Разработка системы автоматизированного управления агротехнологиями в садоводстве

Реализация интеллектуальных технологий в промышленном садоводстве возможна с помощью автоматизированной системы для управления продукционными процессами. (Цель исследования) Разработать и обосновать параметры системы автоматизированного управления агротехнологиями в садоводстве с возможностью проведения наземных осмотров с помощью мобильного приложения. (Материалы и методы) Для работы с базой данных использовали ADO.NET-драйвер Npqsql. В качестве Object Relational Mapping применили Dapper. В веб-приложении использовали шаблон проектирования Model View Controller, в качестве css-фреймворка – Bootstrap. Визуализацию данных из базы провели по облачной технологии, разместив сайт с помощью набора сервисов Internet Information Services. Jquery (набор функций JavaScript) служит как основной фреймворк по работе с клиентской частью программного кода. Задействовали также систему управления базами данных PostgreSql. Мобильное приложение создали в интегрированной среде Android studio. (Результаты и обсуждение) Разработали автоматизированную систему для управления агротехнологиями. Сформировали структуру программно-аппаратной базы. Реализовали возможность работы системы в режиме диалога с пользователем посредством форм, на основе алгоритма выбора оптимальных вариантов технологических процессов при производстве продукции садоводства. Для проведения наземных осмотров в цифровом виде реализовали мобильное приложение. Определили порядок проведения наземных осмотров агрономами с помощью мобильного приложения. (Выводы) Разработали систему автоматизированного формирования и управления технологиями в садоводстве, которая обеспечивает оперативную обработку информационных потоков в реальном времени, отражающих особенности роста и состояния растений в критические фазы развития. Предусмотрели работу современных регистрирующих приборов и мобильного приложения. Показали, что система автоматически оптимизирует машинные технологийи возделывания садовых культур по биологическим (реализация потенциальной биологической продуктивности культур) и экономическим (повышение эффективности использования производственных ресурсов) критериям.

1. Fountas S., Sorensen C.G., Tsiropoulos Z., Cavalaris C., Liakos V., Gemtos T. Farm machinery management information system. Computers and electronics in agriculture. 2015. Vol. 110. 131-138.

2. Kaloxylos A., Groumas A., Sarris V., Katsikas L., Magdalinos P., Antoniou E., Politopoulou Z., Wolfert S., Brewster C., Eigenmann R., Maestre Terol C. Acloud-based farm management system: architecture and implementation. Computers and electronics in agriculture. 2014. Vol. 100. 168-179.

3. Kaivosoja J., Jackenkroll M., Linkolehto R., Weis M., Gerhards R. Automaticcontrol of farming operations based on spatial web services. Computers and electronics in agriculture. 2014. Vol. 100. 110-115.

4. Paraforos D. S., Vassiliadis V., Kortenbruck D., Stamkopoulos K., Ziogas V., Sapounas A.A., Griepentrog H.W. Multi-level automation of farm management information systems. Computers and Electronics in Agriculture. 2017. Vol. 142. 504-514.

5. Ampatzidis Y., Tan L., Haley R., Whiting M.D. Cloud-based harvest managementinformation system for hand-harvested specialty crops. Computers and electronics in agriculture. 2016. Vol. 122. 161-167.

6. Wolfert S., Ge L., Verdouw C., Bogaardt M.-J. Big data in smart farming – a review. Agricultural systems. 2017. Vol. 153. 69-80.

7. Blank S., Bartolein C., Meyer A., Ostermeier R., Rostanin O. IGreen: a ubiquitous dynamic network to enable manufacturer independent data exchange in futureprecision farming. Computers and electronics in agriculture. 2013. Vol. 98. 109116.

8. Paraforos D.S., Vassiliadis V., Kortenbruck D., Stamkopoulos K., Ziogas V., Sapounas A.A., Griepentrog H.W. A farm management information system using future internet technologies. IFAC-PapersOnLine. 2016. Vol. 49. 324-329.

9. Артюшин А., Смирнов И.Г., Хорт Д.О., Филиппов Р.А. Особенности разработки интеллектуальной системы управления в садоводстве // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2016. N2. С. 148-153.

10. Цымбал А.А., Хорт Д.О. Освоение принципов программирования урожая при автоматизированном проектировании агротехнологий возделывания черной смородины // Вестник ФГОУ ВПО МГАУ имени В.П. Горячкина. 2013. N1(57). С. 27-29.

11. Хорт Д.О., Филиппов Р.А. Особенности функционирования системы автоматизированного управления продукционными процессами (АСУПП) в садоводстве // Инновации в сельском хозяйстве. 2013. N2(4). С. 70-74.

12. Zubina V.A., Kutyrev A.I. Development of a software package for the tractor fleet formation in agricultural organizations. MATEC Web of Conferences (ICMTMTE 2019). 2019. N00102.

13. Валге А.М., Папушин Э.А., Пакскина Е.Г. Использование информационных технологий при проектировании процессов производства продукции растениеводства // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 2012. N3. С. 1718.

14. Зыков А.В., Юнин В.А., Захаров А.М. Модель оптимизации состава машинно-тракторного парка на основе применения адаптивных технологий производства сельскохозяйственной продукции в условиях северо-западного региона РФ // Международный научно-исследовательский журнал. 2018. N11. С. 47-51.

15. Личман Г.И., Смирнов И.Г., Беленков А.И. Использование мобильного телефона в системах точного земледелия // Нивы России. 2017. N2(146). С. 58-61.

16. Milrad M., Spikol D. Anytime, anywhere learning supported by smart phones: experiences and results from the musis project. Educational Technology and Society. 2007. Vol. 10. N4. 6270.

17. Chaovalit P., Saiprasert C., Pholprasit T. A method for driving event detection using sax with resource usage exploration on smartphone platform. Eurasip Journal on Wireless Communications and Networking. 2014. Article N135.

18. Palanisamy S., Selvaraj R., Ramesh T., Ramesh T., Ponnusamy J., Ponnusamy J. Applications of Smartphone-Based Sensors in Agriculture: A Systematic Review of Research. Journal of Sensors. 2015. Article ID 195308.

19. Mosa A.S.M., Yoo I., Sheets L. A systematic review of healthcare applications for smartphones. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2012. Vol. 12. N1(67).

20. Habib M.A., Mohktar M.S., Kamaruzzaman S.B., Lim K.S., Pin T.M., Ibrahim F. Smartphone-based solutions for fall detection and prevention: challenges and open issues. Sensors. 2014. Vol. 14. N4. 7181-7208.