Ученые Восточного Казахстана завершили трехлетнюю реализацию проекта внедрения в агропромышленном комплексе технологий точного земледелия.
Благодаря внедрению системы точного земледелия, цифровых карт и индексов растительности ученые помогают аграриям рассчитывать количество семян, удобрений и других ресурсов для каждого участка поля с филигранной точностью. Полученные с помощью мультиспектрального дрона снимки, после обработки в программе, позволяют делать точнейшие расчеты, после чего агрономы дают рекомендации хозяйственникам, где высаживать, удобрять, поливать, а где «лечить» болезни растений.
Цифровые технологии помогают получать точные характеристики полей, информацию о химическом составе почвы, уровне ее влажности, глубине подземных вод, количестве солнечной радиации, рельефе, наличии поблизости природных и других объектов и другие данные. И чем их больше будет, тем корректнее будут прогнозы по ведению агропромышленного процесса на сельскохозяйственных полях, что в конечном итоге приведет к высокому урожаю и качеству выращенных сельхозкультур.
Алмасбек МАУЛИТ – ответственный исполнитель проекта, старший научный сотрудник, магистр технических наук Восточно-Казахстанского университета им. С. Аманжолова. Он рассказал в интервью «ДК» об итогах проекта «Исследование и разработка методов поддержки принятия агротехнологических решений на основе технологий точного земледелия», реализованного в 2021-2023 годах. К слову, общая сумма его финансирования превысила 69 млн тенге.
– Алмасбек, каковы основные этапы реализации проекта и его практические результаты?
– В 2021-2023 годах в опыты были заложены на опытных участках Восточно-Казахстанской сельскохозяйственной опытной станции площадью 27 гектаров три культуры: пшеница, ячмень, соя. Так, сорта пшеницы «Алтай», «Ульбинка 25», «Наргиз», «ГВК 2120/3» были высажены по 1 га. Всего 12 делянок с разными нормами посева. Ячмень четырех сортов – тоже по 1 га 12 делянок с разными нормами посева и соя – 3 га с различными нормами высева.
Затем на территории опытной станции в 2022 году было закуплено и установлено оборудование Vaisala WXT536 на сумму более трех миллионов.
За три года нами были собраны следующие данные: вегетационные карты с помощью мультиспектрального дрона Phanthom 4 Multispectral; данные по содержанию влаги в почве; фенологические данные; данные по урожайности; данные по агрохиманализу почвы и метрологические данные.
Кроме того, при использовании вегетационных индексов NDVI, GNDVI и VARI разработаны цифровые карты засоренности инспектируемых полей. Наряду с этим, с помощью этих же индексов проведена оценка засоренности, чтобы определить очаги распространения сорных растений на поле. С этой целью также были использованы снимки, выполненные беспилотным летательным аппаратом, в течение определенного интервала времени в период цветения культуры. На снимках были выделены зоны низких значений индексов, но в отличие от методологии выделения зон продуктивности, каждый снимок рассматривался в отдельности.
В итоге была разработана и апробирована интеллектуальная технология определения плодородия почвы на основе цветовой кластеризации данных агрохимического анализа почвы. Помимо этого, разработаны карты зон продуктивности инспектируемых полей и интеллектуальной технологии выделения зон продуктивности (управления) сельскохозяйственного поля.
– Какие задачи решают карты зон продуктивности?
– Разработан программный код, который обрабатывает исторические спутниковые данные, информацию БПЛА и агрохимического исследования и выделяет три вида зоны: высокой, средней и низкой продуктивности.
Карты зон продуктивности разработаны с указанием лимитирующих факторов урожайности инспектируемых полей за три года. Определен перечень 12 потенциальных лимитирующих факторов урожайности, в том числе почвенная засуха, высокая температура воздуха, малое процентное содержание фосфора в образцах почвы, малое процентное содержание обменного калия, фактор рельефа, кислотность почвы и т.д. Для каждого из этих факторов сформированы прогностические параметры – предикторы, позволяющие определять их уровень воздействия.
– Какая техническая и цифровая база использовалась при исследованиях?
– Программная реализация базы знаний выполнена в программном обеспечении SQL SERVER, развернутом на физическом сервере лаборатории цифровых технологий и моделирования ВКУ им. С. Аманжолова, проведена настройка базы знаний. Нашими учеными разработана структура цифровой базы знаний по факторам урожайности пшеницы и ячменя.
На основе исследований и полученных за три года данных разработана портативная программная платформа, которая является интегрированной системой, обеспечивающей эффективное управление сельскохозяйственным производством с учетом точного анализа данных и автоматизированного принятия оптимальных решений.
– Будут ли применяться технологии точного земледелия вашего научного проекта в агропромышленном комплексе региона?
– Для дальнейшего внедрения в производство потребуется доработка разработанных нами технологий для масштабирования. Для этого, соответственно, потребуется финансирование.
– Планируется ли продолжение исследования?
– В будущем планируется продолжение работы в этом направлении. Нами подана заявка для конкурса грантового финансирования по направлению изучения почвенной влаги с параллельно идущим поиском агротехнических приемов, сохраняющих эту влагу. Планируемый срок реализации – 2024-2026 годы. Итогом станет создание почвенной метрологический сети по Восточно-Казахстанской области.
Ольга СИЗОВА, Усть-Каменогорск, фото Виктора ВОЛОГОДСКОГО
