Цифровые технологии помогают повысить производительность и снизить воздействие на сельское хозяйство, считают исследователи

Производители арахиса (Arachis hypogaea L.), картофеля (Solanum tuberosum) и сладкого картофеля (Ipomoea batatas) сталкиваются с проблемой определения наилучшего времени для сбора урожая, а также качества и урожайности своих культур. Это связано с тем, что эти культуры выращиваются под землей, а это означает, что плоды развиваются под землей и не видны до момента сбора урожая.

«Чтобы собрать арахис, 70% стручков должны быть созревшими, и чтобы это проверить, приходится выдергивать растения из земли и производить визуальную оценку. Эта операция, называемая выкорчевыванием, также завершается мобилизацией земли и, следовательно, , выделяя CO₂ [carbon dioxide]», — объяснил Руверсон Перейра да Силва, профессор Государственного университета Сан-Паулу (UNESP), кампус Жаботикабаль (Бразилия).

Используя технологии дистанционного зондирования, основанные на изображениях со спутников или датчиков, встроенных в дроны, в сочетании с датчиками, встроенными в сельскохозяйственную технику, и инструментами искусственного интеллекта, исследователи разработали компьютерные модели, которые могут помочь производителям измерять урожайность и зрелость таких культур, как арахис, путем удаленного анализа. листья растения. Таким образом, они могут повысить производительность и снизить выбросы CO.₂ выбросы от интенсивной обработки почвы.

Некоторые результаты проекта Сильва представил во время панельной дискуссии о здоровье почвы в контексте цифрового сельского хозяйства, состоявшейся в рамках Недели FAPESP в Испании, которая проходила 27 и 28 ноября на медицинском факультете Мадридского университета Комплутенсе. (УКМ).

«Модели, которые мы разработали, могут оценить зрелость арахиса, например, с точностью более 90%, что исключает необходимость выкорчевывания. В случае со сладким картофелем мы даже смогли оценить размер урожая», Сантос рассказал агентству FAPESP.

«Благодаря оценкам, сделанным с помощью этих компьютерных моделей, можно работать с более соответствующими нормативами, чтобы повысить эффективность процесса уборки урожая и в то же время снизить потери, поскольку, оценивая урожайность сельскохозяйственных культур, можно регулировать сельскохозяйственную технику. чтобы собирать урожай более правильно», — сказал исследователь.

Чтобы получить точные оценки, исследователи анализируют изображения, сделанные камерами дронов или спутников, которые фиксируют отражательную способность растения или то, сколько солнечной энергии оно отражает в видимом (зеленый, желтый и синий) и невидимом (инфракрасном, ближнем инфракрасном и красном) свете. ) группы. На основе этой характеристики можно рассчитать индексы зрелости.

«Отражение показывает здоровье растения. Больные листья имеют разные цвета и по-разному отражают солнечную энергию. И чем здоровее растение, тем больше оно будет производить», — сказал Сильва.

Проект находится на стадии передачи технологии производителям — процесс, по словам исследователя, долгий и трудный.

«Этот этап требует много времени, потому что для реализации проекта такого масштаба нам приходится выходить в поле и на протяжении многих лет выкорчевывать тысячи растений, чтобы получить необходимые нам данные. Кроме того, существуют различные разновидности арахис, например. Вот почему мы еще не передали технологию, потому что производители с годами меняют сорта, которые они сажают, и нам нужна надежная модель, которая может делать прогнозы в различных условиях», — пояснил он.

Экономия воды

Группа исследователей из Школы сельскохозяйственной инженерии Государственного университета Кампинас (FEAGRI-UNICAMP), также находящейся в Бразилии, использовала миниатюрную радиолокационную систему, встроенную в дроны, для создания карт влажности почвы на плантациях, таких как сахарный тростник.

Ученые также разработали технологию, которая на основе взаимодействия частотных волн, излучаемых этой радиолокационной системой в трех разных диапазонах, которые не только касаются почвы, но и проникают в нее, позволяет оценить количество воды, доступной в разных частях. урожая.

Результатом проекта стало создание стартапа Radaz при поддержке Программы инновационных исследований в малом бизнесе (PIPE).

«Точность системы в оценке относительной влажности контролируемого участка почвы превышает 90%», — рассказала Agência FAPESP Барбара Джанет Теруэль Медейрос, профессор FEAGRI и участник проекта.

Разработка системы включала полевые испытания, проверку традиционными методами и испытания на плантациях сахарного тростника в штате Сан-Паулу.

«Мы смогли заранее спрогнозировать продуктивность этой культуры с точки зрения количества биомассы, которая будет произведена, когда она достигнет зрелости, а также наилучшего срока для сбора урожая», — сказал Медейрос.

По словам исследователя, уровень влажности почвы неоднороден, равно как и пористость и сток воды. В этом смысле, оценив влажность почвы плантации, можно реализовать системы орошения с переменной нормой, что приведет к большей экономии воды.

«Таким образом, больше не будет необходимости открывать ирригационную систему для сброса ненужного количества воды. Можно будет отрегулировать ее для выпуска оптимального количества для данного участка почвы, избегая перенасыщения определенных участков или оставляя дефицит в других, где уровни ниже того, что необходимо для роста урожая», — объяснила она.

Цели аналогичны целям двух проектов, недавно запущенных в Европе с участием исследователей из Института сельскохозяйственных наук Испанского национального исследовательского совета (ICA-CSIC).

Первый, названный проектом DATI, в котором участвуют исследователи из Испании, а также Италии, Марокко, Португалии и Франции, направлен на стимулирование разработки новых технологических решений в области цифрового сельского хозяйства с использованием дронов, спутниковых изображений и агрометеорологических данных. станции для снижения потребления воды на 15–20% по сравнению с традиционными ирригационными системами.

Проект «Наблюдение за Землей для повышения эффективности использования воды», возглавляемый CSIC, направлен на предоставление инструментов на основе наблюдения за Землей для оценки и управления эффективностью использования воды и продуктивностью пастбищ и зерновых культур в Средиземноморском регионе.

«Нам необходимо предоставить решения для точного земледелия, потому что мы знаем, что почва неоднородна и растения не развиваются одинаково по всей поверхности. Вот почему мы не можем управлять всей территорией одинаково. Идея состоит в том, чтобы разделить его по зонам, чтобы мы действительно могли проводить лечение или управление для конкретного участка», — сказала Ирен Борра, исследователь из ICA.

Испанские исследователи проводят исследование, целью которого является повысить точность выявления водного стресса (недостатка воды) у виноградных лоз путем анализа изображений, полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов, и показателей, основанных на эвапотранспирации (потере воды из почвы в результате испарения и испарения). растение путем дыхания).

«Мы составляем карты, которые показывают нам области, где все действительно хорошо с водой, а также другие, о которых нам нужно позаботиться, потому что они демонстрируют водный стресс», — сказал Борра.