Программно-технические средства информационного обеспечения и реализации агроприёмов в системе точного земледелия

Якушев, Вячеслав Викторович

Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Программно-технические средства информационного обеспечения и реализации агроприёмов в системе точного земледелия
ВАК РФ 06.01.03, Агропочвоведение и агрофизика

Автореферат диссертации по теме "Программно-технические средства информационного обеспечения и реализации агроприёмов в системе точного земледелия"

На правах рукописи

ЯКУШЕВ Вячеслав Викторович

ПРОГРАММНО - ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И РЕАЛИЗАЦИИ АГРОПРИЁМОВ В СИСТЕМЕ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ

Специальность 06.01.03 - «агропочвоведение, агрофизика»

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Санкт- Петербург - 2005

Работа выполнена в ГНУ ордена Трудового Красного Знамени Агрофизическом научно-исследовательском институте Россельхозакадемии

Научный руководитель:

Доктор технических наук Михайленко Илья Михайлович

Официальные оппоненты:

Заслуженный деятель по науке и технике РФ, доктор технических наук, профессор Лискер Иосиф Семёнович

Доктор технических наук, профессор Михалёв Михаил Андреевич

Ведущая организация:

Всероссийский институт механизации Россельхозакадемии (г. Москва)

Защита диссертации состоится «29» июня 2005г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 006.001.01 в Агрофизическом научно-исследовательском институте по адресу: 195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., д. 14

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Агрофизического научно-исследовательского института

Отзывы в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью учреждения, просим направить по адресу:

195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., д. 14, АФИ

Автореферат разослан «27» мая 2005 г.

Учёный секретарь Диссертационного совета

Архипов М.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

В будущем решающую роль в процессе развития точного земледелия будут играть исследования по совершенствованию информационного обеспечения методов принятия решений - баз данных и баз знаний, моделей, экспертных систем. Поэтому центр тяжести исследований и разработок переместился в настоящее время в область комплексирования измерительной информации, получаемой из различных источников, в том числе и с помощью современных мобильных систем, создания новых и адаптации имеющихся прогностических моделей продукционного процесса и состояния среды обитания, а также совершенствования методов выработки управленческих решений на основе моделей, баз данных и баз знаний.

Цель и задачи исследования

Целью данной работы является разработка алгоритмического, программного и технического обеспечения по совершенствованию формирования и реализации баз знаний и данных как составной части информационного обеспечения технологии точного земледелия с одновременной адаптацией и апробацией технических комплексов по внесению удобрений и агрохими-катов.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. разработать концепцию совершенствования информационного обеспечения баз знаний и данных в рамках программно-аппаратного комплекса по информационно-измерительному рации и

| спет*9*т1/С)[л

реализации технологии точного земледелия;

2. развить понятийный аппарат представления процедурных знаний: разработать программный интерфейс, реализующий управление и обмен данными с подключаемыми математическими моделями, а также разработать требования по их программной реализации;

3. создать мобильный комплекс для дискретного агрохимического обследования опытных полей с геоинформационным и навигационным обеспечением, разработать методику обследования и провести обследование опытного поля;

4. разработать схему реализации вычислительного эксперимента на опытных полях по апробации агроприёмов по внесению минеральных удобрений и агрохимикатов по технологии точного земледелия;

5. скомплектовать и настроить робототехнические комплексы по внесению удобрений и агрохимикатов по технологии точного земледелия в плановом и оперативном режимах; провести натурные испытания.

Для решения поставленных задач использовались методы математического моделирования в сельском хозяйстве; инженерии знаний; теории систем и системного анализа; программирования на ЭВМ.

Научная новизна заключается в том, что впервые в РФ разработаны и адаптированы программно-технические средства информационного обеспечения и реализации агроприёмов дифференцированного внесения минеральных удобрений и агрохимикатов по технологии точного земледелия.

Предложенные программно-технические средства обеспечивают, формирование баз данных и знаний путём автоматизации управления процессом подключения внешних модулей (математических моделей) к блоку выработки адаптивной агротехнологии и современного наполнения (с помощью мобильного комплекса) пространственно- атрибутивной агрохимической информацией базы данных.

Теоретическая и практическая значимость работы

Традиционные технологии по расчёту и внесению минеральных удобрений и агрохимикатов, базируются на «уравнительных» принципах, без учёта пространственной и временной изменчивости агрохимических и агрофизических свойств почв. Это не позволяет эффективно решать острейшие проблемы АПК РФ - устойчивый рост производства, ресурсоэкономичность и природоохранность. Использование предложенных программно-аппаратных средств позволит избежать негативных воздействий на агроэкосистемы и получить не только более высокую продуктивность, но и существенно снизить расход минеральных удобрений и агрохимикатов.

Апробация работы

Диссертационная работа выполнялась в рамках проводимых Агрофизическим институтом исследований: разработка программного комплекса «Компьютерная система генерации и реализации технологических решений в точном земледелии» в соответствии с распоряжением Минпромнауки России №04.900.43/078 от 15.04.2003; в ходе научно-исследовательских работ по контрактам с Министерством сельского хозяйства РФ «Провести исследования и создать комплекс программ по генерации адаптивных агротехноло-гий»; а также по базовой научно-технической программе «Разработать теоретические основы и методы экологически адаптивного управления агрофизическими свойствами почв и состоянием растений для повышения продуктивности и устойчивости агроэкосистем в ландшафтном земледелии» (20012005 г.г., регистрационный номер 01.200.111104).

Основные результаты исследований рассматривались и были одобрены на заседаниях Учёного Совета Агрофизического института, проводимых в 2002-2003 г.г. в рамках отчётных сессий коллектива за эти годы.

Результаты работы докладывались и осуждались также на следующих научных и научно-технических конференциях: «12-ая Международная конференция и выставка по механизации полевых экспериментов», 1АМРЕЕ-

2004 (Санкт-Петербург, 2004); «Информационные технологии, измерительные информационные системы и приборы в исследовании селскохозяйствен-ных процессов. АГРОИНФО-2003» (Новосибирск, 2003); «Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям, SCM'2002» (Санкт-Петербург, 2002); «1-ая Международная научная конференция «Деградация почвенного покрова и проблемы агроландшафтного земледелия» (Ставрополь, 2001).

Разработанные программно-технические средства апробированы на Меньковской опытной станции Агрофизического НИИ (МОС АФИ) в Гатчинском районе Ленинградской области и входили в состав программно-аппаратного комплекса, демонстрируемого Агрофизическим институтом на двух международных специализированных выставках «АгроРусь» (Санкт-Петербург, 2004) и «Золотая осень» (Москва, 2004), где были получены соответственно серебряная медаль и диплом.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и двух приложений, изложена на 174 страницах машинописного текста, содержит 3 таблицы и 35 рисунков. Список литературы включает 135 наименований, из них зарубежных авторов 45.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. Современное состояние и задачи развития технических и программных средств информационного обеспечения и реализации агро-приёмов по технологии точного земледелия

В первой главе диссертации приведен анализ развития и современного состояния точного земледелия (ТЗ). Показано, что методология этого направления является естественным этапом развития агрономических исследований, который учитывает все ранее полученные результаты, включая и наработки в области ландшафтного земледелия и адаптивного растениеводства.

Приведён анализ эволюции развития математического моделирования продукционного процесса и информационных технологий в земледелии. В точном земледелии, на новой технической основе реализуются многие идеи, сформулированные в нашей стране в 70-х годах прошлого века в рамках программы по программированию урожаев сельскохозяйственных культур.

Принципиальное отличие концепции ТЗ состоит в том, что технология точного земледелия рассматривает каждое сельскохозяйственное поле как неоднородное. Оно разделяется на некоторое количество новых единиц управления, которые являются однородными (квазиоднородными) участками.

Появление ТЗ было обусловлено прогрессом в области компьютерной техники и информационных технологий, развитием средств космической связи, появлением рабочих органов сельскохозяйственных машин, способных дифференцированное (в пределах поля) управление технологическими операциями, а также возросшими требованиями экологической безопасности земледелия и экономии удобрений и средств защиты растений, а также не возобновляемых ресурсов - горюче-смазочных материалов.

Подсистемами, обеспечивающими реализацию технологии точного земледелия, являются:

технические средства для реализации технологии в поле, способные дифференцированно выполнять агротехнологические операции и рабочие органы которых управляются бортовыми компьютерами; навигационная подсистема, обеспечивающая пространственную привязку мобильной сельскохозяйственной техники в поле за счёт определения координат топопривязчиком (GPS - приёмником); технические и программные средства для получения и обработки информации о почвенном покрове, состоянии растений и их урожайности, степени поражения вредителями, болезнями; программные средства, обеспечивающие информационную поддержку принятия управленческих решений на всех временных

уровнях, используя накопленный опыт и научные достижения в области земледелия и формализованных в виде баз данных и знаний, математических моделей и экспертных систем. Последняя из приведённых выше подсистем, является, на наш взгляд, самой существенной особенностью новой технологии. Разработка и реализация баз данных и баз знаний, обеспечивающих решение задач по управлению технологическими процессами в режимах off line и on line, а также алгоритмов поддержки технологических решений, создание динамических моделей, позволяющих решать задачи прогнозирования результатов технологических воздействий на агроэкосистемы, - это основные из главных задач, требующих своего решения при освоении и развитии технологии точного земледелия.

Глава 2. Информационное обеспечение технологии точного земледелия Существующий информационно-технический потенциал позволяет, используя достижения информатики в области телекоммуникаций, систем основанных на знаниях, компьютерных методов поддержки принятия решений, разработать и создать компьютерную систему по выработке максимально эффективной и, вместе с тем, экологически безопасной адаптивной агро-технологии для каждого поля с учётом вариабельности природных условий и экономических ограничений в конкретном хозяйстве.

Разработанные программно-технические средства входят в состав специализированного программно-аппаратного комплекса, реализующего технологию точного земледелия. Ядром создаваемого комплекса, является система поддержки принятия решений (СППР), аккумулирующая знания специалистов (экспертов), разрабатывающих базовые агротехнологии и технологические адаптеры.

Системы поддержки принятия решения (СППР или DSS) возникли как естественное развитие и обобщение управленческих информационных систем и систем управления базами данных (СУБД) в направлении их большей

пригодности и приспособленности к задачам повседневной управленческой деятельности.

В агрономии, являющейся во многом описательной наукой, где объем знаний велик и разнороден, и специалисту, занятому непосредственно в производстве, трудно полностью оценить их, создаваемая система очевидно должна стать незаменимым помощником в планировании и принятии решений на всех уровнях управления. Одним из наиболее ценных качеств этой системы возможность использования, наряду с декларативными (описательными) знаниями также и процедурных (алгоритмов анализа и способов решения задач). В диссертации рассматриваются процедурные знания представленные в виде различных компьютерных моделей.

Модели позволяют прогнозировать отдалённые последствия мелиорации земель, изменения плодородия почв, анализировать экономическую и экологическую ситуацию при соблюдении принятой многолетней стратегии, оценивать уровень урожая на каждом поле, на который следует ориентировать всю технологию, прогнозировать наступление той или иной фазы развития растений, определять дозы внесения удобрений, нормы высева или дозы средств борьбы с сорняками и вредителями.

Задача использования моделей в СППР, связана с наличием в системе отдельного программного модуля, хранящего в себе необходимые функции и ресурсы. В работе использовалась «Динамически Компонуемой Библиотеки» (DLL - Dynamic Linked library). Этот способ широко применяется в программировании под Windows. Самым привлекательным преимуществом DLL является то, что они могут использоваться приложениями, написанными на других алгоритмических языках.

Математическая модель в разрабатываемом программно-аппаратном комплексе рассматривается нами как некий «чёрный ящик», куда поступают входные данные, и откуда получается результат. Подавляющее большинство программ, а мы имеем ввиду использование моделей, оформленных в виде компьютерных программ, работают по принципу «данные на входе - алго-

ритм обработки - данные на выходе». Рассмотрим алгоритм подключения модели, рассчитывающей дозы минеральных удобрений (рис.1).

Рис 1 Схема подключения модели по расчёту доз удобрений При генерации адаптивной агротехнологии в СППР генерируется операция по внесению минеральных удобрений. В диалоговом окне нужно выбрать подключаемую модель и указать источник для входных данных (рис.2).

Входные данные для модели могут браться как из базы данных, так и задаваться вручную. В модели рассчитывается доза и передаётся результат системе, которая в свою очередь помещает его в стандартную форму: либо в виде отчёта, либо в виде электронной карты-задания на операцию, если операция выполняется по технологии ТЗ. В последнем случае при реализации операции в поле, специализированный агрегат, оснащённый GPS - приёмником и руководствуясь картой-заданием, где указаны дозы для каждого участка поля, вносит соответствующую данному участку дозу (рис.3).

•г Включение модели » операции "ВНЕСение МИН»!

Операция "Внесение минеральных удобрений" выполняется для поля с адресом "25" Показать информацию о поле |

Описание модуля - ~ ----- -— *------|

гСписок модулей

Модуль расчитывает дозы внесения минеральных удобрений МРКдля яровой пшеницы

Методология и рекомендации по схемам расчета ИРК предложены на базе опытов Геосети с удобрениями е Северо-Западном регионе Россиисотрудниками ГНУ ЛНИИСХ РАСХН

¿1

-Доступные данные о поле в БД "

Входящие данные для расчета

Поле |Тил Ы

Площадь целое га —л

Тип почвы стрижа

Мех. состав строка

Пахотный слой целое см

Гумус 1 вещественное ^Н

Р205 вещественное

К20 вещественное

РЪ вещественное

Окультуренность целое

Закаменелость целое

¡ДН

[Название 1 |Тип | Значение

Гумус вещественное БД

Р205 вещественное БД

К20 вещественное БД

РЪ вещественное БД

Культура строка Яровая пшеница

Год (влагообеспеченноегь) строка ЯЯШШ

Влажный 1

Штзз^н

Справка

Отмена

Ок

Рис.2 Включение модели в операцию Спутник^^^^

Карта - задание

СППР

Рис 3 Схема выполнения операции внесения минеральных удобрений по технологии ТЗ

Глава 3. Программно-технические средства по выявлению почвенной неоднородности и созданию геоинформационной базы данных

Электронные карты, отображающие пространственное распределение тех или иных параметров сельскохозяйственного поля, являются информационной основой ТЗ. Для создания таких карт нами создан мобильный автома-

тизированный комплекс, позволяющий проводить полевое агрохимическое обследование почв на современном уровне (Рис.4).

В реализованном варианте комплекс состоит из следующих функциональных компонентов:

• Движитель (автомобиль «Нива» ВАЗ)

• Автоматический почвенный проботборник

• Спутниковая система позиционирования (GPS - приёмник)

• Бортовой компьютер

• Программное обеспечение (ПО)

Проботборник оснащён двумя почвенными бурами, гидравлической системой и электромотором, работающим от стандартной аккумуляторной батареи. Почвенные пробы берутся на глубину до 25 см.

В качестве GPS-приёмника был выбран /4gGPS-132 (Tpimble), обеспечивающий субметровый уровень точности в дифференциальном режиме.

Программное обеспечение SST FieldRover II by Farm Works производства Site-Specific Technology (SST) Development Group, Inc., установленное на бортовом компьютере Fujitsu PenCentra 200, является ядром мобильного

Рис.4 Общий вид мобильного комплекса

комплекса и во многом определяет набор преимуществ перед традиционными методами обследования полей. В частности, ПО позволяет сразу на поле создавать электронный контур обследуемого поля, разбивать поле на сетку элементарных участков с заданными размерами и осуществлять навигационное обеспечение отбора проб. На рис.5 представлена карта-схема обследуемого опытного поля МОС АФИ, которая отображается на панели бортового компьютера:

Рис 5 Схема обследования опытного поля с помощью мобильного комплекса Маршрут движения комплекса по элементарному участку во время отбора пробы отображается на карте красной линией. С каждого элементарного участка отбирали одну объединённую пробу массой не менее 600 грамм. Объединённая проба складывается из точечных проб, равномерно распределённых по маршруту следования мобильного комплекса внутри элементарного участка. Отобранную пробу ссыпали в полиэтиленовый пакет, помещают туда этикетку с указанием номера поля и номера пробы (соответствующего номеру элементарного участка), даты отбора и фамилии оператора и отправляют на анализ.

Обследование опытного поля велось двумя способами:

Традиционным. В соответствии с «Методическими указаниями по проведению комплексного агрохимического обследования почв сельскохозяйственных угодий» специалистами центра «Ленинградский». Элементарный участок - около 5 га.

Современным, с использованием мобильного автоматизированного комплекса. Элементарный участок - около 0,25 га.

Основной задачей, решаемой мобильным автоматизированным комплексом является задача создания геоинформационной базы полей по основным агрохимическим показателям почвы. Геоинформационная база является пространственно-ориентированной информацией, необходимой для анализа складывающейся агрохимической картины в хозяйстве, планирования размещения посевов и организации севооборотов, планирования операций по внесению минеральных удобрений и для последующего анализа изменений, произошедших за год или более. Геоинформационная база является необходимым компонентом для выполнения операции внесения минеральных удобрений и агрохимикатов по технологии точного земледелия.

Одним из преимуществ создания геоинформационных баз с помощью мобильного автоматизированного комплекса является гораздо большая точность результата за счёт привязки к координатам места отбора пробы - элементарного участка. Обследование опытного поля МОС АФИ по фосфору, показало, что разница результатов между первым (рис.6) и вторым (рис.7) способами достаточно существенна, и составляет в среднем 26%. На некоторых же элементарных участках разница достигает 58%.

Из этого можно сделать вывод о несовершенстве применяемых сегодня средств и методов при агрохимическом обследовании сельскохозяйственных полей и необходимости использования современных информационных технологий.

Рис 7 Результаты агрохимобследования по фосфору

«современным» способом

Глава 4. Схемы баз данных и баз знаний при апробации информационной технологии точного земледелия

Наиболее важным элементом апробации являлась информационная (программно-алгоритмическая) часть точного земледелия, включающая в себя наполнение баз данных и знаний, подключение математических моделей и генерацию агротехнологий. Для этого была разработана схема вычислительного эксперимента представленная на рис.8.

Был сформирован контрольный пример базовой агротехнологии по возделыванию яровых зерновых в С-3 регионе РФ. Контрольный пример представляет собой заполненный, так называемый шаблон представления знаний, фрагмент которого представлен, для удобства, в табличном виде на рис.9 и 10. В шаблон входят атрибуты (экземпляры декларативных данных), участвующие в базовой агротехнологии (столбцы шаблона) и агротехнологи-ческие операции (строки шаблона), где определены связи между атрибутами.

Рис 8 Общая схема апробации программно-алгоритмической части комплекса В сформированном нами контрольном примере базовая агротехнология включает в себя 20 атрибутов. В столбцах 1-12 находятся «атрибуты условия», значения которых определяют необходимость выполнения той или

иной операции. В столбцах 14-20 описаны «атрибуты выполнения», значения

которых определяют конкретные параметры выполнения операции.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

№ Куль тура Сорт Предше ственни к Почва Гр сост Мелиор сост Сорн Засор еннос ть Камни № тз Уел вып опер Операции Уел

11 1 2 3 1 3 3 нет 8 (Внес мин удобр) ."Модуль 7" ТАяуяьГ '""Шау/ь Т Э » 1

12 1.2.3 1 з' 'з И б (Виес иин удобр) ,"Мш>уль . Если "Нет то СМэдульГ :Ц*яуль 8" "Модуль 3" иначе 'Модуль 10 МП Апо

13 1 2 3 7 (Кулыи »аи^я с

Рис 9 «Атрибуш условия» участвующие в агротехнологии

1 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |

3 Уел Операми Уел вып Машина Агрегат Агротребова Сроги Комм Норма |

вып ни я ента ,доза I

опер рий

гт б (Внес мин удобр) Модуль 5 .Непосредствен ¿орель

Модуль 7 (гтнп г) :но перед по мере

Модуль 8' 'культивацией ВОЗМОЖНОСТИ

Мэдуль 9 .боронованием ведения

.полевых работ

э • б (Внес мин удобр) МП 1221*+ Непосредствен .Апрель

Модуль 4' Атюгопе но перед ПО МРр*

' Если "Нет" то культивацией с 6 ОЗМОЖНОСТИ

СМэдуль7" боронованием ведения

'Модуль полевых работ

Мэдуль Г)

иначе 'Модуль 10й

7 (Культи г ация с На глубину 6-8 Вслед за

' Клллил » зимвм> лм

Рис.10 «Атрибуты выполнения» участвующие в агротехнологии

Значения атрибутов условия в таблицах обозначены цифрами, расшиф-

ровка значений которых хранится в базе данных. Например, значения атрибута «культура» «1,2,3» расшифровываются как «овёс», «ячмень» и «яровая пшеница». База данных содержит в себе всю атрибутивную информацию, которая используется в работе СППР.

Данные, хранящиеся в базе, должны быть строго типизированы. Это необходимо для корректной последующей их обработки системой. Типиза-

ция данных организована таким образом, что можно описать практически любой объект. Для этого разработан редактор типов данных, с помощью

Рис. 11 Схема описания типа атрибута в базе данных которого пользователь может создавать новые типы или редактировать уже имеющиеся. На рис.11 показана схема простого примера описания типа «Сорт». Как видно из рисунка тип «Сорт» имеет пять свойств, которые в свою очередь тоже типизированы: «строковое значение», «вещественное» и «список». В свою очередь тип «Сорт» также является свойством родительского типа «Культура». Наполнение базы данных есть ни что иное, как создание экземпляров того или иного типа.

В столбце 13 контрольного примера описывается название операции и, при необходимости, порядок подключения внешних модулей. Внешние модули это подключаемые программные модули, оформленные в виде DLL, содержащие алгоритмы расчёта или выбора значений «атрибутов выполнения».

Иногда необходимо подключить несколько модулей, причём с определёнными условиями. Например, в контрольном примере, в операции №12 (внесение минеральных удобрений, рис.9) подключаются несколько модулей. Причём подключение модулей №№ 7,8,9 и 10 зависит от возвращаемого «Модулем 4» результата: если «Модуль 4» возвращает «Нет» то подключаются модули №№ 7,8 и 9, иначе - модуль № 10. Для такого подключения, необходимо при описании данной операции указать это условие, с помощью

встроенного в СПГТР языка, позволяющего описывать продукционные правила и позволяющего формировать сколь угодно сложные конструкции типа «Если., то..», с использованием логических и арифметических операторов. При этом, указывается адрес входных данных для работы модуля, и адрес поля отчётного файла. В том случае, если при генерации адаптивной агро-технологии, формируется карта-задание для бортового ЭВМ, в отчётном файле в соответствующем атрибуте, а в нашем случае это «Норма, доза», будет указано имя файла, содержащего карту-задание.

Таким образом, алгоритм подключения внешних модулей представляет собой схему передачи управления от ядра СППР к подключаемому модулю и обратно, с одновременной передачей данных определённого типа, указанием адресов нахождения входных данных и адресов вывода выходных данных (рис.12).

Описание операции

Редактор правил подключения Условие (подключение модуля) Условие (результат по дключения)

Рис 12 Схема подключения внешнего модуля с определением условий подключения и адресов входных и выходных данных Как видно из рисунка, результат подключения одного модуля может стать условием для подключения другого модуля и (или) входными данными для него.

Таким образом, при генерации адаптивной агротехнологии для конкретного поля на основании данных по полю и хозяйству, СППР анализируя «атрибуты условия» в базовой агротехнологии, определяет включение или не включение каждой операции в адаптивную агротехнологию. Анализируя атрибут «операция» и «атрибуты выполнения» система заполняет соответствующие атрибуты в адаптивной агротехнологии, подставляя туда явно указанные значения или результат вычисления подключаемых модулей. Алгоритм генерации адаптивной агротехнологии схематично представлен на рис 13:

^ База данных^

Рис 13 Схема генерации адаптивной агротехнологии

Глава 5. Результаты апробации и перспективы оптимизации агро-приёмов в системе точного земледелия

При разработке программных и технических средств обеспечения технологии точного земледелия, безусловно, важен практический опыт внедрения технологии в реальных условиях растениеводческого хозяйства. Для этого нами были выполнены полевые испытания выполнения операций по внесению минеральных удобрений на посевах овса на опытном поле МОС АФИ. 18

Испытания проходили в режимах предварительного планирования (off-line) и реального времени (on-line). Был определен необходимый и достаточный, перечень техники и оборудования.

В него вошли: распределитель минеральных удобрений ZA-M novis и полевой опрыскиватель UF-800 производства немецкой фирмы Amazone Werke, а также управляющий ими бортовой компьютер Amatron II А; GPS-приёмник AgGPS 132 и контролёр параллельного вождения (AgGPS Parallel Swathing Option - PSO); портативный азотный сенсор N-тестер, азотный сенсор Hydro-N-Sensor и управляющий им бортовой компьютер, производства норвежской фирмы Hydro.

Режим предварительного планирования (off-line) предусматривает подготовку на стационарном компьютере карты-задания, в которой содержатся пространственно привязанные дозы удобрения для каждого элементарного участка поля. Для этого, на основании результатов обследования поля, проводился расчёт дозы для каждого элементарного участка поля, тем самым формировалась карта-задание. Затем карта-задание, на карманном носителе (чип-карте), переносилась на бортовой компьютер сельскохозяйственной техники, оснащённой GPS-приёмником и выполнялась заданная операция. Карта-задание на внесение калийных удобрений под овёс на опытном поле МОС АФИ представлена на рис.14:

В режиме реального времени (on-line) проводились азотные подкормки посевов овса с помощью N-сенсора - оптического прибора, позволяющего оптимизировать внесение минеральных удобрений при азотных подкормках растений. N-сенсор устанавливается на крыше трактора и улавливает отраженный свет от листовой поверхности в инфракрасном диапазоне света, определяя содержание хлорофилла в листьях и биомассу. Для эффективной ра-

боты Ы-сенсора были разработаны калибровочные таблицы для овса сорта «Боррус», что позволило привести в соответствие показания Ы-сенсора и дозы азотной подкормки, необходимой растениям в период очередной фенологической фазы развития.

Рис 14 Карта-задание на внесение калийных удобрений

Необходимая доза азота (в действующем веществе) определялась >4-сенсором в ходе движения трактора по полю и, в соответствии с этим, бортовым компьютером менялась вносимого азотного удобрения. Результаты выполнения операции (дозы и координаты, обработанная площадь, время выполнения и фамилия исполнителя) записываются на чип-карту.

В заключении пятой главы показаны перспективы оптимизации агро-приёмов за счёт применения математических методов при расчёте и распределении органических удобрений в пределах поля, а также применения статистического анализа данных по каждому полю и его однородным участкам.

Заключение

При проведении исследований и разработок по созданию программно-аппаратного комплекса по реализации информационной технологии точного земледелия в рамках представленной диссертационной работы были получены следующие результаты:

1. Обоснована необходимость включения в систему поддержки принятия агротехнологических решений математических моделей. Предложен программный интерфейс, реализующий управление и обмен данными с подключаемыми математическими моделями. Разработаны требования по программной реализации моделей.

2. Предложен алгоритм программной реализации подключения внешних модулей (математических моделей) с помощью продукционных правил при описании базовой агротехнологии и генерации адаптивной агро-технологии.

3. Создан мобильный автоматизированный комплекс для дискретного агрохимического обследования сельскохозяйственных полей, оснащённый необходимым оборудованием для геоинформационного и навигационного обеспечения обследования.

4. Разработана методика обследования сельскохозяйственных полей с применением созданного мобильного комплекса. Проведены обследования и создана геоинформационная база данных для полей Меньков-ской опытной станции Агрофизического института.

5. Разработана схема проведения вычислительного эксперимента по проведению апробации информационной технологии точного земледелия включающая контрольный пример агротехнологии по возделыванию яровых зерновых для почвенно-климатических условий Северо-Запада

РФ.

6. Усовершенствована концепция построения базы данных за счёт введения типизации атрибутивных данных, используемых системой поддержки принятия решений.

7. Скомплектованы, адаптированы и настроены робототехнические комплексы по внесению минеральных удобрений и агрохимикатов по технологии точного земледелия. Проведены полевые испытания в плановом и оперативном режимах по апробации технологии точного земледелия.

Из полученных результатов можно сделать следующие выводы:

1. Предложенный программный интерфейс подключения математических моделей позволяет значительно расширить применение процедурных знаний в создаваемом программно-аппаратном комплексе, реализующем технологию точного земледелия. Это позволяет на всех временных уровнях принятия решений принимать более рациональные решения при реализации агротехнологий.

2. Создание мобильного автоматизированного комплекса позволяет перейти к более современному и технологично развитому уровню сбора данных о сельскохозяйственных полях, что необходимо при применении технологии точного земледелия.

3. Созданная в результате обследования опытных полей, геоинформационная база данных необходима и достаточна для апробации технологии точного при внесении минеральных удобрений и агрохимикатов.

4. Использование в схеме вычислительного эксперимента контрольного примера, максимально приближенного к реальным агротехнологиям, использующимся на практике показывает, что структура программно-

аппаратного комплекса, ядром которого является система поддержки принятия решений, позволяет в полной мере синтезировать агротехно-логии с использованием процедурных и декларативных данных.

5. Предлагаемая типизация данных, значительно повышает универсальность СППР. Это достигается за счёт существенного расширения возможностей при описании атрибутивной информации, позволяющих пользователю самому создавать и модифицировать типы данных, не прибегая при этом к переделке самой программы.

6. Введение продукционных правил при использовании подключаемых модулей повышает гибкость базы знаний в применении модулей за счёт возможности комбинировать сценарии подключения в зависимости от значений атрибутивных данных.

7. Полевые испытания, проведённые на основании разработанной схемы вычислительного эксперимента, позволили на практике подтвердить функциональность и работоспособность отдельных модулей системы.

Всё вышесказанное, позволяет сделать вывод о достижении сформулированной цели исследования в диссертации.

Содержание диссертационной работы отражено в публикациях:

1. Якушев В.П., Якушева Л.Н., Суханов П.А., Петрушин А.Ф., Слинчук С.Г., Якушев В.В. «О методах агрохимического обследования сельскохозяйственных угодий в точном земледелии», Вестник РАСХН, №3 2004г, стр.32-34.

2. Якушев В.П., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. и др. Научно-практические аспекты точного земледелия. - Материалы междунар. конф. «Современные проблемы социально-экономического развития и информационные технологии. - Азербайджан, Баку, 2004, с.55-62

3. Якушев В.П., Михайленко И.М., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Программно-аппаратный комплекс поддержки принятия технологических решений в точном земледелии. - Материалы междун. конф. «Агроинфо-2003», Новосибирск, 2003, ч.1, с. 16-23

4. Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Аспекты реализации информационных технологий в области точного земледелия. - Материалы междунар. конференции по мягким вычислениям, СПБ, Гидрометеоиздат, 2002, т.2, с.210-212.

5. Якушев В.В. Использование математических моделей в системе поддержки принятия решений в точном земледелии. - Труды междунар. конф. «Агрофизика XXI века», СПб, АФИ, 2002, с.326-330.

6. Якушев В.В. и др. Расчет управления неоднородностью содержания органического вещества в почвенном покрове. - Материалы междунар. научной конф. «Деградация почвенного покрова и проблемы агроландшафтно-го земледелия». Ставрополь, 2001, с.233-235.

7. Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В. Построение и анализ эмпирических зависимостей. СПб: Издательство С.-Петер. Гос. Университета, 2005, 38с.

Подписано в печать ОЬ г.

Тираж ЮО^Ц Заказ № УС'Т

Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в цифровом копировальном центре «Восстания 1» 191025, С.-Петурбург, ул. Восстания, дом 1

»«1 2 0 7g

РНБ Русский фонд

2006-4 5593

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Якушев, Вячеслав Викторович

ОГЛАВЛЕНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. Современное состояние и задачи развития технических и программных средств информационного обеспечения и реализации агроприёмов по технологии точного земледелия.

1.1 Анализ развития информационных основ точного земледелия.

1.1.1. Моделирование продукционного процесса сельскохозяйственных культур и программирование урожаев.

1.1.2. Эволюция развития информационных технологий в земледелии.

1.1.3. Точное земледелие как новый этап программирования урожаев.

1.2 Концепция и основные элементы системы точного земледелия.

1.2.1 Концепция точного земледелия.

1.2.2. Подсистемы точного земледелия.

1.2.2.1. Навигационная подсистема.

1.2.2.2. Технические средства для получения и обработки информации.

1.2.2.3. Технические средства для реализации технологии в поле.

1.3. Теоретические и практические проблемы и задачи совершенствования точного земледелия.

1.4. Цель исследований и задачи разработки по развитию информационного обеспечения точного земледелия.

Глава 2. Программно-математические средства по информационному обеспечению точного земледелия.

2.1 Алгоритмические основы информационного обеспечения.

2.1.1 Система поддержки принятия решений (СППР).

2.1.2. Математические модели и их использование в информационном обеспечении.

2.2. Технология включения и использования математических моделей в СППР.

2.2.1. Методические аспекты.

2.2.2. Схема подключения математической модели.

2.2.3. Программно-алгоритмическое обеспечение по использованию математических моделей в СППР.

2.3 Требования к программным модулям, содержащим подключаемые модели.

Глава 3. Программно-технические средства по выявлению почвенной неоднородности и созданию геоинформационной базы данных.

3.1 Мобильный автоматизированный комплекс для агрохимического обследования сельскохозяйственных полей.

3.2 Методика автоматизированного обследования сельскохозяйственных угодий.

3.2.1. Геоинформационное обеспечение обследования сельскохозяйственных угодий

3.2.2. Навигационное обеспечение обследования сельскохозяйственных угодий.

3.2.3 Организация и схема обследования опытного поля.

3.3. Результаты обследования и геоинформационная база для апробации технологии точного земледелия.

Глава 4. Схемы баз данных и баз знаний при апробации информационной технологии точного земледелия.

4.1 Методика апробации (схема вычислительного эксперимента).

4.2. Схемы баз знаний и данных и их наполнение.

4.3. Алгоритмическая и программная реализация математических моделей, включённых в схему вычислительного эксперимента.

Глава 5. Результаты апробации и перспективы оптимизации агроприёмов в системе точного земледелия.,.

5.1 Выбор техники и настройка оборудования по внесению минеральных удобрений и агрохимикатов.

5.1.1. Обоснование выбора и комплектация рабочих органов.

5.1.1.1. Центробежный распределитель минеральных удобрений.

5.1.1.2. Навесной опрыскиватель.

5.1.2. Комплектация и настройка оборудования.

5.2 Полевые испытания в режимах предварительного планирования и реального времени.

5.2.1. Режим предварительного планирования.

5.2.2. Режим реального времени.

5.3 Перспективы оптимизации агроприёмов в системе точного земледелия.

5.3.1. Математические методы расчёта и распределения органических удобрений.

5.3.2. Перспективы автоматизации процесса формирования информационной базы технологических решений.

Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Программно-технические средства информационного обеспечения и реализации агроприёмов в системе точного земледелия"

Развитие точного земледелия (ТЗ) во всём мире в настоящее время является одним из самых перспективных направлений совершенствования производства растениеводческой продукции. Точное земледелие — это система хозяйствования на земле с использованием новейших достижений в области информатики и техники, опирающаяся на использование компьютерных систем генерации агротехнологических решений, глобальных систем позиционирования (ГСП), геоинформационных технологий (ГИС), новейших информационных технологий, дистанционных и бортовых датчиков, автоматических исполнительных органов сельхозмашин.

Процесс получения продукции растениеводства реализуется в пространстве и времени на конкретной территории. Эта территория не является однородной даже в пределах одного поля. В традиционном земледелии при выполнении тех или иных агротехнических операций их параметры (условия её выполнения и соответствующие воздействия) являлись, как правило, одинаковыми для всех участков поля. Точное же земледелие предполагает динамическую оптимизацию этих параметров для каждого однородного участка поля в зависимости от складывающихся агрохимических, агрофизических, фитосанитарных факторов. Иначе говоря, все технологические операции, проводимые на поле, дифференцируются с учётом погодных условий не только во времени, но и в пространстве.

Для реализации технологии точного земледелия требуются современная сельскохозяйственная техника, управляемая бортовой ЭВМ, и технические средства - автоматические пробоотборники, различные сенсоры и измерительные комплексы, уборочные машины с автоматическим учётом урожая, приборы дистанционного зондирования. Ядром же этой технологии является программное наполнение, обеспечивающее автоматизированное формирование и ведение пространственно-атрибутивных данных сельскохозяйственных полей, создание и совершенствование специализированных баз знаний, а также генерацию, оптимизацию и реализацию агротехнических решений с учётом вариабельности характеристик возделываемого поля.

Исследования по точному земледелию в мире развертываются весьма интенсивно, начиная с 90-х годов ХХ-го столетия. Во многих странах налажено широкое производство сельскохозяйственной техники для работы по этой технологии. К настоящему времени решены все основные вопросы, относящиеся к техническому оснащению парка машин: почвообрабатывающим агрегатам, посевной и посадочной технике, опрыскивателям и распределителям удобрений, уборочным комбайнам. Решена также проблема точной навигации мобильных агрегатов с помощью ГСП.

Вместе с тем, как было сказано в одном из пленарных докладов на 4-й Европейской конференции по точному земледелию, проходившей в Берлине в 2003 году, работы по этому направлению находятся ещё «в конце начала», и альтернативы в подходах к совершенствованию технологии земледелия нет. Решающую же роль в процессе развития точного земледелия будут играть исследования по совершенствованию информационного обеспечения методов принятия решений - моделей, баз данных и баз знаний, экспертных систем. Не случайно центр тяжести исследований и разработок переместился в настоящее время в область комплексирования измерительной информации, получаемой из различных источников, в том числе и с помощью современных мобильных систем, создания новых и адаптации имеющихся прогностических моделей продукционного процесса сельскохозяйственных культур и состояния среды их обитания, а также совершенствования методов выработки управленческих решений на основе моделей, баз данных и баз знаний.

В этой связи, проведенные исследования и представленные в этой работе были направлены на разработку, адаптацию и совершенствование методологического, алгоритмического и программного обеспечения по реализации информационной технологии точного земледелия. Диссертация выполнялась в рамках проводимых Агрофизическим институтом исследований по базовой научно-технической программе «Разработать теорию и методы управления продукционным процессом сельскохозяйственных культур в адаптивно-ландшафтном земледелии» (2001 — 2005 гг.), в ходе выполнения научно-исследовательских работ по контракту с правительством Ленинградской области «Система автоматизированного мониторинга полей и оперативного прогнозирования урожаев» (20012003гг.), а также в соответствии с распоряжением Минпромнауки России №04.900.43/078 от 15.04.2003г. осуществлялось создание программно-аппаратного комплекса «Компьютерная система генерации и реализации технологических решений в точном земледелии».

Цель данной диссертационной работы заключалась в разработке алгоритмических, программных и технических средств по совершенствованию формирования и реализации баз знаний и данных как составной части информационного обеспечения технологии точного ч земледелия с одновременной адаптацией и апробацией технических комплексов по внесению удобрений и агрохимикатов на Меньковской опытной станции Агрофизического института.

Для достижения указанной цели необходимо было решить следующие задачи: разработать концепцию совершенствования информационного обеспечения баз знаний и данных в рамках программно-аппаратного комплекса по информационно-измерительному обеспечению, генерации и реализации технологии точного земледелия; развить понятийный аппарат представления процедурных знаний: разработать программный интерфейс, реализующий управление и обмен данными с подключаемыми математическими моделями, а также разработать требования по их программной реализации; создать мобильный комплекс для дискретного агрохимического обследования опытных полей с геоинформационным и навигационным обеспечением, разработать методику обследования и провести обследование опытного поля; разработать схему реализации вычислительного эксперимента на опытных полях по апробации агроприёмов внесения минеральных удобрений и агрохимикатов в системе ^очного земледелия; скомплектовать и настроить робототехнические комплексы по внесению удобрений и агрохимикатов по технологии точного земледелия в плановом и оперативном режимах; провести натурные испытания.

В первой главе диссертации приведен анализ современного состояния точного земледелия. Показано, что методология этого направления является естественным этапом развития агрономических исследований, который учитывает все ранее полученные результаты, включая и наработки в области ландшафтного земледелия и адаптивного растениеводства.

Во второй главе описан разработанный программный интерфейс, реализующий подключение математических моделей в систему поддержки принятия агротехнологических решений.

В третьей главе описывается разработка и применение программно-технических средств по выявлению внутрипольной почвенной неоднородности и созданию геоинформационной базы данных, при агрохимическом обследовании сельскохозяйственных полей на опытной станции Агрофизического института.

В четвёртой главе приведена разработанная схема вычислительного эксперимента по апробации информационной технологии точного земледелия. Приведён контрольный пример агротехнологии, используемой в эксперименте. Описано развитие информационного обеспечения баз данных и знаний за счёт предложенных типизации атрибутивных данных и алгоритма программной реализации математических моделей, включённых в схему эксперимента.

В пятой главе описана практическая реализация агроприёмов по внесению минеральных удобрений по технологии точного земледелия с применением усовершенствованного информационного обеспечения и показаны перспективы оптимизации агроприёмов за счёт применения математических методов.

Разработанные и адаптированные программно-аппаратные средства по информационному обеспечению и реализации технологии точного земледелия демонстрировались на международных специализированных выставках «АгроРусь» (Санкт-Петербург, 2003 и 2004 г.г.) и «Золотая осень» (Москва, 2004 г.), где были отмечены двумя дипломами и серебряной медалью.

Заключение Диссертация по теме "Агропочвоведение и агрофизика", Якушев, Вячеслав Викторович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

4. Разработана методика обследования сельскохозяйственных полей с применением созданного мобильного комплекса. Проведены обследования и создана геоинформационная база данных для полей Меньковской опытной станции Агрофизического института.

Из полученных результатов можно сделать следующие выводы:

2. Введение продукционных правил при использовании подключаемых модулей повышает гибкость базы знаний в применении модулей за счёт возможности комбинировать сценарии подключения в зависимости от значений атрибутивных данных.

3. Создание мобильного автоматизированного комплекса позволяет перейти к более современному и технологично развитому уровню сбора данных о сельскохозяйственных полях, что необходимо при применении технологии точного земледелия.

4. Созданная, в результате обследования опытных полей, геоинформационная база данных необходима и достаточна для апробации технологии точного земледелия при внесении минеральных удобрений и агрохимикатов.

5. Использование в схеме вычислительного эксперимента контрольного примера, максимально приближенного к реальным агротехнологиям, использующимся на практике показывает, что структура программно-аппаратного комплекса, ядром которого является система поддержки принятия решений, позволяет в полной мере синтезировать агротехнологии с использованием процедурных и декларативных данных.

6. Предлагаемая типизация данных, значительно повышает универсальность СППР. Это достигается за счёт существенного расширения возможностей при описании атрибутивной информации, позволяющих пользователю самому создавать и модифицировать типы данных, не прибегая при этом к переделке самой программы.

Всё вышесказанное, позволяет сделать вывод о достижении сформулированной цели исследования в диссертации.

Библиография Диссертация по сельскому хозяйству, кандидата технических наук, Якушев, Вячеслав Викторович, Санкт-Петербург

1. Ничипорович A.A. Фотосинтез и теория получения высоких урожаев. -XV Тимирязевские чтения, М, АН СССР, 1956, с. 1-93

2. Иоффе А.Ф. Физика и сельское хозяйство. — M.-JL: Изд-во АН СССР, 1955

3. Бондаренко Н.Ф. и др. Моделирование продуктивности агроэкосистем. -JL: Гидрометеоиздат, 1982, 264 с.

4. Нерпин С.В., Чудновский А.Ф.Энерго- и массообмен в системе растение — почва воздух. - JI: Гидрометеоиздат, 358 с.

5. У сков И.Б., Куртенер Д. А. Управление микроклиматом сельскохозяйственных полей. JL: Гидрометеоиздат, 1988

6. Жуковский Е.Е., Чудновский А.Ф. Методы оптимального использования метеорологической информации при принятии решений. JL: Гидрометеоиздат, 1978, 52 с.

7. Полуэктов Р.А и др. Динамические модели экологических систем. JL: Гидрометеоиздат, 1980, 288 с.

8. Полуэктов P.A. Динамические модели агроэкосистем. JL: Гидрометеоиздат, 1991, 312 с.

9. Пых Ю.А. Равновесие и устойчивость в моделях популяционной динамики. М.: Наука, 1983

10. Росс Ю.К. Радиационный режим и архитектоника растительного покрова —JI.: Гидрометеоиздат, 1975, 342с.

11. Тооминг Х.Г. Солнечная радиация и формирование урожая. JL: Гидрометеоиздат, 1977, 200с.

12. Глогов J1.B. Кибернетическая система управления урожайностью сельскохозяйственных культур сущность и структура. - В кн.: «Использование методологии системного анализа управления агроэкосистемами», АФИ, 1987, с. 15-21

13. Бихеле З.Н., Молдау Х.А., Росс Ю.К. Математическое моделирование транспирации и фотосинтеза растений при недостатке почвенной влаги. JL: Гидрометеоиздат, 1980, 223с.

14. Сиротенко О. Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивность агроэкосистем. JL: Гидрометеоиздат, 1981, 167с.

15. Полуэктов P.A., Якушев В.П. Математическое моделирование. В кн. «Агрофизика от А.Ф.Иоффе до наших дней». СПб, АФИ, 2002, с. 108-122

16. Журавлёв О.С. Разработка методов расчёта динамики содержания органического вещества почвы в условиях интенсивного земледелия: Автореферат диссертации к с/х н. Л.:АФИ, 1982, 15с.

17. Смоляр Э.И. Турбулентность в однородной растительности: Автореферат диссертации к.т.н. J1. АФИ, 1990, 16с.

18. Шатилов И.С. Принципы программирования урожаев -Вестник сельскохозяйственных наук, 1973, №3, с.8-14

19. Бондаренко Н.Ф. Программирование урожаев. — В кн.: «Агрофизика от А.Ф.Иоффе до наших дней», СПб, АФИ, 2002, с. 170-180

20. Шатилов И.С., Чудновский А.Ф. Агрофизические, агрометеорологические и агротехнические основы программирования урожаев. JL, Гидрометеоиздат, 1980, 320с.

21. Семёнов В.А., Мирный В.И. Принципы адаптации технологий возделывания сельскохозяйственных культур. — В сб. «Программирование урожаев сельскохозяйственных культур на Северо-Западе РСФСР», JL, СЗНИИСХ, 1988, с.4-9

22. Якушев В.П. 70 лет на службе аграрной науке и сельскохозяйственному производству. В кн. «Агрофизика от А.Ф.Иоффе до наших дней», СПб, АФИ, 2002, с. 10-25

23. Бондаренко Н.Ф., Жуковский Е.Е., Кащенко A.C., Небольсин А.Н., Усков И.Б. Высокие урожаи по программе. Лениздат,1986

24. Бондаренко Н.Ф., Жуковский Е.Е. Автоматизированная система агрометеорологической информации и рекомендаций (проект «ПОГОДА»). Научно-технический бюллетень по агрономической физике. Л., АФИ, 1977, №32, с.14-19

25. Якушев В.П. К вопросу организации обработки данных в информационной системе «ПОГОДА». — Научно-технический бюллетень по агрономической физике. Л., АФИ, 1978, №36, с.8-12

26. Якушев В.П. Автоматизированное прогнозирование сроков сева яровых и озимых культур. — Научно-технический бюллетень по агрономической физике, Л., АФИ, 1980, №44, с.3-7

27. Якушев В.П. Некоторые возможности использования автоматизированной системы «ПОГОДА» для решения задач дифференцированного применения агротехники Научно-технический бюллетень по агрономической физике, Л., АФИ, 1981, №45, с. 19-24

28. Якушев В.П. Разработка и создание автоматизированной системы для агрометеорологического обеспечения программирования урожаев: -Автореферат диссертации к.т.н., Л., АФИ, 1982, 16с.

29. Якушев В.П. Автоматизация методики составления долгосрочного прогноза теплообеспеченности. Научно-технический бюллетень по агрономической физике, Л., АФИ, 1984, №58, с.24-27

30. Якушев В.П. Построение и реализация подсистемы автоматизированного составления агротехнологических рекомендаций. — В кн. «Моделирование и управление процессами в агроэкосистемах», Л., АФИ, 1984, с.34-43

31. Усков И.Б., Жуковский Е.Е., Якушев В.П. Рекомендации по реализации методов программированного возделывания сельскохозяйственных культур в условиях Нечерноземной зоны (для руководителей и специалистов хозяйств). Л., АФИ, 1984, 12с.

32. Евтушенко З.Г., Якушев В.П. Автоматизированная подсистема анализа условий увлажнения и управления поливом. — В кн. «Оптимизацияводного, теплового и пищевого режимов мелиорируемых почв». JL, СевНИИГИМ, 1984, с.10-16

33. Бондаренко Н.Ф., Полуэктов P.A., Якушев В.П. Имитационные модели и методы принятия решений при программировании урожайности.-Доклады ВАСХНИЛ, 1986, №2, с.5-7

34. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988, 280с.

35. Форсайт Р. Экспертные системы. М.: Радио и связь, 1987, 224с.

36. Наумов А.И. и др. Системы управления базами данных и знаний. М.: Финансы и статистика, 1991, 352с.

37. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПБ.: Издательский дом «Питер», 2000, 320с.

38. Керов Л.А.и др. Экспертные системы: инструментальные средства разработки. СПб.: Политехника, 1996, 220с.

39. Якушев В.П. и др. Экспертная система поддержки агротехнологических решений при программировании урожаев (опыт построения). Вестник сельскохозяйственной науки, 1989, с.31-37

40. Якушев В.П. Компьютерная система технологических решений в земледелии и растениеводстве (методология и реализация). Диссертация док.с-х.н. в форме научного доклада. — СПб.: АФИ, 1995, 82с.

41. Якушев В.П., Петрушин А.Ф. Методология проектирования компьютерных систем поддержки решений в агрономии. Сб. докл. международной конференции по мягким вычислениям, СПБ.:СЭТУ, 2000, том №2, с. 137-140

42. Петрова М.В. и др. Компьютерная экспертная система поддержки агротехнологических решений на осушаемых землях. Мелиорация и водное хозяйство, №4, 1994, с. 18-20

43. Якушев В.П., Петрушин А.Ф. Модели агротехнологий как инструмент синтезирования управленческих решений в агроэкосистемах. Третиймеждунар. коллоквиум «Полевые эксперименты для устойчивого землепользования», СПб, АФИ, 1999, с.121-124

44. Агрофизика от А.Ф.Иоффе до наших дней. СПб, АФИ, 2002, 358с.

45. Агрофизика XXI века. Труды международной научно-практической конференции. СПб., АФИ, 2002, 464с.

46. Агрофизические и экологические проблемы сельского хозяйства в 21 веке (в4-х томах). СПб., SPBISTRO: т.1, 1999, 157с.; т.2, 2000, 120с.; т.З, 2002, 133с.; т.4, 2004, .

47. Якушев В.П. На пути к точному земледелию. СПб.: Издательство ПИЯФ РАН, 2002, 458 с.

48. Якушев В.П.,Полуэктов P.A. и др. Точное земледелие (аналитический обзор). Агрохимический вестник:№5, 2001, с.28-34; №1, 2002, с.34-39; №2, 2002, с.36-39; №3, 2002, с.36-40

49. Якушев В.П., Полуэктов и др. Точное земледелие: состояние исследований и задачи агрофизики. В кн. «Агрофизические и экологические проблемы сельского хозяйства в 21 веке». СПб., SPBISTRO, 2002, т.З, с.26-73

50. Личман Г.И., Марченко Н.М., Дринча В.М. Основные принципы и перспективы применения точного земледелия. М., Россельхозакадемия, 2004, 80с.

51. Якушев В.П. и др. Что такое точное земледелие? СПб., АФИ, 2004, 18с.

52. Дринча В.М. Перспективные направления агроинженерных исследований для непрерывного устойчивого ведения сельского хозяйства. М., ВИМ, 2004, 80с.

53. Дринча В.М. Развитие агроинженерной науки и перспективы агротехнологий. М., ВИМ, 2002, 188с.

54. Личман Г.И., Марченко Н.М. Итоги и направления дальнейших исследований по механизации применения удобрений. Сб. научных трудов. М., ВИМ, 2000, с. 179-188

55. Доброхлебов И.П., Савченко О.Ф., Альт В.В. Идентификация состояния сельскохозяйственных объектов измерительными экспертными системами. Новосибирск, Сиб. отд. РАСХН СибФТИ, 2003, 209с.

56. Информационные технологии, информационные измерительные системы в исследовании сельскохозяйственных процессов. — Материалы регион, конф. «Агроинфо 2000», Новосибирск, 2000, 334с.

57. Информационные технологии, информационные измерительные системы и приборы в исследованиях сельскохозяйственных процессов. -Материалы междунар. конф. «Агроинфо 2003», Новосибирск, 2003, 379с.

58. Афанасьев P.A. Дифференцированное применение удобрений — настоящее и будущее. — Плодородие, №4 (7), 2002, с. 1-9

59. Личман Г.И., Белых С. А. Стратегия принятия оптимальных управленческих решений в системе информационных технологий дифференцированного применения удобрений. М., Труды ВИМ, 2003, №145, с.179-188

60. Михайленко И.М., Полуэктов P.A., Якушев В.П. Агромониторинг: структура, функции, реализация. — Вестник РАСХН .

61. Михайленко И.М., Родин .Экспериментальный мониторинг кормовых культур в 2003 году. Информационно-аналитический бюллетень комитета по АПК Ленингр. обл., 2003, №24-25, с.11-28

62. Михайленко И.М., Ку .А.Е. Управление качеством кормов из многолетних трав. — Материалы междун. конф. «Агроинфо-2003», Новосибирск, 2003, ч.1, с.106-115

63. Мониторинг кормовых культур: предварительные результаты. — Инф. — аналит. бюлл. ком. по АПК Лен. обл., 2004, №26-27,с.43-48

64. Якушев В.П., Михайленко И.М., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Программно-аппаратный комплекс поддержки принятия технологических решений в точном земледелии. — Материалы междун. конф. «Агроинфо-2003», Новосибирск, 2003, ч.1, с. 16-23

65. Якушев В.П., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. и др. Научно-практические аспекты точного земледелия. — Материалы междунар. конф. «Современные проблемы социально-экономического развития и информационные технологии. Азербайджан, Баку, 2004, с.55-62

66. Полуэктов P.A. Использование динамических моделей в информационных технологиях точного земледелия. Материалы междунар. конф. «Современные проблемы социально-экономического развития и информацирнные технологии»,- Азербайджан, Баку, 2004, с.34-40

67. Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Аспекты реализации информационных технологий в области точного земледелия. — Материалы междунар. конференции по мягким вычислениям, СПБ, Гидрометеоиздат, 2002, т.2, с.210-212.

68. Якушев В.В. Использование математических моделей в системе поддержки принятия решений в точном земледелии. — Труды междунар. конф. «Агрофизика XXI века», СПб, АФИ, 2002, с.326-330.

69. Якушев В.П. и др. Адаптивно-ландшафтные системы земледелия для Северо-Западного РФ». СПб, АФИ, 2004, 28с.

70. Якушев В.П., Якушева J1.H., Суханов П.А., Петрушин А.Ф., Слинчук С.Г., Якушев В.В. «О методах агрохимического обследования сельскохозяйственных угодий в точном земледелии», Вестник РАСХН, №3 2004г, стр.32-34.

71. Методические указания по проведению мониторинга плодородия земель сельскохозяйственного назначения. М.:ЦИНАО, 2003, 180с.

72. Научно-методические основы оптимизации доз удобрений под основные с/х культуры по агрономическим, экономическим и экологическим параметрам. — СПб, ЛНИИСХ, 2003, 75с.

73. Кирюшин В.И. Экологическое земледелие и техническая политика. -М.: Издательство МСХА, 2000, 473с.

74. Модель адаптивно-ландшафтного земледелия Владимирского Ополья (под ред. академиков РАСХН В.И.Кирюшина и А.Л.Иванова). М.: Агроконсалт, 2004, 395с.

75. Якушев В.В. и др. Расчет управления неоднородностью содержания органического вещества в почвенном покрове. Материалы междунар. научной конф. «Деградация почвенного покрова и проблемы агроландшафтного земледелия». Ставрополь, 2001, с.233-235.

76. Журавлёв О.С., Якушев В.В. Методы расчёта распределения ресурсов органических удобрений в неоднородном почвенном покрове. -Материалы научной конф., посвящённой 20-летию ВНИПТИОУ. Владимир, 2002, с. 157.

77. Лискер И.С. Новые явления в жизнедеятельности растений, проявляющиеся при исследовании их состояния без нарушения функцийлазернооптическими методами. — Труды междунар. конф. «Агрофизика XXI века». СПб, АФИ, 2002, с.26-33.

78. Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В. Построение и анализ эмпирических зависимостей. СПб: Издательство С.-Петер. Гос. Университета, 2005, 38с.

79. Семенов В.А. Полевой опыт в аграрной науке (новая концепция). М.: РАСХН, 32с.

80. Каштанов А. Н., Ермаков Е. И., Якушев В. П. "Биологические и агрофизические основы моделирования экологически адаптивных почвенно-растительных систем в агроландшафтном земледелии. " Доклады РАСХН, 1999. №3, с. 3-7

81. Гайдрик К.В., «Системы поддержки принятия решений: эволюция концепции и некоторые перспективы», материалы International Symposium "Computers in Europe. Past, Present and Future", October 5-9, 1998

82. Норенков И.П., «Основы автоматизированного проектирования» Учебник для вузов Изд. 2-е, перераб., доп., МГТУ им.Баумана, 2002г.

83. Растригин JI. А., Маджаров Н. Е. Введение в идентификацию объектов управления. М., "Энергия", 1977, 216 с

84. Тейксейра С., Пачеко К., «Borland Delphi 6. Руководство разработчика», Издательский дом «Вильяме», 2002 г88. «Методические указания по проведению комплексного агрохимического обследования почв сельскохозяйственных угодий», ЦИНАО, Москва, 1994 г.

85. Blackmore, B.S. An Information System for Precision Farming . Presented on Brighten Conf. Pest and Diseases, November 18-21, 1996, Brightion, Sussex UK.

86. Blackmore, B. and C. Marsshal. Yield Mapping; Errors and Algorithms. 3rd Int. Congress on Precision Agriculture. June 23-26, Minneapolis, MN, USA, 1996.

87. Blackmore, B.S., and G.Larscheid. Strategies for Managing Variability. 1st European Conf. on Precision Agriculture. 9-10 September 1997, Warwick UK.

88. Bouma, J., J.Stoorvogel, B.A. van Alphen, and H.W.G.Boolting. Pedology, Precision Agriculture, and Changing Paradigm of Agricultural Research. Soil Sci. Soc. Am. J. 63, 1763-1768, 1999.

89. A Method for Direct Comparison of Differential Global Positioning Systems Suitable for Precision Farming. In 3rd Int. Conf. on Precision Agriculture, edited by Robert, Rust and Larson. (ASA, CSS A, SSSA, Madison, WI, 1996), p.663.

90. Brown R.B., Anderson G.W., Proud B. and Steckler J.P. Herbicide Application Control Using GIS Weed Maps. 1990, ASAE Paper 90-1061, pp.1-15.

91. Heermann D.F., Buchleiter G.W., Bausch W.C. and Stahl K. Nondifferential GPS for Use On Moving Irrigation Systems. Precision Agriculture '97; Volume II, Technology, IT and Management, p.567-574.

92. Lechner W. Navstar GPS and GLONASS. Computers and Electronics in Agriculture, Special Issue; GPS in Agriculture. Elsevier Science Publishers, 1994.

93. Shropshire G., Peterson C. and Fisher K. Field Experience with Differential GPS. American Society of Agricultural Engineers, 1993. Paper: 93 1073.

94. Stafford J.V. and Ambler B. Dynamic Location for Spatially Selective Field Operations. American Society of Agricultural Engineers, 1991. Paper 91 — 3528.

95. Tyler D.A. Positioning Technology (GPS): Proceedings of Soil Specific Crop Management A Workshop on Research and Development Issues, 1992, p. 159-166, Am. Soc. of Agronomy, Madison, WI.

96. Alsip C. and Ellingson J. Computer Correlation of Soil Color Sensing with Positioning for Application of Fertilizer and Chemicals. Automated Agriculture for the 21st Century, Proceedings of the Symposium, 1991, p.317-325.

97. Adsett J.F. and Zoerb G.C. Automated Field Monitoring of Soil Nitrate Levels. Automated Agriculture for the 21st Century, ASAE Public. No.1191, p.326-335, Am. Soc. of Agricultural Engineers, St. Joseph, MI.

98. Borgelt S.C. Sensing and Measurement Technologies for Site Specific Management. In P.C. Robert et. al. (eds.). Proceedings of soil specific crop management: A workshop on research and development issues. ASA-CSSA-SSSA, Madison, WI, p.141-157.

99. Fiez T.E., Miller B.C. and Pan W.L. Assessment of Spatially Variable Nitrogen Fertilizer Management in Winter Wheat. Journal of Production Agriculture, No 7, January-March 1994, pp. 17-18, 86-93.

100. Grisso R.E., Hewett E.J., Dickey E.C., Schnieder R.D. and Nelson E.W. Calibration Accuracy of Pesticide Equipment. ASAE Paper#87-1044, 1987, p.1-15.

101. Shonk J.L., Gaultney L.D., Schulze D.G. and Van Scoyoc G.E. Spectroscopic sensing of soil organic matter content. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers, 1991, Vol. 34(5), p. 1978-1984.

102. Sawyer J.E. Concepts of Variable Rate Technology with Considerations for Fertilizer Applications. Journal of Production Agriculture, 1994, Vol. 7, 195201.

103. Wabawa W.D., Dludlu D.L., Swenson L.K., Hopkins D.G. and Dahnke W.C. Variable Fertilizer Application Based on Yield Goal, Soil Fertility and Soil Map Unit. Journal of Production Agriculture, 1993, Vol.6, p.255-261.

104. Birrrell S.J., Sudduth K.A. and Borgelt S.C. Crop Yield and Soil Nutrient Mapping. ASAE Paper No.931556, 1993, Am. Soc. of Agricultural Engineers, St. Joseph, MI.

105. Blackmore B.S. and Larscheid G. Strategies for Managing Variability. Proc. First European Conf. on Prec. Agric. Ed. J.V.Stafford. Silsoe Res. Inst., UK, 1992, p.851-859.

106. Colvin T.S., Jaynes D.B., Karlen D.L., Laird D.A. and Ambuel J.R. Six Year Yield Variability Within a Central Iowa Field. Proc. Third Int. Conf. on Prec. Agric. Eds. P.Robert et al., Amer. Soc. Agron., Madison, WI, 1996, p.583.

107. Fairfield Smith H. An Empirical Law Describing The Heterogeneity in the Yield of Agricultural Crops. Journal of Agricultural Science, 1938, Vol.XXVIII(Jan), p. 1-23.

108. How the Yield Monitor Works. Internet: http://www.casecorp.com/agricultural/afs/yieldinonitor2.html

109. Automatic Sprayer Control System. Transactions of the ASAE. 17, p. 10431047.

110. Chi L., Kushwana R.L. and Bigsby F.W. Chemical Flow Rate Control in Injection-Type Sprayers. Canadian Agricultural Engineering, 1987, p. 19-26.

111. Frost A.R. A Pesticide Injection Metering System for Use on Agricultural Spraying Machines. Journal of Agricultural Engineering Resources, 1990, No.46, p.55-70.

112. Jian-xun Hou, Sudduth K.A. and Steven C.Borgelt. Performance of a Chemical Injection System. ASAE Paper#93-1117, 1993, p. 1-16.

113. Merrit S.J., Meyer G.E., Von Bargen K. and Mortenson D.A. Reflectance Sensor and Control System for Spot Spraying. Presented at the ASAE Summer meeting, American Society of Agricultural Engineers, 1994, Paper#94-1057.

114. Miller M.S. and Smith D.B. A Direct Nozzle Injection Controller Rate Spray Boom. Transactions of the ASAE, 1992, 35, p.781-785.

115. Miller P.S.H. and Stafford J.V. Herbicide Application to Targeted Patches. Proc. British Crop Protection Conf. Weeds, 1991, p. 1249-1256.

116. Reichenberger L. Change Rates on the Run. Farm Journal, 1990, March, 26.

117. Rider A.R. and Dickey E.C. Field Evaluation of Calibration Accuracy for Pesticide Application Equipment. Transactions of the ASAE, 1982, 25, p.258-260.

118. Rockwell A.D. and Ayers P.D. Variable Rate Sprayer Development and Evaluation. Applied Engineering in Agriculture, 1994, 10, p.327-333.

119. Schueller J.K. Spatially-Variable Fluid Fertilizer Applicator Design Concepts. Journal of Fertilizer Issues, 1989, 6, p. 100-102.

120. Lowenberg-De Boer J. and Boehlje M. A Revolution , Evolution or Deadend: Economic Perspectives on Precision Agriculture. Proc. of 3rd Int. Conf. on Precision Farming, 1996, SSSA, Madison, WI (forthcoming).

121. Shi Z., Wang K., Bailey J.S., Jordan C., Higgiris A. Sampling strategies for mapping soil phosphorus and soil potassium distributions in cool temperate grassland. Prec. Agric. 2(4), 2000, p.347-357.

122. Jordan C., Shi Z, Bailey J.S., Higgiris A. Sampling strategies for mapping 'within-field' variability in the dry matter yield and mineral nutrient status of forage grass crops in cool temperature climates. Precision Agriculture 4, 2004, 69-86.

123. Litticken R.E. Automatic and standardization of site-specific soil sampling. Precision Agriculture 2, 179-188.

124. Thompson A.N., Shaw J.N., Mask P.L., Touchton J.T. and Rickman D. Soil sampling techniques for Alabama, USA grain fields. Precision Agriculture 5, 2004, 345-358.

125. Inmon W.H., Hackthorn R. Using the Data Warehouse. 1994.

126. Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthurusamy R. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI/MIT Press: 1996

127. Ginzberg M.S., Stohr E.A. Decision Support Systems: Issues and Perspectives.

128. Quinlan J.R. Simplifying decision trees. Int. J. Man-Mach. Stud., 1987. №27, pp. 221-234.

129. Simon H.A. The New Science of Management Decision.

Информация о работе

Якушев, Вячеслав Викторович
кандидата технических наук
Санкт-Петербург, 2005
ВАК 06.01.03

Диссертация

Программно-технические средства информационного обеспечения и реализации агроприёмов в системе точного земледелия - тема диссертации по сельскому хозяйству, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы