Точное земледелие и защита растений: актуальные подходы 22.12.2020

Точное земледелие - своеобразный мост между технической и агрономической составляющими защиты растений. Более 750 поколений назад люди стали заниматься сельским хозяйством. И только пара поколений отделяет нас от начала эры точного земледелия, когда появились первые технологии, необходимые для его ведения.

Системы точного земледелия

Точное земледелие составляют такие компоненты, как:

  • Навигация.
  • Сбор данных.
  • Изменяемые нормы.

Любая технология, которую вы найдете на рынке, будет являться либо комбинацией этих компонентов, либо одним из них в чистом виде.

В чем разница между точным и цифровым земледелием?

Точное земледелие – это часть производственной системы. Его задача - оптимизировать условия роста растений и уменьшить потери времени, ресурсов, производительности, качества продукции. В результате точное земледелие генерирует полевые данные, или агрономические данные.

Что же такое цифровое земледелие? Это более широкое понятие. Оно включает в себя еще и управленческие аспекты. Его основная задача - адаптация производства конкретно к вашим региональным условиям. Для принятия обоснованных решений цифровое земледелие использует данные, генерируемые точным земледелием.

Как используется поток данных в точном земледелии?

Существуют исходные данные для принятия рабочих решений. Это могут быть данные прошлых операций, данные со спутников, данные осмотра, предписание консультанта. Мы берем их, составляем задание, выполняем работу – и получаем данные документирования. Это достаточно простая схема и понятный поток данных. Нам всегда просто управлять информацией в точном земледелии.

поток данных точное земледелие

В цифровом земледелии схема немного усложняется. Мы всегда начинаем от исходных данных. Есть огромное количество сторонней информации, - это карты агрохимического обследования, ортофотопланы от дронов, спутниковые снимки в разных индексах, карты рельефа профиля полей Все, что вы можете представить в виде карты, будет сторонней дополнительной информацией для нашей работы.

поток данных цифровое земледелие

Затем мы готовим задание, совмещая результаты прошлой работы и полученные данные, выполняем работу, корректируем наши планы, используем эти корректировки для документирования работ как таковых, передаем их назад на производство и переходим к следующей операции. Таким образом, цикл замкнут, и это важная отличительная черта работы с данными.

Причем же здесь защита растений?

Легко представить, зачем документировать посевы и как мы используем эти данные дальше. Легко представить, что мы будем делать с картами урожайности. А вот этап защиты растений стоит несколько обособленно. Зачем же его документировать и что дальше делать с этими данными?

Нужно понять, что конкретно мы можем документировать. Любой современный самоходный опрыскиватель и большинство прицепных могут документировать следующие данные:

  • Условия работы (температура воздуха, относительная влажность, дельта Т, направление и скорость ветра).
  • Внесенные материалы (использованные продукты, баковые смеси, объем носителя (воды)).
  • Качество операции (фактическая норма внесения, точность внесения, скорость движения, расход топлива).

Документирование и индексы дистанционного зондирования

При помощи приложения "My Operations" есть доступ к истории каждого поля: известен каждый проход, каждая заправка, время начала и завершения работы, в каких условиях работа выполнялась, какие препараты и сколько было использовано. Облегчается управленческий учет и работа с первичной информацией. Но эти факторы недостаточны для того, чтобы назвать документирование работ при опрыскивании чем-то по-настоящему интеллектуальным или элементом интегрированной системы точного земледелия.

Взглянем на другую составляющую – дистанционное зондирование. Какие у нас есть индексы?

В основном в точном земледелии используется 12 индексов для работы с цифровыми снимками полей и разными визуальными каналами. Все нам не нужны, рассмотрим на примере трех индексов:

  • NDVI
  • TGI
  • VARI

Из них NDVI и TGI можно считать основой всего удаленного зондирования. С каким бы приложением и программой вы ни работали, в 90% случаев эти индексы будут там присутствовать.

Что такое индекс? Это результат вычисления, имеющий собственное имя. Если мы возьмем величину "A" и величину "B", затем произвдем вычисление A/B=C, то мы можем назвать полученный результат "Индексом C". Вместо того чтобы каждый раз не говорить, что на что мы умножаем или делим, мы просто называем результат операции индексом.

Индексы в сельском хозяйстве

Единственный вариант, как при помощи дистанционного зондирования мы можем оценить здоровье растений и состояние наших полей, – это визуальная оценка, или оценка отраженного света. Если мы видим что-то зеленого цвета, значит, этот предмет поглощает весь свет, кроме зеленого, а зеленый отражает. Аналогично с красным. Именно такая концепция легла в основу всех технологий для удаленного зондирования. Это основа всех приложений для визуального контроля и мониторинга полей. Именно это объясняет как работают индексы и для чего они нужны. 

Индекс NDVI

Если мы видим красивое зеленое здоровое растение, значит, оно в равной степени поглощает синий и красный свет, отражает больше зеленого и очень активно излучает невидимый для нас ближний инфракрасный свет.

Если мы смотрим на больное растение или то, которое уже начинает отмирать, оно будет отражать все длины волн в одинаковой мере.

Индекс NDVI отражение света от растений

Зная это соотношение, мы можем определить, здоровое растение или нет. По этому принципу работает индекс NDVI. Чем ближе он к 1, тем здоровее растение. Чем ближе к нулю, тем хуже состояние и скорость его физиологических процессов.

Индексы TGI и VARI

Эти обозначения мы слышим более редко. Они работают по тому же принципу, но не используют для анализа инфракрасный свет. Любая камера, которая у вас есть, способна создавать снимки и проводить анализ с этими индексами.

Даже если у вас в хозяйстве нет дорогих дронов, работающих с инфраспектральными камерами, любая камера, которую вы можете использовать, позволит начать работу с индексом.

Второй вариант – применять готовые решения. Большинство из них предлагается для клиентов на бесплатной основе. Для работы с цифровым земледелием в области защиты растений нам не нужны глобальные инвестиции.

В чем разница между индексами?

NDVI – это стандарт, позволяющий закрыть основную массу потребностей. Зачем же еще два? Все зависит от условий.

Когда условия оптимальные и картинка хорошего качества, все индексы справляются плюс-минус одинаково. Нет принципиальной разницы, какой из них мы выберем.

Разница Индексов NDVI VARI TGI

Но если условия поменяются, не все индексы покажут оптимальный результат. Например, индекс VARI в данном случае необъективен, так как он не может распознать все проблемы на поле. Мы не можем использовать эти данные дальше, чтобы проводить защиту растений. Информация по данному индексу не качественная. Мы не можем на основании этих данных принимать оптимальные решения.

Разница Индексов NDVI VARI TGI пример

Еще один пример: в данном случае NDVI показывает оптимальное зонирование. Но в то же время мы могли бы получить схожую информацию с помощью TGI.

Для нас интересен, прежде всего, NDVI.

Источники данных: спутники и дроны

Мы упоминали основные источники данных – дроны и спутники. Ни один из них не заменяет агронома, который со своим опытом проводит анализ и мониторинг посевов и способен принять решение. По сути, это решение он потом и выполняет. Но чтобы ему помочь, есть два варианта. Это спутники и дроны.

Нам не нужно вкладывать деньги, чтобы использовать спутниковые данные. Существует достаточно сервисов, которые предлагают такую возможность без оплаты, и часть из них даже интегрируется с центром операций. То есть у вас есть возможность держать данные в одной системе.

Мы можем:

  • Получить визуальные снимки наших полей. Количество полезной информации, особенно по защите растений, здесь небольшое.
  • Посмотреть на эту же локацию при помощи индекса NDVI. Но так как это хорошие поля и поздняя стадия вегетации, мы опять-таки здесь не увидим особого зонирования, не сможем разделить поля по определенному критерию.
  • Использовать другой индекс - NDWI. Здесь уже начинаем видеть, что наши поля не настолько ровные и есть зоны, на которые нужно обратить больше внимания.
  • Посмотреть, как интенсивно культуры на полях используют влагу.
  • Создать свой индекс, если ни один из перечисленных вам не подходит.

Ниже пример снимка, когда клиенту было интересно увидеть максимум незакрытых участков, где не сомкнулись ряды на его полях.

личный индекс

Преимущества спутников:

  • Получение данных на огромных полевых массивах.
  • Для получения данных используется наилучшее оборудование.
  • Широкий спектр доступных индексов.
  • Доступ к историческим данным.
  • Низкая или нулевая цена для конечного пользователя.
  • Самый простой инструмент, чтобы попробовать точное земледелие и начать ведение дистанционного мониторинга полей.

Недостатки спутников:

  • Относительно низкое разрешение.
  • Сильная зависимость от погодных условий.
  • Частота получения данных не зависит от желания клиента - может затянуться на недели.
  • Для углубленной обработки данных необходима высокая квалификация сотрудника.

Важно помнить, что дроны и спутники не заменяют агронома, а дополняют его. Эта синергия полевого специалиста и инструментов, которые служат ему, дает максимальную эффективность и то, что мы называем интегрированной защитой растений.

Для дронов характерны:

  • Высокий уровень масштабируемости. Они позволяют проводить мониторинг с точностью, какая нужна вам, а не с той, которую предоставляет оборудование сторонней компании.
  • Нестандартные показатели. При помощи дронов можно решать более нестандартные задачи. Например, в данном случае для клиента было важно понять, насколько качество работает его система полива. Дрон был оборудован инфракрасной камерой. Температуру замерили до и после полива. На одном поле промокание было глубокое, а на другом просто взбрызнутая поверхность. И клиент сразу увидел свои потери.
  • Высокоточная оцифровка полей.

нестандартные показатели дронов

Таким образом, дрон - это «спутник наоборот». Все его преимущества - это недостатки спутника,а преимущества спутника - это его недостатки.

Преимущества дронов:

  • Идеально подходит для высокоточного монитонигна малых площадей.
  • Качество изображения зависит от пожеланий пользователя.
  • Свобода в обработке данных.
  • Возможность проведения осмотров менее зависима от погоды.
  • Широкий спектр доступного оборудования.

Недостатки дронов:

  • Для получения качественных результатов необходим опытный пилот.
  • Обработка данных может вызвать сложности у начинающих пользователей.
  • Площадь осмотра ограничена батареями дрона.
  • Предприятию необходимо оплатить оборудование, ПО и работу специалиста.

Внесение удобрений и точное земледелие: алгоритм действий

Как мы можем использовать внешние данные, определяя нашу зону продуктивности?

Дерево принятий решений выглядит следующим образом:

  • Выбираем поле.
  • Собираем данные о нем (либо делаем это вручную, на месте, либо задействуем дрон или спутник)
  • Зонирование. Далее необходимо зонировать это поле. Здесь проявляется самая большая ценность индексов (NDVI и др.). Мы четко видим, где находятся границы наших зон. Потому что, к примеру, проводя агрохимический анализ, некоторые компании применяют метод деления поля на клетки, но при этом нередко не учитываются зоны. Работа со снимками спутника или дрона решает эту проблему.
  • Принятие решения, выбор стратегии. Дифференцированное внесение удобрений, как и дифференцированный посев всегда подразумевает несколько путей решения, первый путь - мы можем выровнять агрофон. Но, лучше средства использовать на тех зонах, где у нас есть потенциал и где вложения отобьются.

Стратегия может быть трех видов:

  • Традиционный. В традиционном подходе мы решили, что на поле есть 3 зоны – с низкой, средней и высокой продуктивностью. Мы добавляем на каждой зоне одинаковое количество материала – удобрения или СЗР.
  • Выравнивание. Делаем наоборот. Где у нас самый высокий потенциал, там добавляем меньше всего материала. Наша задача – выровнять потенциал всего поля.
  • Максимизация. Где инвестиции не отобьются. Не будет делать дополнительных затрат.

На изображении ниже – пример внесения аммиачной селитры на 196 гектаров с тремя различными подходами.

зонирование поля

Подводя итоги: что мы называем интегрированной защитой растений?

Это всегда комбинация следующих факторов:

  • Сначала необходимо предупредить проблему. Если мы понимаем, что назревают сложности, надо иметь максимальное количество информации для предупреждения проблем.
  • Принимаем решение.
  • Наконец, осуществляем прямую защиту с применением опрыскивателей, пестицидов и ядохимикатов.

Для успешной реализации каждого этапа необходимы:

  • Оптимизация агротехнологий. То есть нужен инструмент, который позволяет понять (желательно в числовом выражении), какой сорт или гибрид наиболее пригоден в наших условиях.
  • Понимание, какие нормы посева себя оправдали.
  • Понимание, какие нормы внесения удобрений себя оправдали.
  • Понимание, как это связать со следующими операциями.
  • Инструменты для осмотра полей и проведения полевого скаутинга (в первую очередь, с помощью агронома и внешних источников данных).
  • Химическая защита растений.

Товары

Полный спектр интегрированных систем спутникового ведения и контроля, с возможностью управления от ручного до полностью автоматического.
Наличие дисплеев — это обязательное требование для точного земледелия.
Система автоматического вождения от китайского производителя FJDynamics , которую можно установить как на трактор, так и на любую сельскохозяйственную технику. За счет использования высокоточного сигнала RTK достигается точность 2,5 см от прохода к проходу. Повышает производительность. Снижает производственные издержки. Идеально подходит для таких работ как боронование, опрыскивание, почвообработка, посев зерновых, внесение удобрений и средств защиты растений. Аналог таких производителей как Тримбл, Равел. Простая установка в течении 30 мин.
Система автоматического вождения. Работа системы основана на использовании элементов искусственного интеллекта и машинного зрения. Когнитив Агро Пилот анализирует изображение с камеры, определяет участки, где культура убрана, а где нет, направляет комбайн таким образом чтобы максимально загрузить жатку. За счет этого увеличивается производительность, сокращаются сроки уборки, сокращаются потери от осыпания культуры, снижается потребление топлива. Предотвращает аварии и простои. Работает без спутниковых сигналов.