Датасет для агро: болезни растений и съёмка полей
Определить болезнь растения по фотографии — одна из самых частых задач агро-ИИ, и одна из самых чувствительных к данным: одно и то же заболевание выглядит по-разному на разных культурах, стадиях и в разную погоду. Мы собираем такие наборы под конкретную культуру и регион: снимаем в поле и с дрона, привлекаем агрономов к разметке и отдельно набираем ранние стадии, которые модель обычно пропускает.
Какие агро-задачи требуют своего датасета?
Практически все: болезни и вредители по фото листа, оценка всходов и густоты посева, выявление сорняков для точечного опрыскивания, контроль состояния поля по снимкам с дрона, подсчёт плодов и оценка урожайности. Каждая задача снимается по-своему — с земли, с высоты или в теплице, — и данные между ними не переносятся.
Болезни и вредители
Фото листьев и плодов с разметкой заболевания и стадии поражения.
Сорняки
Разделение культуры и сорняков в кадре для точечного внесения гербицидов.
Всходы и густота
Подсчёт растений на участке, оценка равномерности посева.
Съёмка с дрона
Ортофотопланы полей с разметкой проблемных зон и очагов.
Плоды и урожайность
Подсчёт и оценка спелости для прогноза сбора.
Теплицы
Контроль состояния растений в закрытом грунте при искусственном освещении.
Как собирается датасет для сельского хозяйства?
Сначала определяем культуру, перечень заболеваний и стадии, которые нужно различать. Затем планируем съёмку по фазам вегетации — данные, собранные за один выезд, покрывают лишь одну стадию. Разметку ведут агрономы, а сомнительные случаи подтверждаются лабораторно, чтобы модель не училась на ошибочных диагнозах.
В каком виде отдаётся агро-датасет?
Фотографии с земли передаём с аннотациями в COCO, YOLO или масками сегментации, снимки с дрона — вместе с геопривязкой и разметкой зон в GeoJSON. К набору прикладываем справочник заболеваний с примерами, распределение по стадиям и перечень условий съёмки.
Почему агро-модели плохо работают на чужих данных?
Потому что растение — не деталь на конвейере: вид поражения зависит от культуры, сорта, стадии, погоды и даже времени суток съёмки. Модель, обученная на открытом наборе с другой культурой и в другом климате, на вашем поле ошибается систематически. Поэтому набор собирается под конкретную культуру и регион.
Привязка к культуре
Одно заболевание на пшенице и на картофеле выглядит принципиально по-разному.
Стадии поражения
Ранняя стадия — самая ценная и самая редкая в архивах, набирается прицельно.
Условия съёмки
Роса, пыль, тень от облака, контровой свет — то, что встречается в поле.
Диагноз специалиста
Разметку ведёт агроном, спорные случаи подтверждаются лабораторно.
Сезонность
Съёмка планируется по фазам вегетации, а не за один выезд.
Контрольная выборка
Оценка модели идёт на данных, не участвовавших в обучении.
Права на набор
Данные с ваших полей не попадают в общие наборы и не передаются другим заказчикам.
Сколько стоит агро-датасет?
Разметка изображений считается за партию объектов — от 15 000 ₽ за 1000 объектов bounding box, сегментация листа или зоны поля дороже. Полевая съёмка и работа агронома оцениваются отдельно, поскольку зависят от числа выездов и площади. Смету фиксируем после пилота на вашей выборке.
Кому нужны агро-датасеты?
Датасеты заказывают разработчики систем точного земледелия, производители сельхозтехники с камерами на опрыскивателях, агрохолдинги со своей аналитикой по полям и сервисы диагностики растений для фермеров. Объединяет их то, что готовые открытые наборы под их культуру и климат либо отсутствуют, либо дают на реальном поле слишком низкую точность.
Пример проекта
Датасет болезней листа для одной культуры
Собрали и разметили фотографии листьев с разметкой заболеваний и стадий поражения, съёмка велась в течение сезона на разных фазах вегетации. Ранняя стадия изначально была представлена единичными кадрами и потребовала отдельного досбора. Показатели — типовой сценарий проекта такого класса, не кейс конкретного клиента.
Ключевые факты
Частые вопросы об агро-датасетах
Подойдут ли открытые датасеты болезней растений?
Как основа — да, для первого прототипа. Но открытые наборы сняты на других сортах, в другом климате и часто в лабораторных условиях, поэтому на реальном поле точность падает. Практичный путь — взять открытый набор для старта и дообучить модель на своих данных.
Сколько фотографий нужно на одно заболевание?
Ориентир для пилота — несколько сотен кадров на заболевание с разбивкой по стадиям. Ранняя стадия требует отдельного внимания: именно её модель чаще всего пропускает, а именно она важнее всего для своевременной обработки.
Можно ли собирать данные дроном?
Да, для задач уровня поля: очаги поражения, всхожесть, состояние посевов. Для диагностики конкретного заболевания по листу нужна съёмка с земли — с высоты необходимая детализация теряется. Часто эти два уровня комбинируют.
Кто определяет заболевание при разметке?
Агроном или фитопатолог. Разметчик общего профиля не отличит раннюю стадию болезни от механического повреждения или дефицита питания, а такая ошибка попадает прямо в обучающую выборку.
Сколько времени занимает сбор?
Сбор привязан к сезону: чтобы покрыть фазы вегетации, съёмка растягивается на несколько выездов за сезон. Разметка уже собранного архива идёт быстрее — недели. Точный план составляем от культуры и списка заболеваний.
Кому принадлежит собранный датасет?
Если съёмка велась на ваших полях и работу оплатили вы, исключительные права на итоговый набор переходят к вам по договору. Мы не добавляем такие снимки в свои коммерческие наборы и не передаём их другим заказчикам. Когда вы берёте наш готовый агро-набор, вы получаете лицензию на использование в обучении моделей, и её условия фиксируются письменно до оплаты.
Соберём датасет под вашу культуру
Расскажите, какую культуру и какие заболевания нужно различать, — вернёмся с планом съёмки и оценкой объёма в течение 1 рабочего дня.
Не любите формы — напишите на info@datamarkup.ru