CC BY
230УДК 087.7
ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ
Андрюшечкина Надия Анверовна - старший преподаватель кафедры математики и информационных технологий.
(620075 Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Карла Либкнехта, д. 42 Email: nadia-andr@mail.ru)
Мусихина Лина Владимировна, старший преподаватель кафедры математики и информационных технологий.
(620075 Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Карла Либкнехта, д. 42 Email: mdi-111@ya.ru)
Рецензент: Носырев М. Б., доктор технических наук, профессор, почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации, профессор ФГБОУ ВО Уральский ГАУ
(620075 Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Карла Либкнехта, д. 42 тел. 8 (343) 22240-00, E-mail: nosyrev.mb@mail.ru)
Ключевые слова: интернет, качество, урожай, производство, земледелие, IoT, фермер, хозяйство, почва
Аннотация
В статье рассмотрены некоторые особенности и перспективы внедрения технологий на базе «Интернета вещей» в сельском хозяйстве. Интернет вещей - концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащённых встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой. Интернет вещей в сельском хозяйстве предназначен для того, чтобы помочь фермерам контролировать жизненно важную информацию о поле и растениях, такую как влажность, температура воздуха и качество почвы, с помощью дистанционных датчиков, а также для повышения урожайности, планирования более эффективной ирригации и составления прогнозов урожая. Интернет вещей помогает биологам изучать влияние геномов и микроклимата на урожайность, чтобы оптимизировать качество получаемой продукции и урожайность.
INTERNET OF THINGS IN AGRICULTURE
Andryushechkina N. A. - senior lecturer, Department of mathematics and information technologies
(620075 Sverdlovsk region, Yekaterinburg, Karl Liebknecht str., 42): nadia-andr@mail.ru)
Musikhina L. V. - senior lecturer, Department of mathematics and information technologies (620075 Sverdlovsk region, Yekaterinburg, Karl Liebknecht str., 42): mdi-111@ya.ru)
Reviewer: M. B. Nosyrev, doctor of technical Sciences, Professor, honorary worker of higher professional education of the Russian Federation, Professor of Ural state UNIVERSITY (620075 Sverdlovsk region, Yekaterinburg, Karl Liebknecht str., 42 tel. 8 (343) 222-40-00, E-mail: nosyrev.mb@mail.ru)
Keywords: Internet, quality, crop, production, agriculture, IoT, farmer, agriculture, soil
Summary
The paper discusses some of the features and prospects for the introduction of technologies based on the "Internet of things" in agriculture. The Internet of things is the concept of a computer network of physical objects ("things") equipped with built-in technologies to interact with each other or with the external environment. The Internet of things in agriculture is designed to help farmers monitor vital field and plant information, such as humidity, air temperature, and soil quality, through remote sensors, as well as to improve yields, plan more efficient irrigation, and make crop forecasts. The Internet of things helps biologists study the effects of genomes and microclimates on yields to optimize product quality and yield.
В настоящее время в связи с необходимостью непрерывного роста объёма производства, если учесть развитие технической базы, возникает потребность в пересмотре существующих систем управления производством сельскохозяйственной продукции. С учётом этого внедрение новых и развитие существующих цифровых технологий даёт возможность оптимизировать существующие процессы в смежных областях экономики. Поэтому внедрение технологических решений в агропромышленный комплекс необходимо рассматривать в качестве важного метода повышения эффективности моделей управления, а также основой для дальнейшего развития и модернизации сельскохозяйственной отрасли. Принятие решений необходимо осуществлять по совокупности исходных данных вследствие того, что способы и приёмы любого из методов тесно взаимосвязаны между собой. Список исходных данных в основном определяется характеристиками процесса производства, отраслью агропромышленного комплекса, количеством технических и человеческих ресурсов, условиями проведения работ. В растениеводстве, например, такие параметры включают следующие показатели: состав грунта, площадь полей, влажность и температуру, объёмный и удельный вес почвы, тип производимых культур, условия климата [1]. Учёт совокупности данных параметров позволяет принимать решения о сроках проведения полевых работ, прогнозировать уровень урожайности, учитывать специфику урожайности на отдельных участках пахотных земель, определять потребность и количество используемых удобрений. В данный момент сбор необходимой информации для принятия решений осуществляется с помощью отслеживания характеристик процесса на машинах, которые осуществляют полевые работы, спутниковой съёмки и забора почвы для пробы. Одновременное отслеживание характеристик на огромной территории сопровождается ограничениями и дискретностью, вызванные территориальными составляющими. Это является существенным недостатком для такого рода сбора данных. При этом огромная часть извлеченного материала не
может подлежать цифровой обработке. Другими словами, этот материал не может быть проанализирован с необходимой точностью и учётом трендов, необходимыми для адаптации методов управления и технологий. Внедрение «Интернета вещей» (от англ. Internet of Things, «IoT») в производственные процессы решают проблемы анализа и моделирования, достоверности данных, а в дальнейшем - и автоматизации [1].
Сельское хозяйство приближается к «Второй зеленой революции». Мнение экспертов состоит в том, что использование технологий точного земледелия, которое основано на интернете вещей, будет являться следствием бурного роста урожайности огромного масштаба, какого люди не видели даже во времена появления изобретений, таких как трактор, генетически измененные семена и изобретение гербицидов. Технологии подешевели, эволюционировали и продвинулись до высокого уровня. Впервые в истории стало возможно получать информацию о любом сельскохозяйственном объекте, делать точный математический алгоритм действий и делать предсказание результата. Автоматизация и цифровизация большого количества процессов в сельском хозяйстве является осознанной необходимостью в развитии крупнейших машиностроительных и агропромышленных компаний и в мире [4,5].
Реализация проектов IoT даёт возможность фермерам использовать большое количество данных, используемых на их фермах. Большой размер множества ферм делает ручные операции трудными и неэффективными, что заставляет фермеров использовать технологии IoT. Применение снимков со спутников и других технологий получения информации для отслеживания сельскохозяйственных операций на всех стадиях - от сбора урожая до его доставки является способом максимизации обеспечения высокого качества продуктов питания в поставках [4].
Сельское хозяйство является идеальным объектом для внедрения IoT, поэтому люди увидят огромное расширение его разработок в течение следующих пяти лет. В таких областях, как точное земледелие, информация, получаемая в реальном времени о погоде, почве, уровнях увлажнения и качестве воздуха, помогут фермерам принимать более качественные решения относительно посадки и сбора урожая. Более высокая урожайность, качество продукции, контроль затрат и сохранение ресурсов - являются некоторыми из способов, которыми «интернет вещей» обещает преобразовать производство продуктов питания и сельское хозяйство в будущем. IoT в сельском хозяйстве, используемый со службой датчиков и веб-карт, снимает вопрос о потребностях в воде или её подачей для орошения сельскохозяйственных культур.
Фермеры, которые имеют доступ к такой важной информации в режиме реального времени, могут лучше спланировать свою деятельность заранее и вовремя принять корректирующие или предупреждающие меры на будущее. IoT обеспечивает эффективную и точную передачу данных в реальном времени, которые связанны с динамичными сельскохозяйственными процессами, такими как посадка и сбор урожая, прогнозы погоды, а также стоимость рабочей силы и качество почвы.
Тяжелая работа фермеров часто заканчивается вредителями, что приводит к огромным денежным потерям. Для предотвращения таких ситуаций, сельскохозяйственный «интернет вещей» предусмотрел систему для сканирования и мониторинга параметров роста растений и окружающей среды. Также происходит сбор и применение данных от датчиков контроля содержания вредных организмов. Эти датчики способны прогнозировать их поведение [2]. Данная информация очень важна, так как используется для уменьшения ущерба, наносимого вредителями в огромных масштабах. Основа борьбы с вредителями лежит на следующих фундаментальных принципах: проверка, наблюдение, отслеживание записей, идентификация.
Параллельно с достижением качественного и оптимального производства продуктов питания, IoT в сельском хозяйстве направлен на безопасность продуктов питания на различных уровнях, таких как транспортировка и хранение. Для этого имеется система мониторинга по многим факторам, таким как температура хранения, время доставки и облачный учет.
Применение «интернета вещей» позволяет прогнозировать погоду и различные динамические данные, учет которых в большой степени влияет на урожайность. Чем выше точность данных, тем ниже шанс повреждения урожая. Таким образом, более достоверные прогнозы погоды могут обеспечить повышение уровня производительности, а, следовательно, и прибыльности. В наше время фермеры сталкиваются с большим количеством сложных проблем -изменение климата и ограниченные запасы воды, растущий спрос на продукты питания во всем мире, ограничение пахотных земель и ископаемого топлива. Для преодоления этих препятствий, сельское хозяйство использует целый ряд новейших цифровых технологий, включая технологию GPS, робототехнику, компьютерную визуализацию. Датчики, которые составляют основу IoT, отслеживают влажность и кислотность почвы и обеспечивают информацию о погодных условиях, в то время как животноводы дистанционно отслеживают перемещение и поведение скота, используя встроенные устройства [3].
Приложения IoT для промышленности хороши для отслеживания внутренних сельскохозяйственных объектов, таких как молокозаводы, силосы и конюшни. Система сельскохозяйственного хранения, например, может устанавливать основные нормы производительности. Затем ставятся условия тревоги и оповещения. Они связанны с температурой, влажностью, вибрацией и другими условиями.
При вычислении необходимого времени для посадки, применения удобрений, сбора урожая или выполнения других действий, оказывающих воздействие на урожайность, основным вариантом использования IoT в деятельности сельского хозяйства было связано с восприятием почвы. NB-IoT (Narrow Band Internet of Things) - основная компания сотовой связи для телеметрических устройств с небольшими объемами передачи данных - идеально подходит для датчиков почвы, так как там используются дешевые модули и на основе энергосберегательного режима могут работать до десяти лет в полевых условиях, при этом используется только одна
батарейка. КБ-1оТ является необходимым дополнением точного земледелия [3]. Используя Интернет вещей, фермер всегда знает, где и когда использовать удобрения. 1оТ может принести большую эффективность в сельскохозяйственную деятельность и создаёт эффективный цикл. Это экономит время и деньги фермеров, делает продукты питания более доступными для потребителей и уменьшает воздействие сельского хозяйства на внешнюю среду, обеспечивая более устойчивые процессы.
Если бы вы спросили людей из сельскохозяйственной сферы 100 лет назад, как отрасль изменится в будущем столетии, они, скорее всего, больше обратили бы внимание на использовании воды или климатические условия, чем на датчики, собирающие и передающие достоверные данные. Мониторинг состояния почв и растений - это простой случай применения, но он может привести к фантастическому возврату вложений фермеров в данную отрасль, благодаря использованию сенсорных технологий. Таким образом, мы увидели три основных направления применения 1оТ в сельском хозяйстве: принятие управленческих решений по контролю использования воды для оптимального роста растений, а также определение влажности почвы и содержания питательных веществ [3].
На самом основном уровне датчики могут быть использованы на фермах и сельскохозяйственных машинах. Это даёт возможность фермерам получать совокупность полезных данных, таких как количество используемых удобрений, продуктов, воды в почве и посаженых семян, температура хранимых продуктов, состояние применяемой сельскохозяйственной техники и оборудования и так далее. После внедрения интеллектуальной системы, использующей систему 1оТ фермеры могут легко отслеживать различные переменные среды и принимать обоснованные решения.
Умное фермерство является не просто улучшением, а необходимым нововведением. При правильном применении это может помочь фермерам справиться с большинством проблемам, с которыми они сталкиваются в сельском хозяйстве. Кроме того, полезная информация, полученная с помощью интеллектуальных датчиков, помогает фермерам более точно использовать удобрения и пестициды, тем самым уменьшая некоторые воздействия на окружающую среду.
Заключение
Таким образом, внедрение технологий на базе «Интернета вещей» в сельское хозяйство позволит автоматизировать процессы контроля параметров кислотности, температуры и влажности почвы, температуры и влажности воздуха, а также минимизировать участие человека в большинстве агротехнологических операций производства сельскохозяйственной продукции.
Библиографический список 1. Балабанов В.И., Романенкова М.С. «Интернет вещей» в сельском хозяйстве // Доклады ТСХА. 2018. Вып. 290. Ч. II. С. 71-74.
2. Шульга Е.Ф., Куприянов А.О., Хлюстов В.К., Балабанов В.И., Зейлигер А.М. Управление сельхозпредприятием с использованием космических средств навигации (ГЛОНАСС) и дистанционного зондирования Земли. М.: Изд-во РГАУ-МСХА, 2016. 286 с.
3. Баутин В.М., Балабанов В.И., Березовский Е.В. Умные кадры для «умных ферм» // Вестник ГЛОНАСС. - 2012. - № 1.- С. 41-44.
4. Холманских М.В., Садов А.А., Кибирев Л.К., Вырова О.М. Мониторинг в АПК посредством использования веб сервисов // Научно-технический вестник технические системы в АПК. 2019. № 5 (5). С. 13-19.
5. Садов А.А., Гладков А.В., Байвердиев А.А., Шорохов П.Н. Возможность использование беспилотных летательных аппаратов в сельском хозяйстве для проведения анализов полей // Научно-технический вестник технические системы в АПК. 2019. № 3 (3). С. 19-24.
Bibliographic list
1. Balabanov V. I., Romanenkova M. S. "Internet of things" in agriculture. 2018. Vol. 290. Part II. Pp. 71-74.
2. Shulga E. F., Kupriyanov A. O., Khlyustov V. K., Balabanov V. I., Zeiliger A. M. management of agricultural enterprise using space navigation means (GLONASS) and remote sensing of the Earth. M.: publishing house of Russian state agrarian University-MTAA, 2016. 286 PP.
3. Bautin V. M., Balabanov V. I., Berezovsky E. V. Smart frames for "smart farms" / / Vestnik GLONASS. - 2012. - No. 1. Pp. 41-44.
4. Kholmansky M.V., Sadov A.A., Kibirev L.K., Vyrova O.M. Monitoring in the agricultural sector through the use of web services // Scientific and Technical Bulletin technical systems in the agricultural sector. 2019.No 5 (5). S. 13-19.
5. Sadov A.A., Gladkov A.V., Bayverdiev A.A., Shorokhov P.N. The possibility of using unmanned aerial vehicles in agriculture for field analyzes // Scientific and Technical Bulletin Technical Systems in the AIC. 2019.No 3 (3). S. 19-24.
