetőséget biztosít arra, hogy alapkutatási eredményekkel felkészüljenek a 2028-29-ben induló, az Európai Űrügynökség által koordinált, CHIME hiperspektrális műholdakon alapuló földmegfigyelési programra.
A teljes cikk elérhető az SZTE honlapján: https://u-szeged.hu/sztehirek/2025-marcius/dronok-muholdak?objectParentFolderId=19355
(SZTE)
Fotó: illusztráció
