,

Новости Алтайского края. Июль

Алтайский край — в лидерах по объемам доведения господдержки сельхозпредприятиям

По оперативным данным алтайским аграриям из федерального бюджета доведено около 76% средств годового лимита, в частности, по компенсирующей субсидии — 86% средств, по стимулирующей — около 84%. Алтайский край отмечен в числе регионов, где хозяйствам перечислили максимальные объемы господдержки.

Решен вопрос о существенном увеличении лимитов по предоставлению льготных кредитов. Если раньше максимальный лимит краткосрочного кредита в крае составлял 300 миллионов рублей, то в настоящее время для молокоперерабатывающих предприятий установлен максимальный размер в 800 миллионов, а для остальных предприятий АПК — 500 миллионов рублей.

Отмечено, что объемы привлечения долгосрочных кредитов, привлекаемых в том числе на реализацию инвестиционных проектов в сельхозпредприятиях, выросли практически в два раза.

«Продолжается работа по льготному кредитованию. По оперативным данным с начала года сельхозтоваропроизводители и предприятия перерабатывающей промышленности края подали заявки на 23 миллиарда рублей льготных кредитов (в 2021 году на этот период заявок было на 18 миллиардов рублей), в том числе 8,8 миллиарда рублей — льготные инвестиционные кредиты (практически в 2 раза больше уровня 2021 года), 14,9 миллиарда рублей — льготные «короткие» кредиты (больше уровня прошлого года на 1 миллиард рублей). Лимитов господдержки на льготное кредитование региону достаточно и для обеспечения комплекса уборочных работ, и для удовлетворения запросов на инвестиционные цели», — уточнил министр сельского хозяйства Алтайского края Сергей Межин.

Ученые Алтайского ГАУ провели испытания «умной» оптической системы мониторинга состояния посевов

Ученые Алтайского государственного аграрного университета и Всероссийского научно-исследовательского института фитопатологии продолжают реализацию совместного проекта «Разработка методов своевременного выявления болезней, вредителей и сорных растений на полях с применением технического зрения и интеллектуальных систем для перехода к внесению пестицидов в дифференцированных дозах».

В рамках проекта ученым предстоит разработать методы и технологии наземного и дистанционного выявления вредителей, болезней и сорных растений в посевах с применением цифровых мультиспектральных и гиперспектральных камер и алгоритмов искусственного интеллекта.

Ключевым этапом реализации проекта стало проведение полевого испытания конструкции вертикальной оптической сенсорной системы с высокой разрешающей способностью съемки (в миллиметровом масштабе), с возможностью работать на разной высоте в посевах, с параллельной записью трека и координат точек съемки во время движения. Эксперимент прошел на полях индустриального партнера АГАУ — хозяйства ООО «Лео» в Калманском районе Алтайского края, на посевах сои сорта «Грация». Для участия в эксперименте в Барнаул прибыли ученые НИИ Фитопатологии д. с.- х. н., н. с. Софья Железова и к. ф.- м. н., н. с. Евгения Степанова.

Система может закрепляться на штанге прицепного опрыскивателя и при движении со скоростью 15 км/ч под разными углами к поверхности вести видеозапись для оценки наличия вредных объектов и сорняков в посевах сельскохозяйственных культур и накопления спектральной библиотеки изображений вредных объектов.

«Одной из задач рабочей группы ученых Алтайского ГАУ является разработка универсальной системы крепления камеры и ее интеграция с GPS-приемником для работы в полевых условиях с возможностью записи трека и координат точек съемки во время движения. В частности, мы должны экспериментальным путем определить оптимальный угол наклона камеры и высоту ее крепления, скорость движения, наиболее эффективные параметры съемки и т. д. Теперь полученные результаты необходимо обработать и проанализировать коллегам из Москвы», — прокомментировал предварительные итоги испытания Владимир Беляев, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой сельскохозяйственной техники и технологий Алтайского ГАУ.

Дальнейшим шагом проекта станет разработка алгоритмов обработки изображений, полученных камерами в лабораторных и полевых условиях с применением нейросетей для классификации целевых объектов (болезней, насекомых-вредителей и сорняков) на изображениях.

По результатам обследования посевов будут построены карты пространственного распределения вредных организмов в посевах.