stringtranslate.com

Точное земледелие

Изображения в искусственных цветах демонстрируют применение дистанционного зондирования в точном земледелии. [1]
Yara N-Sensor ALS, установленный на навесе трактора, — система, которая регистрирует отражение света от сельскохозяйственных культур, рассчитывает рекомендации по внесению удобрений, а затем варьирует количество вносимых удобрений.
Точное земледелие NDVI 4 см/пиксель GSD

Точное земледелие ( ПА ) — это стратегия управления фермерским хозяйством, основанная на наблюдении, измерении и реагировании на временную и пространственную изменчивость с целью повышения устойчивости сельскохозяйственного производства. [2] Он используется как в растениеводстве, так и в животноводстве . Точное земледелие часто использует технологии для автоматизации сельскохозяйственных операций , улучшения их диагностики, принятия решений или производительности. [3] [4] Целью исследований в области точного земледелия является определение системы поддержки принятия решений для управления всей фермой с целью оптимизации отдачи от вложенных ресурсов при сохранении ресурсов. [5] [6]

Среди этих многочисленных подходов есть фитогеоморфологический подход, который связывает стабильность/характеристики многолетнего роста сельскохозяйственных культур с топологическими атрибутами местности. Интерес к фитогеоморфологическому подходу обусловлен тем фактом, что геоморфологический компонент обычно определяет гидрологию сельскохозяйственного поля. [7] [8]

Практика точного земледелия стала возможной с появлением GPS и GNSS . Способность фермера и/или исследователя определить свое точное положение на поле позволяет создавать карты пространственной изменчивости как можно большего количества переменных, которые можно измерить (например, урожайность, особенности/топография местности, содержание органических веществ, уровни влажности, уровни азота, pH, EC, Mg, K и другие). [9] Аналогичные данные собираются с помощью сенсорных матриц, установленных на зерноуборочных комбайнах , оборудованных GPS . Эти массивы состоят из датчиков, работающих в режиме реального времени, которые измеряют все: от уровня хлорофилла до состояния воды в растениях, а также получают мультиспектральные изображения. [10] Эти данные используются в сочетании со спутниковыми снимками с помощью технологии переменной нормы внесения (VRT), включая сеялки, опрыскиватели и т. д., для оптимального распределения ресурсов. Однако последние технологические достижения позволили использовать датчики реального времени непосредственно в почве, которые могут передавать данные по беспроводной сети без необходимости присутствия человека. [11] [12]

Точное земледелие также стало возможным благодаря беспилотным летательным аппаратам , которые относительно недороги и могут управляться начинающими пилотами. Эти сельскохозяйственные дроны могут быть оснащены мультиспектральными или RGB-камерами для захвата множества изображений поля, которые можно соединить вместе с помощью фотограмметрических методов для создания ортофото . Эти мультиспектральные изображения содержат несколько значений на пиксель в дополнение к традиционным значениям красного, зеленого и синего цветов, таким как значения ближнего инфракрасного диапазона и значения спектра красного края, используемые для обработки и анализа вегетативных индексов, таких как карты NDVI . [13] Эти дроны способны захватывать изображения и предоставлять дополнительные географические привязки, такие как высота над уровнем моря, что позволяет программному обеспечению выполнять функции алгебры карты для создания точных топографических карт. Эти топографические карты можно использовать для сопоставления состояния сельскохозяйственных культур с топографией, результаты которых можно использовать для оптимизации затрат на сельскохозяйственные культуры, таких как вода, удобрения или химические вещества, такие как гербициды и регуляторы роста, посредством внесения переменных норм.

История

Точное земледелие является ключевым компонентом третьей волны современных сельскохозяйственных революций . Первой сельскохозяйственной революцией стал рост механизированного сельского хозяйства с 1900 по 1930 год. Каждый фермер производил за это время достаточно еды, чтобы накормить около 26 человек. [14] 1960-е годы вызвали Зеленую революцию с новыми методами генетической модификации, в результате которой каждый фермер кормил около 156 человек. [14] Ожидается, что к 2050 году население Земли достигнет примерно 9,6 миллиардов человек, а производство продуктов питания должно фактически удвоиться по сравнению с нынешним уровнем, чтобы накормить каждый рот. Благодаря новым технологическим достижениям в сельскохозяйственной революции точного земледелия каждый фермер сможет накормить 265 человек на одной площади. [14]

Обзор

Первая волна революции точного сельского хозяйства пришла в виде спутниковых и аэрофотоснимков, прогнозов погоды, внесения удобрений с переменной нормой и показателей здоровья сельскохозяйственных культур. [15] Вторая волна объединяет данные машин для еще более точной посадки, топографического картографирования и данных о почве. [16]

Точное земледелие направлено на оптимизацию управления на полевом уровне в отношении:

Точное земледелие также предоставляет фермерам обширную информацию, позволяющую:

Предписывающая посадка

Предписывающая посадка — это тип сельскохозяйственной системы, которая предоставляет рекомендации по посадке на основе данных, которые могут определять переменные нормы высева для соответствия различным условиям на одном поле, чтобы максимизировать урожайность. Его описывают как « большие данные на ферме». Monsanto , DuPont и другие запускают эту технологию в США. [17] [18]

Принципы

В точном земледелии используется множество инструментов, но вот лишь некоторые из основных: тракторы, комбайны, опрыскиватели, сеялки, экскаваторы — все они считаются системами автоматического наведения. Небольшие устройства на оборудовании, использующем ГИС (географическую информационную систему), делают точное земледелие тем, чем оно является. Вы можете думать о ГИС-системе как о «мозге». Чтобы иметь возможность использовать точное земледелие, оборудование должно быть подключено к правильным технологиям и системам данных. Дополнительные инструменты включают технологию переменной скорости (VRT), глобальную систему позиционирования и географическую информационную систему, выборку сетки и удаленные датчики. [19]

Геолокация

Геолокация поля позволяет фермеру совмещать информацию, полученную в результате анализа почв и остаточного азота, с информацией о предыдущих урожаях и удельном 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 выращивания сельскохозяйственных культур (нулевая обработка почвы ), сорняки и болезни. Постоянные индикаторы – в основном индикаторы почвы – предоставляют фермерам информацию об основных константах окружающей среды. Точечные индикаторы позволяют отслеживать состояние урожая, т. е. видеть, развиваются ли болезни, страдает ли урожай от водного дефицита , азотного стресса или полегания, не поврежден ли он льдом и так далее. Эта информация может поступать от 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 измерить содержание влаги . Удельное сопротивление почвы также является относительно простым и дешевым методом измерения. [20]

Стратегии

Изображение NDVI , полученное небольшой авиационной системой Stardust II за один полет (мозаика из 299 изображений)

Используя почвенные карты , фермеры могут использовать две стратегии для корректировки затрат на поле:

Решения могут основываться на моделях поддержки принятия решений (моделях моделирования сельскохозяйственных культур и рекомендательных моделях), основанных на больших данных , но в конечном анализе фермер должен принимать решение с точки зрения ценности бизнеса и воздействия на окружающую среду - эта роль берется на себя. системами искусственного интеллекта (ИИ), основанными на машинном обучении и искусственных нейронных сетях .

Важно понимать, почему технология PA принимается или не принимается: «Чтобы внедрение технологии PA произошло, фермер должен воспринимать эту технологию как полезную и простую в использовании. Возможно, недостаточно иметь положительные внешние данные об экономических выгодах от PA. технологии, поскольку восприятие фермеров должно отражать эти экономические соображения». [24]

Внедрение практики

Новые информационные и коммуникационные технологии делают управление посевами на полях более оперативным и простым для фермеров. Применение решений по управлению посевами требует сельскохозяйственного оборудования, которое поддерживает технологию переменной нормы ( VRT ), например, различную плотность посева вместе с внесением переменной нормы (VRA) азота и фитосанитарных продуктов. [25]

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

Использование по всему миру

Pteryx UAV , гражданский БПЛА для аэрофотосъемки и фотосъемки с головкой камеры, стабилизированной по крену.

Концепция точного земледелия впервые возникла в США в начале 1980-х годов. В 1985 году исследователи из Университета Миннесоты варьировали внесение извести на сельскохозяйственные поля. Именно в это же время появилась практика отбора проб по сетке (применение фиксированной сетки из одной пробы на гектар). К концу 1980-х годов этот метод был использован для получения первых карт рекомендаций по вводу удобрений и корректировок pH. С тех пор использование датчиков урожайности, разработанных на основе новых технологий, в сочетании с появлением GPS-приемников, набирает все большее распространение. Сегодня такие системы охватывают несколько миллионов гектаров.

На Среднем Западе Америки (США) это ассоциируется не с устойчивым сельским хозяйством, а с обычными фермерами, которые пытаются максимизировать прибыль, тратя деньги только на те районы, которые требуют удобрений. Эта практика позволяет фермеру варьировать норму внесения удобрений по полю в соответствии с потребностями, определяемыми с помощью GPS-навигационной сетки или зонального отбора проб. Удобрения, которые были бы распределены на участках, которые в них не нуждаются, можно разместить на участках, где они нужны, тем самым оптимизируя их использование.

Во всем мире точное земледелие развивалось разными темпами. Странами-предшественниками были США, Канада и Австралия. В Европе Великобритания первой пошла по этому пути, за ней последовала Франция, где она впервые появилась в 1997–1998 годах. В Латинской Америке ведущей страной является Аргентина , где он был внедрен в середине 1990-х годов при поддержке Национального института сельскохозяйственных технологий . В Бразилии создано государственное предприятие Embrapa для исследования и развития устойчивого сельского хозяйства. Развитие GPS и методов внесения с переменной нормой помогло закрепить методы управления точным земледелием [26] . Сегодня менее 10% французских фермеров оснащены системами переменной нормы внесения. Использование GPS более широко распространено, но это не помешало им использовать услуги точного земледелия, которые предоставляют рекомендательные карты на уровне полей. [27]

Хотя цифровые технологии могут изменить ландшафт сельскохозяйственной техники, сделав механизацию более точной и доступной, немеханизированное производство по-прежнему доминирует во многих странах с низким и средним уровнем дохода, особенно в странах Африки к югу от Сахары. [3] [4]  Исследования в области точного земледелия для немеханизированного производства растут, как и его внедрение. [28] [29] [30] Примеры включают ручной сканер почвы AgroCares, услуги беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) (также известных как дроны) и GNSS для картирования границ полей и установления землевладения. [31] Однако неясно, сколько сельхозпроизводителей на самом деле используют цифровые технологии. [31] [32]

Точное животноводство поддерживает фермеров в режиме реального времени, постоянно отслеживая и контролируя продуктивность животных, воздействие на окружающую среду, а также параметры здоровья и благополучия. [33]  Датчики, прикрепленные к животным или оборудованию коровника, управляют климат-контролем и контролируют состояние здоровья, движение и потребности животных. Например, коровам можно пометить электронную идентификацию (EID), которая позволит доильному роботу получить доступ к базе данных координат вымени конкретных коров. [34] Мировые продажи автоматических доильных систем за последние годы увеличились, [35] но распространение, скорее всего, происходит в основном в Северной Европе, [36] и, вероятно, почти отсутствует в странах с низким и средним уровнем дохода. [37] Автоматизированные кормораздатчики для коров и птицы также существуют, но данные и доказательства относительно тенденций и движущих сил их внедрения также скудны. [3] [4]

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 точное земледелие ниже, чем в других странах. Таким образом, Китай пытается лучше внедрить технологии точного земледелия в своей стране и снизить некоторые риски, открывая путь китайским технологиям для развития точного земледелия в будущем. [38]

В декабре 2014 года президент России выступил с обращением к российскому парламенту, в котором призвал к созданию Национальной технологической инициативы (НТИ). Он разделен на подкомпоненты, такие как инициатива FoodNet. Инициатива FoodNet содержит ряд заявленных приоритетов, таких как точное земледелие. Эта область представляет особый интерес для России как важный инструмент развития элементов биоэкономики в России. [39] [40]

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 нужное время для урожая, чтобы повысить его продуктивность и максимизировать урожайность. Практики управления точным земледелием могут значительно сократить количество используемых питательных веществ и других сельскохозяйственных культур, одновременно повышая урожайность. [41] Таким образом, фермеры получают возврат своих инвестиций за счет экономии на воде, пестицидах и удобрениях.

Второе, более масштабное преимущество целенаправленного использования ресурсов касается воздействия на окружающую среду. Применение нужного количества химикатов в нужном месте и в нужное время приносит пользу сельскохозяйственным культурам, почвам и грунтовым водам, а значит, и всему циклу выращивания сельскохозяйственных культур. [42] Следовательно, точное земледелие стало краеугольным камнем устойчивого сельского хозяйства , поскольку оно уважает урожай, почву и фермеров. Устойчивое сельское хозяйство стремится обеспечить постоянные поставки продовольствия в экологических, экономических и социальных пределах, необходимых для поддержания производства в долгосрочной перспективе.

В статье 2013 года была предпринята попытка показать, что точное земледелие может помочь фермерам в развивающихся странах, таких как Индия. [43]

Точное земледелие снижает нагрузку сельского хозяйства на окружающую среду за счет повышения эффективности техники и ее ввода в эксплуатацию. 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 потенциально может сократить использование этих ресурсов, тем самым экономя затраты и уменьшая вредные стоки в водные пути. [44]

GPS также уменьшает степень уплотнения почвы, следуя заранее проложенным направляющим линиям. Это также позволит сократить время работы в полевых условиях и уменьшит воздействие оборудования и химикатов на окружающую среду.

Новые технологии

Точное земледелие — это применение прорывных технологий цифрового земледелия. Более 4,6 миллиарда долларов было инвестировано в сельскохозяйственные технологические компании, иногда называемые agtech. [14]

Роботы

Самоуправляемые тракторы существуют уже некоторое время, поскольку техника John Deere работает как самолет на автопилоте . Трактор выполняет большую часть работы, а фермер вмешивается в чрезвычайных ситуациях. [42] Технологии продвигаются к созданию беспилотной техники, запрограммированной с помощью GPS для внесения удобрений или вспашки земли. Автономия технологий обусловлена ​​острой необходимостью диагностики, которую часто трудно выполнить исключительно с помощью ручного оборудования, управляемого фермером. Во многих случаях высоких темпов производства ручная корректировка не может быть устойчивой. [45] Другие инновации включают в себя машины/роботы, частично работающие на солнечной энергии, которые идентифицируют сорняки и точно уничтожают их с помощью дозы гербицида или лазеров . [42] [46] [47]

Сельскохозяйственные роботы , также известные как AgBots, уже существуют, но разрабатываются усовершенствованные роботы-сборщики урожая, способные идентифицировать спелые фрукты, подстраиваться под их форму и размер и аккуратно срывать их с ветвей. [48]

Дроны и спутниковые снимки

В точном земледелии используются дроны и спутниковые технологии. Это часто происходит, когда дроны делают высококачественные изображения, а спутники снимают более широкую картину. Аэрофотосъемку с легких самолетов можно объединить с данными спутниковых записей для прогнозирования будущих урожаев на основе текущего уровня полевой биомассы . Агрегированные изображения позволяют создавать контурные карты для отслеживания потоков воды, определения высева с переменной нормой и создания карт урожайности на более или менее продуктивных участках. [42]

Интернет вещей

Интернет вещей — это сеть физических объектов, оснащенных электроникой, позволяющей собирать и агрегировать данные. Интернет вещей вступает в игру с разработкой датчиков [49] и программного обеспечения для управления фермой. Например, фермеры могут спектроскопически измерять азот, фосфор и калий в жидком навозе , что, как известно, противоречиво. [42] Затем они могут сканировать землю, чтобы увидеть, где коровы уже помочились, и вносить удобрения только в те места, которые в них нуждаются. Это сокращает использование удобрений до 30%. [48] ​​Датчики влажности [50] в почве определяют лучшее время для дистанционного полива растений. Оросительные системы можно запрограммировать на переключение стороны полива дерева в зависимости от потребностей растения и количества осадков . [42]

Инновации не ограничиваются только растениями — их можно использовать на благо животных. Крупный рогатый скот можно оснастить внутренними датчиками для отслеживания кислотности желудка и проблем с пищеварением. Внешние датчики отслеживают характер движения коровы, определяя ее здоровье и физическую форму, распознавая физические травмы и определяя оптимальное время для осеменения. [42] Все эти данные от датчиков можно агрегировать и анализировать для выявления тенденций и закономерностей.

Другой пример: технология мониторинга может быть использована для повышения эффективности пчеловодства. Медоносные пчелы имеют значительную экономическую ценность и оказывают жизненно важную услугу сельскому хозяйству, опыляя различные сельскохозяйственные культуры. Мониторинг здоровья пчелиной семьи с помощью беспроводных датчиков температуры, влажности и CO 2 помогает повысить продуктивность пчел и распознавать в данных ранние предупреждения, которые могут поставить под угрозу само выживание всего улья. [51]

Приложения для смартфонов

Возможная конфигурация системы точного земледелия, интегрированной в смартфон

Приложения для смартфонов и планшетов становятся все более популярными в точном земледелии. В смартфонах уже установлено множество полезных приложений, включая камеру, микрофон, GPS и акселерометр. Существуют также приложения, предназначенные для различных сельскохозяйственных приложений, таких как картографирование полей, отслеживание животных, получение информации о погоде и урожаях и многое другое. Они легко портативны, доступны по цене и обладают высокой вычислительной мощностью. [52]

Машинное обучение

Машинное обучение обычно используется в сочетании с дронами, роботами и устройствами Интернета вещей. Это позволяет вводить данные из каждого из этих источников. Затем компьютер обрабатывает эту информацию и отправляет соответствующие действия обратно на эти устройства. Это позволяет роботам доставлять идеальное количество удобрений, а устройствам Интернета вещей — подавать идеальное количество воды непосредственно в почву. [53] Машинное обучение может также предоставлять фермерам прогнозы в нужный момент, например, содержание доступного для растений азота в почве , для планирования внесения удобрений. [54] Поскольку сельское хозяйство становится все более цифровым, машинное обучение будет способствовать эффективному и точному ведению сельского хозяйства с меньшим количеством ручного труда.

Конференции

Смотрите также

Источники

 В эту статью включен текст из бесплатного контента . Лицензия CC BY-SA 3.0 (лицензионное заявление/разрешение). Текст взят из краткого обзора «Состояние продовольствия и сельского хозяйства на 2022 год – Использование автоматизации в сельском хозяйстве для преобразования агропродовольственных систем», ФАО, ФАО.

Примечания

  1. ^ «Точное земледелие: образ дня» . Earthobservatory.nasa.gov. 30 января 2001 года . Проверено 12 октября 2009 г.
  2. ^ «Определение точного земледелия | Международное общество точного земледелия» . www.ispag.org . Проверено 20 декабря 2021 г.
  3. ^ abc Состояние продовольствия и сельского хозяйства в 2022 году — 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.
  4. ^ abc Краткий обзор состояния продовольствия и сельского хозяйства на 2022 год — 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.
  5. ^ МакБрэтни А., Уилан Б., Анцев Т., 2005. Будущие направления точного земледелия. Точное земледелие, 6, 7-23.
  6. ^ Уилан, Б.М., МакБрэтни, А.Б., 2003. Определение и интерпретация потенциальных зон управления в Австралии, В: Материалы 11-й Австралийской агрономической конференции, Джилонг, Виктория, 2–6 февраля 2003 г.
  7. ^ Ховард, Дж. А., Митчелл, К. В., 1985. Фитогеоморфология. Уайли .
  8. ^ Каспар, Томас С.; Колвин, Томас С.; Джейнс, Дэниел Б.; и другие. (март 2003 г.). «Связь между шестью годами урожайности кукурузы и свойствами местности». Точное земледелие . 4 (1): 87–101. дои : 10.1023/А: 1021867123125. ISSN  1385-2256. S2CID  40514787.
  9. ^ МакБрэтни, AB; Прингл, MJ (сентябрь 1999 г.). «Оценка средних и пропорциональных вариограмм свойств почвы и их потенциальное использование в точном земледелии». Точное земледелие . 1 (2): 125–152. дои : 10.1023/А: 1009995404447. ISSN  1385-2256. S2CID  22339888.
  10. ^ Рейнс П., Миссоттен Б., Рамон Х. и др. Точное земледелие (2002) 3: 169. https://doi.org/10.1023/A:1013823603735.
  11. ^ М. Софоклеус и Дж. Георгиу, «Точное земледелие: проблемы с датчиками и электроникой для мониторинга почвы и растений в реальном времени», IEEE Biomed, 2017 г. Сист. цепей. Конф., стр. 1–4, 2017. https://doi.org/10.1109/BIOCAS.2017.8325180.
  12. ^ Софоклеус, М. (2016). «Интернет вещей и толстопленочные технологии для подземных датчиков в сельском хозяйстве».
  13. ^ Андерсон, Крис (май – июнь 2014 г.). «Сельскохозяйственные дроны. Относительно дешевые дроны с современными датчиками и возможностями визуализации дают фермерам новые способы повышения урожайности и снижения ущерба урожаю». Обзор технологий Массачусетского технологического института . Архивировано из оригинала 7 марта 2017 года . Проверено 21 декабря 2016 г.
  14. ^ abcd «Цифровое сельское хозяйство: помогаем накормить растущий мир». 23 февраля 2017 года. Архивировано из оригинала 15 октября 2018 года . Проверено 3 апреля 2018 г.
  15. ^ [Ханеклаус, Сильвия/Лилиенталь, Хольгер/Шнуг, Эвальд (2016): 25 лет точного земледелия в Германии – ретроспектива. В: Материалы 13-й Международной конференции по точному земледелию: 31 июля – 3 августа 2016 г., Сент-Луис, штат Миссури, США. Онлайн: https://www.openagrar.de/receive/openagrar_mods_00039296]
  16. ↑ Арама Кукутай (27 апреля 2016 г.). «Сможет ли цифровое сельское хозяйство выполнить свои обещания?». www.agnewscenter.com .
  17. ↑ Бунге, Джейкоб (25 февраля 2014 г.). «Большие данные приходят на ферму, сея недоверие». Уолл Стрит Джорнал . Проверено 10 февраля 2015 г.
  18. ^ «Цифровой прорыв на ферме» . Экономист . 24 мая 2014 года . Проверено 10 февраля 2015 г.
  19. ^ «Важные инструменты для достижения успеха в точном земледелии» . Архивировано из оригинала 31 октября 2019 года . Проверено 20 ноября 2019 г.
  20. ^ «Инструменты точного земледелия: электропроводность почвы» (PDF) . Проверено 12 июня 2016 г.
  21. ^ «Новая сенсорная плата Waspmote обеспечивает чрезвычайно точное земледелие на виноградниках и в теплицах - Libelium» . www.libelium.com .
  22. ^ Махлейн, Анн-Катрин (1 сентября 2015 г.). «Обнаружение болезней растений с помощью датчиков визуализации - параллели и особые требования к точному земледелию и фенотипированию растений». Болезни растений . 100 (2): 241–251. doi : 10.1094/PDIS-03-15-0340-FE . ISSN  0191-2917. ПМИД  30694129.
  23. ^ «Будущее сельского хозяйства: только что с завода». Экономист . 9 июня 2016 года . Проверено 12 июня 2016 г.
  24. ^ Обер, Бенуа (2012). «Информационные технологии как фактор устойчивого сельского хозяйства: эмпирический анализ решения фермеров о внедрении технологий точного земледелия» (PDF) . Системы поддержки принятия решений . 54 : 510–520. дои : 10.1016/j.dss.2012.07.002. S2CID  9124615. Архивировано из оригинала (PDF) 8 мая 2020 года . Проверено 26 ноября 2020 г. .
  25. ↑ Херринг, Дэвид (29 января 2001 г.). «Точное земледелие: тематические статьи». Earthobservatory.nasa.gov . Проверено 12 октября 2009 г.
  26. ^ «Саймон Блэкмор: Сельское хозяйство с помощью роботов». Отдел новостей SPIE. 2 июня 2016 г. Проверено 2 июня 2016 г.
  27. ^ «Точное земледелие со спутниковыми снимками» . Архивировано из оригинала 7 апреля 2011 года.
  28. ^ Ньяга, Жюстин М.; Оньянго, Сесилия М.; Веттерлинд, Йоханна; Сёдерстрем, Матс (1 августа 2021 г.). «Исследования точного земледелия в странах Африки к югу от Сахары: систематическая карта». Точное земледелие . 22 (4): 1217–1236. doi : 10.1007/s11119-020-09780-w . ISSN  1573-1618. S2CID  254944417.
  29. ^ Оньянго, Сесилия М.; Ньяга, Жюстин М.; Веттерлинд, Йоханна; Сёдерстрем, Матс; Пийкки, Кристин (22 января 2021 г.). «Точное земледелие для повышения эффективности использования ресурсов в системах мелкого земледелия в странах Африки к югу от Сахары: систематический обзор». Устойчивость . 13 (3): 1158. doi : 10.3390/su13031158 . ISSN  2071-1050.
  30. ^ «Материалы 1-й Африканской конференции по точному земледелию - Африканский институт питания растений (APNI)» . Проверено 23 декабря 2022 г.
  31. ^ аб Ловенберг-ДеБоер, Джеймс; Эриксон, Брюс (2019). «Установление рекордов по внедрению точного земледелия». Агрономический журнал . 111 (4): 1552–1569. Бибкод : 2019AgrJ..111.1552L. дои : 10.2134/agronj2018.12.0779. ISSN  0002-1962. S2CID  182858544.
  32. ^ Ван Бик, К. (2020). Уровень внедрения — самый недооцененный фактор в рекомендациях по удобрениям (PDF) . АгроКерес. Архивировано из оригинала (PDF) 13 декабря 2022 года . Проверено 23 декабря 2022 г.
  33. ^ Шиллингс, Джульетта; Беннетт, Ричард; Роуз, Дэвид Кристиан (2021). «Изучение потенциала технологий точного животноводства для решения проблем благополучия сельскохозяйственных животных». Границы в зоотехнике . 2 . дои : 10.3389/fanim.2021.639678 . ISSN  2673-6225.
  34. ^ Найт, CH (2020). «Обзор: Сенсорные методы у жвачных животных: больше, чем фитнес-трекеры». Животное . 14 (С1): с187–с195. дои : 10.1017/S1751731119003276 . PMID  32024562. S2CID  211050256.
  35. ^ «Объем мирового рынка доильных роботов по типу, размеру стада, географическому охвату и прогнозу» . Проверенные исследования рынка . 2020 . Проверено 24 июля 2022 г.
  36. ^ Роденбург, Джек (2017). «Роботизированное доение: технология, проектирование фермы и влияние на рабочий процесс». Журнал молочной науки . 100 (9): 7729–7738. дои : 10.3168/jds.2016-11715 . ISSN  0022-0302. ПМИД  28711263.
  37. ^ Ловенберг-ДеБоер, Дж. (2022). Экономика внедрения цифровых автоматизированных технологий в сельском хозяйстве. Справочный документ к докладу «Состояние продовольствия и сельского хозяйства в 2022 году». Рабочий документ ФАО по экономике сельскохозяйственного развития 22-10. Рим: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО). doi : 10.4060/cc2624en. ISBN 978-92-5-137080-3.
  38. ^ Кендалл, Х.; Нотон, П.; Кларк, Б.; и другие. (2017). «Точное земледелие в Китае: изучение осведомленности, понимания, отношения и восприятия экспертов в области сельского хозяйства и конечных пользователей в Китае». Достижения в области биологических наук о животных . 8 (2): 703–707. дои : 10.1017/S2040470017001066.
  39. ^ Осьмакова, Алина; Кирпичников, Михаил; Попов, Владимир (2018). «Последние события и тенденции в области биотехнологий в Российской Федерации». Новая биотехнология . 40 : 76–81. дои : 10.1016/j.nbt.2017.06.001.
  40. ^ "Рынки Нти".
  41. ↑ Пепитон, Джулианна (3 августа 2016 г.). «Взлом фермы: как фермеры используют «цифровое сельское хозяйство», чтобы выращивать больше урожая». CNNMoney .
  42. ^ abcdefg «Будущее сельского хозяйства». Экономист . 9 июня 2016 г.
  43. ^ Раджванши, Анил К. «Является ли точное земледелие решением сельскохозяйственного кризиса в Индии». Архивировано из оригинала 16 октября 2013 года.
  44. ^ Шиффер, Дж.; Диллон, К. (2015). «Экономические и экологические последствия точного земледелия и взаимодействие с агроэкологической политикой». Точное земледелие . 16 : 46–61. дои : 10.1007/s11119-014-9382-5. S2CID  9071060.
  45. ^ Чжан, Цинь (2016). Технология точного земледелия для растениеводства . Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. п. 134. ИСБН 9781482251074.
  46. ↑ Пападопулос, Лукия (21 октября 2022 г.). «Этот новый сельскохозяйственный робот использует лазеры, чтобы уничтожать 200 000 сорняков в час». Интересный инжиниринг.com . Проверено 17 ноября 2022 г.
  47. ^ «Verdant Robotics запускает многофункциональный сельскохозяйственный робот для« сверхчеловеческого сельского хозяйства »» . Новости робототехники и автоматизации . 23 февраля 2022 г. Проверено 17 ноября 2022 г.
  48. ^ ab «Пять технологий, меняющих сельское хозяйство». 7 октября 2016 г.
  49. ^ М. Софоклеус, Толстоплёночные 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 
  50. ^ М. Софоклеус и Дж. К. Аткинсон, «Новый толстопленочный датчик электропроводности, подходящий для измерения проводимости жидкостей и почвы», Sensors Actuators, B Chem., vol. 213, стр. 417–422, 2015. https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.02.110.
  51. ^ «Точное пчеловодство с беспроводным контролем температуры» . Интернет вещей ОДИН . Проверено 27 апреля 2018 г.
  52. ^ Супорн Понгнумкул, Пимвади Чаовалит и Навапорн Сурасвади, «Применение датчиков на базе смартфонов в сельском хозяйстве: систематический обзор исследований», Journal of Sensors, vol. 2015.
  53. ^ Гоап, Амарендра; Шарма, Дипак; Шукла, А.К.; Рама Кришна, К. (декабрь 2018 г.). «Интеллектуальная система управления орошением на основе Интернета вещей с использованием машинного обучения и технологий с открытым исходным кодом». Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве . 155 : 41–49. doi :10.1016/j.compag.2018.09.040. S2CID  53787393.
  54. ^ Грелль, Макс; Барандун, Джандрин; Асфур, Тарек; Касиматис, Майкл; Коллинз, Алекс; Ван, Цзиени; Гудер, Фират (9 октября 2020 г.). «Определение и прогнозирование химического состава почвы с помощью набора инструментов для точечных датчиков и модели машинного обучения». биоRxiv . дои : 10.1101/2020.10.08.331371. S2CID  222348520.

Внешние ссылки

СМИ, связанные с точным земледелием, на Викискладе?