Инвестиционный научный фонд FAPESP – это Исследовательский фонд Сан-Паулу, который является государственным фондом, расположенным в Сан-Паулу, Бразилия, с целью предоставления грантов, фондов и программ для поддержки исследований, образования и инноваций частных и государственных учреждений и компаний.
Неделя FAPESP в Испании прошла 27 и 28 ноября на медицинском факультете Мадридского университета Комплутенсе (UCM), в рамках которой ученые рассказали о новинках в цифровом АПК, сообщает в релизе FAPESP Элтон Элиссон.
Так, производители арахиса, картофеля и батата сталкиваются с проблемой оценки лучшего времени для сбора урожая, а также качества и урожайности своих культур. Это связано с тем, что плоды развиваются под землей и не видны до времени сбора урожая.
«Чтобы собрать арахис, 70% стручков должны быть созревшими, и чтобы это проверить, нужно выдернуть растения из земли и провести визуальную оценку. Этап нарушения почвы для проверки спелости урожая приводит к лишним выбросам CO2, углекислого газа», пояснил Руверсон Перейра да Силва, профессор Университета штата Сан-Паулу (UNESP).
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 листьев растений. Таким образом, они могут повысить производительность и сократить выбросы CO2, исключив пробные выкопки.
Некоторые результаты проекта были представлены Силвой в ходе панельной дискуссии по здоровью почвы в контексте цифрового сельского хозяйства, состоявшейся в рамках Недели FAPESP в Испании.
«Разработанные нами модели позволяют оценить зрелость арахиса, например, с точностью более 90%, что устраняет необходимость в его пробном выкорчевывании. В случае со сладким картофелем мы даже смогли оценить размер урожая», - рассказал он агентству Agência FAPESP.
«Благодаря оценкам, сделанным с помощью этих компьютерных моделей, можно работать с более соответствующими правилами, чтобы повысить эффективность процесса уборки урожая и, в то же время, сократить потери, поскольку, оценивая урожайность культур, можно регулировать сельскохозяйственную технику для более правильной уборки урожая», - сказал исследователь.
Чтобы получить точные оценки, исследователи анализируют изображения, полученные с камер на дронах или спутниках, которые фиксируют отражательную способность растения, или сколько солнечной энергии оно отражает в видимых (зеленый, желтый и синий) и невидимых (инфракрасный, ближний инфракрасный и красный край) диапазонах. На основе этой характеристики можно рассчитать индексы зрелости.
«Отражение показывает здоровье растения. Больные листья имеют разный цвет и по-разному отражают солнечную энергию. И чем здоровее растение, тем больше оно произведет», - сказал Силва.
По словам исследователя, проект находится на этапе передачи технологии производителям - это долгий и трудный процесс.
«Этот этап занимает много времени, потому что для реализации проекта такого масштаба нам приходится выходить в поле и выкорчевывать тысячи растений на протяжении многих лет, чтобы получить необходимые нам данные. Кроме того, существуют разные сорта арахиса, например. Вот почему мы пока не передали технологию, поскольку производители меняют сорта, которые они высаживают, и нам нужна надежная модель, которая может делать прогнозы в разных условиях», - пояснил он.
Группа исследователей из Школы сельскохозяйственной инженерии Государственного университета Кампинаса (FEAGRI-UNICAMP), также расположенного в Бразилии, использовала миниатюрную радиолокационную систему, встроенную в беспилотники, 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 различных диапазонах, которые не только касаются почвы, но и проникают в нее, позволяет оценить количество воды, доступное в различных частях урожая.
Результатом проекта стало создание стартапа Radaz, поддержанного Программой инновационных исследований в малом бизнесе (PIPE).
«Точность оценки системой относительной влажности контролируемого участка почвы превышает 90%», - рассказала агентству Agência FAPESP профессор FEAGRI и участница проекта Барбара Жанет Теруэль Медейрос.
Разработка системы включала полевые испытания, проверку традиционными методами и испытания на плантациях сахарного тростника в штате Сан-Паулу.
«Мы смогли заранее спрогнозировать урожайность этой культуры с точки зрения количества биомассы, которая будет произведена, когда она достигнет зрелости, а также лучшую дату для сбора урожая», - сказала Медейрос.
Она напомнила, что уровень влажности почвы не является однородным, как и пористость и сток воды. В этом смысле, оценивая влажность почвы плантации, можно реализовать системы орошения с переменной нормой, что приведет к большей экономии воды.
«Таким образом, можно будет настроить ирригационную систему так, чтобы сбрасывать оптимальное количество для данного участка почвы, избегая переувлажнения определенных участков или нехватки воды в других, где уровень ниже необходимого для роста урожая», - пояснила она.
У двух проектов, недавно запущенных в Европе при участии исследователей из Института сельскохозяйственных наук Национального исследовательского совета Испании (ICA-CSIC), аналогичные цели.
Первый проект, получивший название 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 беспилотников, спутниковых снимков и агрометеорологических станций для сокращения потребления воды на 15–20 % по сравнению с традиционными системами орошения.
Проект «Наблюдение за Землей для повышения эффективности водопользования», реализуемый под руководством CSIC, направлен на предоставление инструментов на основе наблюдения за Землей для оценки и управления эффективностью водопользования и продуктивностью пастбищ и зерновых культур в Средиземноморском регионе.
«Нам необходимо предоставлять решения для точного земледелия, поскольку мы знаем, что почва неоднородна, а растения не развиваются одинаково по всей поверхности. Вот почему мы не можем управлять целой территорией одинаково. Идея состоит в том, чтобы разделить ее на зоны, чтобы мы могли действительно проводить обработку или управление, специфичные для каждого участка», - сказала Ирен Борра, исследователь из ICA.
Испанские ученые проводят исследование, в котором они стремятся повысить точность определения водного стресса (недостатка воды) у виноградных лоз путем анализа изображений, полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов, и показателей, основанных на эвапотранспирации (потеря воды из почвы в результате испарения и из растения в результате дыхания).
«Мы составляем карты, на которых показаны районы, где с точки зрения водоснабжения все действительно хорошо, и другие, о которых нам нужно позаботиться, поскольку там наблюдается дефицит воды», - сказала Борра.
Источник: FAPESP. Автор: Элтон Элиссон.
Заглавное фото: Медведева Анна, AgroXXI.ru.