Применение БПЛА для мониторинга и ухода за посевами зерновых культур

Отметили, что традиционные методы наблюдения за посевами относятся к трудоемким, затратным по времени и стоимости, а применение спутниковых снимков ограничивается погодными условиями, низким разрешением и большим интервалом между съемками. Использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) позволяет оперативно проводить мониторинг, своевременно обнаруживать отклонения и нарушения в развитии растений. (Цель исследования) Разработать информационную модель оперативного мониторинга с применением БПЛА и поддержки принятия решений. (Материалы и методы) К ключевым операциям ухода за посевами относятся дифференцированное опрыскивание с учетом карты обрабатываемых зон, точечное и зональное внесение удобрений по значениям индексов NDVI/NDRE, выявление болезней и вредителей, а также прогнозирование урожайности на основе статистической обработки временных рядов. Проведен системный и контент-анализ существующих материалов. Учитывая значительный объем и разнообразие данных, получаемых с БПЛА, особенно при производстве зерновых культур, обосновали выбор метода информационного моделирования. (Результаты и обсуждение) Выделены преимущества и недостатки применения БПЛА в сельском хозяйстве. Показали, что большой объем разнообразной информации с БПЛА необходимо собирать, систематизировать и качественно обрабатывать. Предложена схема информационной модели оперативного мониторинга посевов и поддержки принятия решений в точном земледелии на основе данных с БПЛА. В схеме предусмотрены блоки получения и предварительной обработки данных, вычислительный модуль для выполнения математического анализа с применением методов моделирования, машинного обучения и экспертной системы для выдачи рекомендаций по проведению агротехнических мероприятий. (Выводы) Обосновали, что внедрение БПЛА при грамотной организации процесса позволит снизить затраты на ресурсы топлива, воды, удобрений и пестицидов. Кроме этого, применение БПЛА будет способствовать повышению урожайности и эффективности использования трудовых ресурсов за счет точного мониторинга, автоматизации и оптимизации агротехнических мероприятий.

1. Хабарина Д.С., Тишанинов И.А. Анализ применения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) различного типа в сельском хозяйстве // Наука без границ. 2021. N4 (56). С. 78-83.

2. Ценч Ю.С., Курбанов Р.К., Захарова Н.И. Развитие систем управления полетом и средств аэрофотосъемки беспилотных воздушных судов сельскохозяйственного назначения // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2024. Т. 18. N2. С. 11-19. DOI: 10.22314/20737599-2024-18-2-11-19.

3. Ценч Ю.С., Курбанов Р.К. История развития систем управления беспилотных воздушных судов // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. Т. 17. N3. С. 4-15. DOI: 10.22314/2073-7599-2023-17-3-4-15.

4. Старовойтов С.И., Ценч Ю.С., Коротченя В.М., Личман Г.И. Технические системы цифрового контроля качества обработки почвы // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2020. N14(1). С. 16-21. DOI: 10.22314/20737599-2020-14-1-16-21.

5. Урасова А.А., Глезман Л.В., Федосеева С.С. Применение беспилотных летательных аппаратов в сельском хозяйстве РФ: оценка региональной популярности потребительских предпочтений // Экономика региона. 2023. Т. 19(4). С. 1146-1160. DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-4-15.

6. Ковалев А.С., Литвинов А.А. Опыт фунгицидной обработки подсолнечника агродронамиXAG в ООО «Агро-Сибирь» // Аграрная политика. 2025. Т. l. N2. 44-47.

7. Zhang R., Hewitt A., Li L. et al. Editorial: advanced technologies of UAV application in crop pest, disease and weed control. Frontiers in Plant Science. 2023. Vol. 14. 1-3. DOI: 10.3389/fpls.2023.1253841.

8. Дорохов А.С., Старостин И.А., Ещин А.В. Перспективы развития методов и технических средств защиты сельскохозяйственных растений // Агроинженерия. 2021. N1(101). С. 26-35. DOI: 10.26897/2687-1149-2021-1-26-35.

9. Meng Ya., Zhong W., Liu Yu et al. Droplet distribution of an autonomous UAV-based sprayer in Citrus Tree Canopy. Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 2203. 2. DOI: 10.1088/1742-6596/2203/1/012022.

10. Lan Y., Qian S., Chen S. et al. Influence of the downwash wind field of plant protection UAV on droplet deposition distribution characteristics at different flight heights. Agronomy. 2021. Vol. 11(12), 2399. 1-13. DOI: 10.3390/agronomy11122399.

11. Gibbs J., Peters T.M., Heck L.P. Comparison of droplet size, coverage, and drift potential from UAV application methods and ground application methods on row crops. Trans ASABE. 2021. Vol. 64(3). 819-828. DOI: 10.13031/trans.14121.

12. Subramanian K.S., Pazhanivelan S., Srinivasan G. et al. Drones in insect pest management. Frontiers in Agronomy. 2021. Vol. 3. 1-12. DOI: 10.3389/fagro.2021.640885.

13. Guebsi R., Mami S., Chokmani K. Drones in precision agriculture: A comprehensive review of applications, technologies, and challenges. Drones. 2024. Vol. 8(11). 686. 1-30. DOI: 10.3390/drones8110686.

14. Дорохов А.С., Старостин И.А., Ещин А.В., Курбанов Р.К. Технические средства для химической защиты растений: состояние и перспективы развития // Агроинженерия. 2022. Т. 24. N3. С. 12-18. DOI: 10.26897/2687-1149-2022-3-12-18.

15. Бершицкий Ю.И., Сайфетдинов А.Р., Максименко А.А., Елфимов Д.А. Экономическая эффективность применения беспилотных летательных аппаратов как элемента цифровизации растениеводства // Вестник Академии знаний. 2024. Т. 2(61). С. 66-69. EDN: DDRCKH.

16. Raj M., Harshini N.B., Gupta Sh. et al. Leveraging precision agriculture techniques using UAVs and emerging disruptive technologies. Energy Nexus. 2024. Vol. 14. 1-25. DOI: 10.1016/j.nexus.2024.100300.

17. Ядровская М.В. К вопросу о компьютерном моделировании. Advanced Engineering Research. 2020. Т. 20. N3. С. 332-345. DOI: 10.23947/2687-1653-2020-20-3-332-345.

18. Салаев Б.К., Серёгин А.А., Эвиев В.А. и др. Анализ применения беспилотных летательных аппаратов в сельском хозяйстве // Вестник аграрной науки Дона. 2022. Т. 15(4). С. 29-44. DOI: 10.55618/20756704_2022_15_4_29-44.

19. Makam S., Komatineni Bh.K., Meena S.S., Meena U. Unmanned aerial vehicles (UAVs): an adoptable technology for precise and smart farming. Discover Internet of Things. 2024. Vol. 4. N12. 1-30. DOI: 10.1007/s43926-024-00066-5.

20. Liu Ji., Wang W., Li Ju. et al. UAV remote sensing technology for wheat growth monitoring in precision agriculture: comparison of data quality and growth parameter inversion. Agronomy. 2025. Vol. 15(1), 159. 1-24. DOI: 10.3390/agronomy15010159.