Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Изображения в ложных цветах демонстрируют применение дистанционного зондирования в точном земледелии. Предоставлено Обсерваторией Земли НАСА [1]
Yara N-Sensor ALS, установленный на навесе трактора - система, которая регистрирует световое отражение сельскохозяйственных культур, рассчитывает рекомендации по внесению удобрений и затем изменяет количество разбрасываемых удобрений.
Точное земледелие NDVI 4 см / пиксель GSD

Прецизионное земледелие ( PA ), спутниковое земледелие или управление урожаем на конкретном участке ( SSCM ) - это концепция управления сельским хозяйством, основанная на наблюдении, измерении и реагировании на межполевую и внутриполевую изменчивость сельскохозяйственных культур. Целью исследований в области точного земледелия является определение системы поддержки принятия решений (DSS) для управления всей фермой с целью оптимизации отдачи от вложенных ресурсов при сохранении ресурсов. [2] [3] [4]

Среди этих многих подходов - фитогеоморфологический подход, который связывает многолетнюю стабильность / характеристики роста сельскохозяйственных культур с топологическими атрибутами местности. Интерес к фитогеоморфологическому подходу проистекает из того факта, что компонент геоморфологии обычно определяет гидрологию фермерского поля. [5] [6]

Практика точного земледелия стала возможной с появлением GPS и GNSS . Способность фермера и / или исследователя определять свое точное положение на поле позволяет создавать карты пространственной изменчивости стольких переменных, которые могут быть измерены (например, урожайность, особенности местности / топография, содержание органических веществ, уровни влажности, уровни азота, pH, EC, Mg, K и другие). [7] Аналогичные данные собираются датчиками, установленными на комбайнах с GPS . Эти массивы состоят из датчиков в режиме реального времени, которые измеряют все, от уровня хлорофилла до состояния воды в растениях, а также мультиспектральные изображения. [8] Эти данные используются вместе сспутниковые изображения с использованием технологии переменной нормы расхода (VRT), включая сеялки, опрыскиватели и т. д., для оптимального распределения ресурсов. Однако последние технологические достижения позволили использовать датчики реального времени непосредственно в почве, которые могут передавать данные по беспроводной связи без необходимости присутствия человека. [9] [10]

Точное земледелие также стало возможным благодаря беспилотным летательным аппаратам, таким как DJI Phantom, которые относительно недороги и могут управляться начинающими пилотами. Эти сельскохозяйственные дроны могут быть оснащены мультиспектральными или RGB-камерами для захвата множества изображений поля, которые могут быть сшиты вместе с помощью фотограмметрических методов для создания ортофотопланов . Эти составные карты содержат несколько значений на пиксель в дополнение к традиционным значениям красного, зеленого и синего цветов, таким как значения спектра в ближнем инфракрасном и красном краях, используемые для обработки и анализа вегетативных индексов, таких как карты NDVI . [11]Эти дроны способны снимать изображения и предоставлять дополнительные географические привязки, такие как высота, что позволяет программному обеспечению выполнять функции алгебры карт для построения точных топографических карт. Эти топографические карты могут использоваться для корреляции здоровья сельскохозяйственных культур с топографией, результаты которых можно использовать для оптимизации внесения сельскохозяйственных культур, таких как вода, удобрения или химические вещества, такие как гербициды и регуляторы роста, с помощью внесения с переменной нормой.

История [ править ]

Смотрите также: Хронология развития сельского хозяйства и пищевых технологий

Точное земледелие - ключевой компонент третьей волны современных сельскохозяйственных революций . Первой сельскохозяйственной революцией стало развитие механизированного земледелия с 1900 по 1930 год. Каждый фермер произвел достаточно еды, чтобы накормить около 26 человек за это время. [12] 1960-е годы вызвали Зеленую революцию с новыми методами генетической модификации, в результате которых каждый фермер накормил около 156 человек. [12]Ожидается, что к 2050 году население мира достигнет примерно 9,6 миллиарда человек, а производство продуктов питания должно фактически удвоиться по сравнению с нынешними уровнями, чтобы прокормить всех. Благодаря новым технологическим достижениям в сельскохозяйственной революции точного земледелия каждый фермер сможет прокормить 265 человек на одной и той же площади. [12]

Обзор [ править ]

Первая волна революции в точном земледелии пришлась на формы спутниковых и аэрофотоснимков, прогнозов погоды, внесения удобрений с переменной нормой внесения удобрений и показателей здоровья сельскохозяйственных культур. Вторая волна объединяет машинные данные для еще более точных данных о посадке, топографическом картировании и почвенных данных. [13]

Точное земледелие направлено на оптимизацию управления на уровне поля в отношении:

  • наука о растениеводстве : путем более точного согласования методов ведения сельского хозяйства с потребностями сельскохозяйственных культур (например, внесение удобрений);
  • охрана окружающей среды : за счет снижения экологических рисков и воздействия сельского хозяйства (например, ограничение вымывания азота);
  • экономика : за счет повышения конкурентоспособности за счет более эффективных методов (например, улучшение управления использованием удобрений и других ресурсов).

Точное земледелие также предоставляет фермерам большой объем информации для:

  • создать рекорд своей фермы
  • улучшить процесс принятия решений
  • способствовать большей прослеживаемости
  • улучшить маркетинг сельскохозяйственной продукции
  • улучшить условия аренды и отношения с арендодателями
  • повысить качество сельскохозяйственных продуктов (например, уровень белка в хлебной пшенице)

Предварительная посадка [ править ]

Предписывающий посев - это тип системы земледелия, который предоставляет рекомендации по посадке на основе данных, которые могут определять переменные нормы высева для приспособления к различным условиям на одном поле, чтобы максимизировать урожай. Это было описано как « большие данные на ферме». Monsanto , DuPont и другие запускают эту технологию в США. [14] [15]

Инструменты [ править ]

Точное земледелие обычно выполняется в виде четырехэтапного процесса для наблюдения за пространственной изменчивостью: точное земледелие использует множество инструментов, но вот некоторые из основных: тракторы, комбайны, опрыскиватели, сеялки, экскаваторы, которые считаются системами автоматического наведения. Небольшие устройства на оборудовании, использующем ГИС (географическую информационную систему), делают точное земледелие тем, чем оно является. Вы можете думать о системе ГИС как о «мозге». Чтобы использовать точное земледелие, оборудование должно быть подключено к соответствующей технологии и системам данных. Дополнительные инструменты включают технологию переменной скорости (VRT), глобальную систему позиционирования и географическую информационную систему, выборку из сети и удаленные датчики. [16]

Сбор данных [ править ]

Геолокация [ править ]

Геолокация поля позволяет фермеру накладывать информацию, полученную в результате анализа почвы и остаточного азота, и информацию о предыдущих культурах и удельном сопротивлении почвы. Геолокация осуществляется двумя способами

  • Поле определяется с помощью автомобильного GPS-приемника, когда фермер ведет трактор по полю.
  • Поле очерчено на базовой карте, полученной на основе аэрофотоснимков или спутниковых снимков. Базовые изображения должны иметь правильный уровень разрешения и геометрического качества, чтобы обеспечить достаточную точность геолокации.

Переменные [ править ]

Изменчивость внутри и между полями может быть результатом ряда факторов. К ним относятся климатические условия ( град , засуха, дождь и т. Д.), Почвы (текстура, глубина, уровни азота), методы земледелия ( беспахотное земледелие ), сорняки и болезни. Постоянные индикаторы - главным образом индикаторы почвы - предоставляют фермерам информацию об основных экологических константах. Точечные индикаторы позволяют им отслеживать состояние посевов, т. Е. Видеть, развиваются ли болезни, страдает ли культура от водного стресса., азотный стресс или полегание, повреждено ли оно льдом и т. д. Эта информация может поступать от метеостанций и других датчиков (удельное электрическое сопротивление почвы, обнаружение невооруженным глазом, спутниковые изображения и т. Д.). Измерения удельного сопротивления почвы в сочетании с анализом почвы позволяют измерять содержание влаги . Удельное сопротивление почвы также является относительно простым и дешевым способом измерения. [17]

Стратегии [ править ]

Снимок в формате NDVI, сделанный малой антенной системой Stardust II за один полет (мозаика из 299 изображений)

Используя почвенные карты, фермеры могут использовать две стратегии для корректировки полей:

  • Прогнозный подход: основан на анализе статических показателей (почвы, удельного сопротивления, истории поля и т. Д.) В течение цикла урожая.
  • Подход к борьбе: информация статических индикаторов регулярно обновляется в течение цикла урожая:
    • отбор проб: взвешивание биомассы, измерение содержания хлорофилла в листьях, взвешивание фруктов и т. д.
    • дистанционное зондирование: измерение таких параметров, как температура (воздух / почва), влажность (воздух / почва / лист), ветер или диаметр ствола, возможно благодаря беспроводным сенсорным сетям [18] и Интернету вещей (IoT)
    • прокси-обнаружение: автомобильные датчики измеряют состояние листьев; это требует, чтобы фермер объехал все поле.
    • воздушное или спутниковое дистанционное зондирование: многоспектральные изображения собираются и обрабатываются для построения карт биофизических параметров сельскохозяйственных культур, включая индикаторы болезней. [19] Бортовые приборы могут измерять площадь растительного покрова и различать сельскохозяйственные культуры и сорняки. [20]

Решения могут быть основаны на моделях поддержки принятия решений (имитационные модели сельскохозяйственных культур и рекомендательные модели), основанные на больших данных , но в конечном итоге фермер должен решать с точки зрения стоимости бизнеса и воздействия на окружающую среду - роль берет на себя путем искусственного интеллекта (AI) системы , основанные на машинном обучении и искусственных нейронных сетей .

Важно понимать, почему технология PA применяется или не применяется: «для того, чтобы произошло внедрение технологии PA, фермер должен воспринимать технологию как полезную и простую в использовании. Достаточно иметь положительные внешние данные об экономических преимуществах PA. технологии в восприятии фермеров должны отражать эти экономические соображения ». [21]

Практики внедрения [ править ]

Новые информационные и коммуникационные технологии делают управление посевами на уровне поля более оперативным и более простым для фермеров. Применение решений по управлению урожаем требует сельскохозяйственного оборудования, которое поддерживает технологию переменной нормы внесения ( VRT ), например, меняющую плотность семян вместе с внесением азота и фитосанитарными продуктами с переменной нормой внесения (VRA) . [22]

В точном земледелии используются технологии на сельскохозяйственном оборудовании (например, тракторах, опрыскивателях, комбайнах и т. Д.):

  • система позиционирования (например, приемники GPS, которые используют спутниковые сигналы для точного определения местоположения на земном шаре);
  • географические информационные системы (ГИС), т. е. программное обеспечение, которое анализирует все доступные данные;
  • вариаторная сельхозтехника ( сеялка , разбрасыватель ).

Использование по всему миру [ править ]

БПЛА Pteryx , гражданский БПЛА для аэрофотосъемки и фотомэппинга со стабилизированной головкой камеры

Концепция точного земледелия впервые появилась в США в начале 1980-х годов. В 1985 году исследователи из Университета Миннесоты варьировали внесение извести на поля. Также в это время появилась практика выборки по сетке (применение фиксированной сетки из одной выборки на гектар). К концу 1980-х годов этот метод был использован для получения первых карт рекомендаций по внесению удобрений и корректировок pH. Использование датчиков урожайности, разработанных на основе новых технологий, в сочетании с появлением GPS-приемников с тех пор получает все большее распространение. Сегодня такие системы охватывают несколько миллионов гектаров.

На Среднем Западе Америки (США) это связано не с устойчивым сельским хозяйством, а с основными фермерами, которые пытаются максимизировать прибыль, тратя деньги только в тех областях, где требуются удобрения. Эта практика позволяет фермеру изменять норму внесения удобрений по полю в соответствии с потребностями, определенными с помощью сетки или зонального отбора проб с помощью GPS. Удобрение, которое было бы внесено в областях, которые не нуждаются в нем, можно внести в области, которые нуждаются, тем самым оптимизируя его использование.

Во всем мире точное земледелие развивается разными темпами. Странами-предшественниками были США, Канада и Австралия. В Европе Великобритания первой пошла по этому пути, за ней последовала Франция, где она впервые появилась в 1997–1998 годах. В Латинской Америке ведущей страной является Аргентина , где он был внедрен в середине 1990-х годов при поддержке Национального института сельскохозяйственных технологий . Бразилия создала государственное предприятие Embrapa для исследования и развития устойчивого сельского хозяйства. Развитие GPS и методов внесения удобрений помогло закрепить точное земледелие [23]методы управления. Сегодня менее 10% фермеров Франции оснащены системами регулируемых норм внесения. Использование GPS более широко распространено, но это не помешало им использовать услуги точного земледелия, которые предоставляют рекомендательные карты на уровне поля. [24]

Одна треть мирового населения по-прежнему зарабатывает себе на жизнь сельским хозяйством. [25] Хотя более совершенные технологии точного земледелия требуют крупных первоначальных инвестиций, фермеры в развивающихся странах извлекают выгоду из мобильных технологий. Эта услуга помогает фермерам осуществлять мобильные платежи и квитанции для повышения эффективности. Например, 30 000 фермеров в Танзании используют мобильные телефоны для контрактов, платежей, займов и организации бизнеса. [25]

Экономические и экологические преимущества точного земледелия также были подтверждены в Китае, но Китай отстает от таких стран, как Европа и США, потому что китайская сельскохозяйственная система характеризуется небольшими семейными фермами, что делает уровень внедрения точное земледелие ниже, чем в других странах. Поэтому Китай пытается лучше внедрить технологии точного земледелия в своей стране и снизить некоторые риски, прокладывая путь китайским технологиям для развития точного земледелия в будущем. [26]

Экономические и экологические воздействия [ править ]

Точное земледелие, как следует из названия, означает внесение точного и правильного количества материалов, таких как вода, удобрения, пестициды и т. Д., В нужное время для повышения урожайности и увеличения урожайности. Методы точного управления земледелием могут значительно снизить количество используемых питательных веществ и других сельскохозяйственных культур при одновременном повышении урожайности. [27] Таким образом, фермеры получают прибыль от своих инвестиций за счет экономии на воде, пестицидах и удобрениях.

Второе, более масштабное преимущество ориентации на вводимые ресурсы касается воздействия на окружающую среду. Применение нужного количества химикатов в нужном месте и в нужное время приносит пользу урожаю, почве и грунтовым водам, а значит, и всему циклу урожая. [28] Следовательно, точное земледелие стало краеугольным камнем устойчивого сельского хозяйства , поскольку оно уважает посевы, почвы и фермеров. Устойчивое сельское хозяйство нацелено на обеспечение непрерывного снабжения продовольствием в экологических, экономических и социальных пределах, необходимых для поддержания производства в долгосрочной перспективе.

В статье 2013 года была сделана попытка показать, что точное земледелие может помочь фермерам в развивающихся странах, таких как Индия. [29]

Точное земледелие снижает нагрузку на окружающую среду в сельском хозяйстве за счет повышения эффективности машин и их ввода в эксплуатацию. Например, использование устройств дистанционного управления, таких как GPS, снижает расход топлива в сельском хозяйстве, в то время как внесение питательных веществ или пестицидов с переменной скоростью может потенциально сократить использование этих вводимых ресурсов, тем самым сокращая расходы и уменьшая вредный сток в водные пути. [30]

Новые технологии [ править ]

Точное земледелие - это применение передовых технологий цифрового земледелия. Более 4,6 миллиарда долларов было инвестировано в сельскохозяйственные технологические компании, иногда называемые agtech. [12]

Роботы [ править ]

Самоуправляемые тракторы существуют уже некоторое время, поскольку техника John Deere работает как самолет на автопилоте . Трактор выполняет большую часть работы, а фермер вмешивается в аварийную ситуацию. [28] Технологии продвигаются в направлении создания беспилотной техники, запрограммированной с помощью GPS для разбрасывания удобрений или пахоты. Среди других инноваций - машина на солнечной энергии, которая определяет сорняки и точно уничтожает их с помощью дозы гербицида или лазера. [28] Сельскохозяйственные роботы , также известные как AgBots, уже существуют, но разрабатываются передовые роботы-уборщики, которые распознают спелые плоды, адаптируются к их форме и размеру и аккуратно срывают их с веток. [31]

Дроны и спутниковые снимки [ править ]

Дроны и спутниковые технологии используются в точном земледелии. Это часто происходит, когда дроны делают высококачественные изображения, а спутники - более широкую. Пилоты легких самолетов могут комбинировать аэрофотосъемку с данными из спутниковых записей, чтобы прогнозировать будущую урожайность на основе текущего уровня полевой биомассы . С помощью агрегированных изображений можно создавать контурные карты для отслеживания потоков воды, определения высева с переменной нормой и создания карт урожайности более или менее продуктивных областей. [28]

Интернет вещей [ править ]

Интернет вещей является сеть физических объектов оборудованных электроникой , которые позволяют сбор данных и агрегации. Интернет вещей вступает в игру с разработкой датчиков [32] и программного обеспечения для управления фермой. Например, фермеры могут спектроскопически измерить азот, фосфор и калий в жидком навозе , что, как известно, непоследовательно. [28] Затем они могут сканировать землю, чтобы увидеть, где коровы уже помочились, и вносить удобрения только в те места, где это необходимо. Это сокращает использование удобрений до 30%. [31] Датчики влажности [33] в почве определяют наилучшее время для удаленного полива растений. орошениесистемы можно запрограммировать на переключение, с какой стороны ствола дерева поливать, в зависимости от потребностей растения и количества осадков. [28]

Инновации не ограничиваются только растениями - их можно использовать на благо животных. Крупный рогатый скот можно оснастить внутренними датчиками для отслеживания кислотности желудка и проблем с пищеварением. Внешние датчики отслеживают движения, чтобы определить здоровье и физическую форму коровы, определить физические травмы и определить оптимальное время для разведения. [28] Все данные с датчиков можно агрегировать и анализировать для выявления тенденций и закономерностей.

В качестве другого примера можно использовать технологию мониторинга для повышения эффективности пчеловодства. Медоносные пчелы имеют значительную экономическую ценность и обеспечивают жизненно важную услугу сельскому хозяйству, опыляя различные культуры. Мониторинг здоровья пчелиной семьи с помощью беспроводных датчиков температуры, влажности и CO2 помогает повысить продуктивность пчел и считывать ранние предупреждения в данных, которые могут угрожать самому выживанию всего улья. [34]

Приложения для смартфонов [ править ]

Возможная конфигурация интегрированной в смартфон системы точного земледелия

Приложения для смартфонов и планшетов становятся все более популярными в точном земледелии. В смартфонах уже установлено множество полезных приложений, в том числе камера, микрофон, GPS и акселерометр. Существуют также приложения, предназначенные для различных сельскохозяйственных приложений, таких как картографирование полей, слежение за животными, получение информации о погоде и урожаях и многое другое. Они легко переносимы, доступны по цене и обладают высокой вычислительной мощностью. [35]

Машинное обучение [ править ]

Машинное обучение обычно используется в сочетании с дронами, роботами и устройствами Интернета вещей. Это позволяет вводить данные из каждого из этих источников. Затем компьютер обрабатывает эту информацию и отправляет соответствующие действия обратно на эти устройства. Это позволяет роботам доставлять идеальное количество удобрений, а устройствам Интернета вещей - подавать идеальное количество воды прямо в почву. [36] Машинное обучение также может давать фермерам прогнозы в случае необходимости, такие как содержание азота в почве , доступного для растений , для планирования удобрений. [37] По мере того как сельское хозяйство становится все более цифровым, машинное обучение будет поддерживать эффективное и точное сельское хозяйство с меньшим объемом ручного труда.

Конференции [ править ]

  • Конференция InfoAg
  • Европейская конференция по точному земледелию (ECPA) (раз в два года)
  • Международная конференция по точному земледелию (ICPA) (раз в два года)

См. Также [ править ]

  • Сельскохозяйственные дроны
  • Геостатистика
  • Комплексное сельское хозяйство
  • Комплексная борьба с вредителями
  • Программа Landsat
  • NDVI
  • Составление бюджета питательных веществ
  • Управление питательными веществами
  • Фитобиом
  • Точное пчеловодство
  • Точное животноводство
  • Прецизионное виноградарство
  • Спутниковый мониторинг посевов
  • SPOT (спутники)
  • Технология переменной скорости

Примечания [ править ]

  1. ^ «Точное земледелие: образ дня» . earthobservatory.nasa.gov. 2001-01-30 . Проверено 12 октября 2009 .
  2. ^ McBratney А., Уилан, Б., Ancev Т., 2005. Будущие направления точного земледелия. Точное земледелие, 6, 7-23.
  3. ^ Уилан, Б.М., Макбратни, А.Б., 2003. Определение и интерпретация потенциальных зон управления в Австралии, В: Материалы 11-й Австралийской агрономической конференции, Джилонг, Виктория, 2-6 февраля 2003 г.
  4. ^ Рейна, Джулио (2018). «Мультисенсорная роботизированная платформа для наземного картографирования и оценки за пределами видимого спектра». Точное земледелие . 20 (2): 423–444. DOI : 10.1007 / s11119-018-9605-2 . S2CID 52269849 . 
  5. ^ Ховард, JA, Митчелл, CW, 1985. Фитогеоморфология. Вайли .
  6. ^ Каспар, Томас C .; Colvin, Thomas S .; Джейнс, Дэниел Б .; и другие. (Март 2003 г.). «Взаимосвязь между шестилетним урожаем кукурузы и характеристиками ландшафта». Точное земледелие . 4 (1): 87–101. DOI : 10,1023 / A: 1021867123125 . ISSN 1385-2256 . S2CID 40514787 .  
  7. ^ Макбрэтни, AB; Прингл, MJ (сентябрь 1999 г.). «Оценка средних и пропорциональных вариограмм свойств почвы и их потенциального использования в точном земледелии». Точное земледелие . 1 (2): 125–152. DOI : 10,1023 / A: 1009995404447 . ISSN 1385-2256 . S2CID 22339888 .  
  8. ^ Рейнс, П., Миссоттен, Б., Рамон, Х. и др. Точное земледелие (2002) 3: 169. https://doi.org/10.1023/A:1013823603735
  9. ^ М. Софоклеус и Дж. Георгиу, «Точное земледелие: проблемы в датчиках и электронике для мониторинга почвы и растений в реальном времени», 2017 IEEE Biomed. Circuits Syst. Конф., Стр. 1–4, 2017. https://doi.org/10.1109/BIOCAS.2017.8325180
  10. Перейти ↑ Sophocleous, M. (2016). «Интернет вещей и толстопленочные технологии для подземных датчиков в сельском хозяйстве» .
  11. ^ Андерсон, Крис (май – июнь 2014 г.). «Сельскохозяйственные дроны Относительно дешевые беспилотные летательные аппараты с усовершенствованными датчиками и возможностями визуализации дают фермерам новые способы увеличения урожайности и уменьшения ущерба урожаю» . MIT Technology Review . Проверено 21 декабря 2016 года .
  12. ^ a b c d «Цифровое сельское хозяйство: помочь накормить растущий мир» . 2017-02-23.
  13. ^ Arama Kukutai (27 апреля 2016). «Сможет ли цифровое сельское хозяйство оправдать свои ожидания?» . www.agnewscenter.com .
  14. ↑ Бунге, Джейкоб (25 февраля 2014 г.). «Большие данные приходят на фермы, сеют недоверие» . Wall Street Journal . Проверено 10 февраля 2015 года .
  15. ^ «Цифровой прорыв на ферме» . Экономист . 24 мая 2014 . Проверено 10 февраля 2015 года .
  16. ^ admin. «Важные инструменты для достижения успеха в точном земледелии» . Проверено 20 ноября 2019 .
  17. ^ "Инструменты прецизионного земледелия: Электропроводность почвы" (PDF) . Проверено 12 июня, 2016 .
  18. ^ «Новая сенсорная плата Waspmote обеспечивает чрезвычайно точное земледелие на виноградниках и в теплицах - Libelium» . www.libelium.com .
  19. ^ Mahlein, Анн-Катрин (2015-09-01). «Обнаружение болезней растений с помощью датчиков изображения - параллели и особые требования для точного земледелия и фенотипирования растений» . Болезнь растений . 100 (2): 241–251. DOI : 10.1094 / ИСПДн-03-15-0340-FE . ISSN 0191-2917 . PMID 30694129 .  
  20. ^ "Будущее сельского хозяйства: Завод свежий" . Экономист . 2016-06-09 . Проверено 12 июня 2016 .
  21. ^ Обер, Бенуа (2012). «ИТ как инструмент устойчивого ведения сельского хозяйства: эмпирический анализ принятия фермерами решения о технологиях точного земледелия» (PDF) . Системы поддержки принятия решений . 54 : 510–520. DOI : 10.1016 / j.dss.2012.07.002 .
  22. ^ Селедка, Дэвид (2001-01-29). «Точное земледелие: тематические статьи» . earthobservatory.nasa.gov . Проверено 12 октября 2009 .
  23. ^ «Саймон Блэкмор: Сельское хозяйство с роботами» . Отдел новостей SPIE. 2 июня 2016 . Дата обращения 2 июня 2016 .
  24. ^ "точное земледелие со спутниковыми снимками" . Архивировано из оригинала на 2011-04-07.
  25. ^ a b Warshauer, Уильям (22 августа 2010 г.). «Как цифровые технологии решают три проблемы в сельском хозяйстве» . ТехноСерв .
  26. ^ Кендалл, H .; Naughton, P .; Clark, B .; и другие. (2017). «Точное земледелие в Китае: изучение осведомленности, понимания, отношения и восприятия сельскохозяйственных экспертов и конечных пользователей в Китае» . Достижения в биологических науках о животных . 8 (2): 703–707. DOI : 10.1017 / S2040470017001066 .
  27. ^ Pepitone, Джулианна (3 августа 2016). «Взлом фермы: как фермеры используют« цифровое сельское хозяйство »для выращивания большего количества культур» . CNNMoney .
  28. ^ a b c d e f g «Будущее сельского хозяйства» . Экономист . 2016-06-09.
  29. ^ Раджванши, Анил К. «Является ли точное земледелие решением сельскохозяйственного кризиса в Индии» .
  30. ^ Schieffer, J .; Диллон, К. (2015). «Экономические и экологические последствия точного земледелия и взаимодействие с агроэкологической политикой». Точное земледелие . 16 : 46–61. DOI : 10.1007 / s11119-014-9382-5 . S2CID 9071060 . 
  31. ^ a b «Пять технологий, меняющих сельское хозяйство» . 7 октября 2016 г.
  32. ↑ M. Sophocleous, Толстопленочные подземные датчики. LAP LAMPERT Academic Publishing, 2016. ISBN 978-3-659-95270-8 https://www.morebooks.de/store/us/book/thick-film-underground-sensors/isbn/978-3-659-95270 -8 
  33. ^ M. Sophocleous и JK Atkinson, «Новый толстопленочный датчик электропроводности, подходящий для измерения электропроводности жидкостей и почвы», Датчики-приводы, B Chem., Vol. 213, стр. 417–422, 2015. https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.02.110
  34. ^ «Точное пчеловодство с беспроводным контролем температуры» . IoT ONE . Проверено 27 апреля 2018 .
  35. ^ Супорн Понгнумкул, Пимвади Чаовалит и Навапорн Сурасвади, «Применение сенсоров на базе смартфонов в сельском хозяйстве: систематический обзор исследований», Journal of Sensors, vol. 2015 г.
  36. ^ Гоап, Амарендра; Шарма, Дипак; Шукла, АК; Рама Кришна, К. (декабрь 2018 г.). «Интеллектуальная система управления орошением на основе Интернета вещей с использованием машинного обучения и технологий с открытым исходным кодом». Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве . 155 : 41–49. DOI : 10.1016 / j.compag.2018.09.040 .
  37. ^ Грелль, Макс; Барандун, Джандрин; Асфур, Тарек; Касиматис, Майкл; Коллинз, Алекс; Ван, Цзени; Гудер, Фират (9 октября 2020 г.). «Определение и прогнозирование химического состава почвы с помощью набора сенсорных инструментов и модели машинного обучения». bioRxiv . DOI : 10.1101 / 2020.10.08.331371 . S2CID 222348520 . 

Внешние ссылки [ править ]

СМИ, связанные с точным земледелием, на Викискладе?

  • Точное земледелие , IBM