Сільськогосподарський сектор швидко впроваджує дрони та цифрові технології, щоб впоратися з подвійним викликом: нагодувати зростаюче населення та зменшити вплив на навколишнє середовище. Нове дослідження показує, як передова інтеграція дронів, штучного інтелекту та геопросторових систем може революціонізувати управління поживними речовинами в ґрунті.
Опубліковане в Agriculture, дослідження під назвою “Dynamic Monitoring and Precision Fertilization Decision System for Agricultural Soil Nutrients Using UAV Remote Sensing and GIS” демонструє комплексне рішення для оптимізації використання добрив, підвищення врожайності та мінімізації шкоди для навколишнього середовища.
Дрони: Як UAV-датчики можуть покращити моніторинг поживних речовин у ґрунті?
Традиційний підхід до моніторингу ґрунту значною мірою залежить від ручного відбору проб та лабораторного аналізу. Хоча ці методи ефективні, вони трудомісткі, повільні та часто не враховують просторову варіативність поживних речовин на великих полях. Дослідження вирішує ці обмеження, використовуючи безпілотні літальні апарати (UAV), обладнані гіперспектральними та мультиспектральними сенсорами для збору даних високої роздільної здатності над сільськогосподарськими полями. Цей аерозйом дозволяє в реальному часі виявляти варіації поживних речовин у ґрунті, надаючи значно детальнішу та динамічнішу інформацію, ніж традиційні супутникові зображення або польові тести.
Переваги використання UAV
- Висока роздільна здатність даних
- Реальний моніторинг варіацій поживних речовин
- Зменшення витрат на добрива
- Підвищення продуктивності
Дослідники об’єднали дані UAV з наземними сенсорами та географічними інформаційними системами (GIS), щоб створити модель злиття даних з кількох джерел. Цей підхід враховує як вертикальну, так і горизонтальну варіативність поживних речовин у ґрунті, забезпечуючи точність моніторингу та картографування рівнів поживних речовин у різних зонах поля. Така точність дозволяє фермерам точно зрозуміти, де і скільки добрив потрібно, зменшуючи відходи та підвищуючи продуктивність.
Яка роль AI у прийнятті рішень щодо точного внесення добрив?
Запропонована система працює на основі алгоритмів штучного інтелекту (AI), які перетворюють сирі дані на дієві рішення. Дослідження використовує мережі Long Short-Term Memory (LSTM) для моделювання тимчасових змін рівнів поживних речовин у ґрунті, прогнозуючи, як вони будуть змінюватися на основі таких факторів, як погода, споживання рослин та попередні схеми внесення добрив. Це прогностичне моделювання дозволяє проактивно управляти, а не реагувати на зміни.
Алгоритми прийняття рішень
- Використання алгоритму на основі XGBoost для створення індивідуальних рекомендацій щодо внесення добрив
- Адаптація до унікальних умов кожного сегмента поля
- Обробка великих обсягів даних та навчання на історичних даних
Щоб забезпечити доступність, команда інтегрувала ці інсайти на основі AI в інтерактивну платформу GIS, де фермери можуть візуалізувати розподіл поживних речовин у реальному часі. Платформа надає кольорові карти, сповіщення про дефіцит поживних речовин та плани внесення добрив з змінною нормою. Цей зручний інтерфейс дозволяє фермерам швидко приймати обґрунтовані рішення, зменшуючи розрив між складним аналізом даних та практичними польовими операціями.
Дрони: Які виміряні впливи на врожайність, витрати та навколишнє середовище?
Система була перевірена через широкомасштабні польові випробування в трьох агроекологічних зонах, тестуючи її ефективність у різних типах ґрунту, кліматах та системах вирощування. Результати були вражаючими. Витрати на добрива зменшилися на 18–27%, що демонструє здатність системи скорочувати непотрібне використання дорогих ресурсів. Водночас врожайність зросла на 4–11%, що доводить, що зменшення добрив не компрометує продуктивність, а насправді може її підвищити при більш точному застосуванні.
Екологічні переваги
- Зменшення вимивання азоту на 28–34%
- Зниження викидів парникових газів, пов’язаних з використанням добрив
- Підтримка сталих сільськогосподарських практик
Важливо, що система також досягла 43–70% підвищення точності прогнозування в порівнянні з традиційними лабораторними та супутниковими методами. Цей стрибок у точності призводить до кращого прийняття рішень та надійніших результатів для фермерів. Дослідники зазначають, що ці результати підтверджують потенціал системи покращити як економічну, так і екологічну ефективність, що є рідкісним виграшем у сільському господарстві.
Дрони: Висновок
Окрім негайних вигод, дослідження підкреслює довгострокові переваги впровадження такої технології. Зменшення залежності від добрив знижує витрати на ресурси та мінімізує деградацію ґрунту, тоді як вищі врожаї зміцнюють продовольчу безпеку. Вирішуючи питання прибутковості та сталості, система представляє собою стратегічний інструмент для модернізації сільського господарства.
Можливість стежити за новинами у більш стислому форматі в Facebook або Telegram повернутися на головну сторінку