CC BY
382
,,„ „„„,„,„,„„,„„. Jj Ставрополья
научно-практическии журнал
УДК. 638.1:629.735
Шлаев Д. В., Трошков А. М., Жук А. П., Рачков В. Е., Гайчук Д. В., Сахнюк П. А., Федоренко И. В.
Shlaev D. V., Troshkov A. M., Zhuk A. P., Rachkov V. E., Gaichuk D.V., Sahnyuk P. A., Fedorenko I. V.
ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МИКРОАВИАЦИИ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ДИНАМИКИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПЧЕЛОСЕМЕЙ
STUDY OF THE POSSIBILITY OF APPLYING MICROAVIATION FOR THE MONITORING OF THE DYNAMICS OF BEE COLONIES FUNCTIONING
Представлены результаты исследования мониториро-вания медоносных участков с применением микроавиации, алгоритм динамики функционирования пчелосемьи. Разработана программа мониторинга с АРМ-пчеловода.
Ключевые слова: Мониторинг. Микроавиация. Ква-дрокоптер. Биологическая система. Медопродуктивность медоносных растений.
The results of a monitoring study of honey plots using microaviation, the algorithm of dynamics of bee colonies functioning are presented. Monitoringprogramwithbeekeeper'swo rkplacehasbeendeveloped.
Key words: Monitoring. Microaviation.The quadrocopter. Biological system.The honey bee productivity of plants.
Шлаев Дмитрий Валерьевич -
кандидат технических наук, исполняющий обязанности заведующего кафедры информационные системы
Ставропольский государственный аграрный университет г. Ставрополь Тел.: 8-918-763-48-10 E-mail: shl-dmitrii@yandex.ru
Трошков Александр Михайлович -
кандидат технических наук, доцент кафедры информационные системы
Ставропольский государственный аграрный университет
г. Ставрополь
Тел.: 8-918-750-42-74
E-mail: A_troshkov@mail.ru
Жук Александр Павлович -
кандидат технических наук, профессор кафедры информационные системы
Ставропольский государственный аграрный университет
г. Ставрополь
Тел.: 8-918-884-14-81
E-mail: alekszhuk@mail.ru
Рачков Валерий Евгеньевич -
кандидат технических наук, доцент кафедры информационные системы
Ставропольский государственный аграрный университет
г. Ставрополь
Тел.: 8-962-452-48-22
E-mail: rw6hlg@mail.ru
Гайчук Дмитрий Викторович -
кандидат технических наук, доцент кафедры информационные системы
Ставропольский государственный аграрный университет
г. Ставрополь
Тел.: 8-988-702-58-63
E-mail: chuc671@mail.ru
Сахнюк Павел Анатольевич -
кандидат технических наук, доцент кафедры информационные системы
Ставропольский государственный аграрный университет
г. Ставрополь
Тел.: 8-918-805-55-60
E-mail: pav-sahnyuk@yandex.ru
Shlaev Dmitry Valeryevich -
PhD in Technical Science, acting head of the department "Informational systems" Stavropol State Agrarian University Stavropol
Tel.: 8-918-763-48-10 E-mail: shl-dmitrij@yandex.ru
Troshkov Alexander Mikhaylovich -
PhD in Technical Science, Associate Professor of the department "Informational systems" Stavropol State Agrarian University Stavropol
Tel.: 8-918-750-42-74 E-mail: A_troshkov@mail.ru
Zhuk Alexander Pavlovich -
PhD in Technical Science, professor of the department "Informational systems" Stavropol State Agrarian University Stavropol
Tel.: 8-918-884-14-81 E-mail: alekszhuk@mail.ru
Rachkov Valery Eugenevich -
PhD in Technical Science, Associate Professor of the department "Informational systems" Stavropol State Agrarian University Stavropol
Tel.: 8-962-452-48-22 E-mail: rw6hlg@mail.ru
Gaichuk Dmitry Viktorovich -
PhD in Technical Science, Associate Professor of the department "Informational systems" Stavropol State Agrarian University Stavropol
Tel.: 8-988-702-58-63 E-mail: chuc671@mail.ru
Sahnyuk Pavel Anatolyevich -
PhD in Technical Science, Associate Professor of the department "Informational systems" Stavropol State Agrarian University Stavropol
Tel.: 8-918-805-55-60 E-mail: pav-sahnyuk@yandex.ru
№ 2(18), 2015
Федоренко Ирина Владимировна -
кандидат технических наук, доцент кафедры информационные системы
Ставропольский государственный аграрный университет
г. Ставрополь
Тел.: 8-906-479-05-79
E-mail: stvirishka@mail.ru
Fedorenko Irina Vladimirovna -
PhD in Technical Science, Associate Professor of the department "Informational systems" Stavropol State Agrarian University Stavropol
Tel.: 8-906-479-05-79 E-mail: stvirishka@mail.ru
В условиях Северного Кавказа при конкурирующей разнотипной медоносной растительности в секторе продуктивного полёта рабочей пчелы предпочтения сбору нектара отдается цветущим энтомофильным растениям. Ставропольский край - регион интенсивного земледелия с очень высокой степеньюра-спаханности земель, пастбищ, с немногочисленным количеством фруктовых садов. Эти факторы крайне негативно отражаются на медопродуктивности угодий. По данным Минсельхоз СК в крае развито порядка 50 тысяч пчелосемей, находящихся в различных сферах собственности, что позволяет собирать 2.5 тысячи тонн меда[1]. Программа развития сельского хозяйства СКФО предусматривает увеличение количества пчелосемей до 62 тысяч. Увеличение количества пчелосемей влечет за собой расширение медоносной базы, которой на Ставрополье недостаточно, поэтому каждый медонос должен быть рационально и качественно использован. Мониторинг произрастания многолетних трав, являющихся сильными медоносами в смеси с кормовымии продовольственными сельскохозяйственными культурами, как например, подсолнечник, кукуруза с донником и викоовсяной смеси с горчицей.
Анализ цветения и медопродуктивности медоносных растений представленных в таблице 1.
Таблица 1 - Анализ цветения медопродуктивности
№ Растение Срок цветения Медопродук-тивность, кг/га
1 Лещина, травы 28.03 - 03.05 15
2 Абрикос 17.04 - 30.04 20 - 40
3 Клен полевой 25.04 - 09.05 До 1000
4 Боярышник 07.05 - 18.05 8 - 6
5 Гречка Июнь - июль 70 - 90
6 Душица Июль - август 90 - 100
7 Донник - -
8 Подсолнечник - 13 - 57
9 Разнотравье Июль - сентябрь До 400
10 Люцерна Июль - август 25 - 50
Анализ цветения медопродуктивности-позволяет предложить алгоритм мониторинга медоносов с последующей программно-информационной информатизацией [2]. Кроме мониторинга медоносов предлагается проводить орнитологический мониторинг и мониторинг распространения пестицидов.
Расположение пасеки в местах сосредоточения орнитологическихмассивов влечет гибель пчел от птиц, а химические вещества ослабляют иммунитет пчел, и делает их еще более уязвимыми к болезням. Исходя из этого, предложенный алгоритм имеет следующий вид:
Зимовка (Мониторинг микроклимата и «клуба»)
Рисунок 1 - Мониторинг динамики пчелосемей 1...10 - значения таблицы 1.
84
Ежеквартальный
научно-практический
журнал
В
В качестве дополнения к мониторингу (рисунок 1) предлагается дополнительно монитори-роватьопыление других сельскохозяйственных
( 29,2 ц. Подсолнечник
культур, так например,при хорошей интенсивности опыления получены следующие результаты - рисунок 2.
( т до 40 ц/га) Гречиха
( Т до 30 %) Косточковые
Отдельно: © Договора
по повышению
Урожайности
(1 пчелосемья - 2,500 руб.
( Т 10 - 20 %)
Плодовые
Рисунок 2 - Анализ увеличения урожайности по интенсивности опыления
Исходя из указанных данных мониторинг динамики функционирования пчелосемей просто необходим, особенно на с/х угодьях СК [3].
Исключительное значение для внедрения программно-информационного мониторинга
будет информационно-техническое облако для поддержания принятия решений специалистами пчеловодами, объединенных на различных хозяйственных принципах в пчелопарки, рисунок 3.
Орнитологическая информация
Информация
Химическая информация
Информация биосферы
Рисунок 3 - Информационно-техническое облако
Таким образом, мониторинг и создание информационно-технического облака позволит [4]:
- обеспечить развитие пчеловодства;
- обеспечить занятость специалистов с/х и информационных технологий в с/х;
- создать конвейерные цветообороты;
- обеспечить пчелоопыление посевов.
V------'
Следствие:
Натуральная, экологически чистая, высококачественная продукция пчеловодства.
Исходя из выше исследуемого вопроса необходимо обеспечить:
1. Высококлассный мониторинг.
2. Программно-информационный комплекс.
3. Подготовленные специалисты информационных технологий в с/х.
Для выполнения информационно-технической задачи высококлассного мониторинга динамики работы и управления пчелосемьей предлагается внедрить технологию «будущего» - микроавиацию, управляемую информационными системами. Для проведения предлагаемоговысо-коклассного мониторинга предлагается применение беспилотного квардрокоптера - это летательный аппарат, в полете опирающийся на несущую поверхность, свободно вращающегося в режиме авторотации несущих винтов (рисунок 4).
в
естник АПК
Ставрополья
№ 2(18), 2015
Для реализации метода облета полей сельскохозяйственных культур с использованиемквадро-коптерас программно-информационным комплексом предлагается в качестве системы управления применить систему DJIЮSGroundStation, позволяющую управлять квадрокоптеромс земли даже с мобильного устройства. Полетная система, входящая в состав GroundStationT 2,4 GBluetoothDatalink, состоит из воздушной и наземной частей, каждая из которых обеспечивает надежную и стабильную удаленную беспроводную передачу данных для приложений установленных на базе. Основная система организации представлена на рисунке 5.
HIJ6 - 3DB
□ t ."4 1 . >
B0043m
S4 . U 1 и KOOSlmRh 3 ^
Рисунок 4 - Квадрокоптер для выполнения мониторинга
Рисунок 5 - Схема организации связи воздушной и наземной частей полетной системы
Инновационная система GroundStation, управляемая устройством мобильного приложения, позволяет давать точные команды, задавать маршрут полета по точкам (в пределах 15 точек) даже вне пределов прямой видимости. Система поддерживает работу операционных систем на мобильных устройствах,таких как IOS, Androidс поддержкой Bluetooth 4,0.
Управление полетом осуществляется с экрана мобильного устройства, как показано на рисунке 6.
Рисунок 6 - Управление полетом по точкам
86
Ежеквартальный
научно-практический
журнал
в
22 Ставрополь
Рисунок 7 - Маркировка мониторирования с помощью маркеров-распознавания из таблицы 1
Система имеет возможность построения маршрута в режиме реального времени. Управление наземной станцией осуществляется с различными моделями контроллеров А2, WKM, NAZA-M, NAZAMV2.Дальность работы составляет свыше 2500 метров.Маркерное нанесение медоносов на заданную карту осуществляется с ПК(рисунок 7).
Подготовка специалистов информационных технологий в АПК практически отсутствует. В настоящее время инженерный кадровый ресурс исчерпывается во всех передовых областях. Происходит импорт стандартных, не в полной мере удовлетворяющих специфику областей,технологий. Для решения сложившейся неблагополучной ситуации необходимо развернуть подготовку инженерных кадров в области информационных технологий в АПК, которые смогут в дальнейшем определять и эффективно реализовывать программы технологического развития АПК [5].Инженерный труд в общеевропейской и общественной трактовке предполагает способность к креативному мышлению, разработке новых решений, изобретений и инноваций. Встроенные в образовательную программу по направлению «Информационные системы и технологии» идеологии компетентного подхода ориентированы на постоянное обновление знаний и развитие компетенции в профессиональной сфере и различных областях деятельности[6]. Ключевые компетенции формируются последовательно (рисунок 8), что позволяет держать в поле зрения актуальные задачи,решаемые в области АПК и осуществлять манёвр содержанием обучения.
Анализ областей профессиональной деятельности вАПК
Мнения экспертов в области АПК
Прогнозы в области АПК
Стандарты Требования к
ВПО профессии
Модельспециалиста в области АПК
Цели обучения
Г
Содержание Педагогические
обучения условия обучения
Средства обучения Технологии
(лаборатории) обучения
Теория инфopмaциo^ процессов и систе
Профессиональные компетенции
Корпоративные информации
Дисциплины по выбору
Рисунок 8 - Результаты обработки мониторированных материалов
Рисунок 9 -Ключевые компетенции
№ 2(18), 2015
Таким образом, результаты исследования возможности применения автоматизированного мониторинга динамики функционирования пчелосемьи, создания пчелопарков с возможностью применения микроавиации со встроен-
ной программной реализацией управления показали перспективное направление в развитии АПК Ставропольского края и подготовки соответствующих специалистов.
Литература
1. Козин Р. Б., Лебедев В. И., Иренкова Н. В. Биология медоносной пчелы : учеб. пособие для студентов вузов. СПб. : Лань, 2007. 319 с.
2. Абрамчук А. В. Сравнительная характеристика выращивания трутневого расплода // Пчеловодство. 2009. № 2. С. 19.
3. Буслаев Л. Б. Суточная динамика летной активности медоносных пчел Apismellifera 1_. (Hymenoptera, Apidae) в агроценозах подсолнечника Западного Предкавказья // Достижения энтомологии на службе агропромышленного комплекса, лесного хозяйства и медицины : сб. трудов по материалам XIII съезда РЭО (Краснодар, 2007 г.). Краснодар, 2007. С. 37.
4. Трошков А. М., Кондрашов А. В., Горденко Д. В. Тепловизорная визуализационная диагностика функционирования особей пчелосемьи // Исследования в области естественных наук. 2013. № 9. С. 3.
5. Генетические алгоритмы в системах цифровой обработки сигналов / И. А. Калмыков, Р. А. Воронкин, Д. Н. Резеньков, Я. В. Ямарлукова, А. А. Фалько // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 7. С. 45-52.
References
1. Kozin, R.B., Lebedev, V.I., Irenkov, N.V. (2007), «Biology of the honey bee» Proc. allowance for students. SPb .: Lan [«Biologijamedonosnojpchely» ucheb. posobiedljastudentovvuzov. SPb.:Lan'], 319 p.
2. Abramchuk, A.V. (2009), «Comparative characteristics of drone brood rearing» beekeeping [«Sravnitel'najaharakterist ikavyrashhivanijatrutnevogorasploda» Pchelovodstvo], l9 p.
3. Buslaev, L.B. (2007), «Daily dynamics of flight activity of honey bees Apismellifera L. (Hymenoptera, Apidae) in agrocenoses sunflower Western Ciscaucasia» Achievements of entomology at the service of agriculture, forestry and medicine: Sat. works based on the XIII Congress REO [«S utochnajadinamikaletnojaktivnostimedono snyhpchelApismellifera L. (Hymenoptera, Apidae) v agrocenozahpodsolnechnikaZa padnogoPredkavkaz'ja» Dostizhenijajento mologiinasluzhbeagropromyshlennogoko mpleksa, lesnogohozjajstvaimediciny: sb. trudovpomaterialam XIII s'ezda RJEO], 37 p.
4. Troshkov, A.M., Kondrashov, A.V., Gordenko, D.V. (2013), «Thermal imaging of imaging diagnosis functioning individuals bee colonies» Research in the natural sciences number 9. [«Teplovizornajavizualizacionnajad iagnostikafunkcionirovanijaosobejpchelose m'i» Issledovanija v oblastiestestvennyhnauk № 9.]
5. Kalmykov, I.A., Voronkin, R.A., Rezenkov, D.N., Yamarlukova Y.V., Falko, A.A. (2009), «Genetic algorithms in digital signal processing systems» Neurocomputers: development, application number 7 [«Geneticheskiealgoritmy v sistemahcifro vojobrabotkisignalov» Nejrokomp'jutery: razrabotka, primenenie № 7], pp. 45-52.
