Применение спутниковых навигационных технологий и БAC в интересах управления агропромышленным комплексом

В последние годы наблюдается активное внедрение информационных технологий в агропромышленный комплекс. Несмотря на то, что данная отрасль несколько отстает от ряда других направлений экономки в плане внедрения инструментов цифровизации (например, от финтех- Для цитирования

Линкина А.В., Осипов Е.И. Применение спутниковых навигационных технологий и БAC в интересах управления агропромышленным комплексом // Вестник ВГУИТ. 2023. Т. 85. № 4. С. 122–127.

сектора), тем не менее можно отметить значительное развитие применения инновационных решений, основанных на использовании вычислительной техники и систем поддержки принятия решений. Активно внедряются элементы машинного обучения, аналитики данных, в том

This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License числе с геопространственной привязкой, дифференцированное и координатное земледелие и др.

Прогрессивные технологии, успешно применяемые мировыми сельхозтоваропроизводителями, создают высокую конкуренцию отечественному агропромышленному рынку. Именно поэтому проблема необходимости реформирования данной отрасли в Российской Федерации, обеспечение продовольственного суверенитета становится крайне актуальной.

Значительное влияние на расширение применение цифрового инструментария в АПК оказала федеральная программа «Развитие цифровой экономики Российской Федерации», а также ряд ведомственных подпрограмм, например, такие как ведомственная программа министерства сельского хозяйства РФ «Цифровое сельское хозяйство». Общий объем финансирования мероприятий 4 193,8 млрд рублей за период 2018–2023 гг. Такие данные свидетельствуют о высокой востребованности со стороны государства формирования новой парадигмы отечественного сельского хозяйства, основанной на современных высокотехнологичных решениях. Очевидно, что создание цифровой инфраструктуры, обеспечение материально-техническими и кадровыми ресурсами, а также использование богатейшего потенциала земельных ресурсов нашей страны способствует технологическому росту агропромышленного сектора, формирует привлекательный инвестиционный потенциал для малого и крупного бизнеса, но и выполняют важнейшую задачу обеспечения продовольственной безопасности государства.

Одним из направлений цифрового инструментария становится развитие точного земледелия, объединяющего в себе навигационные технологии на базе спутниковых систем, обработку данных дистанционного зондирования, применение экспертных и систем поддержки принятия решения, машинное обучение, в том числе распознавание образов и компьютерное зрение, анализ больших данных и предиктивную аналитику. Большую роль в развитии новой парадигмы землеустройства играет и рынок беспилотных авиационных систем, несмотря на ряд трудностей, с которыми столкнулась данная отрасль в связи с современными внешнеполитическими вызовами.

Развитие глобальной навигационной спутниковой системы, средств связи, инфраструктуры и компьютерных решений позволяют перейти в координатном земледелии к учету не только всей площади поля, но и к отдельным

Материалы и методы

В рамках исследования авторами проводился метаанализ данных применения спутниковых навигационных технологий и беспилотных авиационных систем на основе мирового опыта за ретроспективный период с 2000 по 2023 годы (таблица 1). В данный период применялись технологии второго поколения радионавигационных систем (в частности, Block III в NAVSTAR GPS и Ураган-М / Ураган-К в спутниках системы ГЛОНАСС), основанные на получении высокоточных показателей в условиях повышенной помехозащищенности, обусловленных непрерывностью и сочетанием пространственных и темпоральных характеристик (пространственные координаты – высота, широта, долгота в произвольный момент времени). Полученные результаты были сопоставлены с мировым опытом применения подобных систем.

На основе спутниковых снимков высокого разрешения с учетом различных индексов вегетационной активности (таких как NDVI, EVI, GNDVI, CVI, True color и ряд других) исследователями определялись состояние почвы, косвенно указывающий на качественный гранулометрический состав, наличие сорной растительности и вредителей сельскохозяйственных культур, а также отслеживалась динамика состояния посевных культур. Это способствует получению значительного массива детальных изображений сельскохозяйственных участков, что позволяет осуществлять оптимизацию системы управления системами земледелия и обуславливает повышение эффективности продуктивности угодий.

Результаты и обсуждение

Нами были получены следующие результаты, представленные в сводном виде.

124

Таблица 1.Метаанализ данных применения спутниковых навигационных технологий и беспилотных авиационных систем на основе мирового опыта за ретроспективный период с 2000 по 2023 годы

Meta-analysis of data on the use of satellite navigation technologies and unmanned aircraft systems based on global experience for the retrospective period from 2000 to 2023

Table 1.

Регион Region	Система наведения Guidance system	Глобальная система позиционирования (GPS) / Глобальная спутниковая навигационная система (GNSS) Global Positioning System (GPS) / Global Navigation Satellite System (GNSS)	Сфера применения Scope of application	Технология / Компонент Technology / Component	Доля рынка от общего объема отрасли, % Market share of total industry volume, %
Китай China	BeiDou (COMPAS)	BDS COMPASS	Дистанционное зондирование; Технология переменной скорости Дроны и БПЛА; другие технологии Remote sensing; Variable speed technology Drones and UAVs; other technologies	ДДЗ, удобрение с переменной нормой; переменная норма посева; пестицид переменной нормы; мониторинг урожайности, управление запасами VRS, variable rate fertiliser; variable rate seeding; variable rate pesticide; yield monitoring, stockpile management	34
Япония | Japan	MSAS / QZSS	QZSS	Дистанционное зондирование Remote sensing	Мониторинг почвы, разведка урожая, сопоставление полей Soil monitoring, crop reconnaissance, field matching	30
Индия | India	IRNSS / GAGAN	IRNSS		ДДЗ, мониторинг почвы, разведка урожая, сопоставление полей Soil monitoring, soil monitoring, crop reconnaissance, field matching	14
Австралия Australia	SBAS	GPS	Дистанционное зондирование; Технология переменной скорости; Дроны и БПЛА; другие технологии Remote sensing; Variable speed technology Drones and UAVs; other technologies		42
США USA	GPS NAVSTAR / WAAS	WAAS / GPS		ДДЗ, мониторинг почвы, разведка урожая, сопоставление полей, переменная норма посева; пестицид переменной нормы; мониторинг урожайности; управление запасами, системы оптимизации управления сектора SRS, soil monitoring, crop reconnaissance, field comparison, variable rate seeding; variable rate pesticide; yield monitoring; stockpile management, sector management optimisation systems	80
Канада Canada	CDGPS	GPS	Дистанционное зондирование; другие технологии Remote sensing; other technologies		44
Германия Germany	DGPS	TEN GALILEO	Дистанционное зондирование; Технология переменной скорости; другие технологии Remote sensing; Variable speed technology; other technologies		60
Регион Region	DORIS	TEN GALILEO	Дистанционное зондирование Remote sensing		38
Китай China	EGNOS (только европейская территория РФ) / СДКМ + коммерческие Omnistar VBS / RTCM / RTK	ГЛОНАСС / GPS	Дистанционное зондирование; Технология переменной скорости; Дроны и БПЛА; другие технологии Remote sensing; Variable speed technology Drones and UAVs; other technologies		10
Япония | Japan	UK SBAS	TEN GALILEO	Дистанционное зондирование	ДДЗ, мониторинг почвы, разведка урожая VRS, soil monitoring, crop reconnaissance	46
Индия | India	EGNOS / Galileo	TEN GALILEO			37
Австралия Australia	SACCSA	GPS			7
США | USA	AFI	GPS			3

Linkina A.V. et al. Proceedings of VSUET, 2023, vol. 85, no. 4, pp. 122-127            post@vestnik-vsuet.ru

Анализ приведенных в таблице данных показывает, что несмотря на тот факт, что в России, наряду с США, Китаем, Индией и рядом государств Европы, являющихся одной из немногих стран, разработавших и успешно применяющих собственную спутниковую навигационную систему, доля точного земледелия является относительно низкой. Это обусловлено рядом социальноэкономических факторов (таких как недостаточный уровень финансирования и инвестиций в инновационную технологическую базу в отрасли агропромышленного сектора, низкий процент квалифицированных специалистов, владеющих базовой подготовкой прецизионного земледелия, отсутствие полной укомплектованности современным механизированным и программным оборудованием для массового перехода к Smart Agriculture- «умному» сельскому хозяйству» и др.).

Вместе с тем действует упоминаемая нами ранее национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации», благодаря которой наблюдается активизация процессов цифровой трансформации в отрасли сельского хозяйства. Благодаря этому в последние годы наблюдается увеличение доли агропромышленных предприятий различных форм собственности и размеров, внедряющих у себя как элементы точного земледелия, в основе которого лежит применение спутниковых навигационных систем и программного обеспечения, позволяющего различным образом применять полученные данные и использовать их в интересах управления сектором и оптимизации.

В таблице 2 представлены данные, показывающие количество хозяйств в разрезе субъектов Российской Федерации и площади, обрабатываемой посредством систем точного земледелия.

Таблица 2.

Использование элементов точного земледелия (по количеству хозяйств и посевной площади) по состоянию на 2020 г.

Table 2.

Using precision farming elements (by number of farms and sown area) as of 2020

Субъект	Количество хозяйств, шт.	Доля посевных площадей, га
Subject	Number of farms, pcs.	Share of sown areas, ha
Липецкая область | Lipetsk region	812	367
Орловская область | Orel region	108	365
Самарская область | Samara region	75	354
Курганская область | Kurgan region	55	387
Воронежская область | Voronezh region	54	336
Тюменская область | Tyumen region	54	241
Нижегородская область | Nizhny Novgorod region	50	158
Красноярский край | Krasnoyarsk region	44	124
Красноярский край | Krasnoyarsk region	42	300
Тамбовская область | Tambov region	41	315
Томская область | Tomsk region	37	177
Краснодарский край | Krasnodar region	32
Оренбургская область | Orenburg region	31	218
Томская область | Tomsk region	31	124
Республика Крым | Republic of Crimea	30	98
Ленинградская область | Leningrad Region	24	31
Тульская область | Tula region	23	143
Республика | Republic	21	192
Башкортостан | Bashkortostan	17	94
Калининградская область | Kaliningrad region	15	72
Пермский край | Perm region	15	35
Рязанская область | Ryazan region	13	71
Курская область | Kursk region	12	110
Амурская область | Amur region	7	10
Республика Адыгея | Republic of Adygea	6	101
Волгоградская область | Volgograd Oblast	6	15
Ивановская область | Ivanovo Region	5	6
Костромская область | Kostroma region	4	13
Смоленская область | Smolensk Oblast	3	35
Республика Коми | Komi Republic	3	15

Анализ приведенных значений свидетельствует, что среди субъектов Российской Федерации, активно применяющих в агропромышленном секторе технологии спутниковой съемки, по числу хозяйств являются Липецкая, Орловская и Самарская области, а по площади обрабатываемых сельхозугодий – Курганская, Орловская, Липецкая области. Однако, аналитики приводят данные, свидетельствующие о более высоком потенциале роста рынка данных технологий.

Вместе с тем, в условиях санкционного давления и импортозамещения, аналитики отмечают замедление роста данного сегмента рынка. При этом отмечается, что по сравнению с другими направлениями экономики, он все равно пострадает меньше из-за низкого проникновения IT-решений мировых корпораций в данный сектор.

Тем не менее крупные агрохолдинги развивают точное земледелие, а такие комплексные системы управления посевами основаны на использовании данных в том числе американской системы глобального позиционирования GPS, а также платформы GPS-мониторинга IоТ Wialon. Отключение GPS и уход из России IоТ Wialon негативно скажутся на этом направлении. Именно поэтому перспективными являются разработки, основанные на системе ГЛОНАСС.

Заключение

В заключение отметим усиление роли спутниковых навигационных технологий и беспилотных авиасистем в интересах управления агропромышленным комплексом как на мировом рынке, так и в России. Очевидно, что рассмотренные нами технологии позволяют эффективно решать задачи мониторинга земель, прогнозирование состояния сельскохозяйственных угодий, способствуют возможности повышения продуктивности возделываемых культур. Таким образом, использование данных технологий является важным инструментом для оптимизации управления агропромышленным комплексом и обеспечения его устойчивого развития.

Статья публикуется при грантовой поддержке Федерального агентства по делам молодёжи (Росмолодёжь) Соглашение № 091–10–2023–069 от 23.05.2023 г. проект «Наука рядом».