Ваша корзина пока пуста

Москва

Санкт-Петербург

Заказать обратный звонок

Заполните форму и мы вам перезвоним

Нажимая на кнопку "Отправить", вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.

Спасибо!

Мы свяжемся с вами в самое ближайшее время

Применение беспилотников в сельском хозяйстве

Значительные по площади полевые территории вместе с демонстрирующими невысокую эффективность средствами контроля урожая являются ключевыми проблемами для занятых в фермерстве. Свою роль играет непредсказуемость погоды, что приводит к росту рисков и общей стоимости мероприятий по уходу за полями. Дроны могут использоваться в сельском хозяйстве для решения задач по оценке качества земельных угодий, систем мелиорации, а также с целью прогнозирования указателей урожайности в предстоящих периодах. На основе собранных с помощью беспилотного летательного аппарата сведений проводится расчет индекса здоровья растений, устанавливаются точные координаты неугодий, выявляются отклонения от установленной технологии. Также оперативно обнаруживаются и ликвидируются угрозы для полевых территорий, благодаря чему уменьшается размер расходов и увеличивается параметр урожайности.

Беспилотники в сельскохозяйственной сфере можно применить на всех этапах: начиная от зондирования почвы, заканчивая сборкой урожая:

1. Проведение мероприятий по инвентаризации сельскохозяйственных угодий и анализу рельефа территори

Точность расчета итоговых расходов на обработку полевой территории обусловлена точностью полученных cведений об их площади. С этой целью эффективно применяться методику инвентаризации земель с использованием дронов. Производительность данного способа выше, в сравнении с традиционными методиками.
БПЛА помогают точно установить границы вместе с площадями сельхозугодий, проанализировать полученную информацию с внесённой в государственный кадастровый реестр. Имеющей высокую степень детализации ортофотопланы, карты высот, трехмерные модели рельефа территории, составленные беспилотником, используются в качестве достоверного источника данных при оценке текущего состояния рельефа и почвы. Анализ собраны cведений становится основой для дальнейшего точечного и агрохимического почвенного анализа, разработка эффективных мероприятий лечебного характера. Дроны дают возможность сбора сведений, которые удобны для принятия обоснованного решения перед началом вспахивания земель и посадки на территориях.

2. Проведение вспашки и посадки

Постоянное отслеживание происходящего на сельскохозяйственных территориях с использованием БПЛА становится основой для дальнейшего контроля качественного уровня реализации мероприятий в сфере агротехники, выявление факторов несхожести. Изучение информации детализированной карты становится мощным подспорьем при проведении контроля качества выполнения пахотных операций, позволяет оперативно обнаружить неполадки в работе посадочной техники. В результате ускоряется процесс принятия решения и калибровки машины, достигается рост показателей урожайности на ближайшие сезоны, что в конечном итоге дает значительную экономию, измеряемую миллионами рублей.

3. Изучение всходов и периодов роста

Важную роль играют карты вегетационных индексов.
NDVI представляет собой нормализованный относительный индекс растительности, дающий информацию относительно развития биомассы растений в ходе процесса вегетации. Большая площадь поверхности листов и высокий уровень наполненности хлорофиллом способствует увеличению показателя поглощения попадающего на них красного света и снижению показателя его отражения.
Сделанные с помощь дронов карты вегетационный индексов вместе с детализированными снимками используются для оценки состояния посевов. Сведения являются достаточными для выявления зон с угнетенной растительностью и имеющимися нарушениями процесса высева, а также эрозийных участков.

В конечном итоге можно принять взвешенное решение в отношении управления урожаем в текущем периоде и увеличения показателя урожайности в следующем сезоне. Если также брать в расчет результаты агрохимического почвенного анализа, можно сформировать листы предписаний для избирательного внесения удобрений минерального происхождения. При отсутствии таковых, карты плодородных участков могут применяться с целью оптимизации процесса отбора проб – достигается снижение числа проводимых проб и степени влияния случайных факторов на получаемые результаты.
Помимо получения основных трех типов данных: ортофотоплан, цифровая модель местности и карта высот, особое место занимают карты вегетационных индексов таких как NDVI, SAVI, WI, NDWI, WDRVI, ARI, TCARI, MSAVI и др.
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) – нормализованный относительный индекс растительности, по которому можно судить о развитии биомассы растений во время вегетации. Зелёные листья растений поглощают электромагнитные волны в красном диапазоне и отражают волны в ближнем инфракрасном. Чем больше листовая поверхность растений и чем больше хлорофилла в листьях, тем сильнее растения поглощают попадающий на них красный свет (и меньше его отражают).

4. Процесс сбора урожая

Использование в ходе планирования процесса уборки полевых территорий и расчета количественных показателей будущего периода беспилотников значительно упрощает задачу и повышает эффективность работы. Применение дронов целесообразно и с целью организации охраны территории полей, обнаружения фактов хищения урожая на зонах, труднодоступных для контроля. Решить указанные задачи можно с воздуха благодаря передовой технологии БПЛА.
Методика выполнения расчетов в соответствии с трехмерной моделью успешно применяется в ходе измерения объемов.