Томские политехники помогут агрономам следить за полями в режиме «онлайн»

Ученые Томского политехнического университета по заказу областного департамента по социально-экономическому развития села разрабатывают приложение, которое поможет агрономам следить за состоянием полей и ходом работ. Пилотная версия так называемого «Планшета агронома» уже прошла полевые испытания на предприятии ООО «Агрофирма «Межениновская».

Пилотная версия приложения апробирована на базе планшета Samsung. Приложение содержит электронные карты сельхозугодий с подробной информацией о каждом поле: что произрастает в это месте, когда посажено, какова урожайность поля, когда его последний раз обрабатывали от вредителей. Устройство синхронизировано с Интернетом, что позволяет агроному редактировать данные в режиме онлайн, и может работать беспрерывно шесть-семь часов.

Информацию для проекта собирали студенты Института природных ресурсов Томского политеха, а математики из Института кибернетики ТПУ предложили новые подходы и алгоритмы работы с собранной информацией.

«Мы провели большую поисковую работу, просмотрели аналоги и поняли — того, что нам нужно, пока никем не создано. Сформулировали цели, задачи, нашли партнеров», — рассказывает профессор кафедры геологии и землеустройства Ольга Пасько.

Приложение уже оценили в департаменте по социально-экономическому развитию села Томской области.

«Агрономам сельхозпредприятий требуется в работе целый арсенал, который необходимо иметь при себе постоянно — это и папка, и различные карты, записи, ручки, справочники, калькулятор. Электронное устройство, синхронизированное с сетью Интернет, способно разгрузить специалистов, упростить их работу и кратно повысить ее эффективность», — передает слова заместителя начальника департамента Александра Савенко пресс-служба .

Отметим, проект по созданию «Планшета агронома» был одобрен членами Научно-технического совета в сфере АПК. В этом году ученые намерены значительно расширить функционал приложения, для этого они планируют привлекать специалистов из разных областей.

«В плане долгосрочных разработок рассматриваются такие перспективные направления, как автоопределение полей по спутниковому снимку, болезней и вредителей (распознавание образа), автодогрузка и документирование всех изменений в структуре данных устройства и другое», — отмечают специалисты кафедры прикладной математики ТПУ.