Цифровой двойник для моделирования распространения церкоспороза сахарной свёклы по данным беспилотного мониторинга

Церкоспороз (Cercospora beticola Sacc.) является одним из наиболее вредоносных заболеваний сахарной свёклы, способным снижать урожайность на 30–40%. Традиционные методы фитосанитарного мониторинга трудоёмки и субъективны, что ограничивает их эффективность. Цель исследования заключается в разработке цифрового двойника посевов сахарной свёклы, интегрирующего данные беспилотного мониторинга и метеонаблюдений для прогнозирования динамики распространения болезни. Исследования проведены в 2024 г. на опытном поле площадью 25 га в Чишминском районе Республики Башкортостан. Данные получены с использованием беспилотного воздушного судна (БВС) DJI Phantom 4 Multispectral и портативной метеостанции iMETOS 3.3. На основе ортофотоснимков и метеопараметров реализован цифровой двойник, основанный на клеточном автомате S–E–I–R. Модель учитывала влияние погодных условий, рельефа и латентного периода болезни, а также включала возможность фунгицидных обработок. Цифровой двойник воспроизводит пространственновременную динамику распространения церкоспороза. Совпадение с фактическими данными БВСмониторинга составило 85–90%. Модель корректно отразила лагфазу в июне, экспоненциальный рост заражения в августе и максимальную поражённость к 1 сентября (~50–55% листового аппарата). Разработанный цифровой двойник доказал свою практическую значимость как система раннего предупреждения. Он позволяет за 1–2 недели предсказывать вспышки болезни и определять оптимальные сроки фунгицидных обработок, что может существенно снизить уровень поражённости. Интеграция таких моделей в системы точного земледелия открывает перспективы повышения эффективности защиты растений и сокращения затрат на СЗР.