Ученые университета Иллинойса провели исследование с помощью методов машинного обучения, основанные на лабораторных гиперспектральных данных почвы. С помощью AI можно получить точные данные по содержанию органического углерода в почве, сообщает сайт FutureFarming.com 
Уровень содержания органического углерода в почве может помочь ученым предсказать общее ее состояние, урожайность сельскохозяйственных культур и даже мировые углеродные циклы.
Обычно исследователи отбирают образцы почвы в полевых условиях и доставляют их обратно в лабораторию, где анализируют материал, чтобы определить его состав. Но это требует много времени и труда, дорого обходится.
Ученые университета Иллинойса показали, что новые методы машинного обучения, основанные на лабораторных гиперспектральных данных почвы, могут обеспечить точные оценки органического углерода почвы. Их исследование обеспечивает основу для использования воздушного и спутникового гиперспектрального зондирования для мониторинга поверхностного органического углерода почвы на больших площадях.
Автор исследования Шен Ван и его сотрудники использовали общедоступную спектральную библиотеку почв Службы охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США, содержащую более 37 500 записей, собранных в полевых условиях и представляющих все типы почв на всей территории страны. Гумус отражает свет в уникальных спектральных диапазонах, которые ученые могут интерпретировать для определения химического состава.
По словам Эндрю Марджено, доцента кафедры наук о растениеводстве и соавтора исследования, можно получить представление о содержании углерода, отсканировав неизвестный образец и применив статистический метод, который давно используется.
«Мы попытались проанализировать практически все потенциальные методы моделирования. Новизна научной работы заключается в масштабе обработки данных и в том, что мы испробовали весь спектр алгоритмов машинного обучения», - прокомментировал Эндрю Марджено.
Выбрав наилучший алгоритм, основанный на выборке данных, исследователи протестировали его с помощью имитированных гиперспектральных сведений.
«NASA располагает новыми гиперспектральными спутниками и планирует запустить их в космос. Так что мы будем готовы использовать новые технологии искусственного интеллекта для прогнозирования важных свойств почвы с помощью спектральных данных, поступающих с новейших космических аппаратов»,  - говорит Ван.
Фото - pexels.com

---