КОСМОС - СЕЛЬСКОМУ ХОЗЯЙСТВУ

Освоение космического пространства, подготовленное трудами К.Э. Циолковского, Ф.А. Цандера, Г. Оберта и других ученых, началось в октябре 1957 года с запуска в СССР первого искусственного спутника Земли (ИСЗ) и полета Ю.А. Гагарина в апреле 1961 года. За прошедшие с этих исторических дат годы существенно изменились цели полетов в космос: достижения первых лет (выход в открытый космос, стыковка КА, длительное пребывание человека в космосе и др.) уступили место применению космических средств для решения конкретных задач в интересах науки и «земной» деятельности человечества.

Современное сельское хозяйство является одной из отраслей, в которой использование наземно-космических средств и предоставляемых ими сервисов не только весьма полезно, но, зачастую, просто необходимо. В качестве подтверждения этого тезиса, далее будут рассмотрены состояние и основные перспективы развития темы «Космос - сельскому хозяйству».

Связь

Надежная телефонная связь всегда была важна для управления сельскохозяйственным предприятием, хотя она и не решала проблему оперативного обмена информацией со специалистами, работающими в полях. Для этого использовались проводные каналы связи (телефон, факс), а также компактные радиостанции, дальность действия которых не превышала нескольких километров при, как правило, низком качестве связи. Все изменилось с появлением мобильной связи и Интернета. С их развитием стало возможным решение ряда важных и актуальных для аграрного сектора задач:

• оперативная мобильная связь всех сотрудников предприятия, обеспечивающая общение голосом, передачу изображений, цифровых массивов и т.п.;

• наличие голосовой связи способствует организации постоянного контроля, либо, при необходимости, корректировки выполняемых работниками предприятия производственных заданий;

• возможность передачи цифровых массивов (изображений, видео и т.п.) позволяет кардинально изменить работу агрономов и агрономической службы хозяйства в целом. Сегодня агроном, обследующий состояние посевов, может сделать своим мобильным телефоном фото проблемных (засоренность сорняками, поражения болезнями, грызунами, насекомыми и др.) участков и немедленно отправить их по GSM в стационарный офис для анализа и принятия решения по технологии обработки таких зон;

• контроль в реальном времени местонахождения и функционирования сельскохозяйственных машин, а также любых других подвижных объектов;

• дистанционный сбор данных с собственных метеостанций и иных стационарных полевых измерительных устройств.

В качестве примера, рассмотрим более подробно работу современного агронома в полевых условиях. И ранее, и сегодня задача агронома одна и та же:

• определить текущее состояние посевов, либо их отдельных участков, сравнить с планировавшимся на данный момент, определить отклонения (сорняки, повреждения грызунами, болезнями, угнетение из-за недостатка влаги и т.д.);

• определить наиболее эффективные меры воздействия (обработка гербицидами, внесение удобрений, полив и т.п.), восстанавливающие нормальное развитие культурных растений;

• реализовать эти меры путём проведения соответствующих полевых операций (опрыскивание, внесение в почву, полив и т.д.).

Периодическое повторение перечисленных действий обеспечит развитие культурных растений по сценарию, наиболее близкому к расчетному.

Нетрудно видеть, что, если отвлечься от предметной области - растениеводства, фактически описана классическая схема работы системы управления с обратной связью:

• измерение контролируемых параметров работы некой системы;

• определение их отклонений от расчетных;

• выбор и реализация управляющих воздействий, устраняющих отклонения;

• повторение цикла «измерение - расчет отклонения - устранение отклонения».

Данная аналогия несет в себе вполне практический смысл. Она позволяет структурировать и формализовать работу агрономической службы сельскохозяйственного предприятия и постепенно максимально автоматизировать ее работу. Конкретно это выглядит следующим образом. Агроном, обнаружив при проведении полевых осмотров проблемный участок в посевах, делает своим мобильным телефоном несколько его фотографий. Затем он в ручном , либо автоматическом режиме идентифицирует причину повреждения посевов, например, определив по загруженному в его телефон справочнику сорных растений, какой конкретно это сорняк (название) и какие меры его устранения (вид гербицида, доза и сроки внесения на единицу площади и др.) Рекомендуемый вариант агроном пересылает в агрономическую службу непосредственно с поля, либо после возвращения на свое рабочее место представляет руководству агрономической службы полную информацию: координаты и размеры проблемных участков, причина повреждения, рекомендуемые меры по их устранению.

Важно отметить, что самый трудоемкий этап-мониторинг состояния посевов и выявление проблемных участков-на сегодняшний день успешно выполняется с помощью беспилотных летательных аппаратов (БЛА) самолетного, либо вертолетного типа. Эти аппараты могут за день обследовать большие площади посевов, не повреждая их передвижением по ним.

Описанная технология позволяет существенно повысить качество работы и производительность агрономических служб. При этом квалификация конкретного агронома перестает играть решающее значение, поскольку его функции ограничиваются съемкой на телефон, работой с электронным справочником и пересылкой всей информации в стационарный офис. С учётом довольно острой нехватки высококвалифицированных агрономов это обстоятельство имеет важное значение для многих, особенно малых и средних, растениеводческих предприятий России.

В настоящее время и связь, и Интернет практически полностью базируются на наземных средствах коммуникации, проводных и беспроводных. Поэтому во многих хозяйствах, особенно расположенных в отдаленных районах, Интернет, а нередко и мобильная связь, отсутствует в полях. Это резко обесценивает применение в аграрном секторе уже имеющихся цифровых технологий и их дальнейшее развитие. Существующие спутниковые системы связи (Гонец, Иридиум, Globalnet и др.) позволяют находящимся на Земле пользователям общаться голосом, либо передавать текстовые сообщения практически из любой точки Земли. К сожалению, скорость обмена данными по ним измеряются всего несколькими десятками Кбит/с, что достаточно только для экстренных сообщений, коротких текстов и IoT.

В последние годы бурно развиваются космические средства связи, обеспечивающие покрытие высокоскоростным Интернетом всей поверхности Земли. Это-уже находящаяся в эксплуатации первая очередь группировки КА связи Starlink [1], насчитывающая по состоянию на апрель 2023 года ~4300 КА со скоростью обмена данными «КА связи-наземный терминал» примерно 80-100 Мбит/с (рис. 1). Недавно в России началась реализация масштабного проекта «Сфера» (рис. 2) по завершению которого на околоземной орбите будет находиться несколько сотен КА, часть из которых будут связными, а остальные - проводить съемку поверхности Земли. Основанные на группировках малых КА, насчитывающих сотни-тысячи аппаратов, и малогабаритных мобильных наземных терминалах, эти технологии в ближайшие годы произведут очередную «техническую революции» в связи, в том числе, и в ее роли в цифровизации сельского хозяйства.

Рисунок 1 - Схема спутниковой сети Starlink (ЦУС/NMS - Центр Управления Сетью/Network Management System; PoP – Point of Presence - узлы Google; ВОЛС – волоконно-оптическая линия связи, арендованная у наземного оператора, для передачи команд управления)

Рисунок 2 – Предполагаемые области применения спутниковой сети «Сфера»

Навигация

Все отрасли, связанные с работой и перемещением на местности, либо в пространстве, нуждаются в координатной привязке стационарных и подвижных объектов. Это относится к судоходству, авиации, автомобильному транспорту и многим другим отраслям. Очевидно, что агропромышленный комплекс, в первую очередь растениеводство, также входит в их число. Всего лишь несколько десятков лет назад о полноценном решении этой задачи в интересах сельского хозяйства не могло быть и речи. Все ограничивалось проведением наземной геодезической съемки, обеспечивающей определение границ полей при межевании и для земельного кадастра. Причем измерения сохранялись в местной, используемой только для данной территории, системе координат, переход от которой к мировым системам координат был невозможен без наличия доступу к сведениям об их взаимоположении.

Первые спутниковые системы позиционирования и навигации появились на рубеже 70-х и 80-х годов прошлого века. Состояли они из двух сегментов- космического и наземного. Космический сегмент — это группировка КА, расположенных на орбитах таким образом, чтобы в любой момент времени в заданном районе либо в произвольной точке поверхности Земли были видны минимум 4 КА. Для обеспечения координатной привязки и навигации в отдельном районе Земли достаточно 7-10 КА, а для всей поверхности Земли - около 20 и более.

Локальные системы, обслуживающие только заданную территорию, как правило, одну страну, создают Индия, Япония и ряд других стран.

Глобальными системами, обслуживающими десятки стран мира, являются:

• ГЛОНАСС (Россия, 24 КА и 2 резервных);

• GPS (США, 24 КА и 8 резервных);

• Beidow (Китай, 35 КА и 13 резервных);

• Galileo (Европа, 23 КА).

В России наиболее широко используются две системы, ГЛОНАСС и GPS. У каждой из них есть свои преимущества и недостатки. Основных отличий два:

• точность определения положения объектов на поверхности Земли в системе ГЛОНАСС составляет 4-6 метров, а в GPS 2-4 метра;

• ГЛОНАСС обеспечивает более устойчивую работу и высокую точность в полярных районах Земли, что достигается расположением плоскостей орбит КА на больших чем в системе GPS углах наклона этих плоскостей к плоскости экватора.

Как показывает опыт их практического применения, наиболее эффективно одновременное использования обеих систем. Поэтому большинство современных навигационных приемников являются двухсистемными. Точность определения координат объекта на поверхности Земли зависит от ряда условий, основными из которых являются следующие:

- количество навигационных КА ( не менее 4-х), одновременно находящихся на связи с установленным на объекте приемником их сигналов; помимо количества таких КА, большое влияние на точность оказывает также их взаиморасположение, что можно пояснить на простом примере-для определения расстояния до какого-либо объекта, размеры которого неизвестны, человек должен видеть его одновременно двумя глазами, поэтому если расстояние между двумя или более КА малы, погрешность будет выше;

• информация от навигационных спутников поступает непосредственно в наземный приемник и используется в режиме реального времени; в этом случае точности определения координат составляют, как указано выше, несколько метров;

• в определении текущих координат подвижного объекта участвует стационарная базовая станция, находящаяся на связи с объектом и в реальном времени передающая на его навигационный приемник корректирующие поправки , повышающие точность вплоть до единиц сантиметров, при условии, что расстояние между базовой станцией и объектом невелико ( до нескольких десятков километров);такие же поправки могут передавать через спутник связи от базовой станции , расположенной на любом расстоянии от объекта, но точность падает при его увеличении и составляет десятки сантиметров;

• скорость передвижения объекта (не имеет большого значения для сельского хозяйства, поскольку скорости перемещения сельскохозяйственных и прочих машин не оказывают заметного влияния на точность).

Появление спутниковых систем произвело в буквальном смысле переворот в сельском хозяйстве. Стало возможным решение многих важных производственных задач, среди которых наиболее приоритетными являются следующие.

Создание многослойных электронных карт полей
и других сельскохозяйственных угодий

а) Пример 2-х мерной цветной карты полей

б) Пример 3-х мерной цветной карты полей

Рисунок 3 – Примеры 2-х и 3-х мерных карт полей

Рисунок 4- Автомобиль для полевых обследований

 По мере сбора информации о поле и посевах, в МЭК можно добавлять новые слои: агрохимическое состояние почвы, урожайность выращиваемой культуры и многое другое. Накопленная за несколько лет в МЭК информация о полях и посевах растениеводческого предприятия фактически является главной составляющей «цифровой истории» работы хозяйства.

Мониторинг местонахождения и функционирования
сельскохозяйственных машин и других подвижных объектов

Решение с помощью спутниковых систем позиционирования и навигации задачи определения текущего местоположения подвижных объектов представляет интерес не только для сельского хозяйства, но и для многих других направлений деятельности: грузоперевозки, мореплавание, авиация, защита транспортных средств от угона и др.

Для наземного транспорта как правило достаточно определения траектории передвижения объекта и контроля расхода топлива или его остатка в баке (рис. 5). Специфика сельскохозяйственных машин состоит в том, что они при проведении полевых работ выполняют гораздо более сложные операции по обработке посевов чем простое перемещение людей или грузов. Поэтому помимо указанных выше данных отдельный интерес представляет информация о параметрах, выполняемых данной машиной (комбайн, самоходный опрыскиватель и т.п.), либо ее прицепным агрегатом (плуг, сеялка, борона и т.п.) операции. Для этого на машину или прицепной агрегат устанавливаются датчики, измеряющие, например, расход пестицидов, семян, глубину вспашки (как вариант-через измерение усилия на бугеле прицепного агрегата), урожайность и многое другое [3]. Массивы этой информации, привязанные ко времени и координатам местонахождения объекта в моменты измерений записываются на бортовой компьютерный накопитель, либо передаются по каналам мобильной связи на стационарный компьютер соответствующим специалистам для оценки качества и объема выполняемых полевых работ (рис. 6). Потребная точность определения текущих координат машины зависит от типа выполняемой полевой операции:

• сплошная обработка паров (поле без посевов) - ~1 метр;

• полив или опрыскивание всей площади посевов - ~1 метр;

• сев, обработка, уборка урожая не рядковых культур (зерновые) - ~0,3-0,5 метра;

• сев, обработка, уборка урожая рядковых культур (свекла, картофель и др.) - ~3-10 см.

Рисунок 5 – Оборудование для системы мониторинга (бортовой контроллер и датчик уровня топлива)

Рисунок 6 -Рабочее место специалиста, контролирующего выполняемые сельхозтехникой полевые работы

В каждом отдельном случае требования по точности позиционирования контролируемого объекта могут отличаться от приведенных выше в зависимости от возможностей машины и механизатора обеспечивать заданную точность траектории движения, погрешностей данных о координатах обрабатываемых участков посевов или отдельных растений и др.

Устройства параллельного вождения и автопилоты

Возможность определения текущего положения трактора или другой сельскохозяйственной машины при движении по полю привела к созданию весьма полезных для повышения качества обработки почвы и посевов приборов: устройств параллельного вождения (УПВ) и автопилотов [4,5].

УПВ состоит из двух связанных блоков: ГЛОНАСС/GPS приемник, устанавливаемый на крыше или капоте машины и монитор, располагаемый внутри кабины перед механизатором (рис. 7).

Рисунок 7 -Оборудование для устройства параллельного вождения

Перед началом работы механизатор выставляет на экране монитора положение первой борозды- прямую линию от начала движения от края поля до достижения другого его края. Также водитель задает расстояние между бороздами. При движении по полю вдоль первой и всех последующих линий (борозда -загонка) на мониторе отображается фактическое положение агрегата относительно заданной прямой (рис. 8). Задача механизатора - минимизировать отклонения траектории движения от этой прямой. Использование УПВ резко снижает требования к мастерству механизатора, упрощает его работу в условиях тумана, дождя и ночное время без потери качества выполнения полевых работ. Также отпадает необходимость установки по кроям поля маркеров, ориентируясь по которым водитель разворачивается и выводит машину точно на следующую борозду. При движении по полю механизатор вообще не имеет ориентиров, кроме предыдущей борозды, при условии, что выполняемая им операция оставляет след на почве или посевах. Поэтому наличие на тракторах, опрыскивателях и др. УПВ стала весьма востребованной опцией, сравнительно не дорогой и весьма полезной. Фактический маршрут движения можно записать в память УПВ и передать на компьютер в офис для дальнейшего анализа и оценки результатов выполнения производственного задания. УПВ в основном используются для выполнения полевых работ, не требующих очень высокой точности, например-для обработки паров, или посевов не рядковых культур. Для таких работ важна не абсолютная точность позиционирования, а только относительная, позволяющая после разворота на границе поля эквидистантно вести машину на заданном расстоянии относительно предыдущего прохода. Для этого достаточно точности позиционирования ~0,3-1,5 метра. В зависимости от того, какая точность необходима для выполнения полевых работ, в УПВ используются приемники без и с возможностью приема поправок.

Рисунок 8 - Отображение траектории движения агрегата на экране устройства параллельного вождения

УПВ по своей сути является частью человеко-машинной системы управления сельскохозяйственным агрегатом, решая задачу сбора координатной информации со спутников, ее обработки и отображения на карте местности текущего положения объекта относительно заданной траектории движения по полю. Выбор и реализация управляющих воздействий-управление движением сельскохозяйственной машины по полю-осуществляет механизатор. Принципиальное отличие автопилота от УПВ состоит в том, что он является полноценной автоматизированной системой управления (АСУ), полностью берущей на себя управление агрегатом в поле. При этом отклонения фактической траектории движения агрегата по пою от заданной по сравнению с УПВ в 5-10 раз меньше, особенно при наличии возможности получения от близко расположенных наземных базовых станций (RTK) дифференциальных поправок (рис. 9). Поэтому автопилоты успешно применяются при обработке рядковых культур (капуста, свекла и т.п.).

Рисунок 9 -Переносная базовая станция для формирования дифференциальных поправок

Существуют автоматизированные бортовые устройства вождения, представляющие упрощенный вариант автопилота. Их называют «подруливающие устройства», поскольку управление движением осуществляется не прямым подключением автопилота к гидравлическим, либо электрическим блокам ходовой части машины, а вращением рулевого колеса по командам автопилота с помощью специального устройства с обрезиненным роликом, прижатым к рулю (устройство выглядит как динамо-машинка, которую ранее устанавливали на колесе велосипеда для выработки электроэнергии для фары, рис. 10). Есть и другой вариант исполнения подруливающего устройства. В нем привод вращения руля устанавливается непосредственно на рулевую колонку (рис. 11).

Рисунок 10 -Подруливающее устройство на руле

Рисунок 11 -Подруливающее устройство на рулевой колонке

Съёмка Земли из космоса

Как известно, съемка поверхности Земли из космоса, называемая также «дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ)» обеспечивает получение изображений различного разрешения на местности (от ~0,3 метра до десятков и сотен метров) в видимом, ближнем инфракрасном (ИК), тепловом инфракрасном и сверхвысокочастотном (СВЧ) диапазонах длин электромагнитных волн. Наиболее востребованы снимки, сделанные установленными на КА сканерами, фото и видео аппаратурой видимого и ближнего ИК диапазонов. В настоящее время на околоземной орбите находится несколько десятков КА ДЗЗ, запущенных Россией, Китаем, США, Индией и рядом других стран.

В последние годы сельское хозяйство является одним из главных потребителей результатов съемок Земли из космоса. Изображения, обрабатываемые как одиночные, либо сложенные в «мозаики», используются для решения ряда важных задач растениеводства [6].

Создание слоёв электронных карт сельскохозяйственных угодий

Выше был описан вариант решения данной задачи с использованием установленных на автомашине спутниковых приемников систем ГЛОНАСС/GPS, архивной и вновь собираемой картографической информации. Космическая съемка также позволяет это сделать. По данным ДЗЗ видимого и ближнего ИК диапазонов различного разрешения создаются в цифровом виде слои электронных карт различного масштаба (рис.12):

• границы полей, пастбищ и др.;

• дорожная сеть, водоемы, реки, линии электропередач, препятствия на полях и др.;

• наличие, либо отсутствие посевов на полях;

• ход уборки урожая (на какой части площади полей убран урожай).

Рисунок 12 – Пример слоев электронной карты полей

Потребителями таких карт являются как государственные министерства и ведомства (федеральные и региональные Министерства сельского хозяйства, статистические управления и др.), так и сельскохозяйственные предприятия любой формы собственности. Поэтому востребованы различные масштабы карт и, соответственно, разрешения на местности спутниковых снимков.

Анализ состояния посевов с учётом внутри полевой изменчивости

В последние годы активно развивается направление по созданию и применению компьютерных технологий для более детального анализа состояния посевов на основе данных ДЗЗ, в частности:

• выделение проблемных участков на полях (сорняки, болезнями, вредители, недостаток влаги в почве и растениях и т.д.);

• оценка биомассы и прогноз урожайности.

Рассмотрим более подробно эти задачи, для решения которых используется одна и та же методика [7,8]. Она основана на расчете для каждого единичного пиксела изображения (предполагается, что бортовая съемочная аппаратура, обеспечивает получение изображений в четырёх спектральных диапазонах: «синем» «зеленом», «красном» и «ближнем ИК») так называемого индекса NDVI (нормализованный вегетационный индекс). Оценка состояния посевов в прямоугольнике, представляющем проекцию одного, либо нескольких пикселов матрицы прибора на поверхности Земли, выполняется на основании двух известных фактов: здоровое растение активно поглощает «красный» свет и отражает «ближний ИК», больное, угнетенное растение - наоборот.

Индекс NDVI рассчитывается как разница между значениями отраженных растениями потоков солнечного света в «ближнем ИК» и «красном» участках спектра, деленная на их сумму. Имеющие практический смысл значения NDVI в зависимости от состояния посевов варьируются в процессе роста и созревания растений от 0,15 (очень плохое состояние) до примерно 0,85 (отличное состояние). Следует отметить, что на ранних и среднесрочных фазах роста растений данный индекс позволяет в большинстве случаев определить только координаты и размеры проблемных участков, а не причины их возникновения (рис. 13). В то же время, на более поздних стадиях (NDVI в диапазоне 0,5-0,85) значение индекса, в совокупности с данными за несколько предыдущих лет о погодных условиях и урожайности данной культуры на этом же поле, дает возможность довольно точно спрогнозировать важный показатель - урожайность возделываемый культуры в текущем году на отдельных участках участках и в целом по полю.

Рисунок 13 – Пример изображения поля с распределением индекса NDVI (определенные цвета соответствуют различным значениям индекса)

Изображения, полученные в СВЧ диапазоне локаторами бокового обзора с синтезированной  апертурой   с КА типа Sentinel 1 и 2 также постепенно находят применение в сельском хозяйстве. СВЧ-изображения лишены той наглядности, которая присуща снимкам в видимой части спектра. Причина очевидна - человеческий глаз не «работает» в радио диапазоне электромагнитных волн. Однако, преимущества радаров (возможность проведения съемки независимо от облачности и освещения) привели к тому, что их используют при решении таких задач, как:

• создание 3-х мерной модели рельефа (DEM);

• распознавание этапа уборки урожая и, в некоторых случаях, других полевых операций.

Бурное развитие беспилотной авиации, как самолетного, так и вертолетного типа, привело к заметному расширению перечня задач, решаемых методами дистанционного мониторинга сельскохозяйственных угодий, в том числе:

• создание крупномасштабных электронных карт полей;

• контроль состояния посевов на ранних стадиях вегетации, включая автоматический подсчет количества всходов и определение координат каждого растения;

• определение видов сорняков и болезней посевов.

Последние две задачи решаются с использованием современных методов распознавания объектов на изображениях, основанных на технологиях «искусственного интеллекта» и «машинного обучения». Это одно из весьма перспективных направлений цифровизации сельского хозяйства, достойная отдельного рассмотрения, выходящего за рамки данной статьи.

Важно отметить, что сравнительно малая высота полетов дронов (десятки-сотни метров) позволяет проводить с их помощью съемку полей ниже границ облачности  с разрешением на местности  до единиц сантиметров. Одновременная съемка одних и тех же территорий из космоса, беспилотными аппаратами и, при необходимости, проведение их обследований специалистом непосредственно в поле (так называемая «этажерка») дает особый - синергический - эффект, т.к., заметно его увеличивает по сравнению с применением указанных технологий по отдельности (рис. 14).

Рисунок 14 - Синхронный 3-х уровневый (космос, воздух, Земля) мониторинг состояния посевов

Цифровизация

Нетрудно заметить, что перечисленные выше задачи довольно условно отнесены к тому или иному направлению (связь, навигация, съемка Земли из космоса). На практике, их решения, реализованные в виде аппаратно-программных комплексов, являются составными элементами единой автоматизированной системы управления (АСУ) сельскохозяйственным предприятием. Подобные системы появились в мире на рынке агробизнеса всего несколько лет назад. В России они уже внедрены в хозяйствах, общая площадь обрабатываемых земель которых составляет более 20 миллионов гектар (20-25% от площади используемых сельскохозяйственных земель страны). В частности, АСУ «История поля» [9], используемая в нескольких сотнях агропредприятий России общей площадью примерно 10 миллионов гектар, состоит из следующих основных информационно связанных подсистем (рис. 15):

• многослойные электронные карты полей;

• полевые осмотры;

• мониторинг состояния посевов;

• планирование производства;

• мониторинг сельскохозяйственной и иной техники;

• геоинформационная система;

• склады, элеваторы, весовые;

• финансы;

• база данных.

Рисунок 15 -Функциональная схема облачного сервиса «История поля»

По сути, такие АСУ выполняют функции, аналогичные возложенным на Центры управления космическими полетами (ЦУП).

Большинство современных объектов контроля и управления в растениеводческой хозяйстве (трактора, комбайны, склады, элеваторы, весовые и др.) сравнительно легко могут быть представлены в виде своих «цифровых двойников». Также уже давно компьютеризирован бухгалтерский и кадровый учёт. А вот что касается цифрового описания основного «подопечного» такого Центра управления полями - посевов культурных растений - все оказывается принципиально более сложным. Объясняется это тем, что до сих пор не создана многопараметрическая цифровая модель «растение-почва-атмосфера» даже для конкретных регионов с известным составом почв, погодными условиями, выращиваемыми культурами и технологиями их возделывания. Поэтому в настоящее время контроль и управление посевами строится на разумном сочетании возможностей АСУ со знаниями, опытом и интуицией агрономов, а также других квалифицированных специалистов. При этом одновременно решается важнейшая задача - уточняются на основе фактических данных цифровые модели «посевы-почва-атмосфера».

Прогноз

Ограничим рамки прогноза сотрудничества космической и сельскохозяйственной отраслей следующими условиями:

• также, как и в названии статьи, прогноз будет «однонаправленным» и касаться только возможностей использования космических достижений в сельском хозяйстве, а не наоборот: например, выращивания на пилотируемых КА  потребляемых в пищу или используемых для поглощения углекислого газа и выделения кислорода растений в космосе и т.п.);

• рассматриваются перспективы реального развития «аграрно-космических» технологий только на ближайшие (5-10 лет) годы, причем в первую очередь в интересах растениеводства и только частично животноводства, не касаясь таких направлений, как искусственная пища, городское вертикальное растениеводство и др.

Представим кратко приоритетные для сельского хозяйства ожидания от космической отрасли:

• ввод в штатную эксплуатацию нескольких космических группировок малых низкоорбитальных КА, обеспечивающих полное покрытие сельскохозяйственных земель  России высокоскоростной мобильной связью и Интернетом;

• ежедневное обновление многоспектральных космических изображений любой заданной территории (поля, пастбища и т.п.) с разрешением на местности не хуже 5-10 метров, а также локальных метеопрогнозов;

• достижение точности позиционирования подвижных объектов (сельскохозяйственная техника и др.) по сигналам от спутниковых навигационных систем порядка единиц сантиметров.

Достижение этих целей позволит, в частности:

• широко внедрить в практику выполнения полевых операций роботизированные трактора, комбайны, опрыскиватели и другие агрегаты, способные позиционироваться на местности с точностью единиц сантиметров и автономно, либо в реальном времени по командам из ЦУПа, выполнять полевые операции без присутствия механизаторов;

• на основании синхронно поступающих с КА дистанционного зондирования Земли и воздушных дронов в режиме онлайн определять с помощью технологий искусственного интеллекта проблемные участки посевов и, идентифицировав причины появления поражения, разработать комплекс мер по их устранению с помощью пилотируемых или беспилотных сельскохозяйственных агрегатов, в том числе, воздушных дронов-опрыскивателей;

• создать с использование технологий Искусственного интеллекта достаточно точные локальные (для данного хозяйство или района) цифровые модели системы «посевы-почва-атмосфера» и использовать их в работе АСУ (ЦУП) предприятием.

Подводя итоги, можно с уверенностью констатировать, что в ближайшие годы сельское хозяйство станет одной из наиболее высокотехнологичных отраслей экономики страны.