Архив Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
Университет Валенсии: YOLOv8 находит ботритис по снимкам с дрона, F1 91,1%
В исследовании Университета Валенсии модель YOLOv8 с индексом поглощения хлорофилла выявляла ботритис на мультиспектральных снимках с дрона с F1 91,1% против 68,1% у базовой RGB-модели.
Кейс предоставлен Vinum ex Machina
запись № 233 · Кейсбук v2026-09-29, Никита Худов · CC BY-SA 4.0
Текст адаптирован под формат паспорта АрхИИВ и публикуется по CC BY-NC 4.0 с разрешения автора Кейсбука.
/01 · ключевые результаты
Цифры приведены по Кейсбуку Vinum ex Machina и не сверены редакцией с первоисточником.
-
возможность системы
было 68,1% 91,1%
F1-мера детекции ботритиса
Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
базовая RGB-модель
2026 год · исследование Университета Валенсии, детекция ботритиса на снимках с дрона
данные исследования
- 92,6% точность (precision) детекции · возможность системы Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
- 89,6% полнота (recall) детекции · возможность системы Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
- 93,9% mAP@50 детекции · возможность системы Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
- около 1 575 изображений объём набора мультиспектральных данных · масштаб Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
оценка strategai
Оценка не рассчитывается.
В исследовании Университета Валенсии модель YOLOv8 с индексом поглощения хлорофилла выявляла ботритис на мультиспектральных снимках с дрона с F1 91,1% против 68,1% у базовой RGB-модели.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- University of Valencia
- Отрасль
- Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
- Функция
- Производство и основные операции
- Задача
- Точное земледелие и животноводство
Технология
- Класс AI
- Компьютерное зрение
- Тип решения
- Собственная разработка
- Данные
- Около 1 575 мультиспектральных изображений, снятых с высоты 40 м.
Внедрение
- Стадия
- Исследование, на 29.09.2026
- География
- Испания
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Исследователи Университета Валенсии (Испания) проверяли, можно ли находить поражение автоматически по снимкам с дрона. Базой для сравнения служила модель, обученная на обычных RGB-изображениях.
Что
Решение
Решение сочетает детектор YOLOv8 и индекс поглощения хлорофилла. Модель обнаруживает признаки ботритиса на изображениях, полученных с дрона.
Как
Внедрение
Работа выполнена в 2026 году как исследование. Данные: около 1 575 мультиспектральных изображений, снятых с высоты 40 м. Модель показала точность 92,6%, полноту 89,6%, F1 91,1% и mAP@50 93,9%; базовая RGB-модель дала F1 68,1%. Результаты опубликованы в журнале Sensors.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- Модель YOLOv8 с индексом поглощения хлорофилла показала F1 91,1% при детекции ботритиса на снимках с дрона.
- Базовая RGB-модель в том же исследовании дала F1 68,1%.
- Точность составила 92,6%, полнота 89,6%, mAP@50 93,9%.
Ограничения
- Показатели качества детекции получены на исследовательском наборе из около 1 575 изображений; они не показывают результат в регулярной работе хозяйства.
- Цифры не отражают влияния на урожай или затраты.
-
[1] Vinum ex Machina
Vinum ex Machina — Кейсбук, запись № 233
партнёр · 29.09.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002698 · Версия 1 · 25.10.2026 · /c/CB-002698/ · Vinum ex Machina № 233