Спецвозможности
Агробизнес

Технологии дистанционного определения сорняков

20.05.2019
960
Технологии дистанционного определения сорняков фото, иллюстрация
Применение СЗР - один из важнейших факторов, влияющих на урожайность. Рациональное использование агрохимикатов на ранних стадиях роста - залог полноценного формирования и развития культуры.

 

 

 

 

 

 

 

Рационализация применения СЗР — один из важнейших факторов рентабельности

За 2016-2018 годы рынок СЗР в Украине вырос на 12% (с $820 млн до $920 млн). При этом объем внесенных препаратов вырос на 4%. Украина в состоянии обеспечить себя пестицидами не более, чем на 20%, и критически зависит от импорта.

В 2017 году стоимость СЗР для аграриев увеличилась на 30%. После массовой ликвидации химических предприятий Китая (в рамках взятого страной курса на снижение химического производства), цены на отдельные виды продукции увеличились вдвое (азоксистробин). Рационализация применения СЗР - необходимый фактор достижения рентабельности сельхозпроизводства.

До 30% от общего количества потерь урожая обусловлены проблемами с сорняками
 
Сорняки неравномерно распространяются на разных участках поля - это их специфика. Своевременное выявление и обработка очагов возникновения - важнейший фактор контроля их распространения.
 
С развитием технологий на смену неэффективному и трудоемком визуальному осмотру пришли методы наблюдения с применением БПЛА и спутников дистанционного зондирования Земли. Они позволяют оценивать состояние посевов на значительных территориях с необходимой периодичностью. Также в последнее время для определения засоренности применяются технологии машинного обучения и робототехника.
 
Ежегодные потери от вредителей, болезней и сорняков могут достигать до 40% от мирового урожая. До 30% от общего количества потерь вызваны проблемами с сорняками. Получить высокую урожайность отдельных культур (кукуруза, рапс и др.) без правильного применения СЗР вообще невозможно.
 
Обычные методы борьбы с сорняками заключаются во внесении гербицидов на все поле. Эта практика обуславливает перерасход действующего вещества, что увеличивает расходы агропроизводителя и приводит к загрязнению окружающей среды.
 
Минимизировать использование СЗР и сохранить производительность - задача точного земледелия. Реализовать эту задачу поможет обнаружение и идентификация сорняков с помощью специальных технических средств.

 

Применение спутников для решения проблемы

Спутниковый мониторинг экономически наиболее выгоден для выявления сорняков. Однако после появления всходов определить засоренность с помощью спутников - невозможно, из-за сходства отражательной способности сорняков и сельскохозяйственных культур. Спектральный отзыв целевых сорняков должен четко отличаться от фона. Поэтому на практике спутники применяются или для определения степени поражения поля сорняками до появления всходов, или на свободных от культур полях. Также ДЗЗ (дистанционное зондирование земли) используют для оценки эффективности борьбы с сорняками, благодаря периодичности получения снимков.

 

Мониторинг засоренности при помощи дронов

В связи с быстрым развитием БПЛА и улучшением их технических характеристик (время полета, качество фотооборудования) - увеличивается экономическая эффективность их применения.
 
Мониторинг с помощью БПЛА производится на различных стадиях вегетационного развития растений. Оборудованные современными RGB-камерами камерами дроны получают снимки с высоким разрешением 1-2 см/пиксель, которая позволяет выявить отдельные культуры и сорняки.
 
На ранних стадиях роста пропашных культур снимки БПЛА применяют для определения наличия сорняков в междурядьях. С помощью алгоритмов обработки снимков идентифицируются ряды посевов и междурядья. Таким образом, вся растительность в междурядьях идентифицируется как сорняк.
 
Полученная информация может использоваться для составления карт дифференцированного внесения гербицидов. Чтобы определить тип сорняков и эффективный способ борьбы с ними, целесообразно обследовать наиболее проблемные участки.

На ранних стадиях развития культур также эффективна оценка растительной массы. Для этого применяют облеты БПЛА с гиперспектральными камерами и вегетационные индексы. Учитывая специфику развития сорняков (высокую скорость роста), участки с высоким значением индекса NDVI, вероятно, поражены, поэтому нуждаются в немедленном внимании агропроизводителя.

 

Технологии машинного обучения для определения сорняков — решения платформы Hummingbird

 

Машинное обучение приносит хорошие результаты в вопросах идентификации растений. Однако технология требует значительного количества данных, которые будут "обучать" систему. Сбор этих данных - чрезвычайно сложная задача, за которое взялась компания Hummingbird Technologies. Сегодня данная платформа предлагает свое эффективное решение проблемы засоренности.

Значительная часть сельскохозяйственного поля может не содержать абсолютно никаких сорняков или их наличие будет минимальным. Плановые облеты полей помогут оценить угрозу распространения сорняков. На основе обработки полученных снимков составляется карта наличии сорняков.
 
Технология Hummingbird предлагает три продукта для выявления сорняков и создания карт-задач на дифференцированное внесение гербицидов.

Один из продуктов определяет зоны засоренности на поле на основе вегетационного индекса NDVI. Это осуществляется до посева и дифференцированного внесения почвенного гербицида. На западе распространена практика внесения страхового гербицида. В таком случае облет дронами и определения зон засоренности проводится после посева до появления всходов. Этот продукт подходит для всех культур, а именно: озимые и яровые пшеница, ячмень, рапс, кукуруза, подсолнечник, соя, картофель, сахарная свекла.

Для посевов пропашных культур с широкими междурядьями (более 40 см) - зоны засоренности идентифицируются с помощью БПЛА, оснащенных RGB-камерами. Картографирование сорняков в междурядьях происходит путем удаления с изображения культуры и поиска остаточной зеленой массы. Все это осуществляет система искусственного интеллекта. После чего создается карта дифференцированного внесения страхового гербицида.

Такие карты могут составляться до обработки полей СЗР и в течение 10-14 дней после обработки - для определения эффективности проведенного опрыскивания и выявления устойчивых к гербициду сорняков.
 
В Украине эти услуги уже доступны.
 
Облет для мониторинга наличия сорняков перед внесением химикатов для различных культур выполняется на определенных стадиях развития растения.
 
Наличие сорняков в междурядьях озимого рапса определяется после применения граминицидов для установления участков с устойчивыми к их воздействию растениями.
 
Не менее трех раз обследуются посевы подсолнечника и кукурузы.
 

Другие инновационные решения борьбы с сорняками

Интеграция датчиков и сенсоров в сельскохозяйственное оборудование позволяет автоматизировать процессы обнаружения и удаления сорняков. Навесное оборудование для тракторов и сельскохозяйственных машин уже используется для работы на пропашных культурах ив садах.

Системы WeedSeeker компании Trimble и WEEDit предоставляют возможность дифференцированно вносить гербициды.

Точечное опрыскивание сорняков проводится благодаря светодиодам, которые сканируют поверхность в красном и инфракрасном диапазоне. Отраженный свет анализируется, если выявляется сорняк - тогда подается сигнал на форсунку, и она работает.
 
Принципиально иное решение предлагает система XPower, которую уже используют New Holland и Case IH. В этом случае применяются не агрохимикаты, но электроток. По словам разработчиков система уничтожает сорняки до корней. В связи с растущей устойчивостью сорняков к пестицидам, такие системы как XPower могут занять свою нишу на рынке. 

 

Разработки в сфере робототехники

Автоматизация процессов обработки сорняков - важнейший аспект автономного сельского хозяйства.
 
Экономическая эффективность решений пока не оправдывает внедрение робототехники в сельское хозяйство. Системы роботизированной прополки используют компьютерное зрение для идентификации сорняков и точечного распыления. Они позволяют сэкономить 90% бюджета на пестициды (по сравнению с полевым опрыскиванием), но стоимость приобретения и обслуживания технологии на данном этапе слишком высока.
 

Среди разработок, которые прошли полевые испытания выделяются: платформа для сельскохозяйственных и прополочных работ BoniRob от компании Bosch; AgBot II (QUT) — робот для автономного внесения удобрений, выявления и классификации сорняков, а также механического или химического контроля над сорняками; "Убийца сорняков" от EcoRobotix — робот для посева рапса и свеклы, что снижает затраты на пестициды в 20 раз; RIPPA (разработанный исследователями University of Sydney) - робот, работающий на солнечной энергии, идентифицирует, удаляет и осуществляет точечный опрыскивание и другие.

Робототехника со временем станет доступнее для агропроизводителей и повысит эффективность борьбы с сорняками. Но сегодня наиболее эффективное решение - это платформы, которые анализируют снимки дронов с помощью машинного обучения. На основе этой информации системы создают карты засоренности и дифференциального внесения гербицидов. Такие решения позволяют сэкономить до 20% гербицидов, повысив при этом урожайность.

Интервью
Виктор Шеремета, заместитель министра аграрной политики по вопросам развития фермерских хозяйств Украины
В начале октября в Министерстве аграрной политики и продовольствия была введена отдельная должность заместителя министра по вопросам фермерства. Им стал Виктор Шеремета, ранее занимавший должность вице-президента Ассоциации фермеров и... Подробнее
Керівник агрохімічної лабораторії з дослідження ґрунтів університету Міссурі-Дельта-Центр Девід Данн
Будущая урожайность примерно на 60% зависит именно от плодородия почвы. Определить, каких элементов не хватает, а каких излишек, поможет анализ почвы. США как один из мировых лидеров в выращивании зерновых и бобовых накопили большой опыт... Подробнее

1
0