О точном земледелии
Технологии точного земледелия — наукоёмкие технологии, позволяющие максимально эффективно использовать ресурсы сельхозпредприятия и при снижении затрат на производство максимально увеличить производительность и повысить рентабельность использования земель.
Не один десяток лет подобные технологии находят применение у зарубежных сельхозпроизводителей для целей планирования, зонирования сельхозугодий, учёта площадей, мониторинга состояния растений и дифференцированного внесения удобрений.
Различные методы сбора информации обеспечивают агрономическую службу предприятия или владельца небольшой фермы актуальной и достоверной информацией о состоянии угодий: проблемных зонах, развитии растений, эффективности применения удобрений и гербицидов, эффективности и качестве работы сельхозтехники и т.д. Собираемые на регулярной основе данные ложатся также в основу решения одной из важнейших задач агрономии — прогнозирования урожайности.
Для зондирования посевов и почв используются различные технологии сбора и обработки данных: ручные наземные сенсоры, производящие точечное измерение различных параметров на поле, мобильные сканирующие системы, устанавливаемые на сельхозтехнику, спутниковые снимки и аэрофотосъёмка.
Одной из наиболее информативных и производительных технологий сбора информации в сельскохозяйственном секторе является спектрозональная съёмка. Анализ отражательной способности почв и растительности в различных зонах спектра позволяет получать исчерпывающие данные о состоянии растений, степени их развития, потребности в удобрениях, поливе и т.д. На основе спектральных данных рассчитываются различные типы вегетационных индексов, наиболее распространённым из которых является индекс NDVI. Подобные расчёты, оформленные, например, в виде индексных карт, предоставляют наглядную информацию о посевах.
Производительность дистанционного метода сбора данных – вне конкуренции. Однако применение для таких целей спутниковой съёмки или съёмки с самолёта отличается высокой стоимостью выходного продукта – спектральных снимков. По этой причине в абсолютном большинстве случаев предприятия не пользуются такого вида услугами. Кроме того, низкая оперативность получения спутниковых данных и низкое пространственное разрешение сводит на нет почти все преимущества спектрального мониторинга.
Недостатки всех вышеописанных методов позволяет обойти технология, основанная на применении лёгких беспилотных летательных аппаратов, различные типы которых получили широчайшее распространение в последние годы. Опираясь на предыдущий опыт использования сверхлёгких беспилотных летательных аппаратов в области геодезии и картографии, швейцарская компания senseFly и российская компания «Джи Пи Эс Ком» совместно с Российским Государственным Аграрным Университетом имени К.А. Тимирязева разработали комплекс услуг, связанных со спектрозональной съёмкой сельхозугодий и предоставлении на её основе пакета аналитических данных. Такой подход позволяет агрономической службе предприятия масштабно взглянуть на земли предприятия и с высокой детальностью оценить и проанализировать результаты своей деятельности.
О том, что видно сверху
В процессе беспилотной съёмки используются 2 типа сенсоров. Один из них производит съёмку в видимом диапазоне спектра, второй имеет канал, чувствительный в зоне ближнего ИК. Данным, полученным при помощи сенсора видимой зоны спектра, отводится важная роль в задачах анализа поверхности поля. По данным этого сенсора производится построение объёмной, трёхмерной модели поверхности земли, анализ рельефа местности и другие важные задачи.
Произведя съёмку незасеянного поля и повторяя съёмку с некоторой периодичностью, можно по разнице превышений судить о скорости роста посевов, их развитии, о возможности появления эрозии и т.д. Данные о рельефе получаются с высокой детальностью – от 5 см на пиксель изображения, что позволяет на основе цифровой модели рельефа проводить различные виды гидрологического анализа: строить карты водотоков, определять бессточные области, получать карты уклонов или профили заданного участка поля.
О том, что можно вычислить
В сельском хозяйстве наиболее распространён нормализованный относительный вегетационный индекс NDVI. Большинство сенсоров наземного базирования измеряют и анализируют именно его. Однако для получения представления о состоянии посевов на всей площади сельхозугодий трактору необходимо объехать все поля межу за межой, тратя ГСМ и моторесурс. В случае, когда необходимо получить карту NDVI «здесь и сейчас» — к примеру, для оценки состояний озимых культур после зимовки – агроном чаще всего не получает общей картины. Спутниковые же методы не дают достаточного пространственного разрешения. Помимо этого, стоимость актуального спутникового снимка с высоким разрешением на заданную территорию приближается к стоимости аэрофотосъёмки с использованием пилотируемой авиации.
Использование наземных сенсоров и снимков низкого разрешения для построения вегетационных карт имеет ещё один существенный недостаток: наличие открытой почвы (или каких-либо антропогенных объектов), попадающих в зону видимости сенсора приводит, к искажению общей картины NDVI, т.к. в итоге сенсор усредняет показания. В случае съёмки все тех же озимых посевов влияние этого фактора делает применение NDVI абсолютно нецелесообразным. Однако при использовании беспилотной съёмки высокого разрешения возможно аналитическими методами отделить «зерна от плевел» и получить точную индексную карту.
Многие сельхозпроизводители применяют в своей работе системы дифференцированного внесения удобрений. Суть технологии в том, что разбрасыватель на сельхозтехнике действует по своего рода программе, внося разное количество удобрений на разных участках поля. Тщательный анализ различных факторов при построении такой «программы», именуемой файлом предписаний, позволяет существенно сократить расход удобрений, снизить стоимость производственного процесса, избежать негативных последствий, связанных, к примеру, с «перекармливанием» растений и т.д. В абсолютном большинстве случаев необходимо провести тщательное зонирование поля, которое, в свою очередь, невыполнимо без возможности наблюдать ситуацию в целом, максимально использовать данные многолетних наблюдений и регулярного мониторинга.
Необходимо упомянуть, что решение всех вышеозначенных задач невозможно без точного позиционирования цифровых данных в пространстве, т.к. полученные результаты, в частности файл предписаний, должны, во-первых, иметь надёжную пространственную привязку при интеграции с сельхозтехникой в системах параллельного вождения, а во-вторых, обеспечивать совместимость разномоментных наблюдений. Т.к. обработанные данные беспилотного аппарата являются метрическими и имеют точную географическую привязку, то не составляет проблем провести по ним измерения длин, площадей, а также объёмов. Последнее позволяет, к примеру, получить объёмы зерна в открытых зернохранилищах или, при сравнении разномоментных данных, получить объем прироста зелёной массы на поле.
Подводя черту
Недостатки всех вышеописанных методов позволяет обойти технология, основанная на применении лёгких беспилотных летательных аппаратов, различные типы которых получили широчайшее распространение в последние годы. Опираясь на предыдущий опыт использования сверхлёгких беспилотных летательных аппаратов в области геодезии и картографии, швейцарская компания senseFly и российская компания «Джи Пи Эс Ком» совместно с Российским Государственным Аграрным Университетом имени К.А. Тимирязева разработали комплекс услуг, связанных со спектрозональной съёмкой сельхозугодий и предоставлении на её основе пакета аналитических данных. Такой подход позволяет агрономической службе предприятия масштабно взглянуть на земли предприятия и с высокой детальностью оценить и проанализировать результаты своей деятельности.