Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  


Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Сnews.ru: искусственный интеллект поможет бороться с сорняками и вредителями

На сайте "Сnews.ru" опубликована статья Королева И. "Искусственный интеллект поможет российским крестьянам бороться с сорняками и вредителями". Приводим фрагмент, полностью с материалом можно ознакомиться по ссылке.

В рамках работ по импортозамещению ПО в сфере растениеводства разрабатываются несколько систем по управлению посевами, которые обеспечат, в том числе, формирование заданий для дронов и автоматический анализ снимков полей.

Дорожная карта «Новое индустриальное ПО», подготовленная госкорпорациями «Ростех» и «Росатом» и утвержденная Правительственной комиссией по цифровому развитию, предполагает ряд проектов по импортозамещению ПО в области растениеводства.

Один из них - это доработка и внедрение системы управления сельскохозяйственным производством на базе отечественного ПО. Речь идет о доработке продукта «История поля», который создает холдинг «Русагро».

В настоящее время «Истории поля» обеспечивает следующую функциональность: сбор и анализ данных о финансовом состоянии, результатах производственной деятельности за текущий период и хранение данных за предыдущие годы; создание многослойной электронной карты полей и кадастров, хранение истории полей по годам, интеграция данных по кадастрам с Росреестром; планирование поведения полевых осмотров, сбор информации с полей с помощью мобильного приложения и привязки данных к координатам на полях; спутниковый мониторинг состояния посевов, анализ динамики развития посевов, отклонений и появления неоднородных зон на полях, интеграция маршрутов облетов полей и данных с дронов; формирование карт дифференцированного внесения удобрений и карт плодородия; планирование севооборота, технологических карт и операций на полях. расчет потребности к технике и товарно-материальным ценностям (ТМЦ), учет ТМЦ с помощью мобильных устройств.

Дополнительно система обеспечивает: хранение и отображение геопривязанных данных с полей; карты агрохиманализа, карты внесения, урожайности, электропроводности и т.д.; формирование тревог и оповещения пользователей в случае возникновения заданных событий в хозяйстве (слив топлива, превышение скоростного режима, отклонение метеоусловий, работа на чужих полях и т.д.); мониторинг перемещения и работы техники на полях; автоматический расчет пробега, обработанной площади, расхода топлива и времени выполнения работ; автоматизация осмотров полей, рекомендательная система по оптимальным препаратам, прогнозирование фенофаз и урожайности.

В рамках доработки проекта будут решены следующие задачи: выбор оптимальных культур на сезон; выбор оптимальных технологий возделывания культур; выбор подходящих семян; рекомендации по срокам сева; рекомендации по срокам полевых работ и полевым осмотрам; определение сорняков и рекомендации по гербицидом обработкам; прогнозирование и определение болезней и рекомендации по фунгицидным обработкам; распознание вредителей в фитоловушках и рекомендации по инсектицидным обработкам; определение сроков и последовательности уборки полей; фактурный анализ урожайности.

В рамках стратегического планирования сезона будет осуществляться моделирование оптимальной структуры посевных площадей, обеспечивающей максимизацию доходности при соблюдении комплекса ограничений, включая агрономические (предшественники, сроки возврата, непригодные площади и др.) и рыночные (прогнозирование цены, ограничения сбыта).

Автоматическое решение по сорнякам (в рамках «История поля») обеспечит: формирование плана осмотров полей и полетных заданий для дронов (в том числе для роя дронов); распознавание, классификацию и подсчет на снимка с дронов; формирование автоматических рекомендаций по гербицидом обработкам против сорняков.

Автоматические решения по болезням обеспечат: прогнозирование возникновения болезней; распознавание болезней и площадей поражения по снимкам с мобильным устройств; формирование автоматических рекомендаций по фунгицидным обработкам против болезней.

Автоматическое решение по вредителям обеспечит: прогнозирование возникновения вредителей; распознавание, классификация и подсчет вредителей в феромонных ловушках; формирование автоматических рекомендаций по инсектицидным обработкам против вредителей.

Фактурный анализ урожайности обеспечит: обработку и анализ факторов, влияющих на урожайности; определение их взаимосвязей и степени влияния; формирование рекомендаций для повышения урожайности для каждого поля. Эффектами для отрасли станут: снижение времени на сбор и анализ данных с полей на 80%; снижение использования ТМЦ на 20%; повышение урожайности на 30%; повышение рентабельности СХТП на 20%.

Еще один проект, реализуемый в рамках ИЦК «Растениеводство», это система управления посевами на базе искусственного интеллекта и комплекса автономных наземных роботов. Его разрабатывает компания «Эконива-АПК Холдинг». Решение обеспечивает стабильно высокую урожайность посевов выращиваемых культур при оптимальном уровне расходования удобрений и средств защиты растений за счет построения схемы севооборота, обработки почв, высева, внесения удобрений и средств защиты растений. При этом учитываются локальное состояние почты, погодные условия и фазы роста культур.

Другой проект - пилотное внедрение системы фитоомониторинга 2AgrCloud, которым занимается «Тепличный комплекс Сосногорский». Решение предназначено для замещения иностранного аналога. Ожидается, что реализация проекта позволит получить прирост урожайности огурца в объеме 10 кг/кв. м, прирост урожайности томата - 20 кг/кв. м.


Разделы, к которым прикреплен документ:
Новости
Проекты
Организации
Тематич. разделы / Природопользование / Сельское хозяйство
Страны и регионы / Россия
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2024-05-07_iskusstvennyj_intellekt?utm_source=yxnews&utm_medium=mobile&utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fnews%2Fsearch%3Ftext%3D 09:41:11 13.05 2024   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров

    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.030668973922729 sec, Question: 66