Автоматизированный комплекс управления агротехнологией в точном земледелии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В работе представлен проект автоматизированного комплекса для управления агротехнологией. Комплекс состоит из двух неразрывных компонентов – управляющего блока и исполнительной роботизированной технологической машины. В первом реализована современная теория управления сложной динамической системой (сельскохозяйственное поле с посевом культуры). Отличительная особенность предлагаемой теории заключается в том, что объект управления – агроценоз, включающий сельскохозяйственные культуры и сорные растения. Эта особенность переносится на исполнительную технологическую машину, с помощью которой осуществляется одновременно внесение минеральных удобрений и обработка гербицидами. При этом формирование оптимальных технологических операций производится на основе данных дистанционного зондирования Земли, по которым изучают параметры состояния агроценоза. Полученные оценки считаются общесистемной обратной связью, посредством которой управляют агротехнологией. Представленный комплекс интересен для специалистов, разрабатывающих отдельные компоненты современных систем точного земледелия.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Илья Михайлович Михайленко

Агрофизический научно-исследовательский институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: ilya.mihailenko@yandex.ru

доктор технических наук

Россия, г. Санкт-Петербург

Валерий Николаевич Тимошин

Агрофизический научно-исследовательский институт

Email: ilya.mihailenko@yandex.ru

кандидат технических наук

Россия, г. Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Емельянов Ю.Я., Копылов Е.В., Кириллова Е.В. Эффективность гербицидов в сочетании с удобрениями на яровой пшенице // Нива Заураля. 2014. Vol. 6 (106). С. 18–23. https://doi.org/10.32861/jac.91.130.136
  2. Корсаков К.В., Стрижков Н.И., Пронько В.В. Комбинированное применение удобрений, гербицидов и регуляторов роста при возделывании овса и проса в Поволжье. // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2013. № 4 (120). PP. 24–32.
  3. Михайленко И.М. Способ одновременного дифференцированного внесения жидких минеральных удобрений и гербицидов и устройство для его осуществления. Патент РФ № 2772889 от 26 мая 2022 г.
  4. Михайленко И.М. Теоретические основы и техническая реализация управления агротехнологиями. Изд. СПбГТУ. 2017. 250 с.
  5. Точное земледелие: учебник. Практическое пособие / под ред. Д. Шпаар, А.В. Захаренко, В.П. Якушева. СПб. Пушкин. 2009. 397 с.
  6. Benjamin L.R., Milne A.E., Parsons D.J. et al. Using stochastic dynamic programming to support weed management decisions over a rotation // Weed Res. 2009. Vol. 49. PP. 207–216. https://doi.org/10.1111 /J.1365-3180.2008.00678.X
  7. Bessette D., Wilson R., Beaudrie C., Schroeder C. An online decision support tool to evaluate ecological weed management strategies // Weed Sci. 2019. Vol. 67. PP. 463–473. https://doi.org/10.1017/wsc2019.21
  8. Bohanec M., Cortet J. Griffiths B. et al. A qualitative multi-attribute model for assessing the impact of cropping systems on soil quality // Pedobiologia. 2007. Vol. 51 (3). PP. 239–250. https://doi.org/10.1016/j.pedobi.2007.03.006
  9. Emmi L., Gonzalez-De-Soto M., Pajares G., Gonzalez-De-Santos P. New trends in robotics for agriculture: Integration and assessment of a real fleet of robots // The Scientific World Journal. 2014. 21 p. https://doi.org/10.1155/2014/404059
  10. Oliver M., Bishop T., Marchant B. An overview of precision agriculture. In Precision Agriculture for Sustainability and Environmental Protection // Eds. Rout. London. 2013. https://doi.org/10.4324/970203128329
  11. Precision agriculture technology for crop farming. Edited by Qin Zhang. Washington State University Prosser, Washington, USA. 2016. 382 p. https://doi.org/10.1111/sum.12320

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1 Функциональная схема автоматизированного комплекса управления состоянием агроценоза.

Скачать (126KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Структурная схема функционирования автоматизированного комплекса управления состоянием агроценоза.

Скачать (421KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Функциональная схема роботизированной технологической машины для осуществления оптимального управления состоянием агроценоза.

Скачать (198KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Технологическая схема рабочих органов роботизированной технологической машины.

Скачать (98KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Блок-схема общего управляющего устройства роботизированной технологической машины.

Скачать (98KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».