CC BY
48УДК 631.4: 685.5
Место и возможности робототехники в технологии выращивания сахарной свёклы
В.К. АБРОСИМОВ, д-р техн. наук, ст. научн. сотрудник (e-mail: avk787@yandex.ru)
В.В. ЕЛИСЕЕВ, генеральный директор (e-mail: v_eliseev@land.ru)
ООО «Научно-технический центр «РобоПРОБ» (e-mail: info@roboprob.com)
Введение
Известно, что сахарная свёкла — одна из самых дорогостоящих и сложных в выращивании сельскохозяйственных культур, однако она очень отзывчива на качество технологии её выращивания [1]. Эффективность производства сахарной свёклы наиболее существенно зависит от влияния разнообразных факторов. К объективным факторам следует отнести природно-климатические условия, неизбежность появления сорняков, вредителей и болезней листьев растения. К субъективным относятся несоблюдение технологических процессов выращивания, нарушение режима внесения удобрений и правил борьбы с сорняками и вредителями.
Важнейшей особенностью сахарной свёклы как сельскохозяйственной культуры являются особо высокие требования к плодородию почвы и её обеспеченности макро- и микроэлементами. Известно, что лучше всего свёкла растёт на чернозёмах, серых и тёмно-серых лесных суглинистых, луговых и лугово-болотных почвах, богатых перегноем. Вполне пригодны для неё почвы низин и пойм. В Нечернозёмной зоне для получения хорошего урожая необходимы богатые органическими веществами, удобренные и обеспеченные влагой плодородные дерново-подзолистые почвы [2]. Сахарная свёкла может приспосабливаться и к слабозасоленным почвам. Категорически не подходят ей тяжёлые глинистые, заболоченные, бедные песчаные и каменистые почвы.
Однако проблема состоит в том, что в современных условиях в целях экономии ресурсов сахарная свёкла выращивается в севооборотах с короткой фазой ротации. Как правило, это трёх- и четырёхпольные севообороты. В таких экстремальных условиях агрономы в технологии выращивания применяют повышенные дозы удобрений и средств защиты растений. Однако природу не обманешь: короткая ротация сахарной свёклы в геометрической прогрессии способствует накоплению её болезней и вредителей, после чего наблюдается устойчивый тренд снижения урожайности культуры практически до границы рентабельности.
При коротком севообороте почва очень быстро теряет химические элементы, необходимые для питания растений. Это сильно истощает её, существенно повышает кислотность и, как следствие, снижает урожайность культуры и качество продукции. Требуется проведение специальных и дорогостоящих мероприятий для восстановления плодородия почвы и экосистемы поля в целом.
Операции в технологии возделывания сахарной свёклы, выполняемые с применением ручного труда
В технологии возделывания сахарной свёклы доля ручного труда остаётся всё ещё значительной [3]. Она касается некоторых ключевых процессов, во многом определяющих урожайность культуры. К ним относятся прежде всего отбор проб почвы, обнаружение и распозна-
вание сорняков, болезней и вредителей, в том числе масштабов их распространения.
Отбор проб почвы. Механизация в этих процессах заключается в использовании автоматических почвенных пробоотборников, установленных на различных транспортных средствах, в частности на квадроциклах, автомобилях повышенной проходимости и др. Однако наиболее распространён ручной способ. Отбор почвенных проб для плантаций сахарной свёклы проводится или ранней весной до посева, или после уборки предшественников (зерновых культур). Самый лучший срок — сразу после уборки озимой пшеницы (лучшего предшественника) прямо по стерне, пока поле свободно, и до её лущения или культивации. Понятно, что объёмы работ по отбору почвенных проб очень большие. Таким образом, необходимы агро-машины высокой производительности, желательно работающие в автоматическом режиме.
Обнаружение и распознавание болезней. Типовые методики определения и распознавания болезней сахарной свёклы основаны на отборе проб корней культуры с анализом количества и процента здоровых, поражённых и погибших растений. Так, для определения наличия корнееда в период массового появления всходов на заданном участке отбирают (как правило, вручную, обычной лопаткой) по двум диагоналям 50 проб, примерно на равных расстояниях. Распознавание пероноспороза и мучнистой росы на плантациях происходит путём визуального ос-
мотра на заданном участке до 200 растений по двум диагоналям (в 20 местах по 10 растений) и определения характерных поражений листвы. Аналогично проходят обследования по определению наличия церкоспороза (осмотр по двум диагоналям 100 растений — в 10 местах по 10 растений в рядке), гнили корней в периоде хранения (в каждом кагате берут 6 проб по 100 корней) и др. [4].
Обнаружение и распознавание вредителей. К наиболее часто встречающимся вредителям свёклы среди нескольких десятков (около 40) основных из более чем 500 зафиксированных в Российской Федерации относятся свекловичные блошки, долгоносики, клопы, тля. На протяжении всего летнего периода свекольную ботву повреждают также гусеницы совок, свекловичная щитоноска, личинки свекловичной мухи и свекловичная минирующая моль. Обнаружить как яйца вредителей, так и их самих достаточно трудно, тем более на обратной стороне листвы.
Как следует из изложенного, все указанные вопросы требуют значительной доли ручного труда. Например, отбор проб почвы осуществляется при значительных человеческих затратах (всего до 30 проб в день на человека при использовании ручного пробоотборника и до 100 проб в день при использовании автоматического пробоотборника, установленного на квадроцикле). Работа по обнаружению болезней растений и вредителей осуществляется, по сути, несистемно, по наитию и опыту агронома; зачастую он проезжает до 80—100 км в день в целях мониторинга ситуации. Положение усугубляется неравномерностью распространения как болезней, так и вредителей.
В целях обнаружения и распознавания сегодня активно используют мультиспектральные снимки. При мониторинге роста сахарной свёклы на таких снимках определяются зоны распростране-
ния сорняков по видам, их плотность на единицу площади и фазы развития. Наиболее информативными являются мультиспектраль-ные снимки, полученные с беспилотных летательных аппаратов, обеспечивающих максимальную разрешающую способность. Далее требуется визуальная оценка ситуации агрономом. Специалист выходит в поле с агрономической рамкой и определяет уровень засоренности, видовой состав сорняков, фазу их развития. Визуально наблюдаются и вредители. Как результат формируется рекомендация к применению системы средств защиты растений в определённой дозе по каждой зоне засоренности.
Несмотря на наличие специальных каталогов (см., например, [5]) разнообразие возможных вариантов получаемых образцов поражений листьев столь велико, что необходима их систематизация в виде баз данных. По нашим предварительным оценкам, для корректного распознавания требуется не менее 5—6 тыс. мультиспек-тральных снимков листьев сахарной свёклы и не менее 2,5—3 тыс. снимков каждого типа основных сорняков и вредителей для обучения соответствующих программ по современным методикам так называемого «глубокого» обучения и распознавания: а) болезней сахарной свёклы с достоверностью не менее 90 % и б) наличия сорняков и вредителей с достоверностью до 85 %.
Вопросы роботизации
при выращивании сахарной
свёклы и требования
к агророботам
В настоящее время в сельскохозяйственном производстве чётко выделяются три тесно связанных друг с другом тренда: автоматизация, цифровизация и роботизация.
Автоматизация в растениеводстве развивается в направлениях разработок автоматизированных платформ управления и хране-
ния информационных ресурсов. Цифровые технологии растениеводства разрабатываются в направлениях мониторинга здоровья растений (как правило, на основе индекса NDVI), мобильности агронома (планшеты агронома, мобильные приложения), диагностирования болезней, активности вредителей и распространения сорняков (на основе мульти- и гиперспектральных снимков растений), мониторинга урожайности и прогноза погоды на основе полевых датчиков в почве (фиксация текстуры, органики, содержания соли, питательных веществ) и на растениях, метеостанций, датчиков устанавливаемых на уборочных машинах (определение объёма урожайности, влажности собираемой культуры и др.). Министерство сельского хозяйства РФ в 2019 г. планирует запустить программу цифровизации с приоритетами создания единой информационной системы учёта сельскохозяйственных земель, отслеживания производимой агропромышленным комплексом продукции, поддержки аграриев в части компенсации затрат на покупку программного обеспечения и вычислительной техники.
Роботизация растениеводства является чётко прослеживаемым мировым трендом, однако для России, к сожалению, это пока ещё экзотика. Сегодня за рубежом роботы активно используются для ухода за саженцами, сбора урожаев, посадки деревьев, сортировки продукции, механического удаления сорняков, обработки виноградников и др. В последние годы в связи с развитием систем точного земледелия активно создаются системы и средства дифференцированного внесения удобрений, автоматического внесения гербицидов, химикатов, семян. Они регулируются с помощью информации, полученной от датчиков, электронных почвенных карт, спутников. В России к элементам робототехники относят системы
параллельного вождения, интеграции полевой информации с агротехникой и мобильными устройствами, оснащение техники GPS/ ГЛОНАСС-навигаторами и пр.
К агромашинам для реализации технологий выращивания, уборки, хранения и переработки сахарной свёклы относятся прежде всего свеклоуборочные комбайны, самоходные машины для уборки свёклы, свеклоуборщики, свеклопогрузчики ботвоудалители и др. В России преобладают прицепные модели, однако всё больше внимания уделяется зарубежному подходу, в котором применяются самоходные машины. При всей эффективности таких машин они весьма дороги и сложны в обслуживании. И все они пилотируются механизаторами.
В последние годы в научную практику вошёл новый термин «роботизированное растениеводство». Он связан с принципами стандартизированной под обработку роботами технологии посадки и выращивания сельскохозяйственных культур. Сахарная свёкла с несложным фото- и видеообразом листьев растений и её посевы со сравнительно чётким размером междурядьев как нельзя лучше соответствуют данной но-вационной технологии.
Рассмотрим три задачи, которые имеют большое значение для получения высоких урожаев сахарной свёклы и для выполнения которых можно использовать аг-ророботы.
Почвенно-экологический агрохимический анализ почв. Первым необходимым условием эффективного выращивания сахарной свёклы является максимально точное знание степени обеспеченности почвы азотом, фосфором, калием. Для свекловичного производства повышенная кислотность почв является критичной, поэтому среди показателей плодородия в процессе агрохимического исследования почвы наиболее интересными для агронома являются, помимо
основных элементов питания, содержание почвенного гумуса и величина гидролитической кислотности. Необходимо проводить постоянный мониторинг их изменений в составе почв, контроль за наиболее уязвимыми свойствами почв, изменение которых может вызвать деградацию плодородия пашни. Поэтому целесообразно, как указано выше, регулярно отбирать пробы почвы при строгой привязке к месту и времени.
С учётом того, что проезд по полю тяжёлой техники негативно влияет на структуру почвы, вызывая её уплотнение, наилучшим решением представляется использование малых агророботов с небольшим общим весом. Для этого на роботизированную тележку необходимо установить пробоотборник. Предпочтительнее всего, чтобы пробоотборник в одном маршруте отбирал несколько проб почвы, сразу маркировал их, а затем обеспечивалось их хранение до момента проведения лабораторного агрохимического обследования.
В качестве примера удачного решения можно рассматривать сельскохозяйственный робот, производящий отбор почвенных проб в автоматическом режиме, разработанный специалиставми компании «РобоПРОБ». Его производительность обеспечивается на уровне 20 смешанных проб в час. Отбор проб может производиться круглосуточно. Места отбора координируются по системам спутниковой навигации GPS/ГЛОНАСС с точностью до 1 м. Каждая почвенная проба подлежит автоматической маркировке и упаковке.
Следующей проблемой технологии выращивания сахарной свёклы является необходимость в экспресс-анализе почвенных проб. Государственные агрохимические лаборатории используют сертифицированные методики анализа, основанные на достижениях аналитической химии. Однако анализ большого количества образцов почвы за краткий промежуток
времени они не могут осуществить ввиду загруженности. Свекловодам приходится ждать результатов порой несколько недель. Для экспресс-анализов основного количества почвенных проб предлагается использование полевой автоматизированной агрохимической лаборатории RoboLab. В основе её работы лежит метод капиллярного электрофореза. Лаборатория производит анализ почвенного образца в течение двух минут по следующим показателям: кислотность (рН), азот нитратный, азот аммонийный, фосфор, калий. Данные анализов вместе с номером пробы и координатами места её отбора в электронном виде поступают в программное обеспечение для расчёта доз удобрений в целях последующего дозированного их внесения. Таким образом, достигается оперативность получения данных и достоверность результатов, обеспечивающая получение государственных субсидий.
Распознавание проблемного места на поле. Основной объективной особенностью выращивания сахарной свёклы является неравномерность распределения по площади болезней корнеплода, вредителей, сорняков и других элементов окружающей среды. Изучение космических снимков, даже высокого разрешения, не решает проблем. Можно лишь определить, причём иногда с естественной погрешностью, только самые крупные проблемные области. Уточнение ситуации внутри этих проблемных областей возможно лишь с использованием специальных систем распознавания. Именно они могут базироваться на малых роботах. Кроме того, на них предусмотрена установка и специальных манипуляторов для отбора проб корней культуры по указанной выше методике.
Фактическое решение задач точного земледелия. Несмотря на появление в последнее время беспилотной авиационной техники, основным средством решения задач
ООО «Научно-технический центр «РобоПРОБ»
И а-Ь-а-'Р И V И
Производство и продажа автоматических роботов
г' 1 и
Робот-почвоотборник ПАК «ИоЬоРгоЬ»
Роботизированное агрохимическое обследование полей, определение уплотнённости и электропроводности почв
Экспресс-анализ почв на N (нитратный и аммонийный), Р (Р205), К (К20), рН-анализ методом капиллярного электрофореза с выдачей результатов на следующий день
Полный анализ (15 видов, макро-и микроэлементы) почвенных проб
Расчёт доз удобрений с оптимизацией по моделям развития растений
Дифференцированное внесение удобрений
Картографирование полей с БПЛА со слоем кадастровых данных
Б-таМ: info@roboprob.com Веб-сайт: www.roboprob.com Тел.: +7(903) 667-47-34
точного земледелия по-прежнему остаются наземные средства. Это означает, что именно они будут являться носителями навесного оборудования, которое будет совмещено с программным обеспечением, рассчитывающим соответствующие характеристики (дозы) средств, воздействующих посевы сахарной свёклы. С учётом необходимости задействования навесного оборудования в чётко определённых незначительных по площади областях полей малые роботы будут вне конкуренции.
Таким образом, в общей технологии выращивания высоких урожаев сахарной свёклы для снижения доли ручного труда целесообразно применение роботизированных технических средств, оснащённых разнообразным навесным оборудованием: пробоотборниками для взятия, маркировки и хранения почвенных проб, манипуляторами для взятия об-
разцов (проб) культуры, навесным оборудованием для дифференцированного внесения удобрений.
Сформулируем с учётом исследований, изложенных в работе [6], требования к таким роботам.
Основные технические требования должны быть связаны с самой роботизированной платформой, являющейся носителем рабочего и исследовательского оборудования. Из общих достижений современной робототехники и тренда на реализацию концепций точного земледелия следует, что такая платформа должна обладать сравнительно высокой скоростью движения (не менее 15—20 км/час), высокой точностью позиционирования (не менее 10—20 см), быть работоспособной в сложных полевых российских условиях (распутица, дождь, туман, сумерки, неровная поверхность поля), оказывать щадящее воздействие на почву, иметь беспроводную связь
с оператором для дистанционного управления, а при отсутствии (пропаже) связи функционировать автономно до её восстановления, быть приспособленной для установки разнообразного навесного оборудования, быть ремонтопригодной с импортозамеща-емыми элементами российского производства, обслуживаться минимальным количеством специалистов и, что немаловажно, иметь невысокую рыночную стоимость, доступную для российских саха-ропроизводителей с низким периодом окупаемости (не более двух-трёх лет).
Дополнительные требования должны быть связаны со спецификой производства сахарной свёклы. Прежде всего, это требования к базе агроробота, которая должна перемещаться главным образом в междурядье посевов, т. е. кратно примерно 45 см. В составе системы технического зрения агроробота
должны присутствовать как фото-, так и видеоаппаратура. Манипуляторы могут быть двух видов: с завершающим «копательным элементом» и аппаратурой фото-видеофиксации. Целесообразно иметь специализированный процессор для решения прямо на борту задач распознавания ситуаций, возникающих в полевых условиях в части болезней посевов и присутствия вредителей, с отнесением ситуаций к определённому классу и оперативным принятием решений по их ликвидации.
Малый сельскохозяйственный
робот для сахарной свёклы
Сформулированные выше требования позволили разработать подробное техническое задание на разработку специализированного робота для работы на полях сахарной свёклы (SugaRob).
SugaRob будет иметь небольшие размеры (1800x2800x1900) мм, вес до 600 кг и разрабатывается на гусеничном ходу (расстояние между гусеницами 180 см). Он будет управляться в полуавтономном режиме и дистанционно по радиоканалу оператором с дальностью взаимодействия до 5 км по следующей схеме: оператор получает от заказчика задачи, согласовывает возможность и условия их решения и управляет SugaRob с использованием типового ноутбука с установленным на нём специализированным программным обеспечением. Высокая точность позиционирования обеспечивается установкой на SugaRob модемов систем GPS/ГЛОНАСС. В целях безопасности движения агроробот снабжается системой технического зрения с объездом препятствий и остановкой перед крутыми склонами. На нём размещаются несколько боковых мультиспек-тральных фото- и видеокамер для съёмки ботвы сахарной свёклы. Предусмотрено последующее развитие программного обеспечения системы управления SugaRob для решения современными научны-
ми методами задач распознавания и последующим механическим или химическим уничтожением сорняков.
На SugaRob предусмотрены три посадочных места для установки трёх видов навесного оборудования. Планируется установка: а) пробоотборника почвы, б) манипулятора с телескопической стрелой для отбора образцов свёклы и в) беспилотного летательного аппарата для мониторинга посевов и доставки в почвенные лаборатории проб почвы и образов корнеплодов.
Анализ показывает, что на данном этапе обеспечить полностью автоматизированное решение задач распознавания и борьбы с болезнями и вредителями вряд ли возможно. Оно сдерживается отсутствием соответствующих баз данных, по которым можно было бы обучать модели распознавания. Поэтому лишь в следующей версии SugaRob будет предусмотрено размещение на его борту процессора и специального программного обеспечения для решения этих задач.
Заключение
Проблема создания малого агро-робота для работы на плантациях сахарной свёклы является весьма актуальной. Сахарная свёкла — очень трудо- и ресурсоёмкая культура, а применение средств робототехники позволит оперировать этими ресурсами дозиро-ванно и в соответствии с необходимостью. Использование разнотипных и разносредных данных полевого мониторинга создаёт синергетический эффект внедрения цифровых технологий выращивания сахарной свёклы. Такой подход обеспечивает высокую эффективность робототехнических средств и быструю их окупаемость.
Список литертуры
1. Шпаар, Д. Сахарная свёкла (выращивание, уборка, хранение) / Д. Шпаар [и др.]. - М. : ИД ООО «^ГУАгродело», 2006. - 315 с.
2. Фокша, И. Жизнь не сахар: выращивание сахарной свёклы в большинстве случаев приводит к истощению почвы // Агроинвестор. 19.07.17. [Электронный ресурс] https://www.agromvestor. ru/technologies/article/28219-zhizn-ne-sakhar/ Дата обращения 10.10.2018.
3. Гуреев, И.И.Производство сахарной свёклы без затрат ручного труда / И.И. Гуреев, А.В. Агибалов // Сахарная свёкла. - 2002. - № 2.
4. Методика учёта главнейших болезней сахарной свёклы РГАУ МГСХ [Электронный ресурс] http://www. activestudy.info/metodika-ucheta-glavnejshix-boleznej-saxamoj-svekly/ Дата обращения 06.11.2018.
5. Сорняки в сахарной свёкле: каталог. - BayerCropScience, 2003. - 496 с.
6. Абросимов, В.К. Малые интеллектуальные роботы для решения задач точного земледелия: проблемы и решение / В.К. Абросимов, В.В. Елисеев. - Робототехника и техническая кибернетика. -2019. - № 1(22).
Аннотация. В статье приведено общее описание разрабатываемого агроробота SugaRob, предназначенного для решения актуальных задач технологии выращивания сахарной свёклы. Рассмотрены вопросы использования роботизированных технологий на разных этапах выращивания сахарной свёклы, требующих ручного труда. Проанализированы требования к специализированным агророботам и выделены направления, по которым возможно и эффективно их применение. Отражены проблемы качества почвы, распознавания и борьбы с сорняками и вредителями, дифференцированного внесения удобрений. Описаны функциональные возможности и характеристики малого сельскохозяйственного робота, ориентированного на решение указанных задач в технологии выращивания сахарной свёклы.
Ключевые слова: сахарная свёкла, робот, точное земледелие, анализ почвы, распознавание.
Summary. The robotic technologies instead of manual labor for different stages of sugar beet cultivation are considered. Requirements for special agricultural robots are analyzed and possible and effective directions of their application are identified. The problems of soil quality, recognition and control of weeds and pests, and differential fertilization are investigated. We describe the functionality and characteristics of a small agricultural robot in the technology of sugar beet growing.
Keywords: sugar beet, robot, precision farming, soil analysis, recognition.
