Les principaux changements du complexe agro-industriel s’inscrivent dans le contexte de la transformation numérique
Internet des objets (Internet des objets, IdO)
Les capteurs aident en temps réelmesurer les caractéristiques du sol, suivre les précipitations, la température, l'humidité, le mouvement de l'équipement. De ce fait, les agriculteurs ont la possibilité de collecter une énorme quantité de données, de les agréger dans un système d'information, d'analyser et de prendre des décisions plus éclairées. Cela conduit à des économies de ressources et d'argent, ce qui est important pour un domaine à faible marge comme l'agriculture. Avant l'Internet des objets, ce n'était pas possible.
Par exemple, vous pouvez installer des capteurs sur l'équipement etcomprendre où il se trouve, quelle route il emprunte, s'il s'en écarte, s'il est inactif. De ce fait, l'économie agricole optimise les dépenses en essence et prévient le vol. Les capteurs dans le sol et les capteurs météorologiques n'ont pas un effet aussi rapide, mais ils aident à contrôler la croissance des plantes, à décider quand fertiliser, à arroser les cultures et à les traiter avec des pesticides pour obtenir plus de rendement.
Marché mondial de l'IdO dans l'agricultureestimé à 22 milliards de dollars en 2021. Il augmentera de 10% par an, dépassant 35 milliards de dollars d'ici 2026. Mais le développement de l'IoT, y compris dans l'agriculture, est fortement influencé par la qualité de la communication. Souvent les terres sont éloignées des tours cellulaires, il est difficile d'obtenir un flux stable d'informations provenant des capteurs. La nouvelle génération de 5G devrait faciliter cette tâche. Mais l'occupation des fréquences, l'arrêt des livraisons d'équipements télécoms importés et le manque de stations de base russes ont jusqu'à présent empêché la distribution massive des réseaux 5G en Russie.
Télédétection terrestre
Les satellites et les drones peuvent surveiller etpour sonder la terre sans travail manuel. L'imagerie satellitaire permet d'évaluer la situation dans les champs à de grandes distances, tandis que les drones sont plus adaptés à une surveillance précise et précise. Le principal avantage des méthodes à distance est une large couverture et la possibilité d'obtenir rapidement les données nécessaires. Avec le sondage au sol, les coûts de main-d'œuvre sont beaucoup plus élevés et l'ensemble du processus prend plus de temps.
Des images satellites sont disponibles pour trois principauxfournisseurs - la famille européenne de satellites Sentinel, le programme américain Landsat et Roskosmos. En Russie, Sentinel est principalement utilisé. La résolution des images Sentinel-2 peut atteindre 10 mètres par pixel. Les drones ont une résolution beaucoup plus élevée - jusqu'à 2 cm par pixel, mais chaque fichier peut peser plusieurs gigaoctets, ils sont donc difficiles à traiter. Habituellement, les satellites suffisent pour surveiller les cultures.
Comment le drone voit le terrain
Combiner les données et informations satellitaires avecdes capteurs enterrés dans le sol à plusieurs centimètres de profondeur, il est possible, par exemple, d'établir un profil de température du sol. Cela évitera à l'agronome d'avoir à vérifier manuellement avec un thermomètre si la température dans le champ a atteint les valeurs optimales pour le semis. Les méthodes à distance prennent également en compte les caractéristiques des sections individuelles dans le même champ.
Systèmes d'information géographique (SIG)
Pour les travailleurs de l'agro-industrie, il est important de visualiser les informations sous forme de cartes. Aujourd'hui, le SIG est la base et le cœur des systèmes d'information liés à la gestion d'une entreprise agricole.
L'exploitation agricole crée un aménagement d'un terrain numérique,domaines et technologies. Parfois, ils sont dispersés dans plusieurs régions et même pays. Les informations sont stockées dans le système d'information et affichées sous forme de couches. Une couche est un attribut d'un champ, par exemple, l'humidité, le relief, les changements d'altitude, les installations d'irrigation et de drainage, les cultures. En passant d'un attribut à l'autre, la ferme peut se faire une idée globale de ce qui se passe dans les champs.
Dans le SIG, vous pouvez voir comment se déroule la récoltecampagne, dans quelles zones la récolte a déjà été récoltée et où les travaux n'ont pas encore commencé. Les agro-entreprises peuvent voir quels champs ont été traités avec des pesticides et lesquels ne l'ont pas été, si les précipitations sont tombées, si des ravageurs sont apparus. Ou suivre visuellement le mouvement des équipements, évaluer le kilométrage, le coût du carburant et des lubrifiants, comprendre les raisons du dépassement de la norme.
"Dans le SIG, vous pouvez voir comment se déroule la campagne de récolte"
l'agriculture de précision
L’agriculture de précision est un système de gestion d’entreprise agricole de haute précision qui comprend :Il s’agit de différentes technologies : l’Internet des objets, les SIG et la télédétection de la Terre.Il est basé sur les informations reçues des fournisseurs et des capteurs.
L'agriculture consiste à diviser le champ en parcellesen fonction de leurs caractéristiques et, par conséquent, des semis, arrosages, traitements phytosanitaires différenciés. Si une zone du champ a généralement une culture plus riche, vous pouvez y planter plus de graines. Et si le sol à un endroit est plus pauvre, augmentez la quantité d'engrais. Le but ultime est de récolter plus de récoltes et d'économiser sur toutes les étapes.
Dans les approches classiques de l'agriculture, le champtraité dans son ensemble. Parallèlement, les caractéristiques agrophysiques et agrochimiques du sol peuvent varier au sein d'une même parcelle, surtout lorsqu'il s'agit de terres de plusieurs milliers d'hectares. Les exploitations agricoles, compte tenu de ces caractéristiques, peuvent économiser 15 à 20% des ressources du secteur agricole.
Aujourd'hui, de nombreuses exploitations agricoles pratiquenttravaux expérimentaux liés à l'agriculture de précision. Ils allouent généralement des terrains pour des projets pilotes et utilisent l'indice NDVI pour le décomposer en parcelles. Il est calculé à partir d'images de satellites et de drones et permet de connaître l'état des cultures dans différentes parties du champ.
Intelligence artificielle et modélisation mathématique
Le champ d'application de l'IA et des modèles mathématiques dansl'agriculture est assez large. Par exemple, ils vous permettent de prévoir la quantité de récolte pendant tout le cycle de travail agricole. Grâce à cela, les agriculteurs peuvent estimer combien d'argent ils gagneront à la fin de la saison.
Une autre direction populaire est la rotation des cultures.Ce qu'on appelle la pratique consistant à cultiver différents types de cultures sur le même terrain pendant plusieurs saisons de croissance. Chaque culture est caractérisée par ses propres micro-organismes dans le système racinaire, l'équilibre des éléments chimiques qu'elle prélève du sol. Ainsi, si vous plantez les mêmes plantes dans le champ pendant plusieurs années, la fertilité du sol chutera chaque année. Il est possible que la terre doive être retirée de la circulation agricole afin de lui permettre de se reconstituer. Et si vous sélectionnez correctement la séquence de cultures, vous pouvez non seulement équilibrer l'équilibre des oligo-éléments dans le sol, mais également améliorer son état.
Une entreprise agricole peut construire une optimisationun modèle mathématique qui, en tenant compte de divers facteurs (cultures précédentes, rendements des cultures, etc.), donne des recommandations pour les plantations futures. Des modèles mathématiques similaires peuvent également maximiser les profits. Pour ce faire, il est nécessaire de les enrichir avec des données sur les prix et les ventes.
"Les capteurs aident à mesurer les caractéristiques du sol en temps réel, à suivre les précipitations, la température, l'humidité, le mouvement des véhicules"
Perspectives et défis
Le développement technologique dans l’agriculture est entravéde nombreux facteurs : forte dépendance de l'industrie russe aux importations en termes de base d'éléments, fragmentation des données et manque de protocoles uniformes pour leur transfert, problèmes de cybersécurité (dans le cas de l'IoT).
De plus, l'utilisation de la technologie dans l'agriculturePour l'instant, ce sont surtout les grandes exploitations agricoles qui peuvent se permettre de le faire à la ferme, car la mise en place de tels outils nécessite des investissements non seulement dans l'achat de matériel, mais aussi dans la formation des personnes. Les petites exploitations font souvent peu pour innover et conservent au mieux les informations sur papier. Plus une entreprise grandit, plus son besoin d'optimiser ses processus internes et d'augmenter sa productivité s'accentue.
Nettoyer le système d'informationimpossible tant que cette commande n'est pas en cours. Pour prendre des décisions basées sur l'information, vous devez d'abord comprendre vos processus : comprendre où obtenir cette information, quelles données manquent, quoi faire pour l'obtenir, comment surmonter la résistance des employés qui ne veulent pas partager les connaissances ou sont déjà habitués à travailler dans certains modes. Par conséquent, la transformation numérique se produit de haut en bas et commence par la haute direction.
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