Лекция Современный мониторинг земель сельскохозяйственного назначения, специальность Землеустройство

СОВРЕМЕННЫЙ МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ

«Умные» технологии в сельском хозяйстве можно объединить в четыре больших кластера:

·         Точное сельское хозяйство (навигационные системы, дистанционное зондирование (ДЗЗ) и геоинформационные системы (ГИС), дифференциальное внесение удобрений).

·         Сельскохозяйственные роботы (беспилотные летательные аппараты, дроны для слежения за состоянием полей и сбором урожая, умные сенсорные датчики).

·         AIoT-платформы/AIoT-приложения (контроль данных, поступающих с датчиков, техники и других устройств).

·         Big Data (анализ данных, получаемых с датчиков для составления точного прогноза и стратегии).

     Мировые тренды на «интернет вещей» и «большие данные» тоже не обходят сельское хозяйство стороной. Наилучшее применение они нашли в выращивании различных культурных растений. Компьютеры на современных фермах собирают информацию с различных датчиков, располагающихся непосредственно «в полях»: датчики температуры, давления, света, дождя, влажности почвы. После этого агроном анализирует её и делает выводы о связи различных показателей посевов с внешними условиями. В отличие от методов ручного сбора информации, которые к тому же затратные по времени и неэффективны, вся информация доступна постоянно и не зависит от человеческого фактора. Подобная «оцифровка» различных метеорологических данных позволит анализировать как краткосрочное влияние погодных и климатических условий на урожайность, так и продолжительные тенденции, которые можно увидеть только в масштабе нескольких лет.

     Аграрные революции – это нововведения, которые поднимают сельское хозяйство на новый уровень. На предыдущих этапах люди перешли от собирательства к возделыванию полей, начали культивировать растения из других регионов, освоили химикаты для удобрений и борьбы с вредителями, а также постоянно совершенствовали орудия труда. Под новой аграрной революцией понимают внедрение в сельское хозяйство IT-технологий, которые сократят объем ручного труда и повысят урожайность.

Автоматизация – на современных фермах роботы кормят и доят коров, убирают за животными и следят за их здоровьем. В полях машины без участия человека пропалывают сорняки и собирают урожай даже таких деликатных культур, как клубника и помидоры, а в зернохранилищах роботы следят за температурой и влажностью собранных плодов.

Беспилотники – летающие беспилотники «патрулируют» сельскохозяйственные местности, находят засушливые районы и орошают плантации, самостоятельно оценивают состояние здоровья растений, находят и анализируют участки, где культуры растут лучше всего. Есть еще беспилотные комбайны, которые автономно ездят по полю (напоминают больших роботов-пылесосов), вспахивают поля, сеют и убирают урожай. Человеку достаточно лишь привезти комбайн к стартовому участку поля, а вечером – забрать. 

IoT-датчики – взаимосвязанная сеть умных гаджетов, которые собирают различные показатели и помогают человеку строить прогнозы на их основе. В полях датчики собирают данные о погодных условиях и состоянии почв, в теплицах самостоятельно регулируют влажность, температуру и полив. Датчики на ошейниках и бирках скота следят за биоритмами и активностью каждого животного. Еще датчики помогают определять местоположение сельскохозяйственной техники и выстраивать оптимальную логистику.

Машинное обучение – это метод, при котором искусственный интеллект собирает множество данных, анализирует их и выдает на их основе самостоятельные выводы. В Австралии, например, с помощью машинного обучения прогнозируют урожаи кофе (для этого ИИ собирает и анализирует огромный объем данных о климате, минеральном составе и температуре разных слоев почвы). В животноводстве технологию тоже используют: проанализировав данные электронных ошейников, можно спрогнозировать репродуктивный период коровы или спланировать смену рациона.

Искусственный интеллект – ИИ – это главный помощник фермеров из мира IT. Он использует машинное обучение, большие данные, компьютерное зрение и другие технологии. В результате получается комплексная система, которая подмечает, что во время дождя увеличивается расход топлива, а при снижении средней температуры на полградуса уменьшается урожай.

Компьютерное зрение – это способность камер не только записывать видеоряд, но и понимать, что на нем происходит. Умные камеры умеют различать на видео нужные объекты и собирать о них данные. Так, дроны, пролетая над полем, могут рассмотреть каждый колосок – чтобы найти те, что повреждены вредителями. Компьютерное зрение помогает орошать только те участки почвы, которые в этом нуждаются (это помогает избежать перелива), а при автоматизированном сборе урожая не трогать плоды, которые еще не дозрели.

Скачано с www.znanio.ru