Вносить больше или меньше удобрений, посадить овощи или посеять травы – подскажет беспилотник
Ученые Мордовского государственного университета (МГУ) им. Н.П. Огарева разработали программное обеспечение, которое будет оперативно анализировать информацию с дрона и отражать на мониторе состояние сельскохозяйственных земель, тем самым позволяя определить в режиме реального времени проблемные участки. Такие данные позволят агрономам выявлять территории в угнетенном состоянии и корректировать технологию возделывания сельскохозяйственных культур, выбирая оптимальный объем и состав удобрений. Результатом станет повышение урожайности и качества продукции.
Дрон проводит гиперспектральную съёмку территории поля
Разработка ученых МГУ им. Н.П. Огарева превосходит зарубежные аналоги по ряду характеристик и не требует применения аэрокосмической съемки. В этом сезоне сельскохозяйственных работ новую программу по созданию адаптивно-ландшафтной системы уже использует индустриальный партнер вуза, один из крупнейших агрохолдингов страны.
Принцип работы программы
Оценка состояния сельхозугодий проводится с помощью оборудования, установленного на дроне. Облетая поле, дрон производит гиперспектральную съемку и передает данные оператору. Программа составляет 3D-модель территории с учетом рельефа, анализирует ее и выдает результат.
Учеными МГУ им. Н.П. Огарева проводится активная работа по переходу к цифровому сельскому хозяйству, целью которого является повышение плодородия почв. В этом направлении и было разработано программное обеспечение по созданию адаптивно-ландшафтной системы земледелия. В отличие от зарубежных аналогов, продукт наших исследователей не только собирает информацию с полей, но и предполагает построение алгоритма оптимизации принятия решений. Вместо космических снимков территории наша разработка позволяет использовать снимки с БПЛА. Это гораздо дешевле и дает возможность получить более точную информацию.
Обычно при удобрении почв на каждый участок поля вносится одинаковая доза питательных веществ. С помощью разработки можно будет получать данные о состоянии всех участков почвы и выращиваемых культур и регулировать количество и состав удобрений в соответствии с цифровой моделью.
Не только съемка, но и выбор сельхозкультур
Разработка мордовских ученых позволяет также проводить агроэкологическую группировку земель. Для этого используется трехмерная модель сельскохозяйственных территорий. Программа определяет участки земель с наклоном относительно горизонтальной поверхности. Такие наклоны можно выявить только при построении 3D-модели, снятой с высоты.
Адаптивно-ландшафтный анализ участков поля
По углам наклона можно определить, какая культура будет лучше расти на данном участке. Например, на поле без наклона можно выращивать любую культуру. Для территории с уклоном более 5 градусов пригодны только классы многолетних трав и растений. Применение полученной информации позволит агрономам рационально распределять засев сельскохозяйственных культур и получать высокие урожаи.
Индустриальным партнером Мордовского университета является один из крупнейших агрохолдингов страны — группа компаний «Талина».
Вся растениеводческая продукция с наших полей используется для изготовления полнорационных кормов для животных, которые содержатся на свинокомплексах агрохолдинга. Прежде чем приготовить корм, мы проводим оценку культур по целому комплексу показателей. Внедрение цифровых инструментов позволит верифицировать показатели качества по отдельным участкам и оптимизировать составление рационов кормления животны.
Программное обеспечение разработано в рамках реализации стратегического проекта МГУ им. Н.П. Огарева «СМАРТ АГРО» по программе Минобрнауки «Приоритет 2030». Проект поддержан Министерством сельского хозяйства России и научно-образовательным центром мирового уровня «Инженерия будущего».
Подпишитесь на наш канал, чтобы не упускать новости науки. Важная информация есть в нашем Telegram.