他们开发了一个通用的软件包，将分析在观察过程中获得的图像。 根据这个想法，该系统应该独立工作，没有人的帮助下，基于地面的计算机系统，神经网络和数据。
来自萨马拉国家研究大学的科学家以S.P.Korolev和埃里温的俄罗斯-亚美尼亚大学的名字命名，提出了卫星和无人机的"智能视觉"概念。 的。 大学新闻服务 报道说，在未来，发展将有助于在不同领域引进高光谱技术。 该项目已经获得了俄罗斯基础研究基金会和亚美尼亚教育、科学、文化和体育部科学委员会的赠款。
研究人员说，他们正在创建一个自学习算法，将计算识别高光谱图像中的物体所需的特征。 并且还可以选择用于处理整个图像的最佳过滤器，只控制一个参数。 由于这一点，新系统将不需要人类，地面计算机系统，神经网络和数据库的帮助。 这将使问题的诊断速度更快。
此外，新算法将能够创建一个移动高光谱仪。 它们可以放在光 无人机 . 由于这一点，这些设备将能够在板载芯片的帮助下立即计算所需对象的标志。
"在这个阶段，我们的研究是纯粹的基础，但其实际意义是显而易见的。 我们的方法使我们能够获得一种算法，该算法可以独立计算高光谱图像上所需对象的信息特征，而无需现成的索引或手头的特定样本，"项目经理，萨马拉大学技术控制论系主任Alexander Kupriyanov教授说。
明年，研究人员打算创建一个原型的计算机系统，将适应各种任务。 该小组认为，发展将在地理信息学，"智能"领域是有用的" 农业 ，地球遥感和医疗诊断。 特别是，新的高光谱仪将能够评估作物的状态，土壤水分，其与矿物肥料的饱和度，杂草的存在，患病植物，以及找到森林破坏和水污染的病灶。
