Как работает цифровое моделирование урожая в точном земледелии
Будущее повышение производительности сельского хозяйства зависит от возможности создавать прогностические модели на основе данных, которые покажут, что происходит на микро- или макроуровне фермы.
О технологиях устойчивого земледелия опубликована статья на портале Growing Рroduce, авторами которой являются Ян Джонсон, Millennium Research, и Дениел Джейкобс, пишет agroxxi.ru.
…Сотни лет назад в сельском хозяйстве уже применялось моделирование и прогнозирование, когда расчеты и аналитика производились в уме фермеров, которые сопоставляли использование ресурсов с результатами и вносили коррективы при необходимости.
По мере того, как цифровизация набирает обороты, накапливается количество многолетней информации и объем данных для создания инновационных моделей для прогнозирования погоды, климата, давления вредителей и болезней, качества почвы и доступности воды. В современном АПК все чаще рекомендуются профилактические меры для защиты урожая, а не корректирующие действия после повреждения. Цифровое моделирование предоставляет информацию для таких превентивных действий.
По словам Роба Тиффани, основателя и генерального директора компании Sustainable Logix (фирма предоставляет услуги по повышению устойчивости ферм за счет постоянного мониторинга, отслеживания, отчетности и автоматизации), цифровое моделирование работает путем создания цифрового двойника каждой фермы или поля, а затем использования этого двойника для учета погоды, влажности и входных данных, чтобы определить наилучший возможный результат для этого поля. В основе цифрового двойника лежат фактические данные, собранные в цифровом потоке – данные, собранные на протяжении всего жизненного цикла сельскохозяйственных культур и позволяющие составить стратегии вмешательства для улучшения результатов при одновременном снижении затрат и рисков.
Элиа Скудьеро, агроном-исследователь Калифорнийского университета в Риверсайде, работает над развитием способности дистанционно определять воздействие окружающей среды на растения и затем автоматизировать смягчающие процедуры. Его работа принесла ему премию молодого ученого 2020 года от Отдела управления почвами, водными ресурсами и охраны природы Американского общества почвоведов. «Поскольку вода становится все более ценной и ее не хватает, способность обеспечить растение нужным количеством воды в нужное время для его процветания приобретает решающее значение, – говорит он. – Особый интерес представляет измерение засоленности почвы и компенсация уровня орошения. Мы знаем, что некоторые фруктовые деревья производители хотят поливать немного больше, чем нужно, для выведения соли. Однако, в термине «немного» на самом деле большое количество переменных, особенно, когда идет речь о полевых условиях. В настоящее время мы участвуем в очень крупных садоводческих испытаниях по ирригации с интеллектуальными датчиками влажности почвы, подключенными к интернету вещей, отслеживая данные в том числе и под землей. Фактически мы выращиваем цифровой урожай и собираем данные в фоновом режиме для нашей модели. В будущем, по мере совершенствования модели, орошение может быть автоматизировано на основе потребностей растений и засоленности почвы, которые были определены на основе массивных баз данных, созданных в результате крупномасштабных наблюдений».
Еще один пример цифрового моделирования – мониторинг и прогнозы болезней культур. Такой цифровой агрономический инструмент есть в портфеле Syngenta. Он разработан для прогнозирования альтернариоза томата и фитофтороза картофеля на основе данных об осадках, относительной влажности и температуре. Программа использует ежечасные изменения влажности листьев и температуры, а затем выдает рекомендации по опрыскиванию.
Сами фермеры пока что воспринимают цифровое моделирование урожая больше как научно-популярные новости. «Я разговариваю с фермерами, и все они говорят: «Пять лет назад эти городские пижоны, все эти ребята из Силиконовой долины приехали сюда, чтобы показать нам весь этот IoT и все такое, это оказался дорогостоящий научный эксперимент, действовать сообща не получилось. Но теперь технологии становятся проще и удобнее для фермеров. В конечном итоге, мы придем к недорогой бизнес-модели, но сначала мы должны все измерить. Потому что вы не можете улучшить то, что не можете измерить», – подытожил Роб Тиффани.
⚡️Следите за новостями Agroexpert в -> Telegram | Viber | Facebook | Instagram | News letter!
