Беспилотники в сельском хозяйстве
Беспилотники на службе в сельском хозяйстве
Сельское хозяйство и беспилотники
Области применения беспилотников
Зачем нужны беспилотники в сельском хозяйства?
Использование дронов в земледелии и в целом в сельском хозяйстве — одно из наиболее перспективных направлений применения этой технологии. БЛА могут быть эффективно использованы для планирования и контроля этапов сельскохозяйственного производства, а также для химической обработки посевов и других растений. При этом основным критерием для внедрения БЛА является экономическая целесообразность.
БЛА позволяют получать актуальную и эффективную информацию тогда, когда она вам необходима, кроме того, накопленная за длительный период информация позволяет анализировать процессы в динамике.
Тренды в области использования беспилотников в сельском хозяйстве
Растет спрос на B2B-услуги в данном сегменте.
Растет спрос на услуги IT-компаний, создающих ПО для сбора и обработки собранных данных в интересах точного земледелия.
Снижаются регуляторные барьеры, тормозившие процессы внедрения дронов в сельское хозяйство.
Совеременный тренд — предлагать не только купить беспилотник, но также и комплект ПО, необходимого для аналитической обработки полученных в ходе аэросъемки данных.
Другой намечающийся тренд — переход от телеуправления беспилотниками на роботизированные системы, в которых беспилотники автоматически подзаряжают аккумуляторы, вылетают на маршруты по расписанию, выполняют облет и фотографирование (видеонаблюдение) в автоматическом режиме, возвращаются на место стоянки и сбрасывают информацию в систему автоматизированной обработки.
2017.07.31 AEROVINCI представила гибкую автономную систему на основе БЛА.
2016.04.09 В сельском хозяйстве Болгарии начали применять беспилотники.
Плюсы
БЛА способны собирать информацию о посадках, достаточную для точного применения пестицидов и гербецидов там, где необходимы химикалии. Это обещает фермерам возможность сэкономить на использовании химии, а также сохраняет окружающую среду.
БЛА позволяют создать картографическую основу с точными координатами всех объектов, что позволит в дальнейшем вести визуальный анализ объектов с разрешением вплоть до нескольких см на пиксель. На эту основу можно будет нанести векторные слои: поля, объекты инфраструктуры, дороги. Такая основа позволяет рассчитывать точные площади, расстояния, потребности в ресурсах и т.п. Удобно определять объективную площадь пашни, сенокосов, пастбищ, залежей, паров, зяби, сева, недосевов и присевов.
Результаты аэрофотосъемки позволяют ставить участки на кадастровый учет.
Аэрофотосъемка с БЛА более детализована, нежели космический снимок. Разрешение снимков возможно в сантиметрах на точку, за счет высот полета от 100 до 600 метров над поверхностью земли. Кроме того, БЛА позволяют вести съемку даже в условиях облачности, что недоступно спутникам и затрудняет использование авиации.
Получение снимков возможно даже в процессе полета, причем можно скорректировать полет в реальном времени, если заказчику это необходимо.
Производительность БЛА достигает до 30 кв км за час при площадной съемке и до 35 км/ч для линейных объектов.
Обеспечивается существенная экономия затрат на исследования и выигрыш во времени по-сравнению со всеми другими их видами: наземным обследованием; спутниковыми фотографиями, использованием пилотируемой авиации.
Минусы
Есть и скептики или даже противники нового подхода. Пилоты сельскохозяйственной авиации, например, опасаются столкновений с малозаметными беспилотниками. Эту проблему, вероятно, можно решить установкой на дроны проблесковых огней и трекинговых систем.
Важно совершить грамотный выбор БЛА или предпочесть приобрести услугу на базе БЛА, а не сам БЛА. Если все же речь идет о приобретении БЛА в собственность, следует воспользоваться консультацией специалистов, чтобы не купить, например, дорогой БЛА с большой дальностью полета (в несколько часов), если вам требуется аэросъемка полей площадью например в 20 тыс. га, с чем справятся и модели БЛА со значительно более низкой ценой. Примерная формула для выбора беспилотника такова: средняя скорость БЛА * время полета = дальность полета. Эта величина должна быть чуть больше длине полей хозяйства по максмальному линейному измерению (например, с севера на юг). Конечно, если стоят задачи не только аэросъемки, то выбор может быть иным.
Компании, оказывающие услуги в области сельского хозяйства на базе беспилотников
Прогнозы
2018
В Калифорнийском университете разрабатывают автоматизированную систему RAPID — комплекс, состоящий из ирригационной системы, разбрызгивателей и беспилотников, которые позволят оценивать потребности растений в поливе.
2017
Активизируется использование летающих дронов для распыления химикалий и т.п. на полях.
Растет разрешение сенсоров, в частности, Sentera выпустила мультиспектральный сенсор Double 4K, работающий в пяти спектральных диапазонах — синем, зеленом, красном, красном граничном (680-730 нм) и близком к ИК (750-1400 нм) диапазонах.
Появляются системы автономного обследования полей с использованием БЛА, автоматически совершающих подзарядку.
2017.07.31 AEROVINCI представила гибкую автономную систему на основе БЛА.
2016
Аналитики PWC оценивают потенциальный размер рынка использования БЛА в сельском хозяйстве впечатляющими $32,4 млрд.
Bank of America Merill Lynch прогнозирует, что сельское хозяйство может представлять для рынка коммерческих беспилотников примерно 80% доходов. Потенциально объем экономической активности только в США в этом сегменте оценивается в $82 млрд в период с 2015 по 2025 годы.
Goldman Sachs прогнозирует, что сельскохозяйственный сектор будет крупнейшим в плане гражданского использования беспилотников в США и вторым по величине сегментом в мире в ближайшие 5 лет.
Исследователи Markets and Markets оценивают потенциал роста рынка сельскохозяйственных беспилотников в 30% в среднем в год вплоть до 2022 года.
Аналитики IDTechEx прогнозируют, что сельское хозяйство станет основным рынком для беспилотников, достигнув $460 млн в 2026 году. Беспилотные телеуправляемые вертолеты опыляют рисовые поля в Японии с начала 1990-х. В 2016 году можно говорить о зрелости данной технологии/отрасли, во всяком случае продажи такой техники в Японии уже вышли на плато. Тем не менее, данный рынок ожидает новый всплеск по мере развития технологий, а также по мере появления на рынке небольших и недорогих летательных устройств для обработки посадок с высокой степенью автономности.
Развитие использования беспилотников в сельском хозяйстве не ограничено решением задач опыления. БЛА используют также для детального картографирования ферм, позволяющего фермерам принимать управленческие решения на основе данных, специфичных для каждой зоны хозяйства. Легкие и недорогие беспилотники могут оснащаться компактными мультиспектральными сенсорами, замеряющими ключевые индикаторы, характеризующие здоровье посевов, уровни засушливости, дефицит азота и так далее.
Развитие данного сегмента вскоре ждет период роста в течение нескольких последовательных лет. Это связано с тем, что снижаются регуляторные барьеры для внедрения БЛА в сельское хозяйство, а также практически собралась воедино экосистема точного земледелия, что означает, что фермеры сегодня могут принимать решения на основе анализа собранной численной информации. Беспилотники, как таковые, всё более становятся «коммодити», и ценность все более сдвигается в сторону провайдеров сбора и аналитической обработки данных.
2015
По расчетам Международной ассоциации беспилотных систем, до 80% будущего коммерческого рынка беспилотников придется на сельскохозяйственные дроны.
Основные направления использования беспилотников в сельском хозяйстве
— аэросъемка угодий с дронов, включая мультиспектральную съемку, которая стала возможна лишь с 2012-2013 года. Мультиспектральная съемка позволяет определять: уровень содержания азота в почве и тканях растения; мониторить состояние и развитие посевов, прогнозировать урожайность; вычислять индекс влажности; индекс вегитации; индекс листовой поверхности и т.п.
— облет полей для контроля работы наемного персонала
— мониторинг полей на предмет выявления попавших на территорию животных (защита от потрав)
— мониторинг нахождения и использования сельскохозяйственной техники, в частности появляется возможность оперативного реагирования на качество работы механизаторов путем мониторинга путей прохождения техники на поле. Контроль качества пропашности.
— сопровождение мелиоративного строительства, мониторинг систем ирригации
— выпас скота, поиск отбившихся от стада животных, направление их к стаду
2018.02.01 БЛА взлетают в американском аграрном секторе. Использование БЛА для выпаса овец.
2015.10.23 Самый продвинутый казахский пастух. Использует DJI Inspire I и 5 запасных аккумуляторов для выпаса лошадей и баранов. Недочет — дрон не может передавать звуковые команды, приходится использовать только его «пугающий» эффект.
2015.05.20 В Австралии начали использовать дронов для выпаса скота.
— выявление заболевших животных в стаде на выпасе с дрона, оборудованного термокамерой и необходимым ПО
— создание электронных карт полей — конечным продуктом должен стать высокоточный ортофотоплан и созданные на его основе векторные карты с выделением на них необходимой заказчику информации
— инвентаризация посевов и полей, установление объективной площади пашни, а также сенокосов, пастбищ, многолетних трав, залежей.
— определение фактической площади сева, недосевов, присевов. Качество и фактическая площадь подготовки паров и зяби, как взошли и перезимовали озимые.
— На какой площади и в какой степени требуется подкормка азотными удобрениями.
— Объективная площадь к уборке в разрезе культур, прогноз урожайности с данной площади.
— Что в действительности представляют собой ваши поля: содержание азота, влаги, засоления, подтопления, заболачивания.
— формирование карт рельефа сельскохозяйственных полей, определение направлений водной эрозии
— определение границ и площадей участков, где выполнялись сельхозработы
— мониторинг внесения посевного материала и всхождения сельскохозяйственных растений, оперативное определение качества всходов и развития посевов в течение периода вегитации с последующим расчетом нормализованного вегетационного индекса (NDVI — Normalized Difference Vegetation Index)
— определение потребности в применении удобрений, в частности, за счет выявления контуров состояния сельскохозяйственных растений на поле, где необходимо внесение удобрений. Это позволяет оптимизировать (сократить) внесение удобрений — сэкомить на удобрениях и на работах по их внесению.
— определение участков засоренности или заболеваний посевов, степени засоренности
— мониторинг всхожести сельскохозяйственных культур
— опрыскивание посадок с беспилотников
— оценка объема работ и постоянный контроль их выполнения
— документирование ущерба от стихийных бедствий
— кагаты и беспилотники
Определение объемов кагатов очень важно для логистики. Кагаты зачастую формируются не по краю дороги, а в сторону центра поля, что затрудняет оценку объемов корнеплодов в них. Беспилотники позволяют легко и точно справиться с проблемой оценки, а также расставить приоритеты в использовании корнеплодов.
— охрана урожая на поле. Беспилотники являются новым инструментом охраны, поскольку благодаря тепловизорам обеспечивают возможность охраны в ночное время, а универсальная нагрузка позволяет использовать их практически круглосуточно.
2016.04.09 Как дроны перевели сельское хозяйство в Болгарии на новый уровень
— прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур
2016.05.16 Для DJI выпустили сенсор мониторинга посевов. Американская компания Sentera, разработчик ПО и аппаратуры для БЛА, на днях представила сенсор Sentera NDVI Single для коптера DJI Phantom 4. Легкий высокоточный сенсор подвешивается на Phantom 4 и позволяет использовать дрон для мониторинга сельхозугодий. Основная камера беспилотника при этом не подвергается каким-либо модификациям и сохраняет полную функциональность. Данные с Sentera NDVI Single дополняют визуальный поток. Сенсор работает с ПО Sentera AgVault Software, позволяющим фермерам получать детализированную информацию о здоровье и состоянии посевов.
— фитосанитарный контроль
Сорняки
Вредители
Болезни
Грызуны
— экологический мониторинг сельскохозяйственных земель
Опыление растений
На 2016-2018 год это не более, чем уровень «проверка концепта». Несколько команд в мире изучают механизмы опыления растений пчелами и пытаются воспроизвести опыление с помощью мини- и микро-беспилотников. Пока что используются или готовые БЛА наладонного класса или специально разработанные. В любом случае речь идет о лабораторных экспериментах. БЛА такого размера пока что не автономны, зачастую не имеют бортового ИИ и даже GPS, не защищены от негативных погодных условий, их время работы от аккумулятора слишком мало для тиражирования идеи.
