Складывающийся в последние годы переход к адаптивной интенсификации растениеводства ориентирует развитие земледелия на ресурсоэнергоэкономичность, экологическую безопасность и рентабельность. Особое значение в связи с этим приобретает разработка и освоение инновационных технологий возделывания сельскохозяйственных культур. На смену затратным интенсивным агротехнологиям приходят альтернативные ресурсо и энергосберегающие биологизированные технологии, базирующиеся в основном на естественном потенциале почвенного плодородия и экономически обоснованном применении удобрении и средств защиты растений. Масштабное освоение таких технологий предопределено передовым мировым и отечественным научно–практическим опытом, общими тенденциями развития современного растениеводства. В развитых зарубежных странах инновационные технологии, основанные на бесплужных приемах обработки почвы и ресурсосберегающих способах посева, успешно применяются более 30 лет на сотнях миллионов гектаров.
Первая в мире полностью механически обработанная культура — посевная культура, за которой человек никогда не выходил в поле, была собрана в 2017 году, что стало важной вехой в цифровом сельском хозяйстве, иногда известной как «умное сельское хозяйство» или «электронное сельское хозяйство».
Цифровые технологии, в том числе Интернет, мобильные технологии и устройства, аналитика данных, искусственный интеллект, цифровые услуги и приложения, меняют сельское хозяйство и продовольственную систему [1]. На различных этапах цепочки создания агропродовольственной продукции можно найти множество примеров: автоматизация сельскохозяйственной техники позволяет точно настроить затраты и снизить спрос на ручной труд; удаленные спутниковые данные и датчики на месте повышают точность и снижают затраты на мониторинг роста урожая и качества земли или воды; Технологии прослеживаемости и услуги цифровой логистики позволяют оптимизировать цепочки агропродовольственных поставок, а также предоставлять надежную информацию для потребителей.
Ряд новых технологий обещает повысить эффективность и существенно повлиять на бизнес-модели в сельскохозяйственном секторе [2]. Эти технологии могут быть сгруппированы в соответствии с их функцией по отношению к данным, широко определенными для включения любой части информации, доступной на машинном языке (таблица 1). Ключевые категории: сбор данных, анализ данных, хранение данных, управление данными и передача и обмен данными. Категория передачи и совместного использования данных включает в себя технологии, которые используют передачу или совместное использование данных для облегчения других видов транзакций, таких как передача права собственности или стоимости, обмен данными (между людьми или цифровыми устройствами) и услуги с цифровой доставкой.
Таблица 1 – Современные цифровые технологии в растениеводстве
Технологическое назначение |
Категория |
Подкатегория |
Сбор данных технологий |
Дистанционное зондирование |
Спутниковые системы сбора / мониторинга данных |
БПЛА / беспилотные системы сбора данных / мониторинга |
||
Системы сбора / мониторинга данных о пилотируемых самолетах |
||
Зондирование на месте |
Счетчики количества воды |
|
Датчики качества воды, датчики качества воздуха а |
||
Метеорологические датчики |
||
Мониторинг почвы |
||
Биоразнообразие in–situ, инвазивные виды или мониторинг вредителей |
||
Мониторы урожая |
||
Животноводческие мониторы |
||
Данные от точной сельскохозяйственной техники |
||
Сбор данных краудсорсинга |
«Серьезные игры» для сбора агроэкологических данных b |
|
Гражданская наука c |
||
Интернет–опросы / переписи |
Порталы сбора данных (например, онлайн–перепись) |
|
Сбор финансовых / рыночных данных |
Данные розничного сканера |
|
Деловое программное обеспечение для записи финансовой или рыночной информации (например, системы ввода базы данных) |
||
Технологии анализа данных |
ГИС и сенсорные аналитические инструменты |
Цифровое моделирование высоты |
Карта землепользования и земельного покрова |
||
Моделирование водосбора |
||
Картографирование почвы |
||
Ландшафтное моделирование |
||
Программное обеспечение (программы, приложения) для преобразования данных датчиков и других данных фермы в полезную информацию |
||
Программное обеспечение для автоматизации сельскохозяйственной техники, которое использует данные датчика или другие данные фермы в качестве входных данных d |
||
Программное обеспечение для измерения и классификации сельскохозяйственной продукции (например, программное обеспечение для классификации туш) |
||
Краудсорсинг анализ данных |
Краудсорсинговые приложения для сортировки / маркировки данных |
|
Глубокое обучение / AI |
Алгоритмы очистки данных |
|
Алгоритмы анализа больших данных |
||
Машинное обучение |
||
Прогнозная аналитика |
||
Технологии хранения данных |
Безопасное и доступное хранение данных |
Облачное хранилище |
Конфиденциальные вычисления e |
||
Виртуальные дата–центры |
||
Технологии управления данными |
Технологии управления данными |
Распределенные бухгалтерские технологии (например, блокчейн) |
Совместимость программ и приложений |
||
Передача и обмен данными: цифровая связь; торговые, платежные и сервисные платформы доставки |
Цифровые коммуникационные технологии |
Технологии визуализации цифровых данных |
Социальные сети |
||
Интернет–видеоконференции |
||
Машинное общение (например, чат–боты, алгоритмы генерации естественного языка) |
||
Интернет–платформы – права собственности, платежи, услуги и рынки |
Реестры прав собственности и разрешений в Интернете |
|
Торговые платформы онлайн |
||
Краудфандинг на платформе для сельского хозяйства и агро–экосистемных услуг |
||
Платежи онлайн (для государственных программ) |
||
Платформы доставки услуг |
Некоторые из технологий, перечисленных в таблице 1, существовали в той или иной форме в течение многих лет, но последние достижения значительно улучшили способность получать, анализировать, управлять или передавать данные, которые имеют отношение к сельскохозяйственной политике, в том числе за счет снижения затрат и повышения скорости. сбора, анализа и распространения данных.
С каждым месяцем появляется все больше и больше технологий точного земледелия. Все эти решения представляют значительную ценность для фермеров в их усилиях по оптимизации производства, более эффективному управлению своими операциями, а также экономии денег и получению прибыли за счет большей урожайности.
Список используемых источников
Обзор цифровых технологий для агропромышленного комплекса: от ГИС до интернета вещей // Научно-производственная компания «Интеграл». – 2020. – URL: http://integral-russia.ru/2019/10/28/tsifrovaya-platforma-razvitiya-agropromyshlennogo-kompleksa-kontseptsiya-i-osnovnye-tezisy/ (дата обращения: 01.02.20)
Арьков, Д.П. Современные цифровые устройства мониторинга и диагностики, применяемые в растениеводстве / Д.П. Арьков, О.В. Кочеткова, А.С. Матвеев, Е.В. Ширяева // Материалы XXI международной научно-практической конференции «Академическая наука - проблемы и достижения» 5-6 ноября 2019 г. North Charleston, USA. – С. 89-93.