Применение технологии интернет вещей в «точном земледелии»

Анализу вопросов применения Интернета Вещей в различных сферах человеческой деятельности и проблемам, связанным с этим, посвящены работы таких авторов, как: Швецов Д., Тусков А. А., Грингард С., Осовин М.Н., Сапожникова К.В. и многих других [2, 3, 4, 5].

Интернет Вещей уже сейчас является неотъемлемой частью при построении таких комплексных систем как «умный дом», «умный город», «умная энергосистема», «умное здравохранение», «умное сельское хозяйство» и др. (рис. 1) [2].

Рисунок 1– Области применения Интернета Вещей

Цель данной статьи – выделить и проанализировать одну из наиболее перспективных областей сельскохозяйственного производства – «точное земледелие».

Материалы и методы исследования

Исследование базировалось на изучении и обобщении литературных источников отечественных и зарубежных авторов. В ходе исследования применялись методы: системного анализа, экспертных оценок.

Результаты исследования и их обсуждение

Сельскохозяйственное производство можно отнести к перспективной области для внедрения технологии Интернет вещей (IoT), хотя далеко не везде можно ожидать его быстрое применение [3, 4].

В качестве перспективной области для применения IoT также можно выделить «точное земледелие» [4, 5, 6, 7]. Для успешного ведения «точного земледелия» необходим постоянный контроль многих параметров: питательного состава почвы, влажности, кислотности и некоторых других, также необходимо отслеживать состояние всходов после посева, их развитие, засоренность, подверженность действию вредителей. Одновременно должны отслеживаться параметры окружающей среды: температура воздуха, его влажность и т.д.

Некоторые из перечисленных выше величин нелегко измерить в реальном времени. Например, плодородие почв, их питательный состав, можно определить только с применением аналитических приборов, следовательно, необходимо предварительно провести такие измерения и составить соответствующую базу данных, обеспечив ее доступность через Интернет.

Еще один непростой вопрос – измерение такого важного параметра, как влажность почвы. В первую очередь нас интересует влажность поверхностного слоя, там, где расположена корневая система, а она может быть разной для разных культур. Именно на такой глубине должен находиться чувствительный элемент датчика влажности. Как быть с этими датчиками, разнесенными в пространстве, при проведении полевых работ по подготовке почвы к следующему сезону, например вспашке, чтобы их не повредить.

Также не до конца решенным остается вопрос электропитания измерительных преобразователей. Далеко не все серийно выпускаемые интеллектуальные датчики соответствуют минимальному энергопотреблению, следовательно, стоит задача разработки модификаций, соответствующих этим требованиям.

После обработки массива данных от измерительных преобразователей и базы данных о плодородии почв полей, можно более обоснованно принимать управленческие решения по срокам посадки, внесения удобрений, применения гербицидов, инсектицидов и т.д.

Наиболее подготовленным сектором земледелия для применения IoT, на наш взгляд, является выращивание овощей в защищенном грунте, т.е. тепличное хозяйство. Теплицы имеют ограниченную площадь, выращивание растений в большинстве своем производится по гидропонной технологии, что облегчает контроль питания растений, обеспечивая их оптимальность.

«Умную теплицу» можно представить как киберфизическую систему, архитектура которой может быть представлена в виде следующих уровней (рис. 2)[6]:

Рисунок 2 – Умная теплица

1) Периферийный уровень

(уровень датчиков), включающий распределенную сеть сенсоров для мониторинга таких параметров как температура и влажность воздуха, влажность почвы, интенсивность фотосинтетически активной радиации, концентрация CO2; гидропонных параметров – pH, электропроводность питательного раствора, уровень растворенного кислорода; биологических показателей – диаметр стебля, тургор листа (с использованием дендрометров и др. методов).

• 2)    Сетевой уровень (Уровень передачи данных): обеспечивает коммуникацию между устройствами. Для условий теплиц с высоким уровнем влажности и металлоконструкций наиболее эффективны технологии с низким энергопотреблением и большой дальностью

действия, такие как LoRaWAN и NB-IoT.

• 3)    Уровень платформы и аналитики (Облачный уровень): данные агрегируются на IoT-платформах. На этом уровне применяются алгоритмы машинного обучения для выявления аномалий, прогнозирования развития заболеваний и построения предиктивных моделей роста культуры.

• 4)    Уровень исполнительных механизмов: на основе аналитических решений формируются управляющие сигналы для исполнительных устройств - систем капельного полива и фертигации, моторов открывания фрамуг, систем отопления, досвечивания и туманообразования.

Внедрение IoT-решений позволяет оптимизировать ключевые производственные процессы:

• 1)    Управление микроклиматом. Традиционное регулирование основано на поддержании заданных пороговых значений. IoT-система реализует динамическое управление, например, алгоритм может временно повысить допустимый порог температуры при низкой влажности воздуха для активации работы систем туманообразования, что предотвращает тепловой стресс и оптимизирует влажность. Исследования показывают, что такой подход позволяет повысить эффективность фотосинтеза на 15-25% [6].

• 2)    Система прецизионной фертигации. Использование сенсоров влажности субстрата и электропроводности питательного раствора позволяет реализовать стратегию полива по потреблению культуры. Это исключает дренаж и вымывание питательных элементов в грунтовые воды. По данным полевых испытаний, экономия воды и минеральных удобрений достигает 30-50% и 25-40% соответственно, при одновременном снижении риска развития корневых гнилей [5, 6].

• 3)    Фитосанитарный мониторинг. IoT-системы интегрируют данные с феромонных ловушко-камер и гиперспектральных сенсоров для ранней диагностики фитопатогенов и вредителей. Анализ изображений с помощью компьютерного зрения позволяет идентифицировать очаги поражения на доклинической стадии, что является основой для интегрированной системы защиты растений и точечного применения средств защиты.

Кроме этого в такой системе можно автоматизировать процесс уборки урожая с применением роботов, если не для всех выращиваемых культур, то для некоторых, например, томатов, огурцов, перцев и некоторых других.

Проведенный анализ показывает, что технология Интернет вещей является ключевым драйвером цифровизации тепличного растениеводства. Она позволяет трансформировать его из ресурсоемкой отрасли в высокотехнологичную индустрию.

Перспективные направления дальнейших исследований и разработок, по нашему мнению, включают: интеграцию с искусственным интеллектом для создания полностью автономных систем управления, способных к самообучению и адаптации; разработку цифровых двойников тепличных комплексов для моделирования сценариев и оптимизации процессов в виртуальной среде; использование робототехники для автоматизации таких операций, как обрезка и сбор урожая.

Таким образом, внедрение IoT-решений в тепличных хозяйствах представляет собой стратегически важное направление, определяющее конкурентоспособность и устойчивое развитие агропромышленного комплекса в долгосрочной перспективе.

Выводы

• 1.    Наиболее перспективными сценарием применения технологии Интернет вещей в сельскохозяйственном производстве на современном этапе можно признать «точное 1180 Агротехника и энергообеспечение. - 2025. - № 4 (49)

• 2.    Наиболее подготовленным сектором «точного земледелия» для применения IoT является выращивание овощей в защищенном грунте, т.е. тепличное хозяйство.

• 3.    Технология Интернет вещей является ключевым драйвером цифровизации тепличного растениеводства, она позволяет трансформировать его из ресурсоемкой отрасли в высокотехнологичную индустрию.

земледелие».