Հողի թվային հետազոտության տեխնոլոգիաները օգնում են արտադրողներին առավելագույնս օգտվել հողի բերրիության բնական ներուժից:
Միևնույն ժամանակ, թվային տեխնոլոգիաների էությունը տարածության մեջ ռելիեֆի (դաշտի) էլեկտրոնային պատկերի ստեղծումն է, որի յուրաքանչյուր կետ ունի իր սեփական «եզակի» կոորդինատները, «կապված» գետնին տարածական կոորդինատների հետ: Էլեկտրոնային քարտեզի յուրաքանչյուր կետ համընկնում է հողում հիմնական միկրոէլեմենտների պարունակության, ռելիեֆի առանձնահատկությունների, լանջի բացատրման և այլ գյուղատնտեսական մշակաբույսերի մշակման գործում կարևոր այլ ցուցանիշների հետ: մշակույթ Արհեստական բանականության տեխնոլոգիաների և բոլոր տվյալների, այդ թվում ՝ եղանակի տվյալների, վերլուծության միջոցով կառուցվում է տվյալ գյուղատնտեսական արժեքի կենսազանգվածի աճի իմիտացիոն (մաթեմատիկական, ծրագրային, տեղեկատվական): մշակույթ Այս մոդելի հիման վրա հաշվարկվում են գյուղատնտեսական տարրերի նկատմամբ պահանջները: բերքը `ապահովելու և հասնելու համար նախատեսված բերքատվությունը և դրանց գնման պլանը:
Անցյալ դարում ստեղծված ագրոքիմիական հետազոտության տեխնոլոգիաները չեն կարող ապահովել պահանջվող ճշգրտություն և հուսալիություն, քանի որ դրանք հիմնված են ձեռքի աշխատանքի օգտագործման վրա և ամբողջովին կախված են «մարդու» գործոնից:
Ռոբոտացված ագրոքիմիական հետազոտության տեխնոլոգիան (RoboAgroSur - ռոբոտացված ագրոքիմիական հետազոտություն) հիմնված է գործնականում թվային լուծումների կիրառման վրա և վերաբերում է խոստումնալից IoT տեխնոլոգիային: Նախ `նախապես որոշված նմուշառման կետերով տարածքի էլեկտրոնային քարտեզը բեռնվում է ռոբոտացված համալիրում (գյուղատնտեսական ռոբոտ` հիմնված բոլոր տեղանքի մեքենայի վրա) RoboProb: Roboprob- ը դաշտով անցնում է տվյալ երթուղով ՝ կոորդինատների երկայնքով, մեկ ընտրման կետից մյուսը: Շասսի ձևավորումը հնարավորություն է տալիս վերցնել հողի նմուշներ գյուղատնտեսական հատվածի ցանքատարածություններում, կոճղերի դաշտերում, հերկման և բուսականության վրա: մշակույթ Այսպիսով, նվազագույնի է հասցվում «մարդկային» գործոնի ազդեցությունը, հողի նմուշի հուսալիությունը առավելագույնս բարձրացվում է դրա նմուշառման արտադրողականության զգալի աճով (տասնյակ անգամներ):
Հանքային պարարտանյութերի դոզանները հաշվարկելու թվային տեխնոլոգիաները հնարավորություն են տալիս մի կողմից հողը դարձնել «ճիշտ» ախտորոշում, իսկ մյուս կողմից `նշանակել ճիշտ« բուժում »: Տնտեսական վերլուծությունը թույլ է տալիս օպտիմալացնել ստացված արդյունքները և խորհուրդ տալ, թե որ պարարտանյութերն օգտագործեն ՝ ավելի քիչ վճարելու և ավելի շատ բերք տալու համար:
Իհարկե, հողի թվային հետազոտությունները ծախսատար են, բայց օպտիմալացման հաշվարկներից հետո դրանք ավելի էժան են ֆերմերների համար և զգալիորեն խնայում են պարարտանյութերը դրանց օգտագործման առաջին տարիներին:
2019-2020 թվականներին RoboProb ընկերությունը իրականացրել է RoboProb ռոբոտային համակարգերի դաշտային փորձարկումներ Հարավային դաշնային շրջանի, Կենտրոնական Սև Երկրի շրջանի և Վոլգայի տարածաշրջանի մի քանի շրջաններում: Ագրո-ռոբոտները լավ էին գործում դաշտում: Միջին հաշվով, մեկ ռոբոտաշինական համալիր օրական արտադրում էր ավելի քան 100 հողի նմուշ: Հողի յուրաքանչյուր նմուշ ստացավ իր սեփական «անձնական» կոորդինատները: Որպես հսկիչ, հաճախորդին ցույց են տրվել իր նախընտրած ցանկացած հողի նմուշի նմուշառման կետերը: Մի քիչ տարօրինակ է թվում, բայց ահռելի դաշտում ես կարողացա հեշտությամբ գտնել հողում մի քանի փոքր անցքեր, որոնք հիանալի տեղավորվում էին նմուշառման պլանին:
Հողի նմուշառման ուղիները բեռնված են յուրաքանչյուր ոլորտի համար: Համալիրի շարժումը կետից կետ իրականացվում է ավտոմատ կերպով, օպերատորը ցանկացած պահի կարող է հեռակառավարմամբ ստանձնել վերահսկողությունը կամ ուղղակիորեն գտնվելով բոլոր տեղանքային մեքենայի վրա: Հողի նմուշառման գործընթացի ավտոմատացման շնորհիվ, նմուշառման բոլոր գործընթացների կառավարումը չի պահանջում բարձր որակավորում. RoboProb համալիրը կարող է սպասարկվել սմարթֆոնի կառավարման հմտություններ ունեցող անձի կողմից: Ագրոքիմիական կրթություն չի պահանջվում:
RoboLab- ի էքսպրես վերլուծության լաբորատորիան դաշտային պայմաններին մոտ պայմաններում թույլ է տալիս ձեռք բերել հողի նմուշների բարձրորակ վերլուծություն հիմնական սննդանյութերի N (նիտրատ և ամոնիում), P, K և հողի թթվայնության համար: Վերլուծությունների համար օգտագործվում է մազանոթային էլեկտրոֆորեզի մեթոդը: Օպերատորը պատրաստում է նմուշը և թորած ջրի հիման վրա հողից պատրաստում է «քաղվածք»:
Ամբողջ վերլուծության գործընթացը լիովին ավտոմատացված է. Լաբորատորիայի հետ աշխատելու համար բավարար է միջնակարգ կրթությամբ լաբորանտի պատրաստման մակարդակը: Լաբորատոր արտադրողականությունը կազմում է օրական 50 բարդ վերլուծություն: Միկրոէլեմենտների վերաբերյալ տվյալներ ստանալու համար հողի նմուշները ներկայացվում են ագրոքիմիական պետական լաբորատորիաներ:
Հողի նմուշների վերլուծության տվյալների և դրանց նմուշառման կետերի կոորդինատների հիման վրա կառուցվում է էլեկտրոնային հողի քարտեզ:
Այս հիմքի վրա շերտերի վրա տեղադրվում են լրացուցիչ տեղեկություններ NDVI և այլ հողի ցուցանիշների, հոսքերի քարտեզների և լանջերի բացման վերաբերյալ: Տվյալների վերլուծության արդյունքում դաշտը գոտիավորվում է ըստ հողի բերրիության մակարդակների: Ըստ բերքի ռոտացիայի գծով գյուղատնտեսի, պլանավորված տվյալներ գյուղատնտեսության բերքի մասին: բերքը, հանքային պարարտանյութերի առկայությունը և դրանց գնման հնարավորությունը, ինչպես նաև բերքատվության կանխատեսման հաշվարկի համաձայն ՝ կառուցվում է տարբերակված պարարտացման դոզանների քարտեզ: Արդյունքը թողարկվում է որպես SHP ֆայլեր Amazon- ի և John Deere- ի սփռիչների համար:
Ռոբոտացված ագրոքիմիական դաշտի ուսումնասիրությունը ցույց է տվել բարձր արդյունավետություն կարտոֆիլագործների հետ աշխատելիս: Գյուղատնտեսական ռոբոտներն օգտագործվել են Բրյանսկի մարզում (ՍՊԸ «KFH Putsko»), Մոսկվայի մարզում («Սովխոզ պրովոդնիկ» ՍՊԸ): Հողի նմուշները վերցվել են 5 հա տարրական հողամասից: Նկարագրված տեխնոլոգիայի վրա կատարված աշխատանքի արդյունքները նույնիսկ գերազանցեցին հաճախորդների սպասելիքները:
2021 թվականից սկսած նախատեսվում է նորարարական RoboAgroSur տեխնոլոգիայի կիրառումը Ռուսաստանի Դաշնության տարբեր մարզերի կարտոֆիլի դաշտերում `ավելի քան 40 հա մասշտաբով: