stringtranslate.com

Точное земледелие

Изображения в ложных цветах демонстрируют применение дистанционного зондирования в точном земледелии. [1]
Датчик азота Yara ALS, установленный на навесе трактора, — это система, которая регистрирует отражение света от растений, рассчитывает рекомендации по внесению удобрений, а затем регулирует количество вносимых удобрений.
Точное земледелие NDVI 4 см/пиксель GSD

Точное земледелие ( PA ) — это стратегия управления сельским хозяйством, основанная на наблюдении, измерении и реагировании на временную и пространственную изменчивость для повышения устойчивости сельскохозяйственного производства. [2] Она используется как в растениеводстве, так и в животноводстве . [3] Точное земледелие часто использует технологии для автоматизации сельскохозяйственных операций , улучшая их диагностику, принятие решений или выполнение. [4] [5] Целью исследований в области точного земледелия является определение системы поддержки принятия решений для управления всем фермерским хозяйством с целью оптимизации отдачи от вложений при сохранении ресурсов. [6] [7]

Среди этих многочисленных подходов есть фитогеоморфологический подход, который связывает многолетнюю стабильность/характеристики роста урожая с топологическими атрибутами местности. Интерес к фитогеоморфологическому подходу обусловлен тем фактом, что геоморфологический компонент обычно диктует гидрологию фермерского поля. [8] [9]

Практика точного земледелия стала возможной с появлением GPS и GNSS . Способность фермера и/или исследователя определять свое точное местоположение на поле позволяет создавать карты пространственной изменчивости как можно большего количества переменных, которые могут быть измерены (например, урожайность, особенности рельефа/топография, содержание органических веществ, уровни влажности, уровни азота, pH, EC, Mg, K и другие). [10] Аналогичные данные собираются массивами датчиков, установленными на комбайнах , оборудованных GPS . Эти массивы состоят из датчиков в реальном времени, которые измеряют все, от уровня хлорофилла до состояния воды в растениях, а также многоспектральных изображений. [11] Эти данные используются вместе со спутниковыми изображениями с помощью технологии переменной скорости (VRT), включая сеялки, опрыскиватели и т. д., для оптимального распределения ресурсов. Однако недавние технологические достижения позволили использовать датчики в реальном времени непосредственно в почве, которые могут передавать данные по беспроводной связи без необходимости присутствия человека. [12] [13] [14]

Точное земледелие также стало возможным благодаря беспилотным летательным аппаратам , которые относительно недороги и могут управляться начинающими пилотами. Эти сельскохозяйственные дроны [15] могут быть оснащены многоспектральными или RGB-камерами для захвата множества изображений поля, которые могут быть сшиты вместе с использованием фотограмметрических методов для создания ортофотоснимков . Эти многоспектральные изображения содержат несколько значений на пиксель в дополнение к традиционным значениям красного, зеленого, синего, таким как значения ближнего инфракрасного и красного спектра, используемые для обработки и анализа вегетативных индексов, таких как карты NDVI . [16] Эти дроны способны захватывать изображения и предоставлять дополнительные географические привязки, такие как высота, что позволяет программному обеспечению выполнять функции алгебры карт для построения точных топографических карт. Эти топографические карты могут использоваться для соотнесения здоровья сельскохозяйственных культур с топографией, результаты которой могут быть использованы для оптимизации вносимых в сельскохозяйственные культуры веществ, таких как вода, удобрения или химикаты, такие как гербициды и регуляторы роста, с помощью внесения с переменной нормой внесения.

История

Точное земледелие является ключевым компонентом третьей волны современных сельскохозяйственных революций . Первой сельскохозяйственной революцией было увеличение механизированного сельского хозяйства с 1900 по 1930 год. Каждый фермер производил достаточно еды, чтобы прокормить около 26 человек в течение этого времени. [17] 1960-е годы побудили Зеленую революцию с новыми методами генетической модификации, что привело к тому, что каждый фермер прокормил около 156 человек. [17] Ожидается, что к 2050 году население мира достигнет около 9,6 миллиарда человек, и производство продовольствия должно фактически удвоиться по сравнению с нынешним уровнем, чтобы прокормить каждого. Благодаря новым технологическим достижениям в сельскохозяйственной революции точного земледелия каждый фермер сможет прокормить 265 человек на той же площади. [17]

Обзор

Первая волна точной сельскохозяйственной революции пришла в форме спутниковых и аэрофотоснимков, прогнозирования погоды, внесения удобрений с переменной нормой и индикаторов здоровья сельскохозяйственных культур. [18] Вторая волна объединяет машинные данные для еще более точной посадки, топографического картирования и почвенных данных. [19]

Точное земледелие направлено на оптимизацию управления на уровне поля с учетом:

Точное земледелие также предоставляет фермерам большой объем информации для:

Предписывающая посадка

Предписывающая посадка — это тип системы земледелия, которая предоставляет рекомендации по посадке на основе данных, которые могут определять переменные нормы посадки для адаптации к различным условиям на одном поле, чтобы максимизировать урожайность. Это было описано как « Большие данные на ферме». Monsanto , DuPont и другие запускают эту технологию в США. [20] [21]

Принципы

Точное земледелие использует множество инструментов, но вот некоторые из основных: тракторы, комбайны, опрыскиватели, сеялки, землекопы, которые все считаются системами автоматического наведения. Небольшие устройства на оборудовании, которое использует ГИС (географическую информационную систему), делают точное земледелие тем, чем оно является. Вы можете думать о системе ГИС как о «мозге». Чтобы иметь возможность использовать точное земледелие, оборудование должно быть подключено к правильной технологии и системам данных. Дополнительные инструменты включают технологию переменной скорости (VRT), глобальную систему позиционирования и географическую информационную систему, сетевую выборку и дистанционные датчики. [22]

Геолокация

Геолокация поля позволяет фермеру накладывать информацию, собранную в результате анализа почв и остаточного азота, а также информацию о предыдущих культурах и сопротивлении почвы. Геолокация осуществляется двумя способами

Переменные

Внутри- и межполевая изменчивость может быть результатом ряда факторов. К ним относятся климатические условия ( град , засуха, дождь и т. д.), почвы (текстура, глубина, уровень азота), методы возделывания сельскохозяйственных культур ( земледелие без обработки почвы ), сорняки и болезни. Постоянные индикаторы — в основном почвенные индикаторы — предоставляют фермерам информацию об основных константах окружающей среды. Точечные индикаторы позволяют им отслеживать состояние урожая, то есть видеть, развиваются ли болезни, страдает ли урожай от водного стресса , азотного стресса или полегания, поврежден ли он льдом и т. д. Эта информация может поступать с метеостанций и других датчиков (электрическое сопротивление почвы, обнаружение невооруженным глазом, спутниковые снимки и т. д.). Измерения удельного сопротивления почвы в сочетании с анализом почвы позволяют измерять содержание влаги . Удельное сопротивление почвы также является относительно простым и дешевым измерением. [23]

Стратегии

Изображение NDVI , полученное с помощью малой воздушной системы Stardust II за один полет (мозаика из 299 изображений)

Используя почвенные карты , фермеры могут использовать две стратегии для корректировки полевых вложений:

Решения могут приниматься на основе моделей поддержки принятия решений (моделей моделирования сельскохозяйственных культур и рекомендательных моделей), основанных на больших данных , но в конечном итоге фермер сам принимает решение с точки зрения ценности бизнеса и воздействия на окружающую среду . Эту роль берут на себя системы искусственного интеллекта (ИИ), основанные на машинном обучении и искусственных нейронных сетях .

Важно понимать, почему технология PA принимается или не принимается: «для принятия технологии PA фермер должен воспринимать технологию как полезную и простую в использовании. Может быть недостаточно иметь положительные внешние данные об экономических преимуществах технологии PA, поскольку восприятие фермеров должно отражать эти экономические соображения». [27]

Внедрение практики

Новые информационные и коммуникационные технологии делают управление урожаем на уровне поля более оперативным и простым для фермеров. Применение решений по управлению урожаем требует сельскохозяйственного оборудования, которое поддерживает технологию переменной нормы ( VRT ), например, различную плотность семян вместе с применением переменной нормы (VRA) азота и фитосанитарных продуктов. [28]

Точное земледелие использует технологии на сельскохозяйственном оборудовании (например, тракторах, опрыскивателях, комбайнах и т. д.):

Использование по всему миру

Pteryx UAV — гражданский беспилотный летательный аппарат для аэрофотосъемки и фотокартографирования с головкой камеры, стабилизированной по крену

Концепция точного земледелия впервые появилась в Соединенных Штатах в начале 1980-х годов. В 1985 году исследователи из Университета Миннесоты варьировали внесение извести на полях сельскохозяйственных культур. В это же время появилась практика отбора проб по сетке (применение фиксированной сетки из одного образца на гектар). К концу 1980-х годов эта методика была использована для получения первых карт рекомендаций по внесению удобрений и коррекции pH. Использование датчиков урожайности, разработанных на основе новых технологий, в сочетании с появлением GPS-приемников с тех пор набирает популярность. Сегодня такие системы охватывают несколько миллионов гектаров.

На американском Среднем Западе (США) это ассоциируется не с устойчивым сельским хозяйством, а с традиционными фермерами, которые пытаются максимизировать прибыль, тратя деньги только на те области, где требуются удобрения. Эта практика позволяет фермеру изменять норму внесения удобрений по полю в соответствии с потребностью, определенной с помощью GPS-навигации Grid или Zone Sampling. Удобрение, которое было бы распределено в областях, где оно не требуется, можно внести в области, где оно нужно, тем самым оптимизируя его использование.

Во всем мире точное земледелие развивалось с разной скоростью. Странами-предшественниками были США, Канада и Австралия. В Европе по этому пути первой пошла Великобритания, за ней последовала Франция, где оно впервые появилось в 1997–1998 годах. В Латинской Америке ведущей страной является Аргентина , где оно было введено в середине 1990-х годов при поддержке Национального института сельскохозяйственных технологий . Бразилия создала государственное предприятие Embrapa для исследования и разработки устойчивого сельского хозяйства. Развитие GPS и методов внесения с переменной нормой помогло закрепить методы управления точным земледелием [29] . Сегодня менее 10% фермеров Франции оснащены системами с переменной нормой. Внедрение GPS более распространено, но это не помешало им использовать услуги точного земледелия, которые предоставляют карты рекомендаций на уровне полей. [30]

В то время как цифровые технологии могут преобразовать ландшафт сельскохозяйственной техники, делая механизацию более точной и более доступной, немеханизированное производство по-прежнему доминирует во многих странах с низким и средним уровнем дохода, особенно в странах Африки к югу от Сахары. [4] [5]  Исследования в области точного земледелия для немеханизированного производства расширяются, как и его внедрение. [31] [32] [33] Примерами служат ручной сканер почвы AgroCares, беспилотные летательные аппараты (БПЛА) (также известные как дроны) и GNSS для картирования границ полей и установления права собственности на землю. [34] Однако неясно, сколько производителей сельскохозяйственной продукции на самом деле используют цифровые технологии. [34] [35]

Точное животноводство поддерживает фермеров в режиме реального времени, непрерывно отслеживая и контролируя производительность животных, воздействие на окружающую среду, а также параметры здоровья и благополучия. [36]  Датчики, прикрепленные к животным или оборудованию коровника, управляют климат-контролем и отслеживают состояние здоровья животных, их перемещение и потребности. Например, коровы могут быть помечены электронной идентификацией (EID), которая позволяет доильному роботу получать доступ к базе данных координат вымени конкретных коров. [37] Глобальные продажи автоматических доильных систем выросли за последние годы, [38] но принятие, скорее всего, в основном происходит в Северной Европе, [39] и, вероятно, почти отсутствует в странах с низким и средним уровнем дохода. [40] Автоматизированные кормораздаточные машины для коров и птицы также существуют, но данные и доказательства относительно тенденций и движущих факторов их принятия также скудны. [4] [5]

Экономические и экологические преимущества точного земледелия также были подтверждены в Китае, но Китай отстает от таких стран, как Европа и США, поскольку китайская сельскохозяйственная система характеризуется небольшими семейными фермами, что делает уровень внедрения точного земледелия ниже, чем в других странах. Поэтому Китай пытается лучше внедрить технологию точного земледелия в своей стране и снизить некоторые риски, прокладывая путь для китайской технологии по развитию точного земледелия в будущем. [41]

В декабре 2014 года Президент России выступил с обращением к российскому парламенту, в котором призвал к Национальной технологической инициативе (НТИ). Она разделена на подкомпоненты, такие как инициатива FoodNet. Инициатива FoodNet содержит набор заявленных приоритетов, таких как точное земледелие. Эта область представляет особый интерес для России как важный инструмент в развитии элементов биоэкономики в России. [42] [43]

Экономические и экологические последствия

Точное земледелие, как следует из названия, означает применение точного и правильного количества ресурсов, таких как вода, удобрения, пестициды и т. д. в правильное время для повышения производительности и максимизации урожайности. Методы управления точным земледелием могут значительно сократить количество питательных веществ и других ресурсов, используемых для выращивания сельскохозяйственных культур, одновременно повышая урожайность. [44] Таким образом, фермеры получают возврат своих инвестиций, экономя на расходах на воду, пестициды и удобрения.

Второе, более масштабное преимущество целевого использования ресурсов касается воздействия на окружающую среду. Применение правильного количества химикатов в правильном месте и в правильное время приносит пользу сельскохозяйственным культурам, почвам и грунтовым водам, а значит, и всему циклу сельскохозяйственных культур. [45] Следовательно, точное земледелие стало краеугольным камнем устойчивого сельского хозяйства , поскольку оно уважает сельскохозяйственные культуры, почвы и фермеров. Устойчивое сельское хозяйство стремится обеспечить непрерывное снабжение продовольствием в экологических, экономических и социальных пределах, необходимых для поддержания производства в долгосрочной перспективе.

В статье 2013 года была сделана попытка показать, что точное земледелие может помочь фермерам в развивающихся странах, таких как Индия. [46]

Точное земледелие снижает давление сельского хозяйства на окружающую среду за счет повышения эффективности машин и их использования. Например, использование устройств дистанционного управления, таких как GPS, снижает потребление топлива в сельском хозяйстве, в то время как внесение питательных веществ или пестицидов с переменной нормой может потенциально сократить использование этих ресурсов, тем самым экономя затраты и сокращая вредные стоки в водные пути. [47]

GPS также уменьшает количество уплотнения почвы, следуя ранее созданным направляющим линиям. Это также позволит сократить время в поле и уменьшить воздействие оборудования и химикатов на окружающую среду.

Точное земледелие позволяет получать большие объемы разнообразных данных зондирования, что дает возможность адаптировать и повторно использовать такие данные для археологии и работы по сохранению культурного наследия, что улучшает понимание археологии в современных сельскохозяйственных ландшафтах. [48]

Новые технологии

Точное земледелие — это применение прорывных цифровых технологий земледелия. Более 4,6 млрд долларов было инвестировано в компании сельскохозяйственных технологий, иногда называемые agtech. [17]

Роботы

Самоуправляемые тракторы существуют уже некоторое время, поскольку оборудование John Deere работает как самолет на автопилоте . Трактор выполняет большую часть работы, а фермер вмешивается в чрезвычайных ситуациях. [45] Технологии продвигаются в направлении беспилотной техники, программируемой GPS для внесения удобрений или вспашки земли. Автономность технологий обусловлена ​​настоятельной необходимостью диагностики, которую часто трудно выполнить исключительно с помощью ручного управления фермерской техникой. Во многих случаях высоких темпов производства ручные регулировки не могут поддерживаться. [49] Другие инновации включают, частично работающие на солнечной энергии, машины/роботы, которые идентифицируют сорняки и точно уничтожают их дозой гербицида или лазеров . [45] [50] [51]

Сельскохозяйственные роботы , также известные как AgBots, уже существуют, но разрабатываются усовершенствованные роботы для сбора урожая, которые будут определять спелые фрукты, подстраиваться под их форму и размер и аккуратно срывать их с веток. [52]

Дроны и спутниковые снимки

Технологии дронов и спутников используются в точном земледелии. Это часто происходит, когда дроны делают высококачественные снимки, в то время как спутники фиксируют более общую картину. Аэрофотосъемка с легкого самолета может быть объединена с данными спутниковых записей для прогнозирования будущих урожаев на основе текущего уровня полевой биомассы . Объединенные изображения могут создавать контурные карты для отслеживания потоков воды, определения посева с переменной нормой и создания карт урожайности областей, которые были более или менее продуктивными. [45]

Интернет вещей

Интернет вещей — это сеть физических объектов, оснащенных электроникой, которая позволяет собирать и агрегировать данные. Интернет вещей вступает в игру с разработкой датчиков [53] и программного обеспечения для управления фермерским хозяйством. Например, фермеры могут спектроскопически измерять азот, фосфор и калий в жидком навозе , что, как известно, непоследовательно. [45] Затем они могут сканировать землю, чтобы увидеть, где коровы уже помочились, и вносить удобрения только в те места, которые в этом нуждаются. Это сокращает использование удобрений до 30%. [52] Датчики влажности [54] в почве определяют лучшее время для удаленного полива растений. Системы орошения можно запрограммировать на переключение стороны ствола дерева, с которой они поливаются, в зависимости от потребностей растения и количества осадков. [45]

Инновации не ограничиваются только растениями — их можно использовать для благополучия животных. Крупный рогатый скот можно оснастить внутренними датчиками для отслеживания кислотности желудка и проблем с пищеварением. Внешние датчики отслеживают модели движения, чтобы определить здоровье и физическую форму коровы, ощущают физические травмы и определяют оптимальное время для размножения. [45] Все эти данные с датчиков можно объединять и анализировать для выявления тенденций и закономерностей.

В качестве другого примера, технология мониторинга может быть использована для повышения эффективности пчеловодства. Медоносные пчелы имеют значительную экономическую ценность и оказывают жизненно важную услугу сельскому хозяйству, опыляя различные культуры. Мониторинг здоровья колонии медоносных пчел с помощью беспроводных датчиков температуры, влажности и CO2 помогает повысить производительность пчел и считывать ранние предупреждения в данных, которые могут угрожать самому выживанию всего улья. [55]

Приложения для смартфонов

Возможная конфигурация системы точного земледелия, интегрированной со смартфоном

Приложения для смартфонов и планшетов становятся все более популярными в точном земледелии. Смартфоны поставляются со многими полезными приложениями, которые уже установлены, включая камеру, микрофон, GPS и акселерометр. Существуют также приложения, предназначенные для различных сельскохозяйственных приложений, таких как картирование полей, отслеживание животных, получение информации о погоде и урожае и многое другое. Они легко переносимы, доступны по цене и обладают высокой вычислительной мощностью. [56]

Машинное обучение

Машинное обучение обычно используется в сочетании с беспилотниками, роботами и устройствами Интернета вещей. Оно позволяет вводить данные из каждого из этих источников. Затем компьютер обрабатывает эту информацию и отправляет соответствующие действия обратно этим устройствам. Это позволяет роботам доставлять идеальное количество удобрений или устройствам Интернета вещей поставлять идеальное количество воды непосредственно в почву. [57] Машинное обучение также может предоставлять прогнозы фермерам в момент необходимости, например, содержание доступного для растений азота в почве , для руководства планированием внесения удобрений. [58] Поскольку все больше сельского хозяйства становится все более цифровым, машинное обучение будет лежать в основе эффективного и точного земледелия с меньшим количеством ручного труда.

Конференции

Смотрите также

Источники

 В этой статье использован текст из свободного контента . Лицензия CC BY-SA 3.0 (лицензионное заявление/разрешение). Текст взят из In Brief to The State of Food and Agriculture 2022 – Leveraging automation in agriculture for Transforming agrifood systems, FAO, FAO.

Примечания

  1. ^ "Точное земледелие: Изображение дня". earthobservatory.nasa.gov. 30 января 2001 г. Получено 12 октября 2009 г.
  2. ^ "Определение точного земледелия | Международное общество точного земледелия". www.ispag.org . Получено 20 декабря 2021 г. .
  3. ^ Монтейро, Антониу; Сантос, Сержио; Гонсалвес, Педро (2021). «Точное земледелие для растениеводства и животноводства — краткий обзор». Животные . 11 (8): 2345. дои : 10.3390/ani11082345 . hdl : 10400.19/6997 . ПМЦ 8388655 . ПМИД  34438802. 
  4. ^ abc Состояние продовольствия и сельского хозяйства 2022 − Использование автоматизации сельского хозяйства для преобразования агропродовольственных систем. Рим: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО). 2022. doi :10.4060/cb9479en. ISBN 978-92-5-136043-9.
  5. ^ abc Краткая справка о состоянии продовольствия и сельского хозяйства в 2022 году — Использование автоматизации в сельском хозяйстве для преобразования агропродовольственных систем. Рим: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО). 2022. doi :10.4060/cc2459en. ISBN 978-92-5-137005-6.
  6. ^ МакБратни, А., Уилан, Б., Анцев, Т., 2005. Будущие направления точного земледелия. Точное земледелие, 6, 7-23.
  7. ^ Уилан, Б. М., МакБратни, А. Б., 2003. Определение и интерпретация потенциальных зон управления в Австралии, в: Труды 11-й Австралийской агрономической конференции, Джилонг, Виктория, 2–6 февраля 2003 г.
  8. ^ Howard, JA, Mitchell, CW, 1985. Фитогеоморфология. Wiley .
  9. ^ Каспар, Томас С.; Колвин, Томас С.; Джейнс, Дэниел Б.; и др. (март 2003 г.). «Связь между урожайностью кукурузы за шесть лет и характеристиками рельефа». Precision Agriculture . 4 (1): 87–101. Bibcode :2003PrAgr...4...87K. doi :10.1023/A:1021867123125. ISSN  1385-2256. S2CID  40514787.
  10. ^ McBratney, AB; Pringle, MJ (сентябрь 1999 г.). «Оценка средних и пропорциональных вариограмм свойств почвы и их потенциальное использование в точном земледелии». Precision Agriculture . 1 (2): 125–152. Bibcode :1999PrAgr...1..125M. doi :10.1023/A:1009995404447. ISSN  1385-2256. S2CID  22339888.
  11. ^ Рейнс, П., Миссоттен, Б., Рамон, Х. и др. Точное земледелие (2002) 3: 169. https://doi.org/10.1023/A:1013823603735
  12. ^ М. Софоклеус и др., «Автономная система определения качества почвы на месте для точного земледелия», в IEEE Transactions on AgriFood Electronics, doi: 10.1109/TAFE.2024.3351953.
  13. ^ M. Sophocleous и J. Georgiou, «Точное земледелие: проблемы датчиков и электроники для мониторинга почвы и растений в реальном времени», IEEE Biomed. Circuits Syst. Conf., 2017, стр. 1–4, 2017. https://doi.org/10.1109/BIOCAS.2017.8325180
  14. ^ Софоклеус, М. (2016). «Интернет вещей и толстопленочные технологии для подземных датчиков в сельском хозяйстве».
  15. ^ "DJI Сельское хозяйство".
  16. ^ Андерсон, Крис (май–июнь 2014 г.). «Сельскохозяйственные дроны. Относительно дешевые дроны с передовыми датчиками и возможностями получения изображений предоставляют фермерам новые способы повышения урожайности и снижения ущерба урожаю». MIT Technology Review . Архивировано из оригинала 7 марта 2017 г. . Получено 21 декабря 2016 г.
  17. ^ abcd "Цифровое сельское хозяйство: помогаем прокормить растущий мир". 23 февраля 2017 г. Архивировано из оригинала 15 октября 2018 г. Получено 3 апреля 2018 г.
  18. ^ [Haneklaus, Silvia/Lilienthal, Holger/Schnug, Ewald (2016): 25 лет точного земледелия в Германии – ретроспектива. В: Труды 13-й Международной конференции по точному земледелию: 31 июля – 3 августа 2016 г., Сент-Луис, Миссури, США. Онлайн по адресу: https://www.openagrar.de/receive/openagrar_mods_00039296]
  19. ^ Арама Кукутай (27 апреля 2016 г.). «Может ли цифровое земледелие выполнить свое обещание?». www.agnewscenter.com .
  20. ^ Бунге, Джейкоб (25 февраля 2014 г.). «Большие данные приходят на ферму, сея недоверие». Wall Street Journal . Получено 10 февраля 2015 г.
  21. ^ «Цифровой прорыв на ферме». The Economist . 24 мая 2014 г. Получено 10 февраля 2015 г.
  22. ^ "Важные инструменты для успеха в точном земледелии". Архивировано из оригинала 31 октября 2019 г. Получено 20 ноября 2019 г.
  23. ^ "Инструменты точного земледелия: Электропроводность почвы" (PDF) . Получено 12 июня 2016 г.
  24. ^ «Новая сенсорная плата Waspmote обеспечивает сверхточное земледелие в виноградниках и теплицах — Libelium». www.libelium.com .
  25. ^ Малейн, Энн-Катрин (1 сентября 2015 г.). «Обнаружение заболеваний растений с помощью датчиков визуализации — параллели и особые требования к точному сельскому хозяйству и фенотипированию растений». Болезни растений . 100 (2): 241–251. doi : 10.1094/PDIS-03-15-0340-FE . ISSN  0191-2917. PMID  30694129.
  26. ^ "Будущее сельского хозяйства: Свежесть с завода". The Economist . 9 июня 2016 г. Получено 12 июня 2016 г.
  27. ^ Обер, Бенуа (2012). «ИТ как средство устойчивого земледелия: эмпирический анализ решений фермеров о принятии технологий точного земледелия» (PDF) . Системы поддержки принятия решений . 54 : 510–520. doi :10.1016/j.dss.2012.07.002. S2CID  9124615. Архивировано из оригинала (PDF) 8 мая 2020 г. . Получено 26 ноября 2020 г. .
  28. ^ Херринг, Дэвид (29 января 2001 г.). "Точное земледелие: статьи". earthobservatory.nasa.gov . Получено 12 октября 2009 г.
  29. ^ "Саймон Блэкмор: Фермерство с роботами". SPIE Newsroom. 2 июня 2016 г. Получено 2 июня 2016 г.
  30. ^ "точное земледелие с использованием спутниковых снимков". Архивировано из оригинала 7 апреля 2011 г.
  31. ^ Nyaga, Justine M.; Onyango, Cecilia M.; Wetterlind, Johanna; Söderström, Mats (1 августа 2021 г.). «Исследования точного земледелия в странах Африки к югу от Сахары: систематическая карта». Precision Agriculture . 22 (4): 1217–1236. Bibcode :2021PrAgr..22.1217N. doi : 10.1007/s11119-020-09780-w . ISSN  1573-1618. S2CID  254944417.
  32. ^ Оньянго, Сесилия М.; Ньяга, Джастин М.; Веттерлинд, Йоханна; Сёдерстрём, Матс; Пиикки, Кристин (22 января 2021 г.). «Точное земледелие для эффективности использования ресурсов в системах мелкого фермерства в странах Африки к югу от Сахары: систематический обзор». Устойчивость . 13 (3): 1158. doi : 10.3390/su13031158 . ISSN  2071-1050.
  33. ^ "Материалы 1-й Африканской конференции по точному земледелию – Африканский институт питания растений (APNI)" . Получено 23 декабря 2022 г. .
  34. ^ ab Lowenberg-DeBoer, James; Erickson, Bruce (2019). «Setting the Record Straight on Precision Agriculture Adoption». Agronomy Journal . 111 (4): 1552–1569. Bibcode : 2019AgrJ..111.1552L. doi : 10.2134/agronj2018.12.0779. ISSN  0002-1962. S2CID  182858544.
  35. ^ Van Beek, C (2020). Уровень внедрения — наиболее недооцененный фактор в рекомендациях по удобрениям (PDF) . AgroCares. Архивировано из оригинала (PDF) 13 декабря 2022 г. Получено 23 декабря 2022 г.
  36. ^ Шиллингс, Джульетта; Беннетт, Ричард; Роуз, Дэвид Кристиан (2021). «Изучение потенциала технологий точного животноводства для решения проблемы благополучия сельскохозяйственных животных». Frontiers in Animal Science . 2. doi : 10.3389/fanim.2021.639678 . ISSN  2673-6225.
  37. ^ Knight, CH (2020). «Обзор: Сенсорные методы у жвачных животных: больше, чем фитнес-трекеры». Animal . 14 (S1): s187–s195. Bibcode :2020Anim...14.s187K. doi : 10.1017/S1751731119003276 . PMID  32024562. S2CID  211050256.
  38. ^ "Глобальный размер рынка доильных роботов по типу, размеру стада, географическому охвату и прогнозу". Проверенное исследование рынка . 2020. Получено 24 июля 2022 г.
  39. ^ Роденбург, Джек (2017). «Роботизированное доение: технология, проектирование фермы и влияние на рабочий процесс». Журнал молочной науки . 100 (9): 7729–7738. doi : 10.3168/jds.2016-11715 . ISSN  0022-0302. PMID  28711263.
  40. ^ Lowenberg-DeBoer, J. (2022). Экономика внедрения цифровых автоматизированных технологий в сельском хозяйстве. Справочный документ для The State of Food and Agriculture 2022. FAO Agricultural Development Economics Working Paper 22-10. Рим: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО). doi : 10.4060/cc2624en. ISBN 978-92-5-137080-3.
  41. ^ Кендалл, Х.; Нотон, П.; Кларк, Б.; и др. (2017). «Точное земледелие в Китае: изучение осведомленности, понимания, отношения и восприятия сельскохозяйственных экспертов и конечных пользователей в Китае». Достижения в области бионаук о животных . 8 (2): 703–707. doi :10.1017/S2040470017001066.
  42. ^ Осьмакова, Алина; Кирпичников, Михаил; Попов, Владимир (2018). «Последние разработки и тенденции в области биотехнологий в Российской Федерации». New Biotechnology . 40 (Pt A): 76–81. doi :10.1016/j.nbt.2017.06.001. PMID  28634066.
  43. ^ "Рынки Нти".
  44. ^ Пепитон, Джулианна (3 августа 2016 г.). «Взлом фермы: как фермеры используют «цифровое сельское хозяйство», чтобы выращивать больше урожая». CNNMoney .
  45. ^ abcdefg «Будущее сельского хозяйства». The Economist . 9 июня 2016 г.
  46. ^ Раджванши, Анил К. «Является ли точное земледелие решением кризиса сельского хозяйства в Индии». Архивировано из оригинала 16 октября 2013 г.
  47. ^ Шиффер, Дж.; Диллон, К. (2015). «Экономические и экологические последствия точного земледелия и взаимодействие с агроэкологической политикой». Precision Agriculture . 16 (1): 46–61. Bibcode :2015PrAgr..16...46S. doi :10.1007/s11119-014-9382-5. S2CID  9071060.
  48. ^ Опиц, Рэйчел (2023). «Данные дистанционного зондирования для поддержки комплексного принятия решений в управлении культурным и природным наследием — тупики и возможности для сотрудничества в сельскохозяйственных районах». Интернет-археология (62). doi : 10.11141/ia.62.10 . hdl : 1854/LU-01HM8S728JA2VW72B5MGQWYJJV .
  49. ^ Чжан, Цинь (2016). Технология точного земледелия для возделывания сельскохозяйственных культур . Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. стр. 134. ISBN 9781482251074.
  50. ^ Пападопулос, Лукия (21 октября 2022 г.). «Этот новый сельскохозяйственный робот использует лазеры для уничтожения 200 000 сорняков в час». interestingengineering.com . Получено 17 ноября 2022 г. .
  51. ^ "Verdant Robotics запускает многофункционального сельскохозяйственного робота для "сверхчеловеческого фермерства"". Новости робототехники и автоматизации . 23 февраля 2022 г. Получено 17 ноября 2022 г.
  52. ^ ab "Пять технологий, меняющих сельское хозяйство". 7 октября 2016 г.
  53. ^ М. Софоклеус, Толстопленочные подземные датчики. LAP LAMPERT Academic Publishing, 2016. ISBN 978-3-659-95270-8 https://www.morebooks.de/store/us/book/thick-film-underground-sensors/isbn/978-3-659-95270-8 
  54. ^ М. Софоклеус и Дж. К. Аткинсон, «Новый толстопленочный датчик электропроводности, подходящий для измерений электропроводности жидкостей и почвы», Sensors Actuators, B Chem., т. 213, стр. 417–422, 2015. https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.02.110
  55. ^ "Точное пчеловодство с беспроводным контролем температуры". IoT ONE . Получено 27 апреля 2018 г.
  56. ^ Супорн Понгнумкул, Пимвади Чаовалит и Навапорн Сурасвади, «Применение датчиков на базе смартфонов в сельском хозяйстве: систематический обзор исследований», Журнал датчиков, т. 2015.
  57. ^ Goap, Amarendra; Sharma, Deepak; Shukla, AK; Rama Krishna, C. (декабрь 2018 г.). «Система управления интеллектуальным орошением на основе IoT с использованием машинного обучения и технологий с открытым исходным кодом». Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве . 155 : 41–49. Bibcode : 2018CEAgr.155...41G. doi : 10.1016/j.compag.2018.09.040. S2CID  53787393.
  58. ^ Грелл, Макс; Барандун, Джиандрин; Асфур, Тарек; Касиматис, Майкл; Коллинз, Алекс; Ван, Джиени; Гудер, Фират (9 октября 2020 г.). «Определение и прогнозирование химии почвы с помощью набора инструментов для датчиков в точке использования и модели машинного обучения». bioRxiv . doi :10.1101/2020.10.08.331371. S2CID  222348520.

Внешние ссылки

Медиа, связанные с Precision farming на Wikimedia Commons