莫斯科，8月17日。研究小组Skoltech航天中心(SC)和数据密集型科学和工程中心(CDISE)提出了一种基于2D和3D图像预测植物生物量增长的方法，该研究所的新闻办公室报道，他们的结论将使提高地球和空间精确农业的效率成为可能。
科学家们通过用3D摄像机记录人工无土栽培系统中植物的生长情况来收集统计数据。他们获得的信息使他们能够建立所有叶片总表面积扩大与植物总生物量增加之间的联系。在此基础上，利用二维摄像机实现了叶片面积的放大，建立了植物生长的动态模型。
为了进行这项实验，研究人员使用了一个具有人工生长能力的自动系统，2D和3D相机以及传感器来收集周围地区的数据。该系统利用机器学习技术对植物生长进行建模和动态预测。根据这项研究的作者，这种方法有助于并降低预测系统的成本。
未来，研究小组将在收集到的数据和机器学习算法的基础上，开发温室设施优化推荐系统。该实验的新发现以及有效的分析方法的发展，也将有利于在空间和地球上发展自主的生命支持系统。
精准农业的新技术突破，将为发展中国家战胜饥饿、提高粮食安全、提高农业效率打开新的大门。精准农业如何优化资源利用被认为是主要问题，为了克服这一障碍，科学家们正在建立模型，使预测增长和优化粮食生产成为可能。
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