農業分野における主な変化は、デジタル変革の文脈で起こっています。これは単なる新しいソフトウェアの導入ではありません
モノのインターネット (モノのインターネット、IoT)
センサーはリアルタイムで役立ちます土壌の特性を測定し、降水量、温度、湿度、機器の動きを追跡します。これにより、農家は膨大な量のデータを収集し、それらを情報システムに集約し、分析し、より多くの情報に基づいた意思決定を行う機会を得ることができます。これは、資源とお金の節約につながります。これは、農業のような利益率の低い分野にとって重要です。モノのインターネットが登場する前は、これは不可能でした。
たとえば、機器にセンサーを取り付けて、それがどこにあるのか、どのルートをたどるのか、それから逸脱しているかどうか、アイドル状態にあるかどうかを理解するために。これにより、農業経済はガソリンへの支出を最適化し、盗難を防ぎます。土壌センサーや気象センサーは、すぐには効果を発揮しませんが、植物の成長を制御し、肥料を与える時期を決定し、作物に水をまき、収穫量を増やすために農薬で処理するのに役立ちます。
農業における IoT の世界市場2021 年には 220 億ドルと推定されています。年率 10% で成長し、2026 年までに 350 億ドルを超える見込みです。しかし、農業を含む IoT の発展は、通信の質に大きく影響されます。多くの場合、土地は携帯電話基地局から離れているため、センサーから安定した情報の流れを取得することは困難です。新世代の 5G では、この作業が容易になるはずです。しかし、周波数の占有率、輸入された通信機器の供給の停止、およびロシアの基地局の不足により、これまでのところ、ロシアでの 5G ネットワークの大量配布が妨げられています。
地球リモートセンシング
衛星とドローンは監視と監視ができます手作業なしで地球を調査する。衛星画像を使用すると、遠く離れたフィールドの状況を評価できますが、ドローンはピンポイントで正確な監視に適しています。リモートメソッドの主な利点は、対象範囲が広く、必要なデータをすばやく取得できることです。地上でのサウンディングでは、人件費がはるかに高くなり、プロセス全体に時間がかかります。
衛星画像は、主に 3 つの場所で利用できます。プロバイダー - ヨーロッパの衛星ファミリーである Sentinel、アメリカのプログラムである Landsat および Roskosmos。ロシアでは、主にセンチネルが使用されています。 Sentinel-2 画像の解像度は、1 ピクセルあたり最大 10 メートルです。ドローンの解像度ははるかに高く、1 ピクセルあたり最大 2 cm ですが、各ファイルは数ギガバイトの重さになる可能性があるため、処理が困難です。通常、作物を監視するには衛星で十分です。
ドローンがフィールドをどのように見るか
衛星データと情報を組み合わせるセンサーは数センチメートルの深さで地面に埋め込まれており、たとえば、土壌の温度プロファイルを編集することができます。これにより、農学者は、畑の温度が播種に最適な値に達しているかどうかを温度計で手動で確認する必要がなくなります。リモートメソッドでは、同じフィールド内の個々のセクションの特性も考慮されます。
地理情報システム (GIS)
農業従事者にとって、情報を地図という形で視覚化することは重要です。今日、GIS は農業企業の管理に関連する情報システムの基盤であり、心臓部です。
農業用地は、デジタル地形のレイアウトを作成します。分野と技術。いくつかの地域や国に散らばっていることもあります。情報は情報システムに格納され、レイヤーの形式で表示されます。レイヤーは、湿度、起伏、標高の変化、灌漑および排水施設、作物などのフィールドの属性です。さまざまな属性を切り替えることで、農場は畑で起こっていることの全体像を形成できます。
収穫の様子がGISでわかる作物がすでに収穫され、作業がまだ始まっていない地域。農業企業は、どの畑が農薬で処理され、どの畑が農薬で処理されていないか、降水量が減ったかどうか、害虫が発生したかどうかを確認できます。または、機器の動きを視覚的に追跡し、走行距離、燃料と潤滑油のコストを評価し、標準を超えた理由を理解します。
「GIS では、収穫キャンペーンの進行状況を確認できます」
精密農業
精密農業は高精度システムです農業企業の管理には、モノのインターネット、GIS、地球のリモート センシングなどのさまざまなテクノロジーが含まれます。これは、プロバイダーやセンサーから受信した情報に基づいています。
農業には、畑を区画に分割することが含まれますそれらの特性に基づいており、その結果、播種、水やり、農薬処理が区別されます。畑のある地域が通常より豊かな作物を持っている場合は、そこにさらに種を植えることができます.そして、どこかの土壌がより貧弱であれば、肥料の量を増やしてください。最終的な目標は、より多くの作物を収穫し、すべての段階で節約することです。
農業の古典的なアプローチでは、フィールド全体的に処理されます。一方、特に数千ヘクタールの土地になると、土壌の農薬物理学的および農薬化学的パラメーターは同じフィールド内で異なる場合があります。このような機能を考慮に入れた農業経営は、農業部門の資源を15〜20％節約できます。
今日、多くの農業事業体が実施しています精密農業に関する実験的な仕事。彼らは通常、パイロット プロジェクトに土地を割り当て、NDVI インデックスを使用して区画に分割します。衛星や UAV からの画像から計算され、畑のさまざまな部分の作物の状態を知ることができます。
人工知能と数学的モデリング
AIや数理モデルの適用範囲農業はかなり広いです。たとえば、農作業の全サイクルにおける収穫量を予測できます。このおかげで、農家はシーズンの終わりにどれだけの収入が得られるかを見積もることができます。
別の人気のある方向は輪作です。いわゆる、同じ土地で異なる種類の作物をいくつかの生育期に栽培する慣行です。各作物は、根系の独自の微生物、つまり地面から摂取する化学元素のバランスによって特徴付けられます。そのため、同じ植物を何年も畑に植えると、土壌の肥沃度は年々低下します。土地の再生を可能にするために、土地の農業利用を中止しなければならない可能性があります。そして、作物の順序を正しく選択すれば、土壌中の微量元素のバランスを均一にするだけでなく、その状態を改善することもできます.
農業企業は最適化を構築できますさまざまな要因 (前作の作物、収穫量など) を考慮して、将来の作付けを推奨する数学的モデル。同様の数学的モデルも利益を最大化できます。これを行うには、価格設定と販売に関するデータでそれらを充実させる必要があります。
「センサーは、土壌の特性をリアルタイムで測定し、降水量、温度、湿度、車両の動きを追跡するのに役立ちます」
展望と困難
農業の技術開発が妨げられている多くの要因: 要素ベースの面でのロシア産業の高い輸入依存、データの断片化と転送のための統一プロトコルの欠如、サイバーセキュリティの問題 (IoT の場合)。
さらに、農業における技術の使用このようなツールの導入には、ハードウェアの購入だけでなく、人々のトレーニングへの投資も必要になるため、当面は、農場でこれを行う余裕があるのは主に大規模な農業所有者です。小規模な農場では、多くの場合、イノベーションをほとんど行わず、情報をせいぜい紙に残しているだけです。企業が大きくなるほど、内部プロセスを最適化し、生産性を向上させる必要性が顕著になります。
情報システムのクリーンアップこの注文がビジネスになるまで不可能です。情報に基づいて意思決定を行うには、まずプロセスを理解する必要があります。この情報を入手する場所、欠落しているデータ、入手するために何をすべきか、知識を共有したくない従業員の抵抗を克服する方法、または特定のモードでの作業にすでに慣れています。したがって、デジタルトランスフォーメーションはトップダウンで発生し、トップマネジメントから始まります。
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