Galvenās izmaiņas agrotehniskajā kompleksā notiek digitālās transformācijas kontekstā
Lietu internets (lietiskais internets, IoT)
Sensori palīdz reāllaikāizmērīt augsnes raksturlielumus, izsekot nokrišņiem, temperatūru, mitrumu, iekārtu kustību. Pateicoties tam, lauksaimniekiem ir iespēja savākt milzīgu datu apjomu, apkopot tos informācijas sistēmā, analizēt un pieņemt pārdomātākus lēmumus. Tas ļauj ietaupīt resursus un naudu, kas ir svarīgi tik zemas peļņas jomai kā lauksaimniecība. Pirms lietu interneta tas nebija iespējams.
Piemēram, jūs varat uzstādīt sensorus uz aprīkojumu unlai saprastu, kur tas atrodas, kādu maršrutu ved, vai no tā novirzās, vai dīkstāvē. Pateicoties tam, lauksaimniecības ekonomika optimizē izdevumus par benzīnu un novērš zādzības. Sensori augsnē un laikapstākļu sensori neiedarbojas tik ātri, taču tie palīdz kontrolēt augu augšanu, izlemt, kad mēslot, laistīt sējumus un apstrādāt tos ar pesticīdiem, lai iegūtu lielāku ražu.
Globālais IoT tirgus lauksaimniecībātiek lēsts 22 miljardu dolāru apmērā 2021. gadā. Katru gadu tas pieaugs par 10%, līdz 2026. gadam pārsniedzot 35 miljardus ASV dolāru. Taču IoT attīstību, tostarp lauksaimniecībā, spēcīgi ietekmē komunikācijas kvalitāte. Bieži zemes atrodas attālināti no šūnu torņiem, no sensoriem ir grūti iegūt stabilu informācijas plūsmu. Jaunās paaudzes 5G vajadzētu atvieglot šo uzdevumu. Taču frekvenču noslogojums, importēto telekomunikāciju iekārtu piegādes pārtraukšana un Krievijas bāzes staciju trūkums līdz šim ir kavējuši 5G tīklu masveida izplatīšanu Krievijā.
Zemes attālā izpēte
Satelīti un droni var uzraudzīt unzondēt zemi bez roku darba. Satelītattēli ļauj novērtēt situāciju laukos lielos attālumos, savukārt droni ir piemērotāki precīzai un precīzai uzraudzībai. Galvenā attālināto metožu priekšrocība ir liels pārklājums un iespēja ātri iegūt nepieciešamos datus. Izmantojot zemes zondēšanu, darbaspēka izmaksas ir daudz augstākas, un viss process aizņem ilgāku laiku.
Satelīta attēli ir pieejami trim galvenajiempakalpojumu sniedzēji - Eiropas satelītu saime Sentinel, amerikāņu programma Landsat un Roskosmos. Krievijā galvenokārt izmanto Sentinel. Sentinel-2 attēlu izšķirtspēja ir līdz 10 metriem uz pikseļu. Droniem ir daudz lielāka izšķirtspēja – līdz 2 cm uz pikseļu, taču katrs fails var svērt vairākus gigabaitus, tāpēc tos ir grūti apstrādāt. Parasti ražas uzraudzībai pietiek ar satelītiem.
Kā drons redz lauku
Satelīta datu un informācijas apvienošana arsensori, kas ir aprakti zemē vairāku centimetru dziļumā, iespējams, piemēram, sastādīt augsnes temperatūras profilu. Tas pasargās agronomu no nepieciešamības manuāli ar termometru pārbaudīt, vai temperatūra laukā ir sasniegusi sējai optimālās vērtības. Attālās metodes ņem vērā arī atsevišķu viena lauka sadaļu īpašības.
Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (GIS)
Agrobiznesa darbiniekiem ir svarīgi vizualizēt informāciju karšu veidā. Mūsdienās ĢIS ir informācijas sistēmu pamats un sirds, kas saistītas ar lauksaimniecības uzņēmuma vadību.
Lauku saimniecība veido digitālā reljefa izkārtojumu,jomas un tehnoloģijas. Dažreiz tie ir izkaisīti vairākos reģionos un pat valstīs. Informācija tiek glabāta informācijas sistēmā un tiek parādīta slāņu veidā. Slānis ir lauka atribūts, piemēram, mitrums, reljefs, augstuma izmaiņas, apūdeņošanas un drenāžas iekārtas, kultūraugi. Pārslēdzoties starp dažādiem atribūtiem, saimniecība var veidot kopainu par laukos notiekošo.
ĢIS var redzēt, kā notiek ražas novākšanakampaņa, kurās platībās raža jau ir novākta un kur darbi vēl nav sākti. Agrouzņēmumi var redzēt, kuri lauki ir apstrādāti ar pesticīdiem un kuri nav, vai nokrišņi ir nolijuši, vai nav parādījušies kaitēkļi. Vai arī vizuāli izsekojiet tehnikas kustībai, novērtējiet nobraukumu, degvielas un smērvielu izmaksas, izprotiet normas pārsniegšanas iemeslus.
“ĢIS var redzēt, kā norit ražas novākšanas kampaņa”
precīzā lauksaimniecība
Precīzā lauksaimniecība ir augstas precizitātes sistēmalauksaimniecības uzņēmuma vadība, kurā ietilpst dažādas tehnoloģijas: lietu internets, ĢIS un zemes attālā uzrāde. Tas ir balstīts uz informāciju, kas saņemta no pakalpojumu sniedzējiem un sensoriem.
Lauksaimniecība ietver lauka sadalīšanu gabalospamatojoties uz to īpašībām un rezultātā diferencētu sēšanu, laistīšanu, apstrādi ar pesticīdiem. Ja vienā lauka daļā parasti ir bagātāka raža, tur var stādīt vairāk sēklu. Un, ja augsne kādā vietā ir nabadzīgāka, palieliniet mēslojuma daudzumu. Galīgais mērķis ir novākt vairāk ražas un ietaupīt visos posmos.
Klasiskajās lauksaimniecības pieejās lauksapstrādāts kopumā. Tikmēr viena lauka ietvaros augsnes agrofizikālie un agroķīmiskie parametri var atšķirties, īpaši, ja runa ir par vairāku tūkstošu hektāru platībām. Lauksaimniecības darbības, ņemot vērā šādas īpašības, var ietaupīt 15-20% lauksaimniecības sektora resursu.
Mūsdienās daudzas lauku saimniecības veiceksperimentāls darbs, kas saistīts ar precīzo lauksaimniecību. Viņi parasti piešķir zemi izmēģinājuma projektiem un izmanto NDVI indeksu, lai to sadalītu zemes gabalos. Tas tiek aprēķināts no satelītu un bezpilota lidaparātu attēliem, un tas ļauj uzzināt par kultūraugu stāvokli dažādās lauka daļās.
Mākslīgais intelekts un matemātiskā modelēšana
AI un matemātisko modeļu pielietojuma diapazonslauksaimniecība ir diezgan plaša. Piemēram, tie ļauj prognozēt ražas apjomu visa lauksaimniecības darbu cikla laikā. Pateicoties tam, lauksaimnieki var novērtēt, cik daudz naudas viņi nopelnīs sezonas beigās.
Vēl viens populārs virziens ir augseka.Tā sauktā prakse vienā un tajā pašā zemē vairākas augšanas sezonas audzē dažādus kultūraugus. Katrai kultūrai ir raksturīgi savi mikroorganismi sakņu sistēmā, ķīmisko elementu līdzsvars, ko tā paņem no zemes. Tātad, ja vairākus gadus stādīsit uz lauka vienus un tos pašus augus, augsnes auglība katru gadu samazināsies. Iespējams, ka zeme būs jāizņem no lauksaimnieciskās izmantošanas, lai tā varētu atgūties. Un, ja jūs pareizi izvēlaties kultūru secību, jūs varat ne tikai izlīdzināt mikroelementu līdzsvaru augsnē, bet arī uzlabot tās stāvokli.
Lauksaimniecības uzņēmums var izveidot optimizācijumatemātisks modelis, kas, ņemot vērā dažādus faktorus (priekšgājēju kultūras, kultūraugu ražas utt.), sniedz ieteikumus turpmākajiem stādījumiem. Līdzīgi matemātiskie modeļi var arī palielināt peļņu. Lai to izdarītu, ir nepieciešams tos bagātināt ar datiem par cenām un pārdošanu.
"Sensori palīdz izmērīt augsnes īpašības reāllaikā, izsekot nokrišņiem, temperatūrai, mitrumam, transportlīdzekļu kustībai"
Izredzes un grūtības
Tehnoloģiju attīstība lauksaimniecībā ir apgrūtinātadaudzi faktori: liela Krievijas rūpniecības atkarība no importa elementu bāzes ziņā, datu sadrumstalotība un vienotu protokolu trūkums to pārsūtīšanai, kiberdrošības problēmas (IoT gadījumā).
Turklāt tehnoloģiju izmantošana lauksaimniecībāPagaidām galvenokārt lielās lauku saimniecības var atļauties to darīt saimniecībā, jo šādu rīku ieviešanai ir nepieciešami ieguldījumi ne tikai aparatūras iegādē, bet arī cilvēku apmācībā. Mazās saimniecības bieži vien maz ievieš jauninājumus un labākajā gadījumā joprojām saglabā informāciju uz papīra. Jo lielāks kļūst uzņēmums, jo izteiktāka ir nepieciešamība optimizēt iekšējos procesus un palielināt produktivitāti.
Iztīrīt informācijas sistēmunav iespējams, kamēr šis pasūtījums nav izpildīts. Lai pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz informāciju, vispirms ir jāsaprot savi procesi: jāsaprot, kur iegūt šo informāciju, kādu datu trūkst, ko darīt, lai tos iegūtu, kā pārvarēt pretestību darbiniekiem, kuri nevēlas dalīties zināšanās vai jau ir pieraduši strādāt noteiktā režīmā. Tāpēc digitālā transformācija notiek no augšas uz leju un sākas ar augstāko vadību.
Lasīt vairāk:
NASA atklāja Haumea - Saules sistēmas noslēpumainākās planētas - izcelsmi
Dzīvie organismi ir padarījuši Marsu neapdzīvojamu
Aknas var strādāt vairāk nekā 100 gadus: zinātnieki stāstīja, kā tas ir iespējams