Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Информационно-технологические основы прецизионного производства растениеводческой продукции

ВАК РФ 06.01.03, Агропочвоведение и агрофизика

Автореферат диссертации по теме "Информационно-технологические основы прецизионного производства растениеводческой продукции"

ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРЕЦИЗИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА РАСТЕНИЕВОДЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ

7 НОЯ 2013

Специальность 06.01.03 - агрофизика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук

Санкт-Петербург 2013

005537377

005537377

Работа выполнена в Государственном научном учреждении «Агрофизический научно-исследовательский институт Россельхозакадемии».

Научный консультант: Буре Владимир Мансурович,

доктор технических наук, профессор Официальные оппоненты: Попов Александр Иванович

доктор сельскохозяйственных наук, профессор, профессор кафедры «Почвоведения и экологии почв» Санкт-Петербургского государственного университета;

Иванов Дмитрий Анатольевич, доктор сельскохозяйственных наук, профессор, член-корреспондент Россельхозакадемии, заведующий отделом Всероссийского НИИ сельскохозяйственного использования мелиорированных земель; Воронков Владимир Николаевич, доктор технических наук, профессор, Генеральный директор ЗАО «Инженерный Центр «Геомир».

Ведущая организация: Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный аграрный университет».

Защита диссертации состоится « К» 12 2013 г. в часов на заседании диссертационного совета Д 006.001.01 при ГНУ Агрофизическом научно-исследовательском институте Россельхозакадемии по адресу: 195220 Санкт-Петербург, Гражданский пр-т, д. 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Агрофизического научно-исследовательского института.

Автореферат разослан «21» А2 2013 г.

Отзывы на реферат в двух экземплярах, заверенных печатью, просим направлять по адресу: 195220, г. Санкт-Петербург, Гражданский проспект, д. 14, ГНУ АФИ Россельхозакадемии.

Ученый секретарь диссертационного совета, г?

доктор биологических наук г., Е. В. Канаш

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Применяемые в сельском хозяйстве технологии производства растениеводческой продукции, базирующиеся на «уравнительных» принципах без учёта пространственной и временной изменчивости факторов среды, непосредственно влияющих на продуктивность агроэкосистем, не обеспечивают в полной мере устойчивого роста производства, его ресурсо- и энергоэкономичности, природоохранности.

Одними из наиболее эффективных методов решения вопроса дальнейшего развития отрасли, ее координации с другими сферами природопользовательского комплекса является использование прецизионных сельскохозяйственных технологий (так называемого точного земледелия) как комплексного средства управления природно-техногенными системами. Применение прецизионных технологий производства растениеводческой продукции путём научно обоснованного дифференцированного управления продукционным процессом сельскохозяйственных культур с использованием всех доступных средств получения и обработки измерительной информации в сочетании с современной роботизированной техникой позволит избежать негативных воздействий на растения и среду их обитания. Данные агроприёмы помогут повысить конкурентоспособность отечественного сельского хозяйства в рамках ВТО.

Сравнение прецизионных технологий растениеводческой продукции с другими высокомеханизированными технологиями показывает, что они позволяют получать не только более высокую урожайность и лучшее качество продукции, но и существенно снизить расход минеральных удобрений и средств защиты растений. Тем самым они позволяют уменьшить или полностью исключить вредное влияние сельхозпроизводства на окружающую среду и получить при этом более экологически чистую продукцию.

Цель работы. Цель диссертационной работы заключалась в разработке методологических и инструментальных основ компьютерной поддержки процесса формирования прецизионных агроприемов производства растениеводческой продукции и создании информационно-технологической базы их реализации в полевых условиях Ленинградской области. Механизм достижения цели базируется на исследованиях по усовершенствованию теоретических структур и схем формирования проблемно-ориентированных баз данных и знаний, синтезе на их основе прецизионных технологических приемов производства растениеводческой продукции, создании информационно-технологической базы с помощью современных методов и мобильных комплексов с навигационным и геоинформационным обеспечением, разработке алгоритмических и программных

средств по выделению границ внутриполевых однородных зон для выполнения агроприемов в системе точного земледелия.

Задачи исследования. Для достижения указанной цели в процессе работы над диссертацией было необходимо поэтапно выполнить следующие задачи:

- разработать концепцию и структуру научно-технической платформы по синтезированию и реализации агроприемов производства растениеводческой продукции в системе точного земледелия;

- изучить перспективность применения геостатистики и вариограммного анализа в количественной оценке пространственной неоднородности агроландшафтов и на данной основе разработать методику обоснования целесообразности дифференцированных технологических воздействий на заданном сельскохозяйственном поле;

- разработать и создать алгоритмы и инструментальное обеспечение по функционированию гибридной модели описания, формализации и обработки разнородных данных, декларативных и процедурных агротехнических знаний;

- усовершенствовать и апробировать в полевых условиях методику выделения однородных технологических зон на сельскохозяйственном поле по результатам его агрохимического обследования;

-разработать и апробировать в полевых условиях методику и программное обеспечение по выделению однородных зон продуктивности на основании обработки электронных карт урожайности;

- разработать теоретические и технологические основы и апробировать в полевых условиях методику выделения однородных зон по колориметрическим характеристикам цифровых изображений посевов;

- разработать пять прецизионных технологий внесения минеральных удобрений и гербицидов, создать информационно-техническую базу их реализации в системе точного земледелия и провести производственную проверку в условиях Ленинградской области;

- разработать научно-методические основы проведения и обеспечить техническое сопровождение многолетних (2006-2012 гт.) полевых исследований по сравнительной оценке эффективности агротехнологий различной интенсивности, включая технологию точного земледелия по дифференцированному внесению удобрений;

-обеспечить применение физико-технических и программно-аппаратных средств точного земледелия в мониторинговых исследованиях плодородия земель в сети стационарных агрополигонов, созданных в Ленинградской области;

-усовершенствовать концепцию формирования информационно-технологической базы прецизионного производства растениеводческой продукции и предложить пути её реализации.

Научная новизна выполненных исследований заключается в следующем:

- на основе теоретических обобщений и при использовании опыта применения информационных систем в агрономии разработана методология построения и впервые создана и апробирована в опытно-производственных условиях компьютерная система поддержки прецизионного производства растениеводческой продукции;

- мобильные комплексы с навигационным и геоинформационным обеспечением, программно-реализованные методики выделения чётких границ условно однородных участков внутри заданного сельскохозяйственного поля позволили впервые создать информационно-технологическую базу по реализации агроприемов в системе точного земледелия и продемонстрировать их эффективность в сравнении с обычными технологиями различной степени интенсивности;

- впервые региональные мониторинговые наблюдения организованы с помощью современных технических средств точного земледелия, что позволило существенно улучшить информационное обеспечение сельскохозяйственного производства путём оперативного получения полезной и более полной и точной информации о состоянии посевов и среды их произрастания;

- впервые разработана и предложена к использованию методика проведения прецизионных экспериментов с применением информационных технологий точного земледелия и современных методов обработки результатов для совершенствования нормативной базы применения удобрений непосредственно в почвенно-климатических условиях конкретного хозяйства.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в том, что полученные в ходе исследований экспериментальные результаты убедительно свидетельствуют о целесообразности перехода на более точные технологии в земледелии. Точное земледелие открывает перед производителями новые возможности, особенно в плане обеспечения условий для получения большего количества качественной растительной продукции при существенной экономии ресурсов. Предложенные физико-технические и программно-аппаратные средства формирования информационно-технологической базы прецизионного производства растениеводческой продукции и компьютерная система в значительной степени окажут положительное влияние на темпы ускорения внедрения точного земледелия в России, а также на практическое освоение данных технологий на уровне конкретного хозяйства как для сбора и обработки разнородной информации о посевах, почве,

погоде, так и для реализации дифференцированных агротехнических воздействий на полях.

Разработанные в диссертации алгоритмы и методики оценки внутриполевой неоднородности и степени ее количественной изменчивости могут быть использованы в научно-исследовательских учреждениях страны, где проводятся исследования по точному земледелию. Так, например, разработанное и опубликованное в 2010 г. практическое руководство «Теоретические и методические основы выделения однородных технологических зон для дифференцированного применения средств химизации по оптическим характеристикам посева» содержит подробное описание дистанционных методов диагностики посевов и практические советы по использованию полученной информации в управлении азотным питанием по технологии точного земледелия. Поскольку подобные исследования в нашей стране находятся только в начальной фазе из-за, прежде всего, высокой стоимости оборудования для проведения такого рода исследований, его невысокой разрешающей способности, а также довольно сложной схемы его настройки, ценность подобного опыта вполне очевидна.

Проведенные исследования чрезвычайно востребованы и актуальны для аграрных учебных заведений РФ, так как демонстрируют современный подход в применении новейших информационно-инструментальных средств и технологий в производстве растениеводческой продукции. Для подготовки соответствующих специалистов и исследователей в области точного земледелия будет полезна опубликованная в 2008 г. монография «Информационное обеспечение точного земледелия».

Защищаемые положения.

• Разработанные концепция, методологические подходы, алгоритмы и инструментальные средства являются обоснованной научно-технической платформой для создания компьютерной системы поддержки прецизионного производства растениеводческой продукции и информационно-технологической базы ее функционирования.

• Созданный и апробированный физико-технический и программно-аппаратный базис, включая мобильные комплексы и роботизированные сельскохозяйственные машины, является достаточным для формирования информационно-технологической основы внутриполевого дифференцированного внесения минеральных удобрений и гербицидов, а также выполнения в полевых условиях соответствующих агроприемов в режимах точного земледелия off-line и/или on-line.

• Перспективной методологией совершенствования информационно-технологической базы производства растениеводческой продукции является методология проведения полевых экспериментов с помощью технических средств и информационных технологий точного земледелия. Продемонстрировано, что процесс реализации предложенной прецизионной методологии способен обеспечить формирование нормативной базы применения удобрений в почвенно-климатических условиях конкретного хозяйства с возможностью осуществления полной факториальной схемы опыта на заданной территории.

Личный вклад автора. Автором сформулирована цель работы, разработаны методологические и инструментальные основы компьютерной поддержки процесса формирования агроприемов производства растениеводческой продукции и создания информационно-технологической базы их реализации в полевых условиях Ленинградской области, проанализированы результаты исследований и сделаны выводы. Разработка алгоритмов решения задач, составляющих вынесенные на защиту положения, проведена лично автором. Апробированное программное обеспечение по компьютерной поддержке процесса формирования прецизионных агроприемов на 60% написано лично автором.

Апробация работы. Полученные в ходе выполнения работы результаты исследований постоянно рассматривались и были одобрены на заседаниях Учёного Совета Агрофизического института, а также докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях, форумах и собраниях: на IX Международной научно-практической конференции «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве» (Углич, 2006 г.); на III Международной научно-практической конференции «Информационные технологии, системы и приборы в АПК» (Новосибирск, 2006 г.); на Международной конференции «Современная агрофизика - высоким агротехнологиям» (Санкт-Петербург, 2007 г.); на Международной школе молодых учёных и специалистов (Санкт-Петербург, 2007 г.); на Всероссийской научно-практической конференции «Инновации, землеустройство и ресурсосберегающие технологии в земледелии» (Курск, 2007 г.); на Международной научной конференции «Пространственно-временная организация почвенного покрова: теоретические и прикладные аспекты» (Санкт-Петербург, 2007 г.); на Международной научно-практической конференции, посвященной 125-летию книги В.В. Докучаева «Русский чернозём» (Санкт-Петербург, 2008 г.); на Международной научно-практической конференции «Интенсификация, ресурсосбережение и охрана почв в адаптивно-ландшафтных системах земледелия» (Курск, 2008 г.); на X Международной научно-практической конференции (Углич, 2008 г.); на Зерновом форуме (Санкт-Петербург, 2008 г.); на юбилейной 25-й Всероссийской научно-производственной

конференции «Сельскохозяйственные кадры и продовольственная безопасность России» (Санкт-Петербург, 2009 г.); на Всероссийской конференции с международным участием «Продукционный процесс растений: теория и практика эффективного и ресурсосберегающего управления» (памяти академика РАСХН Е. И. Ермакова) (Санкт-Петербург, 2009 г.); на Международной научно-практической конференции «Методы изучения продукционного процесса растений и фитоценозов» (Нальчик, 2009 г.); на XI Международной научно-практической конференции «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве» (Углич, 2010 г.); на Всероссийской конференции с международным участием «Математические модели и информационные технологии в сельскохозяйственной биологии: итоги и перспективы» (Санкт-Петербург, 2010 г.); на IV Международной конференции-выставке «Экологические системы, приборы и чистые технологии» (Москва, 2010 г.); на Всероссийской конференции «Инновационные технологии - залог успешного развития растениеводства» (Москва, 2010 г.); на Международной научно-технической конференции «Внедрение информационных систем, использующих спутниковую навигацию, в технологиях аграрного комплекса. Опыт и перспективы» (Гомель, 2010 г.); на производственном семинаре «Внедрение научных достижений и передовых технологий в производство сельскохозяйственных предприятий «Ленплодоовощ» (Санкт-Петербург, 2010 г.); на общем годичном отчётном собрании СЗРНЦ Россельхозакаде-мии (Санкт-Петербург, 2011 г.); на семинаре «Перспективы внедрения технологий точного земледелия в АПК РФ» в рамках XXI Международной агропромышленной выставки-ярмарки АГРОРУСЬ-2012 (Санкт-Петербург, 2012 г.); на научно-производственном семинаре «Технологии и технические средства точного земледелия (практические аспекты внедрения)» (Санкт-Петербург, 2013 г.).

Полученные в процессе исследований результаты отмечены дипломом Президиума Российской академии сельскохозяйственных наук за лучшую научную разработку 2007 года по точному земледелию, включались в инновационный фонд достижений Агрофизического института и демонстрировались на международных специализированных выставках «Золотая осень» и «Агрорусь», где были отмечены золотыми и серебряными медалями.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 56 научных работ, в том числе 18 статей в ведущих реферируемых научных журналах, рекомендованных в Перечне ВАК, и 7 коллективных монографий и методических пособий, имеется 4 свидетельства о государственной регистрации программ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, выводов, списка литературы, включающего 257 источника (из них 62 иностранных), и двух приложений. Работа изложена на 367 страницах, содержит 20 таблиц и 68 рисунков.

Благодарности. Автор приносит благодарность коллективу отдела моделирования адаптивных агротехнологий и Меньковского филиала Агрофизического НИИ за постоянную помощь и оказанную поддержку в ходе выполнения данной работы. Особую признательность автор выражает научному консультанту д.т.н. В. М. Буре, зам. дир. АФИ по научной работе д.т.н. И. М. Михайленко, д.с-х.н. А. И. Иванову, Б. А. Телалу, С. Г. Часовских, к.с-х.н.

B. В. Воропаеву, к.б.н. П. В. Лекомцеву, к.т.н. А. Ф. Петрушину, к.с-х.н. Д. А. Матвиенко, С. В. Коневу, а также ушедшим из жизни Р. А. Полуэктову и

C. Г. Слинчуку.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Глава 1. Состояние, проблемы и задачи научного обеспечения производства растениеводческой продукции.

В перечне приоритетных направлений развития науки и техники в сфере производства сельскохозяйственного сырья и пищевых продуктов подчеркнута необходимость дальнейшего теоретического обоснования формирования методологии и проектирования новых систем земледелия на ландшафтной основе. Стратегия такого подхода направлена на максимально полное использование различной информации для обоснования тех или иных решений на различных уровнях их принятия. Новая парадигма была сформирована в последнем десятилетии прошлого столетия А. Н. Каштановым, В. И. Кирюшиным, Н. Г. Ковалёвым, А. Л. Ивановым, В. Г. Минеевым, В. А. Семеновым и др.

Адаптивно-ландшафтная система земледелия - это средство управления режимами агроландшафта, разрешающее компромисс между получением планируемого количества и качества продукции растениеводства и устойчивостью агроэкосистем.

В то же время нужно признать, что проектирование и внедрение адаптивно-ландшафтных систем земледелия на сельхозпредприятиях сдерживается из-за несовершенного информационного обеспечения. Наличие же современных технических средств измерения в локальных агроэкосистемах пространственно-временных неоднородностей среды обитания растений - залог успешной реализации адаптивно-ландшафтного подхода в оптимизации систем земледелия. Требуются принципиально новые методы прогнозирования и управления параметрами агроландшафтов, влияющими на продукционный процесс сельскохозяйственных культур.

Одним из рычагов достижения успешной реализации адаптивно-ландшафтных систем земледелия является прецизионное земледелие, которое предусматривает применение физико-технических и программных средств как для получения и

обработки информации в локальных агроэкосистемах, так и для реализации агроприемов непосредственно в поле.

Переход к дифференцированным адресным технологиям точного земледелия (ТЗ) является в настоящее время одним из самых перспективных направлений развития сельскохозяйственного производства. ТЗ рассматривается как неотъемлемая часть ресурсосберегающего экологического сельского хозяйства, которое подразумевает применение интегрированной системы управления, а не отдельных ее разрозненных элементов, и открывает перед производителями новые возможности, особенно в плане обеспечения условий для получения большего количества экологически безопасных продуктов растениеводства.

Для развития и внедрения в практику принципов данного направления необходимы по крайней мере три условия:

• чёткое представление о важности пространственной и временной изменчивости почвенно-климатических показателей как факторов урожайности в пределах отдельного поля и по полям в пределах отдельного агроландшафта;

• возможность идентифицировать и количественно определять границы такой изменчивости;

• техническая возможность дифференцированно воздействовать на почву и посевы с учетом выявленной изменчивости и увеличивать при этом рентабельность производства и качество продукции при неизменном сохранении безопасности окружающей среды.

Применение ТЗ может быть эффективным, если используется системный подход в управлении на фоне увеличивающегося информационного потока. Большинство производителей не умеют эффективно использовать обширное количество данных, и поэтому они сталкиваются с многочисленными проблемами при интерпретации указанных данных, которые являются основой для принятия решений при управлении урожайностью.

Точное земледелие уже сегодня предлагает ряд уникальных возможностей по совершенствованию производства растениеводческой продукции. Между тем реальное управление производством происходит в условиях постоянно изменяющейся и непредсказуемой окружающей обстановки. Создание в данных условиях приемлемой системы поддержки принятия решений и информационно-технической базы, обеспечивающих необходимую адаптацию к специфике конкретного хозяйства, остаётся основной проблемой при внедрении ТЗ. Анализ материалов ряда зарубежных исследований в области ТЗ, результаты которых были представлены на одиннадцати международных конференциях по точному земледелию и восьми Европейских конференциях по указанной тематике, а также

собственные исследования показывают, что создание системы выработки и реализации решений по информационной технологии точного земледелия является в настоящее время важнейшей научной проблемой и задачей разработчиков ТЗ.

Глава 2. Научно-техническая платформа построения и реализации информационной системы поддержки прецизионного производства растениеводческой продукции.

2.1. Методологические и концептуальные основы.

Начавшийся с конца 60-х годов прошлого столетия переход от экспериментально-описательного уровня агрономической науки к уровню выявления количественных закономерностей и теоретических обобщений создал предпосылки для зарождения качественно нового принципа управления агротехнологиями. Главная особенность данного принципа - переход от интуитивных решений, основанных только на опыте земледелия, к количественно обоснованному управлению технологическими процессами с применением ЭВМ для обработки информации. В настоящее время усилия учёных направлены на разработку систем точного земледелия и создание математического, информационного и программного их наполнения.

Концепция точного земледелия (ТЗ) по повышению эффективности сельскохозяйственного производства на основе учёта пространственной и временной изменчивости параметров плодородия почв и состояния растений положена в основу ресурсосберегающего и экологически безопасного производства и является перспективным направлением в развитии агрономии. Это следующий шаг в агрономических исследованиях, который должен учесть все ранее полученные результаты в данном направлении, включая результаты исследований по разработке систем ландшафтного земледелия и адаптивного растениеводства.

Точное земледелие предусматривает два режима выполнения технологических операций - off-line и on-line. Процесс комплектации технического обеспечения и последующая реализация агроприемов в системе точного земледелия существенно зависят от режима их выполнения и предполагают использование различной информационной базы: пространственно-ориентированные картосхемы по агрохимическим, агрофизическим и агрономическим параметрам; данные дистанционного зондирования (ДЦЗ) - аэрофото и спутниковые мультиспектральные снимки; показания различных датчиков, а также расчетные данные математических моделей.

Очевидно, что обработка таких массивов информации невозможна без применения специального программного обеспечения (ПО), которое активно применяется в точном земледелии. Однако существующее на рынке ПО решает

частные задачи, связанные с проведением той или иной агротехнической операции, что ограничивает возможности управлять всем комплексом агротехнических операций - агротехнологиями. По мнению автора, целесообразным является создание компьютерных систем, позволяющих лицу, принимающему решения (ЛПР), управлять продукционным процессом как на стадии планирования, так и на стадии оперативного управления агротехнологиями.

На стадии планирования компьютерная система должна обеспечивать моделирование всего комплекса агротехнических операций по каждому полю, культуре или севообороту. Это позволит прогнозировать экономическую и экологическую эффективность агротехнологий, просчитать все этапы выполнения агротехнологии и запланировать все будущие мероприятия. Например, можно было бы рассчитать все необходимые затраты на реализацию технологии, спрогнозировать сроки и параметры проведения каждой агротехнической операции, состав машинно-тракторного парка для выполнения агротехнологии и количество рабочих. Запланированная агротехнология должна быть формализована в электронном виде и сохранена.

На оперативном уровне система должна позволять ЛПР корректировать запланированную агротехнологию в соответствии с реальной обстановкой и ходом работ на каждом поле. Выполнение каждой агротехнической операции по каждой агротехнологии будет вносить коррективы в общий план работ, отражаясь на запланированном результате. Это позволит ЛПР оперативно менять те или иные параметры агротехнических операций с целью выполнения плана работ в соответствии с реальными возможностями в каждый момент времени.

2.2. Принципы построения, структура и функциональные возможности информационной системы.

При проектировании информационной системы учитывались следующие принципы построения:

• возможность генерации карт-заданий на осуществление технологических воздействий, включая расчет доз внесения агрохимикатов и мелиорантов в системе точного земледелия;

• возможность ведения базы разнородных данных о предметной области и конкретном растениеводческом предприятии;

• возможность наполнения и хранения в базе знаний в формализованном виде знаний экспертов, которые можно использовать при генерации адаптивной агротехнологии (агротехнологии для конкретного поля) в хозяйстве;

• возможность включения в систему модулей, выполняющих дополнительные или сервисные функции при создании или оценке агротехнологии;

• ГИС-инструментарий разрабатываемой системы должен обеспечивать отображение пространственно-ориентированных характеристик поля (тематические картосхемы по агрофизическим, агрохимическим, агрономическим и другим атрибутивным показателям), а также обработку спутниковой информации и/или данных аэрофотоснимков;

• система должна обеспечивать генерацию отчетов и технологических карт по каждому полю в соответствии с планируемой агротехнологией как при применении традиционных технологий, так и при применении технологии точного земледелия.

На рис. 2.1. представлена структура информационной системы поддержки принятия решений (СППР). СППР включает в себя наряду с базой знаний следующие функциональные блоки: базу данных, ГИС-инструменты, подключаемые модули, интерфейсы экспертного и пользовательских уровней, машину вывода (генерация адаптивных агротехнологий), интерфейсы приёма/передачи данных с бортовыми и полевыми компьютерами.

Экспертный уровень

Пол ьзовательский уровень

Справочники (культуры, сорта, агрохимикаты. техника и т.п.)

Базовые агротехнологии

Математические модели

Технологические адаптеры: правила выбора операции, агротребования и условия применения математических _моделей_

База данных

гис

База знаний

Подключаемые модули

Данные о хозяйстве, метеоусловия

Карты территории, объекты, карты полей (почвенные, урожайности агрохимические и пр.)

Конъюнктура рынка

Генерация адаптивной агротехнологии

1,_]1_,_т ~

Технологическая карта_

Экономический анализ

Экологический анализ

Электронные карты заданий

Рис. 2.1. Функциональная структура СППР.

Центральная парадигма интеллектуальных технологий сегодня - это представление, формализация и обработка знаний. Рассматриваемая система управления агротехнологиями основана на знаниях и включает в себя элементы экспертной системы, ориентированной на тиражирование опыта высококвалифицированных специалистов в областях, где качество принятии решений

традиционно зависит от профессионального уровня экспертов. Очевидно, что для сельского хозяйства уровень экспертизы при принятии решений очень важен, так как ценой ошибки могут стать существенные потери в количестве или качестве. В реальных хозяйствах, несмотря на часто высокий профессионализм агрономов и руководителей, уровень экспертизы не может быть полностью объективным, так как человеку (или даже группе людей) невозможно знать все существующие методы, рекомендации и практики по тому или иному вопросу. Предлагаемая СППР должна стать значительным подспорьем для экспертной оценки ситуации и принятия оптимального решения.

Система имеет два интерфейсных уровня - экспертный и пользовательский. На экспертном уровне работают специалисты в области агротехнологий, т.е. эксперты-профессионалы, создающие типовые или базовые агротехнологии (БАТ), технологические адаптеры, подключающие к СППР программные модули и математические модели. На нем идет заполнение нормативной Базы Данных (БД), используемыми в системе данными для формирования базовых агротехнологий, а также Базы Знаний (БЗ) - агротехнологическими картами и адаптерами, т.е. знаниями экспертов, формализованными в электронном виде.

Пользовательский уровень предназначен для агрономов или руководителей, которые являются конечными пользователями системы и потребителями знаний (агротехнологий, адаптеров, моделей и т.п.), формализованных на экспертном уровне. На нем пользователем производится заполнение БД актуальными данными для конкретного хозяйства. Это данные о полях, культурах, технике, агрохимикатах, финансах, метеоусловиях, кадрах и других ресурсах.

Справочники содержат информацию обо всех типах и экземплярах данных, используемых в СППР. Формирование структуры справочников происходит на экспертном уровне работы с системой. В частности, определяется тип справочника -его предметная ориентация, а также определяются количество и тип параметров, которые необходимо будет заполнять для каждого экземпляра данных в процессе работы с системой.

Принципиальной функциональной особенностью рассматриваемой СППР является поддержка технологий точного земледелия. Система позволяет при наличии в хозяйстве необходимой техники и оборудования использовать их для подготовки и реализации информационно-технологической базы точного земледелия, предлагая гибкий инструментарий формализации знаний, генерации и представления результатов, включая применение ГИС-технологий.

2.3. Модуль ГИС (ГИСАФИ).

Геоинформационный модуль (модуль ГИС), интегрированный в СПГТР, позволяет создавать, хранить, анализировать и визуализировать пространственно-ориентированные данные, привязанные к координатам с помощью ОР8/ГЛОНАСС-приемников (контуры полей, карты распределения по агрохимическим, агрофизическим и агрономическим показателям, истории полей, карты урожайности, аэрофото- и спутниковые снимки и т.д.), а также создавать карты-задания для сельскохозяйственной техники, оснащенной бортовыми компьютерами и ОР5/ГЛОНАСС-приёмниками, для выполнения агротехнических операций дифференцированно с учетом местонахождения техники на поле. Геоинформационная база является необходимым компонентом для выполнения операции внесения минеральных удобрений и агрохимикатов по технологии точного земледелия, а программный модуль ГИС поддерживает все основные форматы данных, что позволяет импортировать/ экспортировать ГИС-данные в/из различных источников.

CLR (Common Language Runtime)

ГИС-приложение АФИ

Модуль №1

Surfer (Com Server)

I OotSpatial J^j^WinForms ;

Устройства GPS

MEF E3; PRISM

Файловая система (экспорт и импорт данных ГИС, протоколирование, конфигурационные данные приложения и др.)

Рис. 2.2. Структурная схема приложения ГИС АФИ.

Модуль ГИС (рис. 2.2) представляет собой десктоп-приложение под управлением ОС Windows. Для своей работы оно использует .NET Framework (версия 4.5). Визуальный пользовательский интерфейс приложения построен с применением Windows Presentation Foundation (WPF). Применение WPF является рекомендуемым Microsoft способом построения пользовательских интерфейсов десктоп-приложений под .NET.

Список сообщений

Статусная панель

et Mtf> uyrt И ffltnmtljrtfl

S SB nofleljxjly.

Рабочая область

В Stî nonelJMly

j/2/2013 3:37:18 PM

Приложение ГИС АФИ использует два программных ядра. Первое ядро основано на библиотеке .NET DotSpatial, а второе - на использовании Goden Software Surfer®. Функциональность ядра DotSpatial содержится в Модуле №1. Модуль реализует всю логику приложения в части применения ГИС, а также работу с GPS-устройствами.

Функциональность ядра на основе Surfer содержится в Модуле №2. Модуль реализует интерполяцию пространственно-распределённых данных, возможность статистической обработки XYZ-данных, создание в результате интерполяции данных регулярной сетки, построение на её основе сеточных карт. Модуль также содержит интерпретатор математических формул, работу с табличными данными по аналогии с Microsoft Excel.

Главное окно приложения состоит из ряда областей (рис. 2.3). Во-первых, это лента - специальный элемент, содержащий в себе основные компоненты пользовательского управления: кнопки, меню, цифровые и текстовые элементы ввода. Во-вторых, это рабочая область, представленная группой вкладок с двумя уровнями вложенности. Нижняя часть окна содержит область, где выводятся информационные сообщения и сообщения об ошибках, возникающих при работе программы.

- м-:дл--.... -Г'-'-.-:.'. : , о^у^ЗплЙ

Кертыиелои Длипе-е и гемтатистиед Поициониреввние Поверил-«:*

¿^Удаление Уведи-ение меоштвС» '+■) Пределу-. Вв-делен-е облает..

_giQ.pSHT-.-e еяов -Р Уменмнение масштабе ' о Снятие выделен.-*

Перемещение è ' Меештдб до гравии Воес'епоелея. peiwepe фАтрмвутвт

Ч /¿Новел фигуре | _ Ишеренп* ретперов 1—' .¡. Пвреиещ. вершин Hone елей Q ТаРли.и атрибутов 100

Рис. 2.3. Главное окно приложения.

Вкладки обеспечивают доступ пользователя к различным функциональным возможностям модуля. Например, вкладка «Позиционирование» содержит функции работы с GPS-устройствами, возможность создания контура поля, а также некоторые дополнительные функции ГИС. Данная функциональность предполагает использование в рабочей области вкладок «Карты полей», «Устройства GPS» и «Данные GPS».

<1 Лаборатории« данныг.йа! Лаборатории»-дай

ИдМ А«15 1еЙАхи

8о«от Лиз

0Р Мар

ИдМ Ахи

0"**< Тор А»га

СооЫт«« Зуйет беп«(«1 1е\е1!

Таблицы и карты

X; 29-9225 У: 59,4694

бепега!

она ГЙе O:\DauV 111, ^ У

ЗтгоМИпд Ыопе

1 >. 1« Раи« Нпе -

ВЬпкей йедют

Ш ПН Рторе«1Б5 | N011« |

18 ни» Ргоре«>« |1пу1ЯЫ«|

_) Создай«« документа • Импорт данных карт • О, Экспорт данных карт •

Карты и слои Данные и геостатистика У Сохранение документа Печать документа

VI ___________

Открытие Импорт ХП ,

документа Просмотр 5Ьаре-файла данных |щПссо!)р •.--.;/.

Позиционирование Поверхности Новые ЯП. данные

0 Создание сеточного файла

Импорт сеточного файла в Конверт, сеточного файла

Контурная карта по параметру Р

29.926 29.927 29,928 29.929 29,93 29,931 29.932 20,933 29,934

¡.опдНийв

Рис. 2.4. Карта-схема поля по одному из параметров.

^^тт

Карты и слои Данные и геостатистика Позиционирование Поверхности

'-"й. Удаление слов ^Увеличение масштаба (¡£)Предыдущ. состояние ^Вмдемниеобласти

** г Уменьшение масштаба О Снятие выделения

эбавленме " ,, .

слов Перемещение Масштаб до границ Атрибуты 5/

Работа со слолвд карт

ф.чура Измерения размеров

1—' -1« Перемеш. вершин ^ 0оов1е ЭДвШСе

слой ШТаблицаатрибут:•«

Инструменты

Рис. 2.5. Использование картографических интернет-сервисов.

В качестве примера продемонстрирована и карта-схема поля (рис. 2.4), созданная на основе сеточного файла, полученного в результате интерполяции данных из импортированного документа (ведомости агрохимического обследования поля).

Отдельно имеет смысл выделить функцию создания слоев карт через использование картографических сервисов провайдеров. Приложение дает возможность загрузить карту провайдера в соответствии с координатами и масштабом текущего векторного или растрового слоя (рис. 2.5).

Основные функциональные возможности модуля ГИС АФИ представлены ниже:

• Создание векторного или растрового слоя через загрузку или импорт данных из файла.

• Увеличение и уменьшение масштаба отображения карты (всех слоев).

• Создание "с нуля" векторного слоя с последующим созданием произвольных фигур данного слоя.

• Просмотр и редактирование атрибутов элементов (фигур) текущего векторного слоя (табличное представление, горизонтальный информационный срез).

• Измерение произвольных расстояний и площадей на выбранном векторном слое.

• Создание отдельных слоев карт через использование картографических сервисов различных провайдеров (Google Map, Google Satellite, Bing Hybrid, ESRI World и др.).

• Возможность интерполяции данных. Исходные данные должны быть представлены векторным точечным слоем (или файлом), а также следует указывать контур поля в виде векторного слоя с полигоном (или в виде файла). На выходе получается растр во внутреннем формате DotSpatial.

• Преобразование между векторными форматами в виде полигонов в растр и обратно.

• Некоторые специфические преобразования векторного слоя (триангуляция Делоне, диаграммы Вороного).

• Встроенный арифметический калькулятор.

• Работа с атрибутивной информацией текущего векторного слоя (импорт его в таблицу, последующее редактирование данных, добавление и удаление столбцов, включение вывода атрибутивной информации в векторный слой в виде меток).

• Поиск GPS-устройств, подключённых к последовательному порту (поддерживаются виртуальные порты).

• Управление данными, получаемыми от устройств GPS по протоколу NMEA-0183.

• Возможность получения дополнительной информации по спутникам (Satellite ID, Name, Azimuth, Elevation, Signal Strength).

• Создание контуров полей (или иных геопримитивов) по данным, получаемым от GPS-устройства (или его эмулятора), управление записью координат.

• Возможность разбиения исходного векторного полигона на прямоугольные участки заданной длины и ширины (два режима разбиения).

• Некоторые тригонометрические операции с загруженными векторными слоями: объединение и пересечение слоев, объединение и пересечение фигур внутри выбранного слоя, расчёт периметра и площади фигур выбранного слоя, копирование в отдельный слой и сохранение в файле выделенных фигур текущего слоя.

• Открытие (импорт) из файлов документов, содержащих нерегулярные данные (в том числе из файлов MS Excel) с последующим открытием их во внутреннем редакторе.

• Импорт нерегулярных данных из некоторых типов ESRI Shape-файлов.

• Экспорт нерегулярных данных в различные форматы.

• Преобразование нерегулярных данных через встроенный интерпретатор формул.

• Вычисление статистических величин для нерегулярных данных.

• Конвертирование данных между различными сеточными форматами (данных регулярной сетки).

• Создание файла регулярной сетки из файла нерегулярной сетки через методы интерполяции (поддерживается 12 методов).

2.4. База агротехнологических знаний и управление её формированием.

Центральным звеном СПГГР (рис. 2.1), её интеллектуальным ядром является база знаний. Она включает в себя базу декларативных (базовые агротехнологии и технологические адаптеры) и процедурных (математические модели) знаний. С помощью специального редактора СППР пользователь (эксперт) может формализовать агротехнологические знания в электронном виде.

СППР рассматривает агротехнологию (АТ) как основной стержень всех мероприятий, обеспечивающих сельскохозяйственное производство. Именно создание максимально эффективной агротехнологии является главной целью при работе с системой. Такой подход является, на взгляд автора, основным преимуществом предлагаемой системы перед существующими на рынке программными средствами, в подавляющем большинстве которых упор делается на выполнение одной или нескольких агротехнических операций.

Агротехнологии, описывающие порядок выполнения и параметры агротехнических операций в общем виде (базовые агротехнологии (БАТ), необходимо адаптировать для конкретных природно-климатических и хозяйственно-экономических условий предприятия, определить параметры выполнения каждой агротехнической операции. Такие адаптированные к реальным условиям агротехнологии являются адаптивными агротехнологиями (ААТ).

В течение вегетационного периода при выполнении ААТ необходимо оперативно управлять агротехнологией - изменять те или иные параметры агротехнических операций в зависимости от складывающихся природно-климатических и хозяйственно-экономических условий.

Для того чтобы разрабатываемая система управления продукционным процессом посевов могла обеспечивать весь цикл работ - от описания БАТ и до оперативного управления ААТ - необходимо разработать соответствующую модель представления знаний (МПЗ), которая позволит работать с существующими и новыми агротехнологиями.

В созданной МПЗ в качестве единицы описания и хранения АТ используется контейнер для набора кластеров, составленных из операции, условий её выполнения (правил) и атрибутов её выполнения, представленных в виде композиции соответствующих объектов (рис. 2.6).

Условия представлены правилами и логическими функциями (предикатами). Правила и функции имеют смысл и вычисляются в контексте контейнера (АТ). Модель не накладывает ограничений на тип логики правил, он учитывается в

процессе их комбинирования. Атрибуты могут хранить значения и способы их вычисления при помощи наборов правил, функций и подключаемых модулей. Операции составляют суть АТ и задают контекст для вычисления правил и атрибутов. При формализации операции используются следующие компоненты: имя операции, её описание, сроки проведения, интерфейс для подключения статических и динамических условий, интерфейс для подключения атрибутов, интерфейс для занесения реальных сроков выполнения и других атрибутов выполнения, запускающие события.

Условия выполнения статические

Правило Функция

Условия выполнения динамические

Правило Функция

Запускающие события

Операция

Текстовое описание и дополнительная информация

-

Атрибуты статические

Значение

Описание вычисления

Атрибуты ди намические

Я

Значение

Описание вычисления

Параметрь

Запускающие события

Рис. 2.6. Кластер описания АТ.

Таким образом, АТ понимается как набор операций, организованных во времени

и пространстве. Знания - это ответы на вопросы, связанные с условиями и атрибутами выполнения как агротехнологии в целом, так и отдельной операции (когда, как, чем. сколько, на какую глубину и т.д.). Предлагаемый способ представления знаний не ограничен правилами или типом логики, лежащей в их основе, он включает расчеты и поясняющую информацию и ориентирован на обеспечение эффективного доступа к ним человека, а не на полную автоматизацию рассуждений и управления (принятия решений).

Для получения согласованного набора описаний все артефакты, используемые в описаниях АТ, сведены в глоссарий (справочники) и только через него используются и добавляются в систему.

Эксперт вводит все нужные атрибуты агротехнологии, при необходимости добавляет новые атрибуты, создавая новый тип описания, последовательно добавляет в неё операции, создаёт новые операции, занося их описание в глоссарий. Несмотря на уникальность каждой АТ, система сможет автоматически поддержать повторное использование операций и возможно других артефактов для снижения избыточности информации и неограниченного роста количества типов данных средствами применяемого хранилища данных или на прикладном уровне. При этом операции, условия (правила) и атрибуты имеют смысл только в контексте конкретной АТ. Правила, рассматриваемые вне контекстов, могут быть избыточными и противоречивыми. Динамические параметры вводятся на основе прогнозов, полученных любым доступным способом, включая математические модели продукционного процесса, либо остаются частью ААТ и вводятся позже в процессе ее реализации.

Важно отметить, что созданная МПЗ позволяет включать в СППР различные по сложности и классификации математические модели. При выборе схемы включения в СППР математическая модель рассматривалась как некий «чёрный ящик», куда поступают входные данные и откуда получают результат. Подавляющее большинство программ (автор подразумевает использовать модели, оформленные в виде компьютерных программ) работают по принципу «данные на входе - алгоритм обработки - данные на выходе».

С помощью математических моделей сельхозпроизводитель имеет возможность прогнозировать отдаленные последствия мелиорации земель для процесса изменения плодородия почв, анализировать экономическую и экологическую ситуацию в хозяйстве (или агроландшафте) при соблюдении той или иной стратегии хозяйствования.

Роль моделей принципиально иная на стадии технологической подготовки производства в текущем году. Главным вопросом, который при этом возникает и требует «модельного» обоснования, сводится к оценке того уровня урожая на каждом поле, на который следует ориентировать всю технологию. Представляет интерес его вероятностная оценка, оценка влияния на урожайность тех или иных агротехнических мероприятий и их параметров, а также оценка влияния урожайности и затрат на ее получение на экономику хозяйства в целом.

При оперативном управлении ростом растений и формированием урожая представляют интерес модели, прогнозирующие наступление той или иной фазы развития растений исходя из складывающегося агрометеорологического состояния посевов. Также весьма интересны прикладные модели, определяющие дозы внесения удобрений, нормы высева или дозы средств по борьбе с сорняками и вредителями.

Если при традиционной технологии специалист может рассчитать один раз дозу удобрений на всё поле, выставить эту дозу на машине для внесения удобрений и начать операцию, то в точном земледелии необходима компьютерная реализация алгоритмов расчёта доз.

Поэтому если в описании базовой агротехнологии указать, что дозы удобрений должна рассчитывать модель, то при генерации агротехнологии для конкретного поля дозы будут рассчитаны с помощью подключаемой модели.

Глава 3. Информационно-технологическая база прецизионного производства растениеводческой продукции.

Применение агротехнологий без учёта пространственной и временной вариабельности параметров плодородия почв повсеместно приводит к нарушению равновесия агроэкосистем. Технология XXI века - точное земледелие (ТЗ) - во многом построена именно на оценке пространственно-временной неоднородности сельскохозяйственных полей. В этой связи ключевым понятием концепции ТЗ является адаптация элементов агротехнологий к внутриполевому варьированию условий, т.е. приспособление системы хозяйствования к пространственной неоднородности конкретных полей. Очевидно, что с точки зрения такого подхода первостепенное значение приобретает более глубокое изучение самой пространственной неоднородности сельскохозяйственных угодий, разработка методов ее количественного описания и выделение границ изменчивости на заданной территории.

В третьей главе диссертации рассмотрено использование методологии геостатистики и вариограммного анализа для решения одного из принципиальных вопросов ТЗ - обоснования целесообразности дифференциации технологических воздействий с учетом пространственного варьирования условий внутри сельскохозяйственного поля, а также предложены разработанные и апробированные подходы для формирования информационно-технологической базы, обеспечивающей прецизионное производство растениеводческой продукции.

3.1. Вариограммный анализ пространственной неоднородности агроландшафтов для обоснования дифференциации технологических воздействий на сельскохозяйственном поле.

Геостатистика является особой областью прикладной статистики, которая изучает так называемые пространственно распределённые объекты. Свойства таких объектов столь сложно и непредсказуемо меняются в пространстве, что практически не могут быть описаны никакими детерминированными зависимостями. Центральное место в геостатистических исследованиях занимает вариограммный анализ.

Основная идея геостатистического подхода состоит в том, что статистическая структура поля пространственного распределения фактора / может быть описана с

помощью так называемой вариограммной функции

Пространственная неоднородность сельскохозяйственного поля представляет собой достаточно сложное природное явление. Из опыта агрономических оценок пространственной неоднородности агроландшафтов (в особенности в случаях, когда речь идёт о пространственном варьировании различных почвенных факторов) представляется целесообразным выделить три главные компоненты изменчивости, существенно различающиеся по своим частотным характеристикам:

/(r) = m(r)+i(r) + eH (3.1)

где f(r) - значение интересующего нас фактора / в произвольной точке поля г; т{г) - макрокомпонента, отражающая низкочастотные изменения фактора /; s(r) -мезомасштабная составляющая варьирования; е(г) - микромасштабная компонента (случайные флуктуации); г - радиус-вектор, определяющий положение произвольной точки в выбранной системе координат у), т.е. г = г(х, у).

Решение большинства задач, основанных на использовании вариограммного анализа, требует, чтобы эмпирические оценки вариограммы y{h) были аппроксимированы определённой аналитической зависимостью. Нами эмпирическая вариограмма аппроксимировалась соотношением вида (сферическая модель): О при h = О

Ah) =

С +с

"-о т

±(h\Uh

2UJ 2U

при О < h < а (3.2)

С0 + С, при к>а

В соответствии с разложением (3.1), входящим в формулу 3.2, параметрам С0,С, и а может быть дана ясная физическая интерпретация. А именно, величина С0 определяет дисперсию (т.е. мощность) неструктурированных микромасштабных флуктуации е(г). Аналогичным образом С, характеризует дисперсию мезомасштабной компоненты ¡(г). Естественно, что сумма С0 + С, определяет общую дисперсию пространственной изменчивости фактора /, а величина Е, = С0/(СП + С,) характеризует долю наггет-дисперсии (долю микрокомпоненты) в общей дисперсии пространственной изменчивости характеристик сельскохозяйственной территории. Параметр а, который обычно называют диапазоном вариограммы, имеет смысл интервала корреляции, характеризующего максимальное расстояние, до которого между значениями варьирующего фактора / ещё наблюдается статистическая связь. Согласно рассматриваемой сферической модели, при к > а данная связь полностью

исчезает. Иначе говоря, на расстояниях равных или превышающих а, значения варьирующего фактора / в одной точке в среднем никак не влияют на его значения в любых других точках.

Таким образом, для того, чтобы переход к технологии точного земледелия был оправдан, необходимо, чтобы микромасштабная компонента пространственной неоднородности, т.е. наггет-дисперсия изменчивости, была не слишком значительна. Микромасштабные вариации почвенных показателей и характеристик посева от точки к точке в большинстве случаев не обладают реальной информативностью и лишь затушёвывают картину технологически значимых изменений. Очевидно, что должны выполняться определённые соотношения между вариабельностью условий, характерной для всей рассматриваемой территории в целом, внутриполевой вариабельностью и микроизменчивостью. Соответствующие количественные оценки могут быть получены с помощью геостатистической методики, предложенной нами.

В основе соответствующей методики лежит анализ модели пространственной неоднородности, из которой исключена составляющая тренда - макрокомпонента, а отклонения от тренда, представляющие сумму мезо — и микрокомпонент, формируют случайное поле. Для аппроксимации вариограммы указанного поля будем использовать сферическую аппроксимацию 3.2.

Далее, разделив левую и правую части формулы 3.2 на С = С„+С,, перейдем здесь от абсолютных значений вариограммы у{к) к нормированной полудисперсии:

0 при /г = О

= + -<ГМ//) при 0<// < 1 (3 3)

1 при ц > 1

В данном выражении £ = С0/С; ц-к!а - расстояние, выраженное в единицах лага а; Т(р) - полиномиальная функция, определяемая равенством:

Т(м) = \ц-\цг (3.4)

Безразмерная величина ¡л в дальнейшем будет использоваться в качестве характеристики относительных размеров сельскохозяйственного поля. В соответствии с этим ¡л можно назвать относительным или просто масштабом поля. При /и =1 характерные размеры поля имеют порядок лага, совпадая с интервалом затухания пространственных корреляционных связей.

На рис. 3.1а представлена номограмма, с помощью которой для любой пары чисел (£,//) в диапазоне [0,1], т.е. для любых сочетаний значений относительного

наггета и относительного масштаба поля, можно определить отвечающее им значение нормированной вариограммной функции (3.3).

Параллельно на рис. 3.16 приведена номограмма, позволяющая установить другой важный показатель - отношение

характеризующее долю случайной микрокомпоненты в суммарной изменчивости варьирующего фактора в пределах поля конкретного размера. 1 ....^¿л*--

Рис. 3.1. Оценка перспективности сельскохозяйственных территорий для точного земледелия: а - нормированная вариограмма V = (/Л ): б - относительная наггет-дисперсия 0 = 0{и, д ).

С учётом изложенного выше, процедура оценки перспективности сельскохозяйственной территории для точного земледелия сводится к следующим основным этапам:

1. Первичный статистический анализ исходных данных (результатов опробований, картограмм), которые с необходимой детальностью отражают пространственное варьирование интересующего почвенного показателя, характеристики состояния посева или характеристики урожайности в пределах рассматриваемой сельскохозяйственной территории. Центральным элементом такого анализа является выделение из исходных данных трендовой составляющей, т.е. макрокомпоненты, с последующим расчётом эмпирической вариограммы поля.

2.Аппроксимация эмпирической вариограммы сферической моделью - формула 3.2. Определение (по результатам аппроксимации) эмпирических параметров С«, С и а, характеризующих соответственно дисперсию случайных флуктуаций рассматриваемого фактора от точки к точке (СО), суммарную дисперсию его пространственного варьирования (С) и ранг вариограммы (а).

3. Установление И, т. е. характерного размера конкретного поля или размеров определённой сельскохозяйственной территории, включающей группу полей.

4. Вычисление безразмерных показателей = ~ и # = ~ и определение по

формулам 3.3 - 3.5 или с помощью графиков на рис. 3.1 а, б соответствующих значений нормированной вариограммы у = у(р,в) и величины в = в{ц, £,).

5. Последний этап - фактическое решение вопроса о перспективности рассматриваемой сельскохозяйственной территории с точки зрения использования на ней технологии точного земледелия. Данный этап предполагает совместный анализ параметров V и в.

Несложно понять, что переход к точному земледелию может быть оправдан лишь в тех случаях, когда значение нормированной вариограммы V = у(р, не слишком мало. Выполнение данного условия гарантирует, что масштабы рассматриваемого поля или группы полей достаточно велики, так что основная или, по крайней мере, значительная доля пространственной вариабельности интересующего показателя в пределах данной площади себя проявляет.

Другим необходимым условием, обеспечивающим эффективность точного земледелия, является малость «мешающей» компоненты, мощность которой в пределах площади поля должна быть существенное ниже мощности суммарной пространственной изменчивости. Данное условие эквивалентно малости величины в.

Очевидно, что для больших полей, в пределах которых пространственные корреляционные связи варьирующего показателя полностью затухают, имеется у = 1, и целесообразность (или нецелесообразность) использования точной технологии определяется только исходя из значения т.е. единственно на основании анализа наггет-дисперсии.

3.2. Выделение однородных технологических зон на сельскохозяйственном поле по результатам почвенного обследования, данным электронной карты урожайности и оптическим характеристикам посева.

Пространственная и временная вариабельность агрохимических и агрофизических параметров почв - важные показатели при внесении минеральных удобрений. Для их определения проводится регулярное обследование почв. Традиционно обследование проводится вручную и, самое главное, без точной привязки к местности, поэтому при повторном обследовании трудно с уверенностью утверждать, что пробы были взяты в том же самом месте. Из этого следует, что информация, полученная таким способом, скорее всего не отражает реальную картину и динамику изменения почвенных показателей на поле, что приводит к

неверным результатам расчёта доз удобрений, а это, в свою очередь, сказывается как на экономической политике хозяйства, так и на экологической обстановке.

Последние достижения науки и техники, особенно в области информационных технологий, позволяют выйти на качественно новый уровень обследования агроландшафтов. Для данных целей в Агрофизическом НИИ был создан мобильный автоматизированный комплекс и методика, позволяющие проводить полевое обследование почв на современном уровне с использованием последних достижений в области информационных технологий.

Методика агрохимического обследования сельскохозяйственных полей включает в себя следующие этапы:

1. Создание электронных контуров полей и рабочих участков (с топографической привязкой), на которых необходимо провести агрохимическое обследование.

2. Разбиение созданных контуров на элементарные участки - наложение сетки обследования.

3. Отбор объединённых проб с элементарных участков с помощью автоматического пробоотборника.

4. Определение сроков, периодичности и глубины отбора почвенных проб на элементарных участках.

5. Агрохимический анализ образцов (в сертифицированной лаборатории).

6. Геоинформационная интерпретация полученных результатов в специализированном программном обеспечении и хранение полученных пространственно-ориентированных карт распределения по агрохимическим показателям в базе данных.

Основное преимущество разработанной методики перед традиционными ручными методами состоит в точной топографической привязке обследуемых контуров (полей) и точек отбора почвенных проб, а также в современном техническом и информационном обеспечении всего процесса почвенного обследования. Реализацию разработанной методики обеспечивает программное обеспечение, рассмотренное выше (модуль ГИС АФИ).

Особый практический интерес представляют данные, где информационной основой для последующих расчетов и анализа служит электронная карта урожайности. Рассматриваемая карта формируется автоматически с помощью уборочной техники, оборудованной мониторами и специальными датчиками, с привязкой урожайности к глобальной системе координат.

На рис. 3.2 представлен пример электронной карты, полученной на полигоне АФИ с помощью зернового комбайна Class Dominator, оснащенного датчиками влаж-

ности зерна и интенсивности зернового потока при обмолоте, а также бортовым компьютером и приемником системы глобального позиционирования.

Рис. 3.2. Карта урожайности.

Электронная карта урожайности состоит из совокупности небольших элементарных участков, площадь в которых в системе мониторинга урожайности рассчитывается по формуле:

8 = Ьх(УхАТ), где Ь - ширина захвата жатки, м; V - скорость движения комбайна, м/с; Д7" - временная характеристика, характеризующая частоту регистрации местоположения комбайна на поле в процессе уборки, с.

Пространственное распределение урожайности имеет уникальное значение, так как нет более объективного показателя неоднородности сельскохозяйственного поля по плодородию, чем карта, характеризующая количественную интегральную оценку продукционного процесса. Подобная информация позволяет построить автоматизированную систему выделения однородных по продуктивности зон на сельскохозяйственном поле. Нами был разработан алгоритм и создана программа для автоматизированной кластеризации продуктивности по данным урожайности на заданном сельскохозяйственном поле. Блок-схема работы программы представлена на рис. 3.3.

В качестве входных данных программа принимает файл, сформированный бортовым компьютером уборочного комбайна, содержащий:

• глобальные координаты центра каждого элементарного участка;

• урожайность каждого элементарного участка.

В результате работы программы все отобранные для изучения участки разбиваются на кластеры - зоны однородности по урожайности за конкретный год. Данный подход эффективно используется для обнаружения, проверки и выявления границ неоднородности агроландшафтов по продуктивности, а также для научно обоснованного планирования агротехнологий и их реализации в информационном обеспечении прецизионной технологии внесения удобрений.

Рис. 3.3. Блок схема алгоритма выделения однородных зон по урожайности с/х поля.

В то же время эффективное прецизионное производство растениеводческой продукции невозможно без современных контактных и дистанционных оптических методов контроля физиологического состояния посевов. Наиболее перспективными в этом случае представляются методы, основанные на регистрации спектральных характеристик отраженной от листьев растений радиации видимого и ближнего инфракрасного диапазона. Степень нарушения работы фотосинтетического аппарата, вызванного дефицитом питательных веществ, можно измерять показателями оптических индексов отражения. Наиболее широкое применение для оценки физиологического состояния посевов получил нормализованный индекс различий растительности NDVI = (NIR - RED)/(NIR +RED), где NIR и RED соответственно

отражение при 750 и 680 нм. Вместе с тем ни один вегетационный индекс не дает абсолютных количественных значений исследуемой характеристики, и его величина зависит от технических параметров используемого оптического сенсора (ширина спектральных каналов, разрешение) и условий, в которых выполняется измерение (освещенность, состояние атмосферы). С помощью индексов можно оценить лишь относительные характеристики растительного покрова, которые с привлечением данных специализированных полевых исследований могут быть интерпретированы и пересчитаны в абсолютные значения, пригодные для практических целей.

Недостатки определения, например, дефицита азота растений по показателям вегетационных индексов устраняются с помощью технологий оценки физиологического состояния посевов по дистанционным снимкам. Это возможно, так как существует связь между азотным статусом посевов и колориметрическими характеристиками их цифровых изображений. Аэрофотографии посевов в исследованиях были получены с помощью разработанного в АФИ радиоуправляемого самолета, оснащенного цифровой камерой высокого разрешения при высоте полета 300-500 м. Аэрофотоснимки были получены площадным методом путем прокладки прямолинейных параллельных маршрутов. Объединение полученных изображений и их привязка к глобальной системе позиционирования была выполнена в программе ERDAS Imagine. Аэрофотосъемка проводилась не реже одного раза в неделю с увязыванием времени полетов со временем наступления основных фаз развития растений в посеве. Для количественной оценки азотного статуса посевов на всей площади заданного сельскохозяйственного поля и выделения однородных технологических зон на нем закладывались тестовые площадки, в почву которых вносилась строго контролируемая линейка доз азотных удобрений.

Для количественного описания колориметрических характеристик использовалась Зх-мерная модель цветового пространства CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) L*a*b* (или CIELAB), принятая Международной комиссией по освещению в 1976 году, где величина L* обозначает светлоту, а* -величину красной/зеленой составляющей, Ь* - величину желтой/синей составляющей. Данную модель цветового пространства называют также шкалой цвета.

В соответствии с моделью CIE L*a*b*, каждому цвету соответствует точка, которая располагается в евклидовом пространстве, охватываемом данной цветовой шкалой, а различия в цвете между двумя объектами представляют собой расстояние между двумя точками.

Выявление различий между двумя точками в трехмерном пространстве CIE L*a*b* может быть выполнено по величине ДЕ*, которая учитывает различия в L*,

а*и b* и соответствует отрезку прямой между двумя точками сравниваемых цветов в пространственной системе координат:

ДЕ* - + (3.6)

В то же время величина ДЕ* не позволяет оценить, какая из характеристик цвета имеет место, а лишь свидетельствует, что имеют место различия в цвете. Поэтому при построении калибровочных кривых цвет растительного покрова представлялся единой величиной, условно названной обобщенной характеристикой цвета (generalized colour characteristic) CSLab, которая рассчитывалась по разработанной формуле:

CzLab = ocL* + pia* + p2b*, (3.7)

где a>o, Pi>o и [32>o - эмпирически подбираемые коэффициенты для каждого цифрового изображения посева. Подход к оценке содержания азота на основе калибровочных кривых зависимости обобщенной характеристики цвета CsLab от дозы азота, предложенный нами, имеет ряд важных преимуществ по сравнению с подходом на основе использования формулы (3.6) для определения расстояния в трехмерном пространстве.

При сравнении двух объектов по формуле цветовых различий (3.6) возможно возникновение обманчивой ситуации, когда AL*, Да*, ДЬ* свидетельствуют об отличии цвета двух объектов, а ДЕ* находится в пределах допустимого отклонения и признает их цвет одинаковым. В подходе на основе обобщенной характеристики цвета CsLab, рассчитываемой по формуле 3.7, трудности подобного рода полностью исключены. Подбор весовых коэффициентов a, Pi, р2 производится для каждого аэрофотоснимка, при этом какой-либо из данных коэффициентов может быть выбран равным нулю, если различия для тестовых площадок оказываются при таком выборе более сильными.

Во-вторых, при использовании обобщенной характеристики цвета появляется принципиальная возможность получения оценок содержания азота, отличающихся от значений, реализованных на тестовых площадках, так как калибровочная кривая позволяет осуществлять интерполяцию по экспериментальным данным.

Таблица 3.1. Колориметрические характеристики посева на выбранных элементарных участках поля.

Номер участка на аэрофо- Колориметрические характеристики посева на элементарных участках поля

тографии рис. 3.4 Lo аи К

1 31,2 -19,4 14,4

2 34 -19,8 16,2

3 58 -20 39

4 45 -21,4 19,8

В качестве примера выделения однородных технологических зон на сельскохозяйственном поле в таблице 3.1 приведены колориметрические характеристики посева на 4-х выбранных для примера элементарных участках, выделенных на рисунке 3.4.

Рис. 3.4. Аэрофотография посева пшеницы с. «Ленинградская 97» с тестовыми площадками. Помечены участки поля, на примере которых по колориметрическим характеристикам растений определено содержание азота.

Процедура выделения однородных технологических зон и потребности растений в азоте сводится к сравнению колориметрических характеристик посева на тестовых площадках и на каждом из элементарных участков поля. В частности, для рассматриваемого посева пшеницы сорта «Ленинградская 97» калибровочная кривая, полученная с помощью формулы 3.7, приведена на рисунке 3.5.

СхЗдЬ .0

■

]

30 60 90 Доза азота, кг д.в./га V

Рис. 3.5. Зависимость между цветом растительного покрова на тестовых площадках СЕь,ь и дозой азотных удобрений (калибровочная кривая). Синяя и красная штриховые линии - соответствие обеспеченности растений азотом на выделенных участках поля (технологическая зона 1 и технологическая зона 2). Для данной кривой: а=0,6: 01=0,05; 02=0,35.

Обеспеченность растений азотом на каждом из элементарных участков поля может быть определена по указанной калибровочной кривой, а результат выделения технологических зон и уровень оценки обеспеченности азотом растений пшеницы представлен на рис. 3.6. Было установлено, что для получения урожая зерна пшеницы, равного 50 ц/га, на данном поле необходимо внести 110 кг/га азотных удобрений (в расчете на количество действующего вещества).

Технологическая зона 1

На одном из выделенных участков поля (технологическая зона 1) цвет посева соответствует дозе азота 85 кг/га, то есть для получения запланированного урожая необходима азотная подкормка в дозе 25 кг/га азота (110 кг-85 кг). Содержание азота на другом участке поля (технологическая зона 2) в соответствии с цветом его посева равно 60 кг/га. Следовательно, здесь для достижения запланированной урожайности пшеницы доза азотной подкормки должна быть равна 50 кг/га (110 кг-60 кг).

Рис. 3.6. Аэрофотография посева пшеницы с. «Ленинградская 97». Каждая ячейка сетки представляет собой участок поля, для которого приведены средние значения дозы азота, которой соответствует цвет посева по калибровочной кривой рисунка 3.5.

Глава 4. Опыт разработки и апробации прецизионных агроприемов производства растениеводческой продукции и регионального мониторинга земель сельскохозяйственного назначения.

Разработанные, созданные и апробированные алгоритмические, программно-аппаратные и технические средства уже сегодня позволили организовать производственную проверку и испытания различных агроприемов в системах точного земледелия и мониторинга сельскохозяйственных угодий. Первая очередь функционирующей СППР, например, обеспечивает информационную поддержку системы точного земледелия на всех трех основных фазах ее жизненного цикла: сбора, структурирования, визуализации и хранения разнородных атрибутивных и пространственных данных; анализа и выработки дифференцированных агротехнологических решений на основе базовых агротехнологий, технологических адаптеров и данных конкретного хозяйства, сельскохозяйственного поля; компоновки карт-заданий и реализации технологических агроприемов непосредственно в поле.

В четвертой главе диссертации проанализирован накопленный опыт по формированию и реализации прецизионных агроприемов внесения удобрений и

других агрохимикатов, рассмотрены методика и результаты сравнительных испытаний агротехнологий различной степени интенсивности в почвенно-климатических условиях Ленинградской области, а также продемонстрирована перспективность регионального мониторинга сельскохозяйственных земель на базе сети стационарных полигонов и новых информационных технологий.

4.1. Прецизионные технологии внесения минеральных удобрений и средств защиты растений (агрохимикатов).

В настоящее время основным агротехническим мероприятием, в котором возможно наиболее эффективное применение технологий точного земледелия, является внесение минеральных удобрений и агрохимикатов. В точном земледелии для реализации любого технологического решения формируется карта-задание. Затем карта-задание загружается в бортовой компьютер и производится выполнение определенного агроприема на заданном поле. В зависимости от режима реализации операции различают два типа задания:

•карта операции (режим функционирования «off-line»); • таблица агротребований на выполнение операции (режим «on-line»). Режим off-line предусматривает предварительную подготовку на офисном компьютере карты-задания, где содержатся пространственно привязанные (с помощью GPS) дозы удобрений для каждого элементарного участка поля. Для этого проводится сбор необходимых данных о поле (пространственно привязанных). Проводится расчёт дозы для каждого элементарного участка поля, и тем самым формируется (в специальной программе) карта-задание.

Режим реального времени (on-line) предполагает предварительно определить агротребования на выполнение операции по внесению удобрений и гербицидов, а соответствующая доза определяется непосредственно во время выполнения операции. Агротребования в данном случае - это количественная зависимость дозы вносимых веществ от показаний датчика, установленного на выполняющей операцию сельскохозяйственной технике и сканирующего посев.

Комплектация технического и информационного обеспечения реализации агроприемов в системе точного земледелия существенно зависит от режима их выполнения. Поэтому прецизионные технологии внесения удобрений и агрохимикатов предполагают использование различной информационной и технической базы. Ниже приведена в общем виде необходимая информационная и техническая база конструирования прецизионных технологий по осуществлению этой важной операции.

Информационная база:

1. Электронные карты полей (здесь и далее имеются в виду пространственно-ориентированные карты, т.е. привязанные к координатам с помощью GPS-приемника) по агрохимическим показателям почв, необходимым для расчета доз удобрений, а также электронные карты полей (посевов), содержащие иную необходимую информацию для данных целей.

2. Методы расчета доз туков и средств защиты растений.

3. Программное обеспечение: позволяющее создавать и экспортировать электронные карты и определяющее элементарные участки поля - минимальные элементы управления; рассчитывающее дозы вносимых веществ для каждого элементарного участка; позволяющее создавать карту-задание на их внесение; позволяющее создавать, обрабатывать и экспортировать карты урожайности обмолачиваемых культур.

4. Таблицы агротребований для каждого сорта, ставящие в соответствие показания датчиков, сканирующих посев в процессе движения, и вносимой дозы (только для режима on-line).

Техническая база:

1. Мобильный программно-аппаратный комплекс для создания электронных контуров и почвенного обследования полей. Оснащен бортовым компьютером, GPS-приемником, автоматическим почвенным пробоотборником.

2. Распределители жидких и твердых веществ, способные изменять дозу внесения в ходе движения техники (дифференцированное внесение). Оснащены бортовыми компьютерами, GPS-приемниками.

3. Датчики, сканирующие посевы в процессе движения, необходимые для определения дозы агрохимикатов в реальном режиме времени (только для режима on-line).

4. Зерновые комбайны, оснащенные датчиками урожайности, бортовыми компьютерами и GPS-приемниками.

В рамках выполнения с 11.08.2006 г. по 15.11.2008 г. Государственного контракта с МСХ РФ № 308/150 «Разработка системы комплексного проведения агрохимических, агробиологических, реабилитационных, фитосанитарных, противоэрозионных, мелиоративных мероприятий, регулирующих плодородие земель сельскохозяйственного назначения; ресурсосберегающих технологий и технических средств для производства, хранения и внесения высокоэффективных экологически безопасных удобрений и мелиорантов» были разработаны пять прецизионных технологий с комплектацией информационно-технической базы по внесению минеральных удобрений и гербицидов:

1. базовая (типовая) прецизионная технология внесения минеральных удобрений (режим реализации off-line);

2. прецизионная технология внесения минеральных удобрений на основании данных агрохимслужбы (off-line);

3. прецизионная технология внесения минеральных удобрений на основании карт урожайности (off-line);

4. прецизионная технология азотных подкормок (on-line);

5. прецизионная технология внесения гербицидов по результатам аэромониторинга (off-line и on-line).

В таблице 4.1 приведены обобщенные результаты полевой апробации прецизионных технологий внесения минеральных удобрений и гербицидов. Сам процесс апробации прецизионных технологий внесения минеральных удобрений проводился в сравнении с обычной технологией по принципу единственного различия - в технологии внесения минеральных удобрений. Следует учитывать, что экономия удобрений зависит от пестроты агрохимических показателей внутри поля и точности агрохимического обследования. Также может существенно влиять на результат точность калибровочных настроек специальной техники, выполняющей дифференцированное внесение удобрений, и качество калибровочных таблиц для каждого сорта культуры.

Таблица 4.1. Полевая проверка технологий.

Технология Удобрение Экономия удобрения Площадь участка, га Культура

1 (базовая) Аммофоска (12-15-15) 22% (1465 тыс. руб./1000 га) 38,3 Картофель

2 Аммофоска (12-15-15) 14% (842 тыс. руб./ЮОО га) 10,2 Картофель

3 Аммофоска (12-15-15) 20% (1203 тыс. руб./1000 га) 5,1 Картофель

4 (p.p. мочевины и аммиачной селитры: 15% д.в. азота) 29% 8 Пшеница яровая

5 «Лентур» 26% 9,4 Пшеница яровая

4.2. Результаты сравнительных испытаний агротехнологий.

Для изучения зависимости продукционного процесса яровой пшеницы от таких факторов, как влияние агротехнологий различной интенсивности на фоне естественной неоднородности сельскохозяйственного поля с 2006 года по 2012 год включительно на полигоне АФИ проводился сравнительный эксперимент. При его закладке в системе полевого севооборота на первом этапе планировалось изучить влияние сложности и контрастности почвенного покрова на продуктивность и качество яровой пшеницы, оценить сравнительную эффективность агротехнологий трёх уровней интенсивности, включая технологию точного земледелия по дифференцированному внесению минеральных удобрений. Опытное поле было

разбито на делянки, соответствующие 3-м вариантам, каждый из которых имел не менее двух повторностей: 1) высокоинтенсивный + точное земледелие (ВИ+ТЗ); 2) высокоинтенсивный (ВИ); 3) экстенсивный - контроль (К).

На приведенной диаграмме (рис. 4.1) средней урожайности яровой пшеницы за 2006-2012 гг. видно, что независимо от погодно-климатических условий весенне-летних периодов вегетации в годы исследований (ГТК 0,8...3,9) использование только элементов точной технологии (дифференцированное внесение удобрений и азотных подкормок) устойчиво обеспечивает за весь наблюдаемый период увеличение средней урожайности зерна яровой пшеницы по сравнению с другими вариантами.

Рис. 4.1. Сравнение урожайности яровой пшеницы, возделываемой по различным технологиям на опытных

полях АФИ за 2006-2012 гг.

В левой части рис. 4.1 представлены фрагменты карт урожайности за 2009 и 2011 гг., полученных с помощью зерноуборочного комбайна, оборудованного системами автоматического картирования урожайности и глобального позиционирования. Урожайность меняется от самой низкой темно-зеленого цвета (15 ц/га) до высокой красной (60 ц/га).

Наибольший интерес представляет сравнение вариантов «ВИ» и «ВИ+ТЗ». Данные варианты абсолютно одинаковы по проведенным на них агротехническим операциям и различаются только методом внесения минеральных удобрений при основном внесении и подкормках (обычный метод и прецизионный метод) (таблица 4.2).

Важно подчеркнуть, что прецизионное применение средств химизации оказало положительный эффект не только на повышение урожайности и гарантированно уменьшило объемы их применения, но и существенно улучшило качество растениеводческой продукции. В частности, отмечено увеличение стекловидности зерна, содержания сырого белка и сырой клейковины, улучшение ее качества, а также увеличение числа падения в зерне.

Таблица 4.2. Результаты сравнительного опыта с яровой пшеницей за период 2006-2012 гг.

Показатели по опыту Год исследований / ГТК

2006 (ГТК 1,9) 2007 (ГТК 0,8) 2008 (ГТК 3,8) 2009 (ГТК 3,9) 2010 (ГТК 2,6) 2011 (ГТК 2,8) 2012 (ГТК 3.0) Сред.

Экстенсивная технология (К)

Урожайность, ц/га | 25,4 | 30,7 | 15,6 | 28,4 | 22,5 | 24,1 | 22,2 | 24,1

Высокоинтенсивная технология (ВИ)

Урожайность, ц/га 32,2 47,0 22,5 46,9 29,7 30,5 34,3 34,7

Внесено азотных удобрений, кг д.в./га 110 110 110 110 110 110 110 110

Технология диффе ренцированного внесения (ВИ + ТЗ)

Урожайность, ц/га 40,7 51,0 39,8 53,3 40,9 46,6 41,7 44,9

Внесено азотных удобрений, кг д.в./га 93 76 70 90 78 72 92 81,5

Экономия удобрений к высокоинтенсивной технологии, % 15,5 30,9 36,4 18,2 29,1 34,5 16,3 25,9

Оценивая роль сравнительного эксперимента, важно отметить два следующих момента. Во-первых, приведенные данные наглядно свидетельствуют о том, что применение технологий точного земледелия обеспечивает рост урожайности при одновременном снижении затрат на производство растениеводческой продукции и повышении ее качества. Во-вторых, с распространением технологии точного земледелия для хозяйств открываются новые возможности получения дополнительной и достоверной информации в пассивных и активных «собственных опытах» с наименьшими затратами.

4.3. Региональный мониторинг плодородия земель.

В рамках региональной целевой программы «Сохранение плодородия почв и агроландшафтов Ленинградской области на 2008-2010 годы» по заданию Комитета по агропромышленному и рыбохозяйственному комплексу Ленинградской области Агрофизическим НИИ совместно с ООО «Агрохимзем» с 2008 по 2010 гг. была организована стационарная сеть агрополигонов по комплексному мониторингу земель сельскохозяйственного назначения региона. Соответствующий мониторинг осуществлялся также ГНУ АФИ в 2011-2012 гг. по конкурсным государственным контрактам с Правительством области.

Всего в настоящее время сформировано 11 стационарных полигонов: один базовый (тестовый) и 10 реперных полигонов. Тестовый полигон расположен на

полях Меньковского филиала АФИ, где с 2005 г. ведутся интенсивные исследования по точному земледелию. Базовый научный полигон наиболее изучен и всесторонне оснащен. Оперативный мониторинг за плодородием почв и состоянием посевов осуществляется как с помощью традиционных методик, так и с использованием радиоуправляемых беспилотных устройств, разработанных в АФИ.

Следует отметить, что обследование всех полигонов и составление карт осуществлялось с использованием мобильных информационно-измерительных средств, обеспечивающих координатную привязку по вРЗ-приемникам. Отбор почвенных проб проводился как обычным способом, так и с помощью мобильного комплекса, оснащенного автоматическим пробоотборником и вРЗ-приемником (навигатором движения по заданной трансекте отбора почвенных проб).

Лабораторные исследования проб почв, растений и воды осуществлялись в аккредитованной лаборатории АФИ с использованием традиционных приборов и методов, а также новейших разработок. Образцы почв и растений анализировались на содержание валовых и подвижных форм макро- и микроэлементов, кальция, магния, тяжелых металлов, радионуклидов, остаточных количеств пестицидов и других показателей.

В результате реализации проекта по мониторингу была сформирована база геоинформационных данных, позволяющая вести регулирование биопродукционного процесса на территории, обслуживаемой сетью агрополигонов, с учетом пространственно-временной неоднородности питательного режима почвы. Дифференцированное (с учетом данных факторов) применение агротехнических приемов с использованием прецизионной сельскохозяйственной техники позволяет повысить продуктивность агроценоза, снизить уровень техногенной нагрузки и повысить устойчивость производства растениеводческой продукции.

Таким образом, комплексные исследования на агрополигонах Ленинградской области с применением физико-технических и программно-аппаратных средств точного земледелия становятся не только надежным инструментом контроля и прогноза плодородия почв, но и проводником (механизмом) внедрения в широкую производственную практику растениеводства современных приемов оптимального управления продукционным процессом, обеспечивающих повышение эффективности производства и сохранение экологической устойчивости в регионе.

Глава 5. Перспективы совершенствования информационно-технологической базы точного земледелия.

Успех в совершенствовании информационно-технологической базы точного земледелия достигается путем применения физико-технического оборудования, мобильных комплексов и программно-аппаратных средств для сбора и формирования комплекса параметров сред обитания и экспресс-определения состояния растений в процессе роста и развития. Получаемая таким образом информация позволяет создать уникальные базы данных для последующего статистического анализа по каждому полю с выделением границ отдельных однородных участков. Необходим всесторонний высококачественный анализ полученных данных с применением разносторонних статистических подходов, позволяющий проводить сравнительную оценку полученных выводов с целью повышения надежности и достоверности результатов. При этом итоговые заключения и соответствующие количественные зависимости можно получить также в процессе проведения и последующей обработки результатов прецизионных экспериментов на полях конкретного хозяйства.

5.1. Прецизионные эксперименты в совершенствовании нормативной базы применения удобрений.

Специфика применения ТЗ в реальном производстве неизбежно сопровождается формированием информационной базы, позволяющей для каждого поля в отдельности выявлять причины неоднородности и получать количественные соотношения между условиями возделывания с/х культуры и её продуктивностью. Так, например, электронная карта урожайности характеризует продуктивность каждого элементарного участка поля примерно одинаковой площади (5x5 м). Данная карта получается автоматически в момент уборки урожая с одновременным определением для каждого элементарного участка значения глобальных координат -центра элементарного участка. В результате появляется возможность сопоставления продуктивности элементарных участков, определяемых в момент уборки урожая, с более крупными участками, по каждому из которых после агрохимического обследования известно содержание основных элементов питания - азота, фосфора, калия.

Особенность предлагаемого подхода заключается в автоматическом формировании достоверной и обширной информационной базы в рамках пассивного эксперимента на производственном поле. Получение такого рода сведений позволяет анализировать влияние почвенной неоднородности и других характеристик на урожайность, а также по распределению фактической продуктивности в конкретном году планировать внесение удобрений на следующий сезон. Важно подчеркнуть, что

рассматриваемая база данных может быть создана только методами информационной технологии точного земледелия.

В рамках рассматриваемого подхода возможно также проведение активного эксперимента. При проведении активного эксперимента целесообразно выделить классы относительно однородных по агрохимическим показателям участков, например, 50x50 м, и внутри каждого класса вносить на однородные участки разные количества удобрений с целью получения максимально полной информации, позволяющей сделать выводы об оптимальных дозах удобрений. Для этого можно разбить диапазоны изменения факторов на градации. Количество градаций для каждого фактора может быть разным. Пусть т, - количество градаций фактора х, -азот (IV), т2 - количество градаций фактора х2 - фосфор (Р), количество поддиапазонов фактора х} - калий (К). Тогда по правилу комбинаторики общее количество возможных т типов участков (вариантов) вычисляется по формуле: т = т, • т2 • т3,

Эксперимент целесообразно проводить на поле большой площади, тогда можно ожидать, что количество относительно однородных участков каждого типа (элементарных участков, которые соответствуют одной и той же комбинации основных факторов) окажется довольно большим. При выполнении данного условия появляется реальная возможность для проведения активного эксперимента. Целью активного эксперимента является определение доз удобрений, близких к оптимальным дозам, которые целесообразно было бы применять на участках разного типа.

В результате проведения активного эксперимента автоматически будет получена информационная база, содержащая, возможно, несколько тысяч записей. В ней будет содержаться огромный объем информации о наиболее целесообразных дозах удобрений для участков с заданными значениями основных факторов. При этом целесообразно хранить в базе продуктивность всех элементарных участков 5x5 м, составляющих в совокупности участки большой площади, выделенные на поле как однородные по агрохимическим показателям (т.е. сохранить исходные показатели карты урожайности для последующей статистической обработки).

Следует отметить, что предлагаемая схема реализации полного факториального эксперимента призвана наиболее грамотно решить конкретную оптимизационную задачу выбора оптимальных доз удобрений для повышения продуктивности данной культуры в условиях известных значений основных факторов (азота, фосфора и калия) для каждого элементарного участка. Сама идея проведения подобного эксперимента могла появиться только в рамках технологии точного земледелия. Следует подчеркнуть, что практическая реализация подобной схемы активного

эксперимента также возможна только в условиях ТЗ. Наличие большой информационной базы, накопленной в результате проведения активного эксперимента за один год, позволит реализовать самые разные методы статистического анализа данных, сравнить статистические выводы, полученные в результате применения различных статистических процедур, и тем самым обеспечить достоверность и надежность окончательных выводов.

Таким образом, каждый руководитель может заложить и провести в своем хозяйстве подобные рассмотренным выше производственные опыты, используя прецизионную технику с навигационным оборудованием. Исследования могут проводиться на любом сельскохозяйственном поле, имеющем электронный цифровой образ с четкими границами в пространстве, определенными с помощью глобальных координат. При этом представляется уникальная возможность изучения гетерогенности почвенных условий всего поля и (или) текущего состояния посева. В обычных же деляночных опытах гетерогенность является помехой при планировании эксперимента, а при такой постановке вопроса она является объектом исследований. Именно выявленная гетерогенность определяет степень необходимой дифференцируемости на сельскохозяйственном поле. Результаты опыта в целом, а также сопутствующие натурные данные наблюдений автоматически фиксируются с помощью сенсорной техники (местоположение, состояние посева, урожайность) и накапливаются в базе данных конкретного хозяйства. Благодаря этому гарантируется достоверность исходных данных, полученных в прецизионном опыте, и у руководителя появляется возможность определить оптимальную стратегию хозяйствования на основе обработки и последующего анализа экспериментальной информации.

5.2. Вероятностно-статистическое моделирование в точном земледелии.

В проблематике точного земледелия комплексная оценка пространственно-временной неоднородности посевов и среды обитания является ключевой. Высокая степень вариабельности почвы, физиологического состояния посевов, активности микроорганизмов, наличие латентных факторов, невозможность точного прогнозирования климатических и метеорологических условий, а также невозможность учета других факторов, оказывающих значимое воздействие на жизнедеятельность растений, приводят к необходимости применения вероятностно-статистических методов во всех аспектах деятельности, связанной с изучением, прогнозированием и принятием управленческих решений в точном земледелии. Объективной научной основой учета реально существующей вариабельности в природе является применение вероятностно-статистической методологии и разработка на ее основе стохастических (вероятностно-статистических) моделей.

Вероятностно-статистические методы и модели получили широкое распространение в современной мировой науке, о чем свидетельствует большое количество международных научных журналов, посвященных применению стохастических подходов в биологии.

В целом следует признать, что такие задачи, как оценка состояния биологических объектов, оценка климатических рисков, все аспекты прогнозирования изменений биологических объектов могут решаться только на основе вероятностно-статистической методологи, понимаемой в широком смысле, включая на стадии анализа данных не только методы классической статистики, но также методы компьютерного анализа информации.

Главная направленность стохастического моделирования связана с необходимостью принятия обоснованных решений в условиях, возможно, неполного знания о физико-химических процессах, протекающих в природе, при наличии дефицита информации, когда невозможно проведение абсолютно полного, исчерпывающего обследования сельскохозяйственных полей, при учете вероятностной природы прогнозирования агрометеорологических показателей и принципиальной невозможности учета всех многочисленных факторов, оказывающих значимое влияние.

Стохастические модели, в понимании автора, носят прикладной, практический характер и предназначены прежде всего для оказания поддержки в принятии управленческих решений руководителя хозяйствующего субъекта. В диссертации рассмотрены три стохастические модели, относящиеся к проблематике точного земледелия.

С помощью первой модели представляется возможным адекватно сформулировать задачу выбора оптимальной дозы мелиоранта при известковании почв, после чего выбрать оптимальное решение (оптимальную дозу мелиоранта). После детального обследования поле может быть разбито на небольшие относительно однородные участки по всей совокупности свойств, характеризующих условия произрастания некоторой сельскохозяйственной культуры. Тогда для каждого такого участка после проведения подробного агрохимического изучения может быть определена оптимальная доза конкретного мелиоранта. Вполне возможно, что оптимальная доза на одном небольшом участке существенно отличается от оптимальной дозы, которую нужно внести на другом соседнем участке такой же площади. Следовательно, по объективным причинам возникает некоторое распределение оптимальной дозы мелиоранта для всего поля. Важно отметить, что понятие «оптимальная доза» соотносится уже не с конкретным числом, а связывается с представлением о варьирующей случайной величине - оптимальной дозе

удобрений, характеризующейся определенным распределением вероятностей. Предложенная в работе модель позволяет поставить и решить задачу выбора оптимальной дозы мелиоранта с учетом возможных экономических потерь. Оптимальное решение найдено и представляет собой квантиль функции распределения, характеризующей разброс оптимального количества мелиоранта по относительно однородным участкам на поле.

Во второй модели предложена реализация общего подхода к задаче выбора сортов некоторой сельскохозяйственной культуры для двух конкретных максимизируемых целевых функций - средней урожайности культуры и вероятности превышения средней урожайности культуры некоторого заранее заданного порогового уровня допустимой урожайности. Рассмотренная в диссертации математическая формализация предполагает возможность использования детализированной статистической информации о продуктивности различных сортов некоторой сельскохозяйственной культуры в различных погодных условиях на различных типах почв в результате многолетних испытаний. Знание условных вероятностных распределений продуктивности культуры при реализации определенных агрометеорологических условий является естественным требованием для объективного анализа имеющихся данных и выбора рациональных решений. Вероятностные распределения появляются в результате построения гистограмм и проверки статистических гипотез о законах распределения вероятностей. В условиях точного земледелия с развитием информационной базы исследований появление обширной статистической информации, характеризующей продуктивность сельскохозяйственных культур, не только возможно, но и представляет собой вполне объективный естественный процесс. В диссертации найдены оптимальные решения в рамках рассматриваемой математической модели.

Третья модель позволяет оценить влияние доли орошаемых земель на изменение рисков неурожая в условиях засухи. В диссертации дана постановка задачи и предложен математический аппарат количественного анализа зависимости роста риска неурожаев от изменения относительной доли орошаемых земель в структуре посевных площадей. Получены соответствующие численные оценки для заданных уровней вероятности наступления засухи и статистических показателей, характеризующих силу ожидаемой засухи.

Таким образом, вероятностно-статистическое моделирование вносит значительный вклад в проблематику совершенствования информационного обеспечения точного земледелия и предполагает, с одной стороны, анализ данных с целью построения адекватных моделей, а с другой — применение разработанных моделей для принятия более качественных управленческих решений. Дальнейшее

развитие данного направления заключается в сочетании применения традиционных подходов и создаваемых новых методов анализа данных и выбора оптимальных решений, реализуемых на практике.

5.3. Использование сетевых технологий и предоставление сервисов.

В последнее время наблюдается бурное развитие сети Интернет. Основными направлениями в области развития технических средств и технологий организации связи считаются следующие:

• увеличение скорости обмена информацией;

• широкое внедрение средств беспроводного доступа;

• создание быстродействующих средств коммутации и маршрутизации;

• внедрение магистральных линий связи с более широкой полосой пропускания;

• создание новых типов программ клиентов и серверов.

Внедрение данных технологий позволит улучшить качество обслуживания пользователей сети и даст им возможность работать с новыми прикладными программами. В частности, развитие сети Интернет предоставляет большие возможности по использованию, обновлению и развитию СППР для производства растениеводческой продукции. Помимо стандартного обновления программных средств СППР сеть Интернет позволит пользователям системы получать новые базовые агротехнологии, подключаемые модули, прогнозы погоды, экономические показатели рынков и многое другое. В свою очередь разработчики новых агроприемов (учёные, эксперты и др. специалисты) смогут, воспользовавшись системой и формализовав свои знания (базовые агротехнологии, математические модели, программные модули) дистанционно передавать их конечным потребителям - таким же пользователям СППР. Это сможет стать связующим звеном между учёными и сельхозпроизводителями. Новые агротехнологии будут без промедления поступать всем желающим, а опыт их использования в конкретном хозяйстве (адаптивная агротехнология) может пригодиться в каком-нибудь другом хозяйстве.

Таким образом, с помощью Интернет появляется мощнейший инструмент информационного обеспечения сельскохозяйственных производителей. Возможно это не так актуально при традиционном земледелии, но с неизбежным развитием информационных технологий при внедрении технологий точного земледелия вопрос о доступности информации, агротехнологий, баз знаний и моделей встанет очень остро. Используя данный инструмент, руководитель хозяйства, например, через сервер сможет контролировать ход выполнения той или иной технологии или работы хозяйства в целом, находясь за пределами самого хозяйства.

С точки зрения государственного контроля такая система может также стать инструментом анализа состояния отрасли, ее инновационности и эффективности. В

жестких условиях ВТО с помощью такой системы можно гораздо эффективнее управлять государственной поддержкой сельхозпроизводителя, понимая, на каком уровне развития находятся те или иные хозяйства.

Заключение.

В ходе выполненных автором исследований получены следующие результаты.

1. Разработана методология построения и создана первая очередь информационной системы нового поколения для технологической поддержки прецизионного производства растениеводческой продукции в конкретных хозяйствах. Система наделена следующими основными функциональными возможностями:

- ведение базы разнородных данных, собираемых из различных источников современными методами, включая мобильные контактные и дистанционные комплексы; визуализация пространственно-атрибутивной информации с привязкой к глобальным координатам, поддержка различных методов её предварительной обработки, а также импорт/экспорт основных форматов данных осуществляется с помощью встроенного в систему ГИС-инструментария;

- наполнение, систематизация и хранение в базе знаний в формализованном виде декларативных (описательных) знаний с интерфейсом включения процедурных модулей (программно оформленных математических моделей), выполняющих дополнительные или сервисные функции при генерации агротехнологий;

- генерирование отчётов и технологических программ по каждому полю в соответствии с планом производства растениеводческой продукции на предстоящий вегетационный период (уровень планирования) и формирование электронных карт-заданий на осуществление дифференцированных прецизионных воздействий, включая расчёт доз внесения удобрений, мелиорантов, средств защиты растений от сорняков, вредителей и болезней (оперативный уровень);

- сервисное обеспечение процесса формирования информационно-технологической основы для реализации агроприёмов в полевых условиях на базе технических средств и оборудования точного земледелия. Соответствующая функция осуществляется путём поддержки интерфейсов приёма/передачи информации (экспорт карт-заданий, импорт карт урожайности и т.п.) между стационарными и полевыми (бортовыми) компьютерами мобильных комплексов и сельскохозяйственных машин с использованием различных протоколов обмена.

2. Разработаны методика и необходимые расчетные формулы использования варио-граммного анализа для оценки сельскохозяйственных территорий с точки зрения перспективности применения на данных землях прецизионного производства растениеводческой продукции. Установлено, что эффективность, а, следовательно, и целесо-

образность применения прецизионной технологии в каждом конкретном случае зависит от соотношения мезо- и микрокомпонент, характеризующих пространственную изменчивость управляемого фактора, а также от физических размеров поля.

3. Разработаны методология формирования информационно-технологической базы прецизионного производства растениеводческой продукции с помощью современных мобильных комплексов с навигационным и геоинформационным обеспечением и соответствующие методики с программным обеспечением по разделению реально неоднородного сельскохозяйственного поля на условно однородные участки, в пределах которых оправдано применение недифференцированных агротехнологий; научно обоснованы, апробированы и доведены до широкого практического применения следующие методики:

- выделение однородных технологических зон на заданном сельскохозяйственном поле по результатам почвенного обследования;

- выделение однородных зон по интегральной продуктивности посевов на основе обработки электронных карт урожайности, получаемых автоматически при уборке;

-диагностика и выявление степени обеспеченности азотным питанием зерновых культур по оптическим показателям физиологического состояния посевов и выделение однородных зон на сельскохозяйственном поле по количественным значениям данных показателей на тестовых площадках.

4. Разработаны пять прецизионных технологий внесения минеральных удобрений и гербицидов. Сформирована информационно-технологическая и техническая база их реализации в режимах off-line и on-line, и проведены опытно-производственные испытания в полевых условиях Ленинградской области. Экономический эффект от применения прецизионных технологий колебался от 842,9 до 1465,0 руб./га.

5. Впервые в России на биополигоне АФИ организовано проведение уникальных многолетних опытов по сравнительной оценке эффективности агротехнологий различной интенсивности. Полученные в ходе исследований (2006-2012 гг.) результаты подтвердили данные о высокой эффективности технологий прецизионного производства растениеводческой продукции: повышение окупаемости удобрений и средств защиты растений в 1,5-1,7 раза; увеличение урожайности минимум на 25-30%; снижение агрохимической нагрузки на окружающую среду на 35-60%; повышение качества продукции.

6. На базе разработанной в Агрофизическом институте методологии создана сеть стационарных агрополигонов и организован мониторинг плодородия земель сельскохозяйственного назначения. Соответствующие наблюдения проведены с применением физико-технических и программно-аппаратных средств и методов точного земледе-

лия, а полученная информация используется для оптимизации агротехнологий, включая технологии точного земледелия.

7. Предложены механизмы совершенствования информационно-технологической базы прецизионного производства растениеводческой продукции. К числу перспективных механизмов совершенствования информационно-технологической базы точного земледелия можно отнести следующие направления исследований:

• организация прецизионных экспериментов на основе обоснованной методики их проведения в почвенно-климатических условиях конкретного хозяйства для формирования нормативной базы применения удобрений;

• применение методологии вероятностно-стохастического моделирования на основе предложенных алгоритмов решения ряда задач, актуальных для прецизионного земледелия (количественный анализ рисков неурожаев от изменения доли орошаемых земель, оптимальный выбор сортов и доз мелиорантов при известковании почв);

• оптимизация процесса обмена информационными ресурсами с помощью сети Интернет.

СПИСОК ОСНОВНЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в рецензируемых журналах, рекомендуемых ВАК

1. Якушев В.В. Интеллектуальные системы управления для ресурсосберегающих технологий точного земледелия // Экологические системы и приборы, 2010, № 7. С. 26-33.

2. Якушев В.П., Якушев В.В. Информационное обеспечение управления агротехнологиями // Плодородие, 2006, № 6. С. 7-10.

3. Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В. Выделение однородных зон на поле по урожайности отдельных участков // Доклады РАСХН, 2007, № 3. С. 33-36.

4. Якушев В.П., Якушев В.В. Точное земледелие - новый этап в развитии агрономии // Земледелие, 2008, № 2. С. 3-5.

5. Якушев В.П., Иванов А.И., Якушев В.В., Коношенков A.A. Реализация системы удобрений в точном земледелии // Земледелие, 2008, № 5. С. 18-20.

6. Якушев В.П., Якушев В.В. Методология и инструментарий анализа натурных данных в точном земледелии // Доклады РАСХН, 2008, № 6. С. 56-59.

7. Якушев В.П., Якушев В.В., Якушева Л.Н., Буре В.М. Электронная карта урожайности как информационная основа прецизионного внесения удобрений // Земледелие, 2009, № 3. С. 16-19.

8. Сидорова В.А., Жуковский Е.Е., Лекомцев П.В., Якушев В.В. Геостатистический анализ характеристик почв и урожайности применительно к полевому опыту по точному земледелию // Почвоведение, 2012, № 8. С. 879-888.

9. Якушев В.П., Жуковский Е.Е., Якушев В.В. Вариограммный анализ для обоснования технологий точного земледелия // Вестник РАСХН, 2009, № 3. С. 16-20.

Ю.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, 2004, № 3. С. 32-34.

П.Якушев В.П., Канаш Е.В., Осипов Ю.А., Якушев В.В., Лекомцев П.В., Воропаев В.В. Оптические критерии при контактной и дистанционной диагностике состояния посевов // Сельскохозяйственная биология, 2010, № 3. С. 94-101 (б).

12.Якушев В.В., Конев A.B., Матвеенко Д.А., Якушева О.И. Прецизионные эксперименты в информационном обеспечении систем земледелия // Вестник РАСХН, 2011, №3. С. 11-13.

13.Суханов П.А., Якушев В.В., Конев A.B., Матвеенко Д.А. Региональный мониторинг земель сельскохозяйственного назначения на основе сети стационарных полигонов // Агрохимический вестник, 2011, № 3. С. 14-16.

14.Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В. Математические подходы к анализу данных в сортоиспытаниях // Доклады РАСХН, 2012, № 2. С. 22-24.

15.Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В. Теоретико-вероятностная модель оценки влияния орошения на риски неурожаев в условиях засухи // Вестник РАСХН, 2011, № 1.

16.Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В., Буре A.B. Теоретические основы оптимального выбора сортов сельскохозяйственной культуры // Доклады РАСХН, 2012, № 1.С. 3-5.

17.Комаров A.A., Суханов П.А., Якушев В.В., Лекомцев П.В. Использование элементов точного земледелия на тестовых полигонах Ленинградской области // Известия СПбГАУ, № 22, 2011. С. 9-15.

18.Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В., Буре A.B. Выбор оптимальных доз мелиоранта при известковании почв. Вестник РАСХН, № 2, 2013, С. 10-13.

Монографии, методические пособия и свидетельства на программные продукты

19.Якушев В.П., Якушев В.В. Информационное обеспечение точного земледелия. СПб., Изд-во ПИЯФ РАН, 2007. 384 с.

20.Якушев В.П., Жуковский Е.Е., Кабанец А.Л., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Вариограммный анализ пространственной неоднородности сельскохозяйственных полей для целей точного земледелия (методическое пособие). СПб., АФИ, 2010. С. 48.

21.Якушев ВН., Канаш Е.В., Конев A.A., Ковтюх С.Н., Лекомцев П.В., Матвеенко Д.А., Петрушин А.Ф., Якушев В.В., Буре В.М., Осипов Ю.А., Русаков Д.В. Теоретические и методические основы выделения однородных технологических зон для дифференцированного применения средств химизации по оптическим характеристикам посева (Практическое пособие). СПб., АФИ, 2010. 59 с.

22.Глобальные изменения климата и прогноз рисков в сельском хозяйстве России. Коллективная монография под. ред. А.Л. Иванова и В.И. Кирюшина. М., Россельхозакадемия, 2009. 518 с.

23.Устойчивость земледелия и риски в условиях изменения климата. Резюме коллективной монографии под. ред. А.Л. Иванова и И.Б. Ускова. СПб., АФИ, 2009. 96 с.

24.Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В. Построение и анализ эмпирических зависимостей. СПб., Изд-во СПбГУ, 2005. 39 с.

25.Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В. Рекомендации по комплексному применению метода наименьших квадратов и квантильной регрессии в построении эмпирических зависимостей. СПб., АФИ, 2009. 24 с.

26.Буре В.М., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Автоматизированная система стохастического выделения однородных технологических зон на сельскохозяйственном поле по данным урожайности. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2008614663 от 29 сентября 2008 г.

27.Якушев В.П., Якушев В.В., Петрушин А.Ф. Автоматизированная система планирования комплекса агротехнических мероприятий. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2010616508 от 1 октября 2010 г.

28.Петрушин А.Ф., Якушев В.В., Лекомцев П.В. Программа автоматического создания карт и схем обследования сельскохозяйственных полей с использованием геоинформационной мобильной станции. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010616509 от 1 октября 2010 г.

29.Буре В.М., Гливинская O.A., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Программа по обработке экспериментальных данных методами непараметрической статистики. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010616935 от 15 октября 2010 г.

Публикации в других периодических изданиях и сборниках

30.Якушев В.В. Программно-технические средства информационного обеспечения и реализации агроприемов в системе точного земледелия. Автореферат диссертации. СПб., АФИ, 2005.

31.Якушев В.П., Петрушин А.Ф., Якушев В.В., Шерстобитов C.B. Перспективы и проблемы информационного обеспечения точного земледелия // Сборник докладов IX Международной научно-практической конференции «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве». Углич, 2006. Ч. 1. С. 161-165.

32.Якушев В.В. Структуризация данных в системах поддержки принятия агротехнологических решений // Труды Всероссийской конференции с международным участием «Продукционный процесс растений: теория и практика эффективного и ресурсосберегающего управления» (памяти академика РАСХН Е.И. Ермакова). Санкт-Петербург, 1-3 июля 2009 г. СПб, 2009. С. 191-197.

33.Якушев В.В. Технические и технологические аспекты применения удобрений и агрохимикатов в системе точного земледелия // Материалы координационного совещания и научной сессии Агрофизического института. 24-26 марта 2009 г. СПб., АФИ, 2009. С. 32-38.

34.Якушев В.В. Дифференцированное внесение минеральных удобрений в системе точного земледелия. Международная школа молодых ученых и специалистов

«Перспективные технологии для современного сельскохозяйственного производства». 23-28 сентября 2007 г. СПб., АФИ, 2007. С. 101-118.

35.Конев A.B., Матвеенко Д.А., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Компьютерная программа с пространственной привязкой расчетных доз удобрений по заданному сельскохозяйственному полю и автоматическим формированием карт-заданий в системе точного земледелия // Материалы координационного совещания Агрофизического института. 25-26 марта 2010 г. СПб., АФИ, 2010. С. 38-44.

36.Якушев В.В. Опыт внедрения технологий точного земледелия на опытной станции Агрофизического НИИ РАСХН. Практика и перспективы // Материалы международной научно-технической конференции «Внедрение информационных систем, использующих спутниковую навигацию, в технологиях аграрного комплекса. Опыт и перспективы». Гомель, Типография БелГУТа, 2010. С. 67-72.

37.Якушев В.В. Компьютерная система генерации агротехнологии и поддержки реализации агроприемов в точном земледелии // Материалы международной конференции «Современная агрофизика - высоким технологиям (к 75-летию образования Агрофизического института). Санкт-Петербург. 25-27 сентября. ГНУ АФИ Россельхозакадемии. СПб., 2007. С. 259-261.

38.Якушев В.В. Система поддержки принятия решений в земледелии. Принципы построения и функциональные возможности // Инструментальные средства и методы в агрофизике. СПб., Изд-во ПИЯФ РАН, 2007. С. 253-266.

39.Слинчук С.Г., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Разработка, апробация и перспективы развития мобильных информационно-измерительных комплексов в земледелии // Инструментальные средства и методы в агрофизике». СПб., Изд-во ПИЯФ РАН, 2007. С. 267-275.

40.Якушев В.В., Телал Б.А., Часовских С.Г., Конев A.B., Матвеенко Д.А. Информационные системы для точного земледелия. Опыт внедрения и разработки // Материалы Международной конференции «Тенденции развития агрофизики в условиях изменяющегося климата (к 80-летию Агрофизического НИИ)». Санкт-Петербург, 20-21 сентября 2012 года. СПб., 2012. 583 с.

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

42.Слинчук С.Г., Ланцов В.А., Лекомцев П.В., Якушев В.В., Петрушин А.Ф., Матвеенко Д.А. Опыт использования данных аэрофотосъемки с радиоуправляемого комплекса при проведении технологической операции подкормки зерновых культур / Продукционный процесс растений: теория и практика эффективного и ресурсосберегающего управления // Труды Всероссийской конференции с международным участием. Санкт-Петербург, 1-3 июля 2009 г. СПб., ГНУ АФИ Россельхозакадемии, 2009. С. 178-179.

43. Воропаев В.В., Лекомцев П.В., Матвеенко Д.А., Петрушин А.Ф., Слинчук С.Г., Якушев В.В., Якушев В.П. Опыт применения элементов точного земледелия в Северо-западном регионе РФ // Сборник статей международной научно-практической конференции «Ресурсосберегающее земледелие на рубеже XXI века». М., МГУ, 2009.

44.Воропаев В.В., Воропаева Е.В., Комаров A.A., Лекомцев П.В., Матвеенко Д.А., Якушев В.В. Факторы управления продуктивностью посевов в интенсивных

технологиях // Материалы III Международной ассамблеи «ЗЕМЛЯ И УРОЖАЙ». Каталог Петербургского химического форума. СПб., 2009. С. 157-159.

45.Якушев В.П., Воропаев В.В., Конев A.B., Лекомцев П.В., Матвеенко Д.А., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Использование тестовых площадок и данных аэрофотосъемки для выделения зон однородностей в системе точного земледелия // Материалы XI Международной научно-практической конференции «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве». Углич, 2010.

46.Матвеенко Д.А., Воропаев В.В., Конев A.B., Лекомцев П.В., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Использование тестовых площадок для контактной и дистанционной регистрации оптических характеристик растений и определения доз азотных подкормок в системе точного земледелия // Материалы координационного совещания Агрофизического института. 25-26 марта 2010 г. СПб., АФИ, 2010. С. 45-50.

47.Канаш Е.В., Воропаев В.В., Конев A.B., Лекомцев П.В., Матвеенко Д.А., Осипов Ю.А., Петрушин А.Ф., Якушев В.В. База данных и информационное обеспечение для выделения неоднородных по оптическим характеристикам участкам посева и дифференцированного внесения средств химизации // Материалы Всероссийской конференции с международным участием «Математические модели и информационные технологии в сельскохозяйственной биологии: итоги и перспективы». 14-15 октября 2010 г. Санкт-Петербург, АФИ, 2010. С. 288.

48.Отчет о НИР по контракту №957/13 от 11.08.2006 г. «Разработка системы комплексного проведения агрохимических, агробиологических, реабилитационных, фитосанитарных, противоэрозионных мелиоративных мероприятий, регулирующих плодородие земель сельскохозяйственного назначения; ресурсосберегающих технологий и технических средств для производства, хранения и внесения высокоэффективных экологически безопасных удобрений и мелиорантов». СПб., АФИ, 2007. 130 с.

49.Воропаев В.В., Лекомцев П.В., Петрушин А.Ф., Слинчук С.Г., Якушев В.В., Якушев В.П. Урожайность и качество яровой пшеницы при использовании технологии точного земледелия // Труды Всероссийской конференции с международным участием «Продукционный процесс растений: теория и практика эффективного ресурсосберегающего управления». СПб., АФИ, 2009. С. 139-141.

50.Воропаев В.В., Лекомцев П.В., Петрушин А.Ф., Слинчук С.Г., Якушева Л.Н., Якушев В.В Урожайность и качество яровой пшеницы при использовании различных технологий ее возделывания на биополигоне АФИ // Материалы координационного совещания и научной сессии АФИ. СПб., АФИ, 2009. С. 69-73.

51.Панова Г.Г., Аникина Л.М., Якушев В.В., Пономарева Л.В., Канаш Е.В., Степанова O.A. Экологические адаптивные средства повышения устойчивости и продуктивности растений в условиях стресса // Материалы координационного совещания и научной сессии АФИ. СПб., АФИ, 2009. С. 133-37.

52.Якушев В.П., Иванов А.И., Якушев В.В. К вопросу о практической реализации точных технологий применения известковых мелиорантов и минеральных удобрений // Методическое и экспериментальное обеспечение адаптивно-ландшафтных систем земледелия. СПб., Изд-во ПИЯФ РАН, 2007. С. 238-244.

53.Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В. Стохастическое моделирование в земледелии // Агрофизика, № 1, 2011. С. 5-13.

54.Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В. Моделирование влияния климатических факторов на риски в земледелии и мелиорации // Материалы Всероссийской научной конференции с международным участием «Методы оценки сельскохозяйственных рисков и технологии смягчения последствий изменения климата в земледелии». СПб., АФИ, 2011. С. 99-104.

55.Якушев В.П., Буре В.М., Якушев В.В., Буре A.B. Стохастическое моделирование и оптимальные решения при известковании почв // Агрофизика, № 2 (6), 2012. С. 24-28.

56. Часовских C.B., Телал Б.А., Якушев В.В. Специализированное программное обеспечение по реализации систем точного земледелия // Материалы научной сессии Агрофизического НИИ. СПб.: АФИ, 2013, С. 16-32.

Отпечатано в ГНУ АФИ Россельхозакадемии 195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., д. 14. Тираж 100.

Текст научной работыДиссертация по сельскому хозяйству, доктора сельскохозяйственных наук, Якушев, Вячеслав Викторович, Санкт-Петербург

ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ АГРОФИЗИЧЕСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ РОССЕЛЬХОЗАКАДЕМИИ

На правах рукописи

05201450275

Якушев Вячеслав Викторович

ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРЕЦИЗИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА РАСТЕНИЕВОДЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ

Диссертация на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук

Специальность 06.01.03 - агрофизика

Научный консультант: Буре Владимир Мансурович, доктор технических наук, профессор

Санкт- Петербург 2013 год

Введение..................................................................................................................5

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ НАУЧНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВА РАСТЕНИЕВОДЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ......................................................................................................14

1.1. Специфика современного земледелия и состояние отрасли............14

1.2. О роли адаптивно-ландшафтного подхода в развитии современного земледелия...............................................................................19

1.2.1. Методологические основы................................................................19

1.2.2. Проектирование адаптивно-ландшафтных систем земледелия (АЛСЗ).............................................................................................................23

1.2.3. Классификация АЛСЗ, проблемы и перспективы их реализации. ..........................................................................................................................37

1.3. Точное земледелие - перспективное направление производства растениеводческой продукции......................................................................42

1.3.1. Концепция и основные подсистемы точного земледелия...........44

1.3.2. Зарождение и развитие точного земледелия в России................57

1.3.3. Эффективность применения, проблемы внедрения и развития точного земледелия......................................................................................66

ГЛАВА 2. НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА ПОСТРОЕНИЯ И РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРЕЦИЗИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА РАСТЕНИЕВОДЧЕСКОЙ

ПРОДУКЦИИ......................................................................................................80

2.1 Методологические и концептуальные основы....................................80

2.2. Принципы построения, структура и функциональные возможности информационной системы.............................................................................88

2.2.1. Эволюция развития идеиА.Ф. Иоффе «электронный агроном». ..........................................................................................................................88

2.2.2. Структура и функциональные возможности информационной системы..........................................................................................................93

2.3. Модуль ГИС (ГИС АФИ)......................................................................102

2.4 База аротехнологических знаний и управление её формированием

123

2.4.1. Специфические проблемы описания агротехнологических знаний. Новые возможности....................................................................127

2.4.1.1. Компоненты описания и обработки агротехнологий (АТ) 134

2.4.2. База моделей......................................................................................142

ГЛАВА 3. ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ БАЗА ПРЕЦИЗИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА РАСТЕНИЕВОДЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ....................................................................................................146

3.1. Вариограммный анализ пространственной неоднородности агроландшафтов для обоснования дифференциации технологических

воздействий на сельскохозяйственном поле............................................149

3.1.1. Вариограммный анализ. Основные понятия...............................149

3.1.2. Трехкомпонентная модель изменчивости пространственной неоднородности сельскохозяйственного поля и ее количественные оценки............................................................................................................154

3.1.3. Оценка перспективности применения точного земледелия для конкретной территории...........................................................................166

3.2. Выделение однородных технологических зон на сельскохозяйственном поле по результатам почвенного обследования, данным электронной карты урожайности и оптическим характеристикам посева..............................................................................175

3.2.1. Мобильный автоматизированный комплекс для полевого обследования................................................................................................175

3.2.2. Методика и представление результатов агрохимического обследования................................................................................................180

3.2.3. Выделение однородных зон продуктивности по данным электронной карты урожайности сельскохозяйственного поля.....191

3.2.3.1. Электронная карта урожайности.........................................191

3.2.3.2. Автоматизированная система стохастического выделения однородных зон по урожайности.........................................................193

3.2.4. Теоретические и технологические основы прецизионного применения средств химизации по оптическим характеристикам посевов...........................................................................................................201

3.2.4.1. Оптические критерии оценки физиологического состояния посевов.......................................................................................................201

3.2.4.2. Диагностика азотного питания растений и выделение однородных технологических зон по колориметрическим характеристикам цифровых изображений посевов.........................210

ГЛАВА 4. ОПЫТ РАЗРАБОТКИ И АПРОБАЦИИ ПРЕЦИЗИОННЫХ АГРОПРИЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА РАСТЕНИЕВОДЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ И РЕГИОНАЛЬНОГО МОНИТОРИНГА ЗЕМЕЛЬ

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ.....................................228

4.1. Прецизионные технологии внесения минеральных удобрений и гербицидов.......................................................................................................230

4.1.1. Специфические особенности формирования и реализации технологических решений в точном земледелии.................................232

4.1.2. Информационно-техническая база построения и реализации прецизионных технологий........................................................................237

4.1.2.1 Базовая (типовая) прецизионная технология внесения минеральных удобрений.........................................................................240

4.1.2.2 Прецизионная технология внесения минеральных удобрений на основании данных агрохимслужбы.................................................241

4.1.2.3 Прецизионная технология внесения минеральных удобрений на основании карт урожайности........................................................243

4.1.2.4 Прецизионная технология азотных подкормок....................252

4.1.2.5 Прецизионная технология внесения гербицидов по результатам аэромониторинга............................................................254

4.1.3. Технологические карты производственной проверки прецизионных технологий........................................................................259

4.1.3.1. Технологическая карта опытно-производственной проверки базовой (типовой) прецизионной технологии внесения минеральных удобрений..................................................................................................259

4.1.3.2. Технологическая карта опытно-производственной проверки прецизионной технологии внесения минеральных удобрений на основании данных агрохимслужбы......................................................260

4.1.3.3. Технологическая карта опытно-производственной проверки прецизионной технологии внесения минеральных удобрений на основании карт урожайности..............................................................261

4.1.3.4. Технологическая карта опытно-производственной проверки прецизионной технологии азотных подкормок.................................261

4.1.3.5. Технологическая карта опытно-производственной проверки прецизионной технологии внесения гербицидов по результатам аэромониторинга.....................................................................................262

4.2. Результаты сравнительных испытаний агротехнологий..............262

4.2.1. Методика...........................................................................................262

4.2.2. Результаты........................................................................................265

4.3. Региональный мониторинг плодородия земель...............................269

4.3.1. Нормативная база............................................................................270

4.3.2. Научно-методическое обеспечение...............................................273

4.3.3. Мониторинг плодородия земель на основе сети стационарных агрополигонов в Ленинградской области................................................276

ГЛАВА 5. ПЕРСПЕКТИВЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ БАЗЫ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ..................................................................................................282

5.1. Прецизионные эксперименты в совершенствовании нормативной базы применения удобрений.......................................................................294

5.2. Вероятностно-статистическое моделирование в точном земледелии.......................................................................................................302

5.2.1. Метод количественного анализа рисков неурожаев от изменения доли орошаемых земель.........................................................304

5.2.2. Метод оптимального выбора сортов для заданных почвенно-климатических условий.............................................................................309

5.2.3. Определение оптимальных доз мелиорантов при известковании почв................................................................................................................314

5.3. Использование сетевых технологий и предоставление сервисов. 322

Заключение.........................................................................................................326

Список литературы..........................................................................................335

Приложение 1.....................................................................................................362

Приложение 2.....................................................................................................365

Введение

В России, несмотря на попытки реализации приоритетного национального проекта «Развитие агропромышленного комплекса» и Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 20082012 годы, утверждённой Постановлением Правительства Российской Федерации от 14 июля 2007 года №446, господствует экстенсивное земледелие, существующее за счёт эксплуатации естественного плодородия почв. Урожайность зерновых в стране составляет в среднем около 20 ц/га, в то время как в мире она держится на отметке 32 ц/га, а в некоторых государствах получают по 70-80 ц/га. Следствием ненадлежащей культуры земледелия наряду с низкой эффективностью производства растениеводческой продукции, особенно зерна, является беспрецедентное истощение почв, её водная и ветровая эрозии, другие неблагоприятные экологические факторы.

Неудачно проводимые аграрные реформы в России в значительной мере подорвали экономические и социальные основы не только агропромышленного, но и всего природопользовательского комплекса: уменьшились объёмы производства, снизилась конкурентноспособность как отрасли в целом, так и отдельных хозяйств - субъектов продовольственного рынка. Это в свою очередь привело к оттоку деятельного населения из производственной сферы, деградации сельской инфраструктуры, снижению рентабельности сельскохозяйственного производства. Постоянно возрастающий диспаритет цен на сельскохозяйственную продукцию и используемые ресурсы привели к вымыванию финансовых средств из отрасли и лишению её источников собственных инвестиций. В сельском хозяйстве прекратилось расширенное воспроизводство, ухудшилось использование пахотных земель, значительно возросла социальная напряжённость.

Надежды на преобразование сельского хозяйства в России связываются в настоящее время с выполнением Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013 - 2020 годы, утверждённой Постановлением Правительства Российской Федерации от 14 июля 2012 г. №717 (далее - Государственная программа). Она базируется на положениях федерального закона «О развитии сельского хозяйства», Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года, Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации, Стратегии развития пищевой и перерабатывающей промышленности Российской Федерации до 2020 года, а также ряде других федеральных и ведомственных целевых программ по проблемам развития агропромышленного комплекса страны.

Государственная программа предусматривает комплексное развитие всех отраслей и сфер деятельности АПК с учётом вступления России во Всемирную торговую организацию (ВТО). Главной целью этого документа является обеспечение продовольственной независимости страны в заданных Доктриной параметрах, воспроизводство и повышение эффективности использования земельных и других ресурсов, а также экологизация производства.

Вместе с тем, неадаптивность применяемых в сельском хозяйстве технологий производства растениеводческой продукции по использованию ресурсов, базирующихся на «уравнительных» принципах без учёта пространственной и временной изменчивости факторов среды, непосредственно влияющих на продуктивность агроэкосистем, мешает в решении острейших задач: устойчивого роста производства,

самодостаточности, низкозатратности, ресурсо- и энергоэкономичности, природоохранности. Эти проблемы лежат в основе экологического кризиса не только отечественного, но и мирового сельскохозяйственного производства.

Одними из наиболее эффективных методов решения вопроса дальнейшего развития отрасли, ее координации с другими сферами природопользовательского комплекса является использование прецизионных сельскохозяйственных технологий (так называемого точного земледелия) как комплексного средства управления природно-техногенными системами. Сформировавшаяся в 90-х годах прошлого века на западе эта новая методология является принципиально иным направлением развития современной аграрной науки, интегрирующим в себе новейшие достижения не только традиционных областей агрономической науки, но и смежных с ней наук. Появление этого направления было обусловлено научно-техническим прогрессом в развитии микроэлектроники, информационной и телекоммуникационной техники, созданием глобальных систем позиционирования и геоинформационных систем, изобретением новых рабочих органов сельскохозяйственных машин, способных осуществлять дифференцированное (в пределах поля) управление технологическими операциями.

Как показывает практика, внедрение этой технологии обещает революционные преобразования в сельском хозяйстве, так как значительно повышает эффективность производства, улучшая производительность, рентабельность, качество продукции, охрану окружающей среды, что в конечном итоге поднимает не только культуру производства, но и способствует развитию сельских районов в целом.

В настоящее время признано, что точное земледелие является технологией XXI века. Вся предыдущая история ведения сельского хозяйства свидетельствует о том, что проблема получения растениеводческой продукции решалась в отрыве от интересов окружающего ландшафта. Такое положение приводит, как правило, к деградации земель, загрязнению грунтовых вод агрохимикатами и неоправданному расходу невозобновляемых ресурсов. Альтернативой такой бездумной эксплуатации природы и является точное земледелие. Применение прецизионных

технологий производства растениеводческой продукции путём научно-обоснованного дифференцированного управления продукционным процессом сельскохозяйственных культур с использованием всех доступных средств получения и обработки измерительной информации в реальном времени в сочетании с современной роботизированной техникой позволит избежать негативных воздействий на растения и среду их обитания. Данный подход поможет максимально быстрее приблизить отечественное сельское хозяйство к тому уровню, на котором уже можно конкурировать с зарубежными производителями, используя инструменты ВТО. Тем более, что сравнение прецизионных технологий растениеводческой продукции с другими высокомеханизированными технологиями показывает, что они позволяют получать не только более высокую урожайность и лучшее качество продукции, но и существенно снизить расход минеральных удобрений и средств защиты растений. Тем самым они позволяют уменьшить или полностью исключить вредное влияние сельхозпроизводства на окружающую среду и получать при этом более экологически чистую продукцию.

В то же время, анализ выполненных исследований в этой области показал, что информационно-технологическая база зарубежных разработок не подходит к почвенно-климатическим условиям нашей страны, и результаты в целом не могут быть использованы в практике российского земледелия. Если на первом этапе развития работ по точному земледелию основное внимание уделялось во всём мире разработке машин и орудий, позволяющих в пределах поля дифференцированно осуществлять основные технологические агроприёмы, то в настоящее время вектор исследований переместился в область математического, информационного и программного наполнения прецизионных систем с целью наиболее эффективного использования средств химизации, поливной воды и других ресурсов.

В этой связи, проведенные исследования весьма актуальны, а представленные в диссертации результаты были направлены на разработку

отечественной научно-технической платформы информационно-

технической базы прецизионного производства растениеводческой продукции, а также на формирование и реализацию агроприёмов в производственных условиях Ленинградской области по системе точного земледелия. Диссертация выполнялась в рамках проводимых Агрофизическим институтом исследований по б