Статьи о технологиях точного земледелия

Новый полевой сезон продолжит политику активного импортозамещения, цифровизации данных по хозяйствам в Министерстве сельского хозяйства и решения задач по повышению количества урожая и его качества. С этими вопросами помогут отечественные цифровые решения, использующиеся уже сейчас и наращивающие свою долю в общем перечне применяемых технологий. Сложности текущего сезона и предлагаемые решения Прежде всего, сложность вызывают системы Министерства сельского хозяйства, в которые необходимо передавать данные на обязательной основе – ФГИС «Зерно» и «Сатурн», ЕФИС ЗСН. Сюда стекаются данные по уборке урожая, применению пестицидов и агрохимикатов, по полям и культурам. Даже ярые противники цифровых технологий будут вынуждены столкнуться с цифровизацией, потому что это требуется для сдачи отчетности Также ярко выделяется тренд на повышение эффективности производственных процессов. Сейчас на фоне экономических кризисов и обострения политической обстановки нельзя закрывать глаза на не оптимальные производственные процессы, чтобы не терять деньги на ровном месте. Опять же, из года в год переносится проблема отсутствия достаточного количества квалифицированного персонала. Как считают аналитики компании «Геомир», у перечисленных проблем есть следующие решения: ● внедрение автоматизированного учета работ на полях; ● цифровизация учета товарно-материальных ценностей и урожая; ● автоматизированный контроль за качеством выполнения работ; ● использование компьютерных рекомендаций и внешних экспертов. Вывод: доля применения искусственного интеллекта и IT-технологий в сельском хозяйстве должна повышаться. И не только для того, чтобы исполнять требования новых нормативно-правовых актов, но и для повышения эффективности производства. Как внедрить автоматизированный электронный учет в хозяйстве Базовый функционал, который понадобится – терминалы мониторинга движения техники и свободное время специалиста для обработки данных (1 час в день или 5 часов в неделю). Дополнительный – RFID-идентификация орудий и механизаторов и датчики уровня топлива. Этапы автоматизации на основе ПО «История поля»: Подключение мониторинга техники. Подключения RFID-меток орудий и механизаторов. Настройка привязки видов работ к орудиям и культурам. Автоматическое заполнение данных программой (орудия, механизаторы, виды работ, техника, поля, обработанная площадь, дата и время работ, расход ГСМ, смены). Автоматическое формирование документации (учетные и путевые листы, сводка полевых работ, отчет по заработной плате, табель учета выполненных работ, отчет по расходу ГСМ и т. д.). Последний тренд – автоматический учет работ на полях без участия учетчика. Это сокращает влияние человеческого фактора и затраты времени на выполнение каждой отдельной операции. В перспективе учетчики будут просто контролировать автоматический учет полевых работ и участвовать в других процессах в хозяйстве. Компьютерное моделирование в хозяйстве Компьютерное моделирование в текущем состоянии рассчитано на крупные холдинги, но в ближайшем будущем станет доступным широкому кругу сельскохозяйственных производителей. Первое направление – «Оптимизация структуры посевных площадей». Его цель – обеспечение максимальной доходности при соблюдении существующих ограничений: ● агрономических (предшественники, сроки возврата, непригодные площади и другие); ● рыночные (прогнозные цены, ограничения сбыта). Второе направление – «Оптимизация парка техники». Решаемая задача – моделирование оптимального «Плана полевых работ на сезон» и анализ прогнозного дефицита техники, обеспечивающего минимизацию расходов на выполнение работ при соблюдении комплекса ограничений: ● целевая структура посевов по полям; ● агротехнологии (состав и последовательность операций); ● доступность и производительность техники. На фоне ухода зарубежных производителей это особенно актуально: моделирование поможет выбрать какую технику и орудия купить, какие сцепки использовать, как загрузить имеющиеся машины максимально эффективно. Агроскаутинг с помощью дронов Как показывает практика, классический осмотр полей агрономом не дает точных сведений о засоренности полей. Так, если сорняк отчетливо не виден за культурой, он часто пропускается при визуальном осмотре человеком. К тому же, очаги сорняков не распределены равномерно: чаще всего они встречаются с краев или внутри поля в локальных точках и т. д. То есть, классический скаутинг требует модернизации. Эффективное решение для нового полевого сезона – агроскаутинг с помощью дронов. Чем же дрон лучше человека? Наглядно показывает статистика, собранная на практике: ● дрон облетает 100 га за 15 мин, а человек обходит за 1-1,5 часа; ● компьютер анализирует снимки в 6 раз быстрее человека; ● данные с дрона в 5 раз точнее, поскольку собираются с 10-20 точек, а человеком – только с двух. Контролем продолжает заниматься скаут – с планшета или пульта управления. Основные требования к персоналу минимальны – умение запустить дрон и быстрое перемещение между полями для сокращения сроков мониторинга. Вся информация передается в облачный сервис, с которым работает руководитель отдела: он может в любое время зайти в систему и посмотреть, какая ситуация на каком поле зафиксирована на основании распознавания снимков с дронов на текущий момент. Новинки электронных систем В 2023 году будут актуальны следующие новинки электронных систем: ● система оптимизации работы транспорта в поле – алгоритм, оценивающий характеристики поля и машин и выстраивающий оптимальный маршрут движения; ● система автоуправления – комплекс оборудования и ПО, снижающий трудоемкость сельскохозяйственных операций, количество пропусков и перекрытий, влияющий на экономию ГСМ и трудозатрат и обеспечивающий безостановочный цикл работы даже в условиях плохой видимости; ● ночное видение – система, позволяющая в ночное время увеличить обзор до 1500 м, повысив тем самым скорость транспорта на 50%, а производительность – на 30%; ● умные метки – специальные чипы, позволяющие легко идентифицировать любое оборудование (навесное или прицепное), используемое в сельском хозяйстве; ● Face ID – идентификация оператора транспортного средства по лицу, гарантирующая, что техникой управляет человек, имеющий на это право (на замену RFID-меток, которые таких гарантий не дают); ● картирование урожайности – аппаратно-программный комплекс на уборочной технике, позволяющий определить и зафиксировать количество собранного зерна за определенные промежутки времени; Все представленные выше новинки есть в каталоге отечественного поставщика решений для сельского хозяйства «Ростсельмаш». И в новом полевом сезоне их значение вырастет. Повышение урожайности за счет использования точных метеоданных Когда сельское хозяйство сталкивается с засушливым или морозным сезонами, важность метеоданных выходит на первый план. Современные станции позволяют определить, когда лучше всего проводить опрыскивание, с какой скоростью нужно двигаться технике при текущем ветре, как избежать риска «сжигания» урожая и т. д. Этими вопросами активно занимаются компании METOS и Pessl Instruments. Профессиональные метеостанции интегрируются с решениями отечественных поставщиков ПО, в том числе – «Истории поля» от «Геомира». Поступающие от них данные используются для оптимизации используемых ресурсов и повышения урожайности, его качества. Выводы Автоматизация и цифровизация способны решить сложившиеся в сельском хозяйстве проблемы безболезненно и быстро, включая передачу данных государственным надзорным органам, недостаточную квалификацию кадров и эффективность распределения ресурсов. В новом полевом сезоне выиграю компании, взявшие курс на активное внедрение новых технологий.

В период уборки урожая потери могут достигать до 30%, как по причине неправильной работы механизаторов, так и из-за хищений в процессе уборки и транспортировки культур. Избежать этого позволит контроль движения урожая, обеспечивающий детальный учет на всех этапах уборочной компании, включая весовую. Внедрение модуля контроля снижает уровень махинаций с урожаем и повышает оперативность учета урожая, в том числе в разрезе по технике, полям, механизаторам. Что можем контролировать? Контроль за урожаем и его учет с последующим анализом и формированием отчетов, осуществляется на всех этапах уборочной компании: Уборка урожая комбайном, с контролем местоположения, идентификацией транспортного средства и водителя, движения техники и работы шнека, актуального уровня бункера или массы зерна. Работа бункера-перегрузчика с получением информации о его местоположение и фактическом весе урожая. Транспортировка зерна грузовой техникой с контролем веса зерна, местоположения транспорта и его перемещения, а также с распознаванием автомобиля и водителя. Отгрузка урожая на весовой с отслеживанием показателей электронных весов, опознаванием прибывшей техники и водителя. В процессе ведется сбор информации одновременно со всех модулей и дополнительно осуществляется видеоконтроль. Какое оборудование для контроля выбрать Для организации контроля за урожаем на комбайны, участвующее в процессе уборочной компании, устанавливают следующие датчики: датчик, измеряющий скорость вращения выгрузного шнека; датчик для определения уровня бункера; датчик вращения мотовил, необходимый для техники, на котором не установлен контроллер, определяющий синхронность движения мотовил и техники, влияющую на объемы собранного урожая; датчик угла наклона, который можно устанавливать на любые комбайны, независимо от возраста. На бункер-погрузчик интегрируют контроллер вращения выгрузного шнека, датчик веса и модуль для отслеживания местоположения и передачи данных. На грузовом транспорте и весовом, также устанавливают модуль определения фактического положения. Все перечисленные датчики и модули позволяют отслеживать широкий ряд показателей, которые настраиваются по требованию заказчика. При переходе на автоматизированную систему контроля движения урожая, первично ее работа дублируется талонами. Но, по мере доверия к работе системы, большинство заказчиков постепенно отказываются от талонов, что в результате способствует производительности уборочного процесса за счет его автоматизации. Основные схемы контроля движения урожая Схема контроля движения урожая базируется на основе технологических процессов и участников уборочной компании: Во время работы комбайна осуществляется контроль, позволяющий определить реальное местоположение и передвижение с постоянной передачей данных о фактическом объеме зерна в бункере. Одновременно определяется соотношение работы выгрузного-шнека и расхода зерна. Система автоматически определяет того, кто был за рулем, место выгрузки урожая в бункер-перегрузчик, блокировку работы шнека, точное время начала и окончания выгрузки. Перечисленная информация синхронизируется с данными, определяемыми на бункере-перегрузчике и зерновозе. При перемещении зерна в бункер-перегрузчик также, как и в комбайне, отслеживается положение техники, место выгрузки и загрузки, продолжительность этих процессов, факт блокировки шнека, актуальный вес зерна. Во время погрузки в зерновоз и транспортировки зерна на весовую контролирующие модули позволяют определять место загрузки, время, проведенное техникой в пути, возможные отклонения от маршрута, места незапланированных остановок. На весовую поступает информация от всех предыдущих блоков, где синхронизируется с данными, полученными с модулей весовой. Они идентифицируют грузовую технику и водителя, определяют вес нетто и брутто. В зависимости от потребностей, данная схема может быть реализована как в стандартном, так и упрощенном виде, без включения в уборочный процесс бункера-перегрузчика. В обоих случаях, будет реализован полный контроль с отображением движения урожая между всеми участниками процесса, который позволит фиксировать тревоги в случае выгрузки зерна комбайном, когда рядом с ним отсутствует зерновоз, допущенный к работе. По всем тревогам отображается не только место отгрузки урожая, но и причина, например прочистка бункера, неисправность рабочих узлов комбайна и пр. Используя данную систему с автоматической фиксацией всех показателей и расчетом тоннокилометров, можно быть уверенным в том, что весь рожай доедет без потерь до весовой Что дает автоматизация весовой и как связать эти данные с полями Интегрирование автоматизированной системы контроля движения урожая на весовой позволяет: в автоматическом режиме получать фактические показатели с электронных весов в реальном времени; рассчитывать весовые показатели раздельно: вес тары, брутто, нетто; считывать информацию штрих-кодов талонов для автоматического заполнения; распределять урожай по технике. Особенность контролирующего модуля для весовой заключается в том, что он может работать даже без подключения к интернету, накапливая всю информацию в процессе работы и передавая ее при появлении доступа к интернет-сети. На основе систематизированного сбора данных формируются отчеты, включающие в себя: реестр приема зерна от водителя грузовой техники; ведомость движения зерна; реестр приема урожая на весовой; выписка из реестра о намолотом зерне. Использование информации со спутников при планировании уборки Благодаря высокоточным контроллерам и модулям передачи данных, система контроля движения урожая делает возможными планирование уборочных мероприятий с помощью спутниковых снимков и индекса NDVI. Его снижение напрямую связано с активностью созревания культур. Чтобы избежать уборки несозревшего урожая, следует ориентироваться на уровень индекса: чем ниже этот показатель, тем суше будет зерно. Как собрать данные для ФГИС Зерно Для прощения формирования отчета для ФГИС Зерно, настраивается автоматический сбор следующих данных: сведения о виде права, на засеянный земельный участок, с которого осуществлялся сбор зерновых культур; вид сельскохозяйственной культуры; общая площадь гектар земельного участка, с которой собрали урожай; место выращивания конкретной партии зерна; общая масса зерна в килограммах (нетто), собранная за день уборочных работ; Также, необходимо указать место, где будет храниться зерно.

Дроны все чаще используют в самых разнообразных сферах и сельское хозяйство не исключение. До массового применения беспилотников аграриями еще далеко, но уже сегодня наша компания видит большой интерес к этой теме.Часто возникают вопросы о том какую информацию можно получить с помощью дронов, как выбрать беспилотник для решения конкретных задач. Многих аграриев беспокоит необходимость соблюдения законности полетов над полями, большое количество получаемых снимков и отсутствие квалифицированных сотрудников, умеющих управлять летательным аппаратом. Предлагаем разобраться с этими вопросами подробнее. Виды беспилотников В сельском хозяйстве применяют БПЛА двух типов: Беспилотники самолетного типа – техника для продолжительных полетов с большим ресурсом аккумуляторных батарей. Заряда БПЛА хватает на беспрерывный полет в течение 4.5 часов, что позволяет получить высокую производительность – до 10 тыс. гектаров в день. Этот вариант считается наиболее удобным для облета крупных территорий с площадью от 5 тыс. га. Но, для его использования необходима команда из нескольких человек, которая бы занималась запуском и управлением беспилотника. Кроме того, самолетный дрон, из-за особенностей конструкции не может вести съемку на низкой высоте и не может зависать в одной точке. Беспилотники мультироторного типа – аппарат, длительность полета которого варьируется от 25 до 60 минут в зависимости от модификации. Производительность таких дронов достигает до 2 тыс. гектар в день. Они имеют компактные размеры, благодаря которым легко помещаются в сумке. Квадрокоптеры просты в конструкции и управлении. Они могут зависать в одной точке, что делает их незаменимыми для точечной съемки. Но, из-за небольшого запаса заряда аккумулятора, площадь съемки за один полет ограничена, поэтому мультироторные беспилотники лучше всего подойдут для сплошной или точечной съемки территорий с площадью до 5 тыс. га. Основные задачи, решаемые с помощью дронов Беспилотники с интеллектуальным программным обеспечением применяют для выполнения следующих мероприятий: инвентаризации земель с построением высокоточных электронных карт полей; построения цифровых моделей поверхностей с различным рельефом; оценки качества и результата посева с подсчетом количества всходов, оценкой их взаимного расположения; мониторинга состояния посевов с возможностью получения данных в любую погоду без необходимости получения спутниковых снимков и выделением проблемных зон на полях; идентификации сорняков на полях; оценки состояния посевов перед их уборкой; видеомониторинга проведения уборочных работ. Автоматизация осмотров с помощью дронов Важное преимущество дронов в сельском хозяйстве заключается в том, что для управления, аналитики и других работ уже разработаны специальные аналитические платформы, которые берут на себя многие процессы. Одна их таких интеллектуальных платформ - «АссистАгро». Что может такая платформа: Система «АссистАгро» осуществляет сбор информации с использованием метеоданных, и спутниковых снимков, и на основе полученных данных рекомендует задачи и даты осмотров полей. Сотрудник запускает БПЛА для обследования полей по заданному маршруту и устройство в автоматическом режиме собирает данные. Маршрут облета выстраивается в автоматическом режиме по последним спутниковым снимкам с обеспечением равномерности облета всех зон. Сформированное полетное задание не нужно загружать. Оно автоматически передается на дрон, который нужно лишь запустить сотруднику, нажав кнопку пуска на пульте. Модуль обработки информации анализирует полученные изображения, распознавая сорняки и определяя их семейства, а также подсчитывая общее количество сорной и культурной растительности на гектар. При этом все данные визуализируются на карте, в том числе и семейства сорняков, которые выделяются маркерами разных оттенков и соответствующими названиями. После анализа данных программа формирует рекомендации не только по срокам и технологии обработки посевов, но и наиболее эффективным баковым гербицидным смесям. Все рекомендации, в свою очередь, в виде отчета получает агроном, который проводит работы и необходимые мероприятия в соответствии с предоставленными данными. Подсчет густоты и идентификация сорняков Густота сахарной свеклы 9.2 шт/м2 Количество сорных растений 46 шт/м2 Автоматический подсчет густоты подсолнечника Густота подсолнечника 92 тыс. шт./га Рапознавание семейст сорняков Экономическая эффективность Опыт применения умных дронов в сельском хозяйстве показал, что благодаря своевременному обнаружению сорняков и точному анализу, урожайность повышалась в среднем на 10%. К положительным результатам привели и рекомендации, касающиеся технологий, зон и препаратов для обработки. Благодаря выборочной обработке полей правильно подобранными гербицидами, общие затраты сократились до 20%. Даже с учетом затрат на облет полей беспилотниками и анализ результатов съемок, выгода очевидна. Визуализация на карте результатов распознавания снимков по полям. С чего начать использование умных дронов в своем хозяйстве Для применения умных дронов достаточно выбрать один из способов действий: Заказать съемку полей беспилотником и подключить платформу «АссистАгро». Приобрести дрон для автоматического облета территорий Альбатрос Д1 или DJI Mavic 2 и подключить платформу «АссистАгро». Использовать любой дрон, способный обеспечить заданное высокое разрешение снимков, и подключить платформу «АссистАгро». Независимо от выбора действий, для облета полей БПЛА необходимо получать официальное разрешение. Для этого следует подать заявку в Зональный центр Организации Воздушного Движения на разрешение использования воздушного пространства. Непосредственно в день облета, необходимо по телефону оповестить организацию о готовности к проведению работ, минимум за два часа. Затем следует доложить о начале проведения работ в воздушном пространстве после взлета дрона, а также об их окончании после приземления. Но, прежде чем задумываться о применении умного дрона, необходимо определить статус своего поля, используя карту зон воздушного пространства РФ. Если поле находится вблизи аэропорта, государственной границы или военной зоны, получить разрешение на полет БПЛА будет значительно сложнее. Преимущества применения дронов в хозяйстве Использование умного беспилотника в сельском хозяйстве – это не только возможность своевременного обнаружения сорняков, но и другие плюсы. Регулярные облеты полей, сбор и анализ данных позволяют: Постоянно контролировать поля на всех этапах производственного процесса, начиная от подготовки почвы к севу и заканчивая сбором урожая. Повышать точность осуществляемых работ на полях и скорость их выполнения. Получать актуальную информацию о качестве выполняемых операций своевременно их корректировать. Использовать результаты автоматического анализа высокоточных снимков полей и реализовывать рекомендации. Благодаря использованию дронов, вы сможете увидеть объемную и детальную информацию о состоянии посевов и будете иметь точные планы действий, которые позволят оптимизировать процессы и добиться максимальной эффективности в сельскохозяйственной деятельности.

Какую дополнительную информацию можно получать с помощью терминалов мониторинга помимо местоположения и топлива? Подключение дополнительного оборудования к терминалам мониторинга техники позволяет получать полезную информацию по работе в полях. Однако очень небольшой процент сельхозпроизводителей пользуются данными возможностями. Что же можно получать на разных этапах полевых работ? На этапе обработки почвы при установке дополнительного датчика появляется возможность контролировать глубину заглубления орудия с точностью 1 см. Эти данные позволяют построить карту заглубления орудия на поле и раскрасить ее по глубине. На этапе сева возможно подключение к сеялкам через Can шину или же установка систем контроля высева. В этом случае прежде всего добавляется информация по норме высева, количестве посеянных семян и забитых сошняках. Это позволяет контролировать качество работы механизаторов и понимать расход посевного материала в режиме реального времени. На этапе обработки посевов по Can шине или путем установки дополнительных датчиков появляются данные по нормам внесения химикатов и карты внесения. При использовании дифференцированного внесения эти данные позволяют быстро оценить правильно ли отработала техника по карте заданию. Также это позволяет контролировать расход химикатов в режиме реального времени и понимать сколько их всего затрачено на каждое поле. На этапе уборки по Can шине или с дополнительных датчиков комбайнов считываются данные по работе шнека и объему зерна в бункере. Это позволяет определить все места выгрузок комбайнов и организовать контроль движения урожая от поля до весовой. Использование этих данных позволяет контролировать не только количественные параметры работы техники на полях (обработанную площадь, время работы, пройденный путь), но и параметры работы самого орудия. Эта информация позволит вывести на новый уровень понимание того, что происходит на полях и как качественно выполняют свою работу механизаторы.

Автор: Кристина Пилц, менеджер по решениям для мониторинга вредителей и болезней, Pessl Instruments Возникновение грибкового заболевания зависит от одновременного взаимодействия следующих факторов: грибковый патоген должен вступить в контакт с восприимчивым растением-хозяином при благоприятных условиях окружающей среды. ТЯЖЕСТЬ ЗАБОЛЕВАНИЯ На тяжесть заболевания влияют: ● сорт растений (одни гибриды более чувствительны, чем другие); ● посевной материал/количество инфекционных спор (севооборот); ● условия окружающей среды (например: сильный дождь распространяет споры на более обширной территории, длительное время увлажнения листьев); ● Севооборот и подготовка к зиме (перезимовка на пожнивных остатках, обработка почвы). Основным фактором заражения и развития грибковых возбудителей являются погодные условия. Влажность в виде дождя, высокая относительная влажность, влажность листьев, роса или туман способствуют развитию болезни, а более высокая температура в эти влажные периоды ускоряют процесс развития инфекции. ГРАФИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РИСКА БОЛЕЗНИ На графике отображается общую модель риска поражения колоса (желтый цвет) и вероятность возникновения инфекции (зеленый), указывая дату (часовые интервалы) возникновения риска инфекций в полевых условиях. Применении данных о риске возникновения инфекции и последующие действия зависят от стратегии защиты растений. При риске от 60% до 70% предполагается превентивная обработка, а при 100% уже лечение. Подробная информация о биологии возбудителя, модели, используемой для определения риска, и рекомендации можно найти в на сайте iMetos. Широкий спектр аппаратных решений под брендом iMETOS предоставляет возможность эффективного и экономичного мониторинга окружающей среды. Все измеренные значения могут быть ассимилированы в прогноз погоды для конкретного поля и доступны практически в реальном времени на устройстве через платформу FieldClimate. ПРЕИМУЩЕСТВА И ПРЕИМУЩЕСТВА IMETOS: ● Экономьте время и деньги, используя решения для мониторинга в режиме реального времени ● Начинайте работу только с соблюдением надлежащих условий ● Мониторинг применения технических условий в при климатических изменениям. ● Высокоточный прогноз погоды для принятия правильного решения в нужное время ● Инструменты планирования технологических окон

Согласно прогнозам, мировое производство картофеля будет расти в среднем на 1,06% в течение прогнозируемого периода (2021-2025 гг.). Фактически, менее 50% картофеля, выращиваемого во всем мире, потребляется в свежем виде. Остальная часть потребляется пищевой промышленностью, которая выступает в качестве основной движущей силы роста рынка картофеля. Более того, это также действует как строгий спрос на стандартизацию продукции. ПРОИЗВОДИТЕЛЬ КАРТОФЕЛЯ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЙ РЕШЕНИЯ METOS Размер хозяйства: 500 га картофеля + 7.000 га кукурузы и других культур на орошаемых полях. Вид культуры: картофель сорт ВР 808 Типы датчиков: Sentek SE 600 + станция ET0 Основные приложения: Farmview Irrimet для принятия решений об орошении и спутниковые снимки для отслеживания развития сельскохозяйственных культур. Польза от FarmView: в условиях водного стресса во время засухи фермер мог видеть, в какие моменты требовалось разумное использование воды, с общим увеличением урожайности с 36 до 43 т/га. ВЫЗОВЫ ПРИ ВЫРАЩИВАНИЯ КАРТОФЕЛЯ “2020 и 2021 годы были очень сложными из-за засухи. Если раньше мы использовали для полива не более 4,5 тыс. м3/Га, то в прошлых сезонах как по картофелю, так и по кукурузе использовали почти 7 тыс. м3/Га. При этом автоматические датчики и спутниковые снимки по-прежнему фиксировали недостаток влаги, то есть мы даже не всегда могли возместить затраты растений на транспирацию. Несмотря на все это, результаты мониторинга показали нам, что в сложных погодных условиях единственным надежным решением будет наличие датчиков в почве для измерения данных в реальном времени с ежедневным контролем”. Чтобы соответствовать критериям индустрии картофеля фри, клубни картофеля должны в равной степени соответствовать стандартам размера и качества. График Irrimet свидетельствует о том, что начальный посев был богарным, после чего с конца мая по сентябрь было очень мало дождя. Чтобы противостоять засухе, с июня проводятся ирригационные мероприятия. Начиная с середины сезона, пороговые значения полива поддерживались на уровне 1/3 от значений полевой влагоемкости (верхняя синяя линия), хотя увеличивались по количеству дней, как показано на втором графике ниже. Картофель является чувствительной культурой, где водный стресс в течение 12-24 часов на стадиях вегетативной фазы может привести к потере 20% урожая или снижению качества клубней. В то время как чрезмерно влажные почвы могут вызвать возбудителей гниения клубней, таких как гниль. Контроль водного баланса почвы позволяет производителям регулировать уровень воды в соответствии с развитием сельскохозяйственных культур во всех типах ситуаций, включая засуху. В условиях водного стресса производителям необходимо полагаться на наличие воды для полива. Таким образом, каждая капля воды из резервуаров имеет значение для достижения желаемого урожая. “2020 год был сложным переходным годом, когда нам пришлось научиться использовать больше воды, чтобы сохранить урожай здоровым и живым ... раньше это никогда не было большой проблемой для нас. Несмотря на все проблемы борьбы с нестабильной погодой, поддержка данных Irrimet помогла нам повысить урожайность (с 36 до 43 т/Га при росте прибыли примерно на 1500 долларов США/Га).” Использование спутниковых снимков для управления динамикой растительности Спутник показывает культуру картофеля в форме прямоугольника как часть полной зоны урожая с террасной структурой. Зонирование данных по зонам сельскохозяйственных культур помогает пользователям действовать на местном уровне с большей точностью, избегая равного применения химикатов, полива, питательных веществ и т. д. Средняя биомасса достигла 2,6 шестого июля. На картофельных полях обычно одновременно высаживают разные сорта клубней. На изображениях ниже показаны две параллельные культуры в одной и той же зоне сельскохозяйственных культур: одна культура картофеля с развитием биомассы с 06/07 по 01/09, готовая к уборке (более зеленый диапазон); а на другом изображена оголенная почва с подготовкой поля к посеву (розовый прямоугольник).

Вводные данные 14.10.2021 представителями компании Pessl Instruments и Фолворт Консультант было проведено сканирование почвы участка поля в 100 гектар (далее “ выбранный участок поля”) для решения следующих задач: 1. Определение степени разнородности/уплотненности почвы в выбранном участке 2. Определение вертикальной разнородности почвы: Определение наблюдаемой электропроводности;* Определение относительной влажности; Определение относительной засолености; Выявление неоднородностей в распределении этих параметров в горизонтальном и вертикальном разрезах. * Наблюдаемая электропроводность отличается от электропроводности, получаемой в лабораторных условиях. Для более детального изучения см. здесь. 3. Определение относительного объемного содержания влаги в почве на выбранном участке поля: Измерение относительного влагоудерживающего потенциала почвы; Выявление текущего относительного содержания объемного содержания влаги; Зонирование поля по сухим, увлажненным и переувлажненным участкам. 4. Определение относительной степени засоленности почвы на 4х почвенных профилях (0-20, 20-40, 40-60, 60-80 см). 5. Формирование рекомендаций для технического оснащения средствами мониторинга влажности почвы в соответствии с спецификой поля и потребностями культур, а также систем полива. Важно: Сканирование проводилось почвенным сканером с измерением электромагнитной индукции. Почва сканируется на глубину до 100 см, где получаемый сигнал анализируется с помощью проверенных математических моделей для вычисления требуемых параметров. Разнородность поля Рис. 1 Разнородность поля по плотности (определяется на основе качества прохождения сигнала) Как видно на цветовой карте отсканированного участка поля, выделены три типа плотности почвы, отличающихся по качеству прохождения сигнала. Прямая связь между качеством сигнала и текстурой и степенью плотности почвы позволяет предположить, что выделенные участки различаются по плотности и текстуре почвы. Сегменты наименее плотной почвы отмечены цифрой “1”. “2” - означает большую плотность, “3” - самый высокий уровень плотности относительно выбранного поля. Первичные выводы: 1. Различие в плотности почвы или в гранулометрическом составе и гидрофизических свойствах почв сегментов 1, 2 и 3. 2. Необходимость референсных замеров в нескольких точках каждого участка для точного определения типа почвы, гранулометрического состава и водоудерживающие свойства. Относительно объемное содержание влаги Рис. 2 Относительное объемное содержание влаги в почве в % Значения относительного объемного содержания влаги в почве выбранного участка находятся в диапазоне 5.8% - 8.1%, что соответствует легким песчаным почвам в классификации USDA. Карта отображает специфику накопления влаги, где при условии референсной сверки данных на основе взятия проб, 1% может соответствовать 1 мм влаги в 10 см. слое почвы (при условии проведения соответствующей сверки данных и калибровки датчиков объемного содержания влаги почвы). Такие типы почв характеризуются сравнительно низкой водоудерживающей способностью: 300/400 м3/Га доступной для растения влаги, где диапазон значений между хорошо увлажненной почвой и влажностью устойчивого завядания крайне небольшой: 4%-5%. Первичные выводы: 1. Значения относительного содержания влаги характерны для песчаных почв. 2. Наиболее увлажненными являются секции поля с с самым высоким уровнем уплотнения, соответствующим Зоне 3 (см. Рисунок 1) 3. Наиболее сухими являются секции поля с с самым низким уровнем уплотнения, соответствующим Зоне 1 (см. Рисунок 1). 4. Следует провести изучение референсных точек на предмет гранулометрического состава почвы, а также пролить данные точки для точного определения границ ППВ-НВ. Это позволит обеспечить максимально высокий контроль уровня влаги в почве на конкретных глубинах 5. В условиях подобного типа почвы базовая стратегия полива должна заключаться в частых поливах низкими нормами с частым контролем значений водного баланса. Такой контроль достигается благодаря оснащению зон мониторинга ET0 станциями и логгерами с датчиками объемного содержания влаги в почве; 6. В случае работы с влаголюбивыми культурами, чувствительными к водному стрессу, особенный акцент должен быть сделан на выборе датчиков мониторинга влажности: Обязательное оснащение системы тензиометрическими и датчиками на разных профилях активной корневой зоны; Крайне желательной оснащение датчиками объемного содержания для точного расчета водного баланса при условии их правильной калибровки и работы в связке с референсной ET0 станцией; Желательная установка на разные типы почвы по одному профильному датчику для измерения движения воды по профилю. Уровень засоления почвы Рис. 3 Электропроводность в слоях 20/40/60/80 см на выбранном участке поля. Карта концентрации солей в слоях 20-60 см (рис.3) показывают, что уровень засоления почвы является равномерно средним для песчаных почв. Градиент засоления по этим слоям постепенный с значительным переходом на глубине 80 см, где значения отображают также средний уровень концентрации солей. Первичные выводы: 1. Значения концентрации солей показывают средний уровень засоления почвы. При этом поле засолено равномерно, без значимой разницы между зонами поля с менее и более уплотненными слоями почвы. 2. Подобный уровень засоления предполагает работу с культурами с разным уровнем невосприимчивости к средней и высокой концентрации соли в почве. Глубина пахотного слоя почвы Рис. 4 Глубина пахотного слоя почвы Карта глубины пахотного слоя почвы (рис. 4) показывает, что пахотный слой довольно равномерно распределен по всему участку в 100 гектар с глубиной в пределах 12.5-13.3 сантиметра. Выводы 1. В поле выявлено три зоны с разным уровнем плотности. 2. Пахотный слой почвы равномерный в пределах 12.5-13.3 см. 3. Наличие относительного объемного содержания влаги в почве характерны для песчаных почв. Данный тип характеризуется низкой водоудерживающей способностью. Диапазон значений для данных почв между хорошо увлажненной почвой и влажностью устойчивого завядания крайне небольшой: 4%-5%. 4. Почвы средне засолены с плавным градиентом изменения концентрации на профилях 20-60 см и более сильным переходом на глубине 60-80 см. Рекомендации 1. В условиях предполагаемого типа почвы стратегия планирования полива должна предполагать частые поливы низкими нормами с детальным контролем значений водного баланса Такой контроль достигается благодаря оснащению зон мониторинга ET0 станциями и логгерами с датчиками объемного содержания влаги в почве. 2. В случае работы с влаголюбивыми культурами, чувствительными к водному стрессу, особенный акцент должен быть сделан на выборе датчиков мониторинга влажности. 3. Следует провести изучение референсных точек на предмет гранулометрического состава почвы, а также пролить данные точки для точного определения границ ППВ-НВ. Это позволит обеспечить максимально высокий контроль уровня влаги в почве на конкретных глубинах. 4. Выявленный уровень концентрации солей предполагает работу с культурами с разным уровнем невосприимчивости к средней концентрации соли в почве. 5. В случае поливных работ: Обязательное оснащение системы тензиометрическими датчиками на разных профилях активной корневой зоны. Крайне желательной оснащение датчиками объемного содержания для точного расчета водного баланса при условии их правильной калибровки и работы в связке с референсной ET0 станцией. Желательная установка на разные типы почвы по одному профильному датчику для измерения движения воды по профилю.

Подготовка к посевной – важный процесс, от точности проведения которого зависит качество и объем урожая. Как показывает практика, оптимального результата удается добиться, с использованием инновационного оборудования и цифровых систем автоматизации, обеспечивающих контроль за севом в круглосуточном режиме, что позволяет снизить риск нарушений технологий или хищений. С помощью автоматического контроля, можно повысить точность учета расхода семян и оперативность решения других задач, касающихся посевных работ. Актуализация контуров полей перед посевной Использование неактуальных контуров полей зачастую приводит к тому, что часть территории не обрабатывается и не засевается. Даже при незначительном расхождении старых и фактических данных, например на 2%, получается, что на 1 тыс. га остаются необработанными 20 га. Это приводит к перерасходу семян и потери в денежном эквиваленте могут быть в диапазоне 100–300 тыс. руб. в зависимости от культуры. Особенно серьезные и необоснованные затраты несут хозяйства с большим количеством территориально разбросанных полей. Перерасход семян из-за неточных контуров полей Избежать таких результатов позволит ежегодная актуализация контуров до посевной, путем создания детальных электронных карт с отрисовкой реальных контуров полей следующими способами: по бесплатным или платным снимкам со спутника; съемкой полей с беспилотника; наземным объездом каждого поля на технике с GPS приемником. Из перечисленных вариантов, наиболее эффективным считаются первые два, так как занимают минимум времени, в отличие от наземного объезда, который может затянуться на несколько дней. Помимо этого, они являются менее затратными. Удобство первого и второго способа заключается и в том, что они имеют более высокую информативность, так как в результате, помимо контуров полей, также выгружаются сами снимки, по которым эти контура можно проверить. Планирование посевных работ с учетом метеоусловий Использование всех возможностей систем автоматизации в период подготовки к посевной позволяет точно планировать наиболее подходящее время для посева, в зависимости от метеорологических условий. При этом, не нужно собирать данные вручную по метеосайтам и специальным сервисам. Температура, влажность, скорость ветра, возможные осадки и другие показатели собираются системой автоматически с частных метеостанций и общедоступных источников. Программа не только осуществляет сбор данных, но и производит расчет метеорологических показателей, таких как накопленные осадки, среднесуточная температура и пр. В случае достижения установленных показателей метеопараметров, система может отправлять агроному оповещения. Вся информация отображается наглядными графиками и таблицей, разбитой ячейками на дни и часы за определенный период. Для того чтобы данные легко воспринимались визуально, каждой ячейке присваивается конкретный цвет, определяющий степень благоприятности или неблагоприятности проведения сева. Контроль посевных работ. Системы контроля высева. Возможности системы позволяют точно контролировать все процессы посевных работ и своевременно выявлять проблемы, напрямую влияющие на результат сева: хищения, связанные со сливами топлива, расхождением в данных техники и заправщика в момент заправки, работой на чужом поле, с воровством посевного материала; производственные нарушения, определяемые по простоям техники и нарушению скоростных режимов; агрономические, возникающие из-за перерасхода ТМЦ и отсутствия учета метеоусловий при планировании полевых работ. Из всех перечисленных проблем, чаще всего агрохолдинги и фермерские хозяйства сталкиваются с тремя проблемами: Работа на чужих полях – к этому может привести не только целенаправленное перемещение с целью подработки, но и такие факторы, как неактуальные контура полей или ошибки механизаторов. Своевременное получение данной информации позволяет быстро скорректировать работу техники и пресечь посев на чужой территории. Нарушение скоростного режима – возникает в результате несоблюдения правил эксплуатации транспорта или технологических процессов и приводит к потере до 10% урожая. Простой сельхозтехники – в качестве причины здесь может выступать как невыполнение своих обязанностей механизатором, так и технические проблемы – выход из строя транспорта или посевного оборудования. Постоянная аналитика позволяет своевременно выявлять отклонения в рабочем процессе и выводить их визуально с помощью инфографики с группировкой по определенным причинам. Дополнительно, применение цифровой системы автоматизации контроля посевов дает возможность отслеживать плотность посева и степень заглубления орудия. При этом оборудование для анализа этих параметров состоит из небольшого количества составляющих, поэтому требует минимум времени для монтажа и настройки. Норма высева и возникающие неполадки оборудования отображаются на информативном мониторе гистограммой, оповещающей о: уровне посевного материала, оставшегося в бункере; засорении сошников; степени заглубления орудия сеялки; отклонении или соблюдении нормы высева. Все показатели пересылаются на сервер в режиме реального времени, что позволяет быстро принять решение для исправления отклонений в работе и формировать отчеты с учетом выполненных или запланированных операций. Анализ качества проведенных посевных работ Оперативный сбор и систематизация данных позволяют проводить детальный анализ качества всех осуществляемых работ, и своевременно выявлять: перекрытия посева; фактически отработанную площадь; трек передвижения техники по полю; пропуски. Особое значение для анализа работ и посевов имеет использование беспилотников, которые дают возможность оценить всхожесть, количество пропусков, двойников и расстояние между всходами в кратчайшие сроки.

Сельскохозяйственная техника часто работает в сложных эксплуатационных и климатических условиях, в результате чего техника может выходить из строя или выполнять свои задачи не на сто процентов. Также нельзя исключать человеческий фактор, из-за которого может нарушиться точное выполнение запланированных операций. Даже незначительные отклонения от установленной нормы и задержки во время посевной повлекут за собой дополнительные финансовые потери и потерю урожая. Избежать многих проблем позволит контроль сельхозтехники, реализуемый с помощью комплекса датчиков, RFID меток и терминалов мониторинга. Для чего нужен мониторинг и датчики? Мониторинг техники с применением специальных датчиков позволяет отслеживать перемещение транспорта в режиме реального времени и эффективность его работы на полях. Помимо этого, внедрение системы позволяет решать широкий спектр других задач: автоматически рассчитывать пробег, рабочее время, фактически обработанную площадь; контролировать состояние топлива, выявлять несанкционированные сливы; учитывать плановый и фактический расход ГСМ; планировать техническое обслуживание техники; своевременно получать оповещения о возникновении внештатных ситуаций и принимать меры по их устранению. Еще больше узнать про возможности мониторинга сельхозтехники вы сможете в этом видео: Терминалы мониторинга - основа для контроля производственных процессов Терминалы мониторинга – важный элемент, обеспечивающий передачу данных с техники в режиме реального времени. В зависимости от типа устройства, на транспорте может быть установлены следующие виды терминалов: с внешними антеннами спутникового сигнала – удобное в применении высокоточное оборудование с погрешностью 2 – 3 метра при стандартной установке и до 2 см при подключении к системам навигации; со встроенными антеннами – уступают по точности первой модели, но имеют более доступную цену; портативные – модули для быстрой установки и подключения через прикуриватель, чаще всего применяются для наемной техники. Для того чтобы получать данные с минимальной погрешностью, GPS модуль любого из этих терминалов необходимо монтировать по центру трактора. Метки механизаторов Метки механизатора позволяют точно понимать кто находится в момент работы техники за рулем и усложнить хищение топлива и урожая за счет идентификации любых их перемещений. В качестве меток используют два варианта модулей: RFID карточки - простые в применении считыватели карт, поставляемые совместно с картой; RFID ключи - считыватели ключей с ключом в комплекте. . После подключения метки дают возможность отслеживать соблюдение графика работы механизаторами, контролировать операции, выполняемые техникой, идентифицировать движение ГСМ по время заправки и движение урожая при уборке. Метки орудий и их особенности Установка меток данного типа позволяет понимать с каким именно прицепным орудием работает трактор и автоматически рассчитывать обработанную площадь. Для этих целей используют: Проводные метки– на технику ставятся розетки, а на орудия RFID модули в виде штекера, вставляющиеся в розетку. Обеспечивают 100% верную идентификацию используемого орудия. Беспроводные метки – компактные модули, устанавливаемые на орудия и работающие на батарейках. Не нуждаются в сложной установке, но подвержены воздействию помех при нахождении большого количества орудий в одном месте, затрудняющих идентификацию. Проводные метки орудий Беспроводные метки орудий Датчики глубины, принцип работы Для понимания эффективности фактической работы техники, контроля соблюдения установленных норм механизатором используют датчики глубины, отличающиеся принципом работы: Ультразвуковой – определяет высоту расположения орудия над поверхностью земли, но подвержен помехам при наличии большого количества растительности на поле. Анализатор угла наклона – отображает информацию о том, заглублено орудие или нет. Механический – наиболее точный датчик, показывающий глубину. Он не реагирует на возникающие помехи, но имеет более высокую стоимость. Ультразвуковой датчик глубины Датчик угла наклона Механический датчик глубины Данные, получаемые с любого из этих датчиков, отображаются на раскрашенной по цветам карте, по которой можно отследить качество работы орудия на каждом участке поля. Карта заглубления орудий на поле Системы контроля высева и отчеты о посеве Системы мониторинга высева способны контролировать степень заглубления орудия, качество сева, давление в бункере и ряд других важных показателей. В их состав входят: Датчики потока семян – оптические модули с функцией самоочищения, врезаемые в семяпроводы. Они устанавливаются на каждый семяпровод и подключаются к модулям сбора информации Модули сбора информации с анализаторов потока семян, бункера – отвечают за анализ, передачу показателей на основной терминал мониторинга. Датчик заглубления сошников – определяет глубину обработки почвы с помощью ультразвука, имеет погрешность не более 1 см. Девятидюймовый сенсорный монитор с продублированными кнопками – выводит информацию по каждому датчику отдельными блоками, сопровождает их голосовым оповещением, в случае обнаружения проблем. Терминал мониторинга – собирает данные со всех приборов, анализирует их и передает в режиме реального времени на сервер. Сенсорный монитор в кабине трактора Датчик потока семян Датчик заглубления орудия Модуль сбора информации с датчиков потока семян Модуль сбора информации с датчиков на бункере Терминал мониторинга для передачи информации на сервер Возможности системы позволяют формировать отчеты по работе каждой сеялки с учетом уже выполненных или запланированных операций. Установка этих модулей дает возможность вести учет точного объема израсходованного посевного материала и оперативно принимать решения при появлении проблем. Датчики для комбайнов Для детального контроля комбайнов используют следующие виды датчиков: Датчик выгрузного шнека – мониторит время и место выгрузки урожая. Программа позволяет на аппаратном уровне настроить работу модуля так, чтобы шнек срабатывал только когда подъезжает своя грузовая техника. Классический датчик уровня бункера – определяет уровень зерна в бункере в процессе загрузки и выгрузки. Он чувствителен к влажности, поэтому требует предварительной калибровки в соответствии с культурой. Усовершенствованный датчик уровня бункера мембранного типа – оптимальный вариант для контроля, который практически не реагирует на влажность и более точно определяет уровень зерна в бункере. Модуль вращения мотовил – определяет соответствие скорости вращения мотовил и скорости движения комбайна. Большая разница в этих показателях приводит к серьезным потерям урожая. Датчик угла наклона – определяет положение жатки: опущена она или поднята. Датчик шнека Датчик уровня бункера Датчик уровня бункера Датчик вращения Датчик угла наклона Вся информация с датчиков выводится на мониторы диспетчеров вместе с графиками и тревогами. Визуальное отображение показателей на графиках позволяет быстро обрабатывать информацию и корректировать работу техники, чтобы сохранить или повысить объем собранного урожая. Чтобы полностью контролировать весь уборочный процесс, перечисленные метки, терминалы необходимо устанавливать не только на комбайн, но и бункер-перегрузчик (если он используется) и грузовую технику. Благодаря комплексному применению датчиков на уборке можно определять с какого поля и комбайна поступил урожай на зерновоз и сколько далее пришло на весовую, где также фиксируется вес Брутто, тары и затем НЕТТО. Датчики моточасов Точно понимать время работы двигателя помогут датчики: оборотов двигателя; вибраций. Датчик оборотов двигателя Датчик вибраций Полученные с них данные помогут контролировать состояние техники и планировать ее техническое обслуживание, а также более точно производить расчет заработной платы при почасовой оплате труда. Датчики CAN-шины - преимущества и основные параметры Датчики CAN-шины – модули, отвечающие за обработку данных с CAN-шины техники. Благодаря установке этих датчиков и программному обеспечению, отпадает необходимость использования дополнительного оборудования для сбора таких параметров, как: объем топлива; уровень масла; моточасы; обороты и температура двигателя; обработанная площадь и пр. Для контроля сельхозтехники могут быть использованы два вида модулей: CAN логгер – интегрируемый в электропроводку и считывающий широкий спектр параметров. Бесконтактный считыватель – не нарушающий целостность проводов, но обрабатывающий меньшее число параметров. CAN-логгер Бесконтактный считыватель Топливные датчики В перечень топливных датчиков входит: Датчики уровня топлива для контроля за уровнем топлива в баке техники. Обладают погрешностью около 2%. Датчики расхода топлива, контролирующие количество топлива, проходящее по топливной магистрале. Обладают погрешностью около 0.5%. Датчик уровня топлива Проточный датчик расхода топлива Этапы подключения датчиков в хозяйстве Для того чтобы обеспечить высокую эффективность работы системы, все датчики необходимо устанавливать в правильной очередности: 1. Терминалы мониторинга 2. Метки механизаторов 3. Топливные датчики 4. Метки орудий 5. Датчики для комбайнов 6. Системы контроля высева 7. Контроль внесения удобрений 8. Датчики моточасов и глубины 9. CAN шины