CC BY
13УДК 631.171:631.334
10.36508/RSATU.2020.48.4.013
ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ И ДИФФЕРЕНЦИРОВАННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЕМЯН И УДОБРЕНИЙ ПРИ ПОСЕВЕ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ
БЫШОВ Николай Владимирович,\д-р. техн. наук, профессор, ректор ФГБОУ ВО РГАТУ, university@ rgatu.ru
ОЛЕЙНИК Дмитрий Олегович, канд. тех. наук, доцент, доцент кафедры эксплуатации машинно-тракторного парка, oleynik_d_o@mail.ru
БОГДАНЧИКОВ Илья Юрьевич, канд. техн. наук, доцент кафедры эксплуатации машинно-тракторного парка, CMY62.rgatu@mail.ru
БАЧУРИН Алексей Николаевич, канд. тех. наук, доцент, декан инженерного факультета, bachurin62@mail.ru
Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А. Костычева ЛИПАТОВ Николай Васильевич, главный инженер, ООО «Авангард» Рязанского района Рязанской области, avangard-cx@yandex.ru
Проблема и цель. Целью проводимого исследования является доказательство эффективности дифференцированного распределения семян и удобрений при посеве.
Методология. Для достижения цели исследования с помощью геоинформационных систем SkyScout и Спутник Агро были изучены космические снимки полей за прошедшие 3-5 лет. На основе данных снимков исследуемые поля были разделены на участки с высоким, хорошим, средним и низким значением дифференцированного вегетационного индекса (NDVI) развития биомассы из года в год по определенным культурам. Проблемные участки дополнительно обследовались при помощи обхода и выявлялись факторы, отрицательно влияющие на развитие растений на каждом участке. Составлялись карты-задания для дифференцированного сева и внесения удобрений с помощью программного обеспечения SMS Advance Ag Leader Technology, для каждого участка задавались нормы сева и внесения удобрений.
Результаты. При севе озимых в 2019 году на поле №7 (74,8 га по факту) было израсходовано в среднем 240,6 кг/га семян и сэкономлено 703,12 кг. На поле №8 (58,3 га по факту) было израсходовано в среднем 240 кг/га семян и сэкономлено 575 кг. На двух исследуемых полях (на 133,1 га) было израсходовано 1 275 кг (семян) или 9 563 руб. При дифференцированном севе на поле №7 урожайность, в среднем, составила 56,7ц/га, прибавка составила 2,7ц/га. В пересчёте на общую площадь опыта (133,1 га) прибавка составила 35,9 тонн, что в денежном эквиваленте составляет 467 181 руб. или 3510 руб/га.
Выводы. В результате исследования была подтверждена высокая эффективность дифференцированного сева и распределения удобрений. Необходимо продолжить дифференцированный сев озимых в 2020 году на более значительную площадь.
Ключевые слова: точное земледелие, дифференцированный посев, дифференцированное внесение удобрений, NDVI, урожайность.
Введение
В Европейских странах перераспределение нормы высева в зависимости от почвенных условий давно стало эффективным инструментом для экономии посевного материала и оптимального баланса урожайности. В России же эта технология делает только первые шаги и пока получила слабый отклик у наших аграриев [1- 4].
В настоящий момент, по наблюдениям участников рынка, технология автоматического дифференцированного посева не сильно распространена на российских полях. В общей сумме таких новаторов не наберётся и 1 % (от количества всех хозяйств). В основном это хозяйства, которые за-
нимаются возделыванием кукурузы и свёклы на поливе [5, 6].
В ООО «Авангард» на полях отделения Мушко-ватово в 2019 году был произведен дифференцированный сев озимой пшеницы с одновременным распределением удобрений сеялкой Amazone DMC 9000-01 в агрегате с трактором «Кировец» К-742, оборудованным системой параллельного вождения от компании Trimble.
Таким образом, ООО «Авангард» Рязанского района Рязанской области одним из первых предприятий в России начинает внедрять самые инновационные технологии в области точного земледелия.
© Бышов Н. В., Олейник Д. О., Богданчиков И. Ю.,Бачурин А. Н., Липатов Н. В., 2020 г
Целью проводимого исследования является доказательство эффективности дифференцированного распределения семян и удобрений при посеве.
Методика исследований
На первом этапе с помощью геоинформационных систем SkyScout и Спутник Агро в 2019 году были изучены космические снимки двух полей от-
деления Мушковатово ООО «Авангард» Рязанского района Рязанской области за прошедшие 3-5 лет (рис. 1). На основании анализа нормализованного дифференцированного вегетационного индекса (NDVI) развития биомассы поля были разделены на участки с высоким, хорошим, средним и низким индексом развития биомассы из года в год по определенным культурам [7-13].
Рис. 1 -Спутниковые снимки полей №7 и 8 отделения Мушковатово ООО «Авангард» Рязанского района Рязанской области
Далее, для анализа причин возникновения не-однородностей в пределах поля необходимо прибегнуть к так называемому «скаутингу», то есть провести обследование проблемных участков путем полевого обхода, выявить и зафиксировать факторы, отрицательно влияющие на развитие растений на каждом участке [8, 9].
На следующем этапе, руководствуясь информацией, полученной со спутниковых снимков и
скаутинга, были составлены карты-задания для дифференцированного сева и внесения удобрений с помощью программного обеспечения SMS Advance Ag Leader Technology (рис. 2). Для каждого участка были заданы нормы сева и внесения удобрений, при помощи флэш-носителя готовое задание было загружено в бортовой компьютер сеялки, который располагается в тракторе.
Рис. 2 - Карта-задание для сеялки AmazoneDMC 9000-01, сгенерированная в программе SMS
Advance Ag Leader Technology
В процессе сева машинно-тракторный агрегат (МТА) К-742+Amazone DMC 9000-01 (рис. з), состоящий из трактора «Кировец» К-742, оснащенного системой параллельного вождения, и сеялки Amazone DMC 9000-01 с терминалом AmaPad, автоматически определяет своё местоположение на основании сигналов спутниковых навигационных
систем GPS и ГЛОНАСС и, в соответствии с картой-заданием, выставляет заранее определенную норму для сева и внесения минеральных удобрений [14-18].
Рис. 3 - Машинно-тракторный агрегат К-742+Ат^опе DMC 9000-01 (слева) и терминал
AmaPad сеялки (справа)
На участки с потенциально высоким плодородием вносится больше семян и удобрений, чем на участки с низким. Таким образом, данные участки дают урожайность значительно выше, чем могли бы при фиксированном значении нормы сева. Это самые передовые тенденции точного земледелия т.к. ранее считалось, что поле необходимо выравнивать - перераспределять семена и удобрения по правилу: на участок с неудовлетворительными показателями вносить большую норму. Однако практика показывает, что на участках с низким потенциальным урожаем экономическая отдача от большого количества семян и удобрений будет гораздо меньше, чем на более урожайных участках.
Для того чтобы оценить результаты дифференцированного сева, на поле были оставлены кон-
трольные участки со стандартными нормами сева (фон хозяйства).
Следующий этап - это уборка урожая на репрезентативных полях с помощью комбайнов с функцией картирования урожайности. Таким образом, можно оценить реальную урожайность с каждого участка поля, сравнить экономическую эффективность от внедрения дифференцированного сева и создать карты заданий на будущий год.
Результаты 1.При севе озимых в 2019 году в среднем (при учете обсева краев и опор ЛЭП, расположенных на поле) нормативное значение семян составило 250 кг/га. По факту: на поле №7 (74,8 га по факту) было израсходовано 18 т семян. То есть в среднем 240,6 кг/га семян (рис. 4).
Рис. 4 - ООО «Авангард», поле Мушковатово 7, 2020 год, сравнение контроля (фон хозяйства) с участками дифференцированного посева и одновременного дифференцированного припосевного
внесения удобрений
На поле №8 (58,3 га по факту) было израсходовано 14 тонн семян, то есть в среднем 240 кг/ га семян. Таким образом, на всей посеянной таким образом площади в результате дифференцированного сева мы сэкономили 700 кг + 575 кг = 1 275 кг (семян).
В денежном эквиваленте это составляет 9 563 руб. на площадь 133,1 га.
2.Во время уборки.
На контрольном фоне хозяйства, на поле №7 (с обычной нормой семян и удобрений) урожайность составила 54,0 ц/га.
При дифференцированном посеве на поле №7
(справа и слева от контрольного фона хозяйства) в среднем урожайность составила 56,7 ц/га.
Таким образом, прибавка составила 270 кг/га. В пересчёте на общую фактическую площадь (133,1 га) прибавка составила 35 937 кг, что в денежном эквиваленте составляет 467 181 руб. на площадь 133,1 га.
На рисунке 5 представлена карта урожайности, полученная с зерноуборочного комбайна Rostselmash TORUM 78, оборудованного системой картирования урожайности Trimble.
Рис. 5 - Данные карты урожайности с зерноуборочного комбайна Rostselmash TORUM 785 с системой картирования урожайности Trimble при программном пересчете на стандартную влажность
зерна пшеницы 14%.
Как видим из рисунка 5, на поле присутствует ярко выраженная область с низкой урожайностью (красно-оранжевы оттенки), которая рассекает поле в центральной части с юга на север (за последние 5 лет наблюдения границы данного участка остаются неизменными). При изучении этой области по методу «скаутинга» было выяснено, что на месте данной области проходит нефтепровод. На участках, граничащих с садовыми товариществами, в северо-восточной части поля, также наблюдается низкая урожайность, связанная, в основном, с деятельностью человека (заезд автотранспорта, тропинки и т.д.).
Выводы
По итогам дифференцированного сева на площади 133,1га было сэкономлено 9 563 руб. за счет уменьшения количества семян и получено дополнительно 467 181 руб. за счёт повышения урожайности, суммарно 476 744 руб, что составляет 3 582 руб.в пересчете на 1га. К примеру, на 1000 га стоимость выгоды будет составлять 3 582 000 руб. Считаем, что необходимо продолжить дифференцированный сев озимых в этом году на более значительную площадь.
Список литературы
1.Extreme Big Data (Ebd): Next Generation Big Data Infrastructure Technologies Towards Yottabyte/ Year /S. Matsuoka, H. Sato, O. Tatebe, M. Koibuchi, I. Fujiwara, S. Suzuki, M. Kakuta, T. Ishida, Y. Akiyama, T. Suzumura, K. Ueno, H. Kanezashi, T. Miyoshi // Supercomputing Frontiers And Innovations -2014. -№2 -C. 89-107. URL: https://www.elibrary.ru/item. asp?id=23801629
2. Занилов, А.Х. К органическому сельскому хозяйству через биологизацию /А.Х. Занилов, Ж.М. Яхтанигова // Инновации в АПК: Проблемы и перспективы. -2016. -№1. -С. 47-52. URL: https://www. elibrary.ru/item.asp?id=29450983
3. Труфляк, Е.В. Цифровые технологии в АПК /Е.В Труфляк, Н.Ю. Курченко, В.А. Дидич//Сель-ский механизатор. - 2018. - №7-8. - С.13-14. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36403822
4. Труфляк, Е.В. Точное сельское хозяйство:
вчера, сегодня, завтра / Е.В. Труфляк, А.С. Крей-мер, Н.Ю. Курченко // British Journal of Innovation in Science and Technology. 2017. Т. 2. № 4. С. 15 - 26. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32460366
5. К вопросу о цифровизации российского сельского хозяйства (обзор информационных материалов) / Б.А. Воронин, О.Г. Лоретц, А.Н. Ми-тин [и др.] // Аграрный вестник Урала. 2019. № 2 (18l). С. 46 - 52. URL: https://www.elibrary.ru/item. asp?id=39237739
6. Пукальчик, М.А. Глобальные тренды и перспективные направления развития в точном земледелии и сельском хозяйстве / М.А. Пукальчик, Д.Г. Шадрин, М.В. Фёдоров // АПК России. 2018. № 3. С. 448-454. URL: https://www.elibrary.ru/item. asp?id=35780579
7. Сохранение баланса микроэлементов в почве - один из факторов повышения урожайности / В.Б.Любченко, С.В. Митрофанов, В.С. Никитин, Н.Б. Горохова // Инновации в АПК: стимулы и барьеры. - 2017. - С. 183-186. URL: https://www. elibrary.ru/item.asp?id=30466040
8. Результаты мониторинга почвенных не-однородностей на основе мультиспектральных снимков полей при утилизации незерновой части урожая в качестве удобрения / И.Ю. Богданчиков, Н.В. Бышов, К.Н. Дрожжин, Д.О. Олейник, Е.В. Березовский // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета имени П.А. Костычева. - 2020 - №3 (47) - С.74-79 DOI 10.36508/RSATU.2020.64.67.013 URL: https://www. elibrary.ru/item.asp?id=44275714
9. Мониторинг почвенных неоднородностей на основании мультиспектральных снимков полей в технологиях утилизации пожнивных остатков в качестве удобрения / И.Ю. Богданчиков, Н.В. Бышов, А.Н. Бачурин, К.Н. Дрожжин, Д.О. Олейник, М.А. Есенин // Материалы 71-й междунар. научн. практ. конф. «Современные вызовы для АПК и инновационные пути их решения» 15 апреля 2020 года: Сб. научн. тр.- Рязань: ФГБОУ ВО РГАТУ 2020. - С. 96-101 URL: https://www.elibrary.ru/item. asp?id=44026782
10. Bogdanchikov I.Yu., Byshov N.V., Bachurin A.N., Esenin M.A., Tkacheva M.A. Results of studying the effects of biological products on accelerating the decomposition of the crop tailings // BIO Web Conf., 2020-17 00085 DOI: https://doi.org/10.1051/ bioconf/20201700085
11. Nolasco, M., Ovando, G., Sayago, S., Magario, I., & Bocco, M. Estimating soybean yield using time series of anomalies in vegetation indices from MODIS // International Journal of Remote Sensing,2020- 42(2),- P. 405-421. doi: htt ps://10.1080/01431161.2020.1809736
12. Li, Z., Lun, F., Liu, M., Xiao, X., Wang, C., Wang, L., Sun, D. Rapid diagnosis of agricultural soil health: A novel soil health index based on natural soil productivity and human management // Journal of Environmental Management. - 2020- 277 doi: https://10.1016/j.jenvman.2020.111402
13. Wu, Z., Liu, Y., Han, Y., Zhou, J., Liu, J., & Wu, J. Mapping farmland soil organic carbon density in plains with combined cropping system extracted from NDVI time-series data // Science of the Total Environment- 2020 - 754 doi: https://10.1016/j. scitotenv.2020.142120
14. Arteaga, O., Amores, K., Teran, H., Cangui, R., Ramirez, A., Hurtado, S., Chuquimarca, B.R. Automation of a seed on tray seeder machine. //
Paper presented at the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering.- 2020 - 872(1) doi: https://10.1088/1757-899X/872/1/012003
15. Ognev I.I., Zyryanov A.P., Pyataev M.V., Gulyarenko A.A. Influence of parameters of a pneumatic grain seeder distributor on the uniform distribution of seeds // Paper presented at the E3S Web of Conferences.- 2020 - 193 doi: https://10.1051/ e3sconf/202019301031
16. Popov A.Y., Sharaday N, Zhrba V.V., Ghaika E.A. Analysis of the preparation technology of a row seeder for work. // Paper presented at the E3S Web of Conferences. - 2020 - 193 doi: https://10.1051/ e3sconf/202019301035
17. Разработка алгоритмов и программного обеспечения систем управления движением роботизированного почвообрабатывающего агрегата /Я.П. Лобачевский, С.Э. Лонин, И.С. Алексеев, Н.Т. Гончаров, И.И. Афонин, С.Е. Ильченко // С.-х. машины и технологии.2019. T.13,N 2.С. 48-52. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=37418683
18. Воронин, Б.А. Управление процессами циф-ровизации сельского хозяйства России /Б.А. Воронин, А.Н. Митин, О.А. Пичугин // Аграрный вестник Урала. 2019. № 4 (183). С. 86-95 URL: https://www. elibrary.ru/item.asp?id=39237739
APPLICATION OF GEOINFORMATION SYSTEMS AND DIFFERENTIATED DISTRIBUTION OF SEEDS AND FERTILIZERS IN SOWING WINTER WHEAT IN LLC "VANGUARD" RYAZAN DISTRICT OF
RYAZAN REGION
Byshov Nikolay V., Dr. Tech. sciences, professor, rector of FSBEI HE RSATU, university@rgatu.ru Oleynik Dmitry O., of Cand. Tech. Sci., associate professor, associate professor of the department of operation of the machine and tractor fleet, oleynik_d_o@mail.ru
Bogdanchikov Ilya Yu., of Cand.Tech.Sci., associate professor of operation of the machine and tractor park, CMY62.rgatu@mail.ru
Bachurin Alexey N., of Cand. Tech. Sci., associate professor, Dean of the Faculty of Engineering, bachurin62@mail.ru
Lipatov Nikolai V., chief engineer, Avangard LLC, Ryazan district, Ryazan region, avangard-cx@yandex.
ru
Ryazan state agrotechnological university named after P.A. Kostychev
Problem and purpose. The purpose of the study is to prove the efficiency of differentiated distribution of seeds and fertilizers when sowing.
Methodology. To achieve the purpose space images of fields over the past 3-5 years were studied with the help of geoinformation systems SkyScout and Sputnik Agro. Based on these images, the studied fields were divided into areas with high, good, medium and low differentiated vegetation index (NDVI) of biomass development from year to year for certain crops. Problem areas were additionally examined by bypass and factors were identified that negatively affected the development of plants on each site. Maps were drawn up for differentiated sowing and fertilizer application using SMS Advance Ag Leader Technology software, for each site sowing and fertilizer application standards were set.
Results. When winter sowing in 2019, on average 240.6 kg/ha of seeds were spent and 703.12 kg were saved in field No. 7 (74.8 hectares in fact). On average 240 kg/ha of seeds were spent and 575 kg were saved in field No. 8 (58.3 hectares in fact). In the two fields under study (133.1 hectares) there were 1,275 kg of seeds or 9,563 rubles. When differentiated sowing in field No. 7, the average yield was 56.7 dt/ha and the increase was 2.7 dt/ha. In terms of the total area of experience (133.1 hectares), the increase was 35.9 tons, which in monetary terms was 467,181 rubles or 3,510 rubles/ha.
Conclusion. As a result of the study, the high efficiency of differentiated sowing and the distribution of fertilizers were confirmed. It is necessary to continue the differentiated sowing of winter crops in 2020 to a larger area. Key words: precise agriculture, differentiated sowing, differentiated application of fertilizers, NDVI, yield.
Literatura
1.Extreme Big Data (Ebd): Next Generation Big Data Infrastructure Technologies Towards Yottabyte/Year
Технические науки .^Vj
-Ш
/S. Matsuoka, H. Sato, O. Tatebe, M. Koibuchi, I. Fujiwara, S. Suzuki, M. Kakuta, T. Ishida, Y. Akiyama, T. Suzumura, K. Ueno, H. Kanezashi, T. Miyoshi // Supercomputing Frontiers And Innovations -2014. -№2 -C. 89-107. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=23801629
2. Zanilov, A.H. K organicheskomu sel'skomu hozyajstvu cherez biologizaciyu /A.H. Zanilov, ZH.M. YAhtanigova // Innovacii v APK: Problemy i perspektivy. -2016. -№1. -S. 47-52. URL: https://www.elibrary.ru/ item.asp?id=29450983
3. Truflyak, E.V. Cifrovye tekhnologii v APK /E.V Truflyak, N.YU. Kurchenko, V.A. Didich//Sel'skij mekhanizator. - 2018. - №7-8. - S.13-14. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36403822
4. Truflyak, E.V. Tochnoe sel'skoehozyajstvo: vchera, segodnya, zavtra/E.V. Truflyak, A.S. Krejmer, N.YU. Kurchenko // British Journal of Innovation in Science and Technology. 2017. T. 2. № 4. S. 15 - 26. URL: https:// www.elibrary.ru/item.asp?id=32460366
5. K voprosu o cifrovizacii rossijskogo sel'skogo hozyajstva (obzor informacionnyh materialov) / B.A. Voronin, O.G. Loretc, A.N. Mitin [i dr.]//Agrarnyj vestnik Urala. 2019. № 2 (181). S. 46 - 52. URL: https:// www.elibrary. ru/item.asp?id=39237739
6. Pukal'chik, M.A. Global'nye trendy i perspektivnye napravleniya razvitiya v tochnom zemledelii i sel'skom hozyajstve/M.A. Pukal'chik, D.G. SHadrin, M.V. Fyodorov//APKRossii. 2018. № 3. S. 448-454. URL: https:// www.elibrary.ru/item.asp?id=35780579
7. Sohranenie balansa mikroelementov v pochve - odin iz faktorov povysheniya urozhajnosti / V.B.Lyubchenko, S.V. Mitrofanov, V.S. Nikitin, N.B. Gorohova // Innovacii v APK: stimuly i bar'ery. - 2017. - S. 183-186. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=30466040
8. Rezul'taty monitoringa pochvennyh neodnorodnostej na osnove mul'tispektral'nyh snimkov polej pri utilizacii nezernovoj chasti urozhaya v kachestve udobreniya / I.YU. Bogdanchikov, N.V. Byshov, K.N. Drozhzhin, D.O. Olejnik, E.V. Berezovskij//VestnikRyazanskogo gosudarstvennogo agrotekhnologicheskogo universiteta imeni P.A. Kostycheva. - 2020 - №3 (47) - S.74-79 DOI 10.36508/RSATU.2020.64.67.013 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44275714
9. Monitoring pochvennyh neodnorodnostej na osnovanii mul'tispektral'nyh snimkov polej v tekhnologiyah utilizacii pozhnivnyh ostatkov v kachestve udobreniya / I.YU. Bogdanchikov, N.V. Byshov, A.N. Bachurin, K.N. Drozhzhin, D.O. Olejnik, M.A. Esenin//Materialy 71-j mezhdunar. nauchn. prakt. konf. «Sovremennye vyzovy dlya APK i innovacionnye puti ih resheniya» 15 aprelya 2020 goda: Sb. nauchn. tr.- Ryazan': FGBOU VO RGATU, 2020. - S. 96-101 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44026782
10. Bogdanchikov I.Yu., Byshov N.V., Bachurin A.N., Esenin M.A., Tkacheva M.A. Results of studying the effects of biological products on accelerating the decomposition of the crop tailings // BIO Web Conf., 2020-17 00085 DOI: https://doi.org/10.1051/bioconf/20201700085
11. Nolasco, M., Ovando, G., Sayago, S., Magario, I., & Bocco, M. Estimating soybean yield using time series of anomalies in vegetation indices from MODIS // International Journal of Remote Sensing,2020- 42(2),-P. 405-421. doi: https://10.1080/01431161.2020.1809736
12. Li, Z., Lun, F., Liu, M., Xiao, X., Wang, C., Wang, L., Sun, D. Rapid diagnosis of agricultural soil health: A novel soil health index based on natural soil productivity and human management // Journal of Environmental Management. - 2020- 277 doi: https://10.1016/jjenvman.2020.111402
13. Wu, Z., Liu, Y., Han, Y., Zhou, J., Liu, J., & Wu, J. Mapping farmland soil organic carbon density in plains with combined cropping system extracted from NDVI time-series data //Science of the Total Environment-2020 - 754 doi: https://10.1016/j.scitotenv.2020.142120
14. Arteaga, O., Amores, K., Terän, H., Cangui, R., Ramirez, A., Hurtado, S., Chuquimarca, B.R. Automation of a seed on tray seeder machine. // Paper presented at the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering.- 2020 - 872(1) doi: https://10.1088/1757-899X/872J1/012003
15. Ognev I.I., Zyryanov A.P., Pyataev M.V., Gulyarenko A.A. Influence of parameters of a pneumatic grain seeder distributor on the uniform distribution of seeds // Paper presented at the E3S Web of Conferences.-2020 - 193 doi: https://10.1051/e3sconf/202019301031
16. Ropov A.Y., Sharaday N, Zhrba V.V., Ghaika E.A. Analysis of the preparation technology of a row seeder for work. // Paper presented at the E3S Web of Conferences. - 2020 - 193 doi: https://10.1051/ e3sconf/202019301035
17. Razrabotka algoritmov i programmnogo obespecheniya sistem upravleniya dvizheniem robotizirovannogo pochvoobrabatyvayushchego agregata /YA.P. Lobachevskij, S.E. Lonin, I.S. Alekseev, N.T. Goncharov, I.I. Afonin, S.E. Il'chenko//S.-h. mashinyi tekhnologii.2019. T.13,N2.S. 48-52. URL: https://www.elibrary.ru/item. asp?id=37418683
18. Voronin, B.A. Upravlenie processami cifrovizacii sel'skogo hozyajstva Rossii /B.A. Voronin, A.N. Mitin, O.A. Pichugin //Agrarnyj vestnik Urala. 2019. № 4 (183). S. 86-95 URL: https://www.elibrary.ru/item. asp?id=39237739
