Роботизированный оросительный комплекс для выращивания сельскохозяйственных культур на орошаемом участке

Интеллектуальные технологии, применяемые в цифровом сельском хозяйстве, включая дистанционное зондирование, служат необходимым инструментом по сбору данных о биообъектах. Установили, что данные, собранные с помощью дистанционного зондирования и Интернета вещей (IoT), в том числе изображения, представляющие полную картину сельскохозяйственных биообъектов, и их анализ помогут решить многие проблемы при производстве агропродукции. (Цель исследования) Обосновать и разработать роботизированный оросительный комплекс для выращивания сельскохозяйственных культур, оптимизации процесса полива с учетом влажности почвы, температуры воздуха, скорости ветра и других факторов. (Материалы и методы) Оценили важность разработки, которая может оптимизировать работу при возделывании сельскохозяйственных культур. Привели описание приложений и баз данных, входящих в центральный вычислительный пункт. Контроль за текущим состоянием участка орошения, расчет и выработка управленческих решений обеспечиваются с центрального вычислительного пункта, который по мобильной связи может получать, обрабатывать и передавать команды на пульт управления дождевальных машин, насосной станции и диспетчеру машинно-тракторной бригады. (Результаты и обсуждение) Обосновали схему и основные блоки роботизированного оросительного комплекса для выращивания сельскохозяйственных культур. Разработали алгоритм взаимосвязи и операций сбора данных, расчета, контроля и управления. Установили, что такой комплекс позволит оптимизировать процесс полива, затраты и расход ресурсов на орошаемом участке, снизить загрязнение окружающей среды. (Выводы) Внедрение роботизированного оросительного комплекса позволит уменьшить расход воды, сократить издержки. Поддержание влажности почвы в оптимальных пределах создаст возможность для получения высокого и стабильного урожая качественной продукции при различных погодных условиях.

1. Лачуга Ю.Ф., Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П., Шогенов Ю.Х. Развитие интенсивных машинных технологий, роботизированной техники, эффективного энергообеспечения и цифровых систем в агропромышленном комплексе // Техника и оборудование для села. 2019. N6 (264). С. 2-9. DOI: 10.33267/2072-9642-2019-6-2-8.

2. Дубенок Н.Н., Майер А.В. Разработка систем комбинированного орошения для полива сельскохозяйственных культур // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса. 2018. N1 (49). С. 9-19. DOI: 10.32786/2071-9485-2018-01-9-19.

3. Блохина С.Ю., Блохин Ю.И. Интеллектуальное земледелие на основе Интернета вещей // Земледелие. 2020. N7. С. 7-13. DOI: 10.24411/0044-3913-2020-10702.

4. Соловьев Д.А., Камышова Г.Н., Терехова Н.Н. и др. Цифровые технологии в управлении орошением // Аграрный научный журнал. 2019. N4 С. 93-97. DOI: 10.28983/asj.y2019i4pp93-97.

5. Соловьев Д.А., Камышова Г.Н., Терехова Н.Н., Бакиров С.М. Моделирование нейроуправления скоростью дождевальных машин // Аграрный научный журнал. 2020. N7. С. 78-84. DOI: 10.28983/asj.y2020i7pp78-84.

6. Смирнов И.Г., Курбанов Р.К., Марченко Л.А., ГоршковД.М. Дифференцированная обработка сельхозугодий с помощью БПЛА // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2019. N4(37). С. 30-35. EDN: LFOUDJ.

7. Ценч Ю.С., Захарова Н.И. Тенденции развития технических средств аэрофотосъемки сельскохозяйственных земель // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. Т. 17. N3. С. 16-26. DOI: 10.22314/2073-7599-2023-17-3-16-26.

8. Романенкова М.С., Балабанов В.И. Применение цифровых технологий в растениеводстве // Наука в Центральной России. 2020. N2(44). С. 74-82. DOI: 10.35887/2305-2538-2020-2-74-82.

9. Соловьев Д.А., Журавлева Л.А., Бахтиев Р.Н. Цифровые технологии в сельском хозяйстве // Аграрный научный журнал. 2019. N11. С. 95-98. DOI: 10.28983/asj.y2019i11pp95-98.

10. Камышова Г.Н. Применение искусственных нейронных сетей для управления орошением // Аграрный научный журнал. 2021. N4. С. 84-86. DOI: 10.28983/asj.y2021i4pp84-88.

11. Waga D., Rabah K. Environmental conditions’ bigdata management and cloud computing analytics for sustainable agriculture. World Journal of Computer Application and Technology. 2014. Vol. 2. N3. 73-81. DOI: 10.13189/wjcat.2014.020303.

12. Kamilaris A., Kartakoullis A., Prenafeta-Boldú F.X. A review on the practice of Big Data analysis in agriculture. Computers and Electronics in Agriculture. 2017. Vol. 143. 23-37. DOI: 0.1016/j.compag.2017.09.037.

13. Liaghat S., Balasundram S.K.A. The role of remote sensing in precision agriculture. American Journal of Agricultural and Biological Sciences. 2010. Vol. 5. N1. 50-55. DOI: 10.3844/ajabssp.2010.50.55.

14. Ozdogan M., Rodell M., Beaudoing H.K., Toll D.L. Simulating the effects of irrigation over the United States in a land surface model based on satellite-derived agricultural Data. Journal of Hydrometeorology. 2010. Vol. 11. N1. 171-184. DOI: 10.1175/2009JHM1116.1.

15. Загоруйко М.Г., Белышкина М.Е., Курбанов Р.К., Захарова Н.И. Мониторинг показателей фотосинтетической деятельности и его использование для прогнозирования потенциальной урожайности сои // Аграрный научный журнал. 2021. N12. С. 9-12. DOI: 10.28983/asj.y2021i12pp9-12.

16. Хаитов Б.У. Цифровое моделирование рельефа местности для задач предварительного анализа территорий // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Приборостроение. 2019. N3 (126). С. 64-76. DOI: 10.18698/0236-3933-2019-3-64-76.

17. Кожанов А.Л., Воеводин О.В. Осушительно-увлажнительные системы на равнинных территориях с применением фронтальных и фронтально-круговых дождевальных машин // Мелиорация и гидротехника. 2021. N3. C. 95-108. DOI: 10.31774/2712-9357-2021-11-3-95-108.

18. Мирзаев М.А., Смирнов И.Г. Система позиционирования рабочих органов при дифференцированном опрыскивании растений // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2024. Т. 18. N1. С. 96-100. DOI: 10.22314/2073-7599-2024-18-1-96-100.

19. Бакиров С.М. Анализ энергозатрат на дождевальную машину // Аграрный научный журнал. 2019. N10. С. 95-98. DOI: 10.28983/asj.y2019i10pp95-98.

20. Хорт Д.О., Личман Г.И., Филиппов Р.А., Беленков А.И. Применение беспилотных летательных аппаратов (дронов) в точном земледелии // Фермер. Поволжье. 2016. N10. С. 34-37. EDN: ZCPNPT.

21. Зубарев Ю.Н., Фомин Д.С., Чащин А.Н., ЗаболотноваМ.В. Использование беспилотных летательных аппаратов в сельском хозяйстве // Вестник Пермского федерального исследовательского центра. 2019. N2. С. 47-51. DOI: 10.7242/2658-705X/2019.2.5.