Учёные создали 3D‑модели почв Башкортостана с помощью ИИ

Для построения непрерывных трехмерных моделей свойств грунта на глубине до метра ученые применили алгоритмы машинного обучения.

Авторы проекта подчеркивают, что подобный анализ на основе регионального массива данных ранее не осуществлялся ни в республике, ни в масштабах всей России. В отличие от привычных двумерных карт, фиксирующих лишь поверхностные слои или отдельные горизонты, новый подход позволяет оценивать параметры почвы на различных глубинах и визуализировать их объемное пространственное распределение.

Ключевыми параметрами исследования стали содержание органического углерода и уровень кислотности. Эти показатели имеют решающее значение для определения плодородия земель, оценки экологического баланса территорий и понимания климатических процессов.

Значимость проекта выходит за рамки чистого научного интереса и имеет прямое практическое применение. Заместитель Премьер-министра Правительства РБ — министр земельных и имущественных отношений Наталья Полянская отметила, что высокоточные цифровые данные о почвах станут основой для принятия управленческих решений.

— Сегодня крайне важно поддерживать подобные инновационные решения, используя их для обеспечения устойчивого развития сельского хозяйства, экологии и экономики региона. Внедрение современных технологий позволяет заменить трудоемкие ручные методы на точные цифровые инструменты, способные прогнозировать свойства почв на больших площадях и опираться на надежные данные при принятии решений. Точное знание характеристик грунта позволит эффективнее вовлекать земли в хозяйственный оборот. Мы наблюдаем, как научный потенциал Межвузовского кампуса способствует развитию республики, что полностью отвечает задачам по повышению инвестиционной привлекательности региона, — подчеркнула Наталья Полянская.

По оценкам авторов исследования, до 90% всех продуктов питания производится из почвы, поэтому мониторинг ее состояния критически важен. Традиционная почвенная картография опиралась на полевые изыскания и ручную обработку: специалисты изучали отдельные разрезы, учитывали климат, рельеф, растительность и геологию, перенося информацию на большие территории.

Цифровая почвенная картография работает иначе. Компьютерные модели выявляют статистические взаимосвязи между свойствами грунта и факторами его формирования, позволяя прогнозировать характеристики в районах, где прямые измерения не проводились.

Работа над проектом стартовала в 2020 году. За это время ученые систематизировали данные предыдущих исследований и подготовили их для обучения алгоритмов. Итоговый набор данных включал 29,4 тысячи измерений содержания органического углерода и более 22,3 тысячи замеров кислотности.

Дополнительно были задействованы 82 цифровые карты республики с информацией о климате, рельефе, геологии, гидрологии, почвах и спутниковыми снимками. Созданные 3D-модели прошли многоступенчатую верификацию на предмет точности прогнозов, уровня неопределенности и сферы применимости.

Самым сложным этапом стал сбор и подготовка исходной информации. Начальник лаборатории искусственного интеллекта в исследованиях окружающей среды УГНТУ Азамат Сулейманов отметил необходимость объединения разрозненных данных из научных публикаций, отчетов, диссертаций и других источников.

— Главная трудность заключалась в сборе и гармонизации данных для последующего обучения моделей. Это оказался самый долгий и сложный этап. Кроме того, данные распределены по территории неравномерно. Например, для Уральских гор информации значительно меньше, чем для равнинных районов Башкортостана, поскольку полевые обследования в горной местности сложнее с логистической точки зрения, — рассказал Азамат Сулейманов.

Авторы планируют использовать результаты в сельском хозяйстве, экологическом мониторинге и климатических исследованиях. Новые карты должны повысить точность оценки запасов почвенного углерода и кислотности по всей республике.

Председатель Общественного совета при Министерстве земельных и имущественных отношений РБ, доцент БАГСУ Рим Галимов отметил практическую ценность разработки для земельных отношений. По его мнению, цифровые данные сделают процедуры работы с землей более объективными и снизят затраты.

— Башкортостан, являясь одним из лидеров агропромышленного комплекса, получит мощный инструмент управления: повышение стандартов госуслуг, минимизацию временных и финансовых издержек для всех участников процесса, объективность при разграничении земель и надежную научную базу для защиты прав крестьянских и фермерских хозяйств, — отметил Рим Галимов.

Исследование продолжается. В настоящее время в горных районах Урала ведутся дополнительные полевые работы для расширения массива данных. В будущем команда планирует применять более современные методы цифрового моделирования.

Работа выполнена в рамках государственного задания Минобрнауки России по теме оценки эмиссии и поглощения парниковых газов экосистемами Евразийского карбонового полигона и поиска технологических решений для декарбонизации Башкортостана.

Справочно:

Напомним, по поручению Президента Владимира Путина в России формируется сеть современных кампусов. К 2030 году в стране должно появиться созвездие из 25 таких образовательных центров. Руководство направлением осуществляет Правительство РФ и Минобрнауки России. В настоящее время при поддержке национального проекта «Молодежь и дети» проектируются и строятся 24 студгородка. К 2036 году количество кампусов увеличится до 40.

Башкортостан стал одним из пилотных регионов России, где реализуется федеральный проект по созданию сети современных кампусов. Первая очередь Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра в Уфе была открыта в феврале 2024 года.