WikiDer > Точное земледелие

Precision agriculture
Ложные изображения продемонстрировать дистанционное зондирование применение в точном земледелии. Учтивость Земная обсерватория НАСА[1]
Яра N-сенсор ALS установлен на навес трактора - система, которая регистрирует световое отражение сельскохозяйственных культур, рассчитывает рекомендации по внесению удобрений и затем меняет количество разбрасываемых удобрений
Точное земледелие NDVI 4 см / пиксель GSD

Точное земледелие (PA), спутниковое земледелие или же управление урожаем на конкретном участке (SSCM) - это концепция управления фермерским хозяйством, основанная на наблюдении, измерении и реагировании на межполевую и внутриполевую изменчивость сельскохозяйственных культур. Цель исследований в области точного земледелия - определить система поддержки принятия решений (DSS) для управления всей фермой с целью оптимизации возврата на вложенные ресурсы при сохранении ресурсов.[2][3][4]

Среди этих многих подходов есть фитогеоморфологический подход, который связывает многолетнюю стабильность / характеристики роста сельскохозяйственных культур с топологическими атрибутами местности. Интерес к фитогеоморфологическому подходу связан с тем, что геоморфология компонент обычно диктует гидрология поля фермы.[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 оборудованных GPS комбайны. Эти массивы состоят из датчиков в реальном времени, которые измеряют все, от уровня хлорофилла до состояния воды в растениях, а также мультиспектральный образы.[8] Эти данные используются вместе с спутниковые снимки с помощью технологии переменного 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 беспилотные летательные аппараты словно DJI Phantom которые относительно недороги и могут эксплуатироваться начинающими пилотами. Эти сельскохозяйственные дроны могут быть оснащены мультиспектральными камерами или камерами RGB для захвата множества изображений поля, которые могут быть сшиты вместе с помощью фотограмметрический методы создания ортофотопланы. 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 NDVI карты.[11] Эти дроны способны снимать изображения и предоставлять дополнительные географические ссылки, 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

Смотрите также: Хронология развития сельского хозяйства и пищевых технологий

Точное земледелие - ключевой компонент третьей волны современного сельскохозяйственные революции. Первой сельскохозяйственной революцией было увеличение механизированное сельское хозяйство, с 1900 по 1930 год. Каждый фермер произвел достаточно еды, чтобы накормить около 26 человек за это время.[12] 1960-е годы подтолкнули Зеленая революция с новыми методами генетической модификации, в результате чего 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

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 полевом уровне в отношении:

  • растениеводство: путем более точного соответствия методов ведения сельского хозяйства потребностям сельскохозяйственных культур (например, внесение удобрений);
  • защита 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, улучшения управления использованием удобрений и других ресурсов).

Точное земледелие также предоставляет фермерам большой объем информации для:

  • создать записывать их фермы
  • улучшать принимать решение
  • способствовать большему прослеживаемость
  • улучшить маркетинг сельскохозяйственной продукции
  • улучшить условия аренды и отношения с арендодателями
  • повысить качество сельскохозяйственных продуктов (например, уровень протеина в хлебной пшенице)

Предписательная посадка

Предписательная посадка - это тип системы земледелия, который предоставляет рекомендации по посадке на основе данных, которые могут определять переменные нормы высева для адаптации к различным условиям на одном поле, чтобы максимизировать урожай. Это было описано как "Большое количество данных на ферме." Monsanto, DuPont и другие запускают эту технологию в США.[14][15]

Инструменты

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), систему глобального позиционирования и географическую информационную систему, выборку из сети и удаленные датчики.[16]

Сбор информации

Геолокация

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

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 возделывания (беспахотное земледелие), сорняки Постоянные индикаторы - в основном индикаторы почвы - предоставляют фермерам информацию об основных экологических константах. Точечные индикаторы позволяют им отслеживать состояние культуры, то есть видеть, развиваются ли болезни, страдает ли культура от водный стресс, азотный стресс или полегание, было ли оно повреждено льдом и т. д. Эта информация может поступать с метеостанций и других датчиков (удельное электрическое сопротивление почвы, обнаружение невооруженным глазом, спутниковые изображения и т. д.).Удельное сопротивление почвы измерения в сочетании с анализом почвы позволяют измерять содержание влаги. Удельное сопротивление почвы также является относительно простым и дешевым способом измерения.[17]

Стратегии

NDVI снимок, 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 стебля, возможно благодаря Беспроводные сенсорные сети[18] и Интернет вещей (Интернет вещей)
    • прокси-обнаружение: автомобильные датчики измеряют состояние листьев; это требует, чтобы фермер объехал все поле.
    • воздушное или спутниковое дистанционное зондирование: мультиспектральные изображения собирается и обрабатывается для составления карт биофизических параметров сельскохозяйственных культур, включая индикаторы болезней.[19] Бортовые приборы могут измерять площадь растительного покрова и различать сельскохозяйственные культуры и сорняки.[20]

Решения может основываться на поддержке решения модели (имитационные модели культур и рекомендация модели) на основе большое количество данных, но в конечном итоге фермер должен решить с точки зрения стоимости бизнеса и влияния на среда- роль берет на себя искусственный интеллект (AI) системы на основе машинное обучение и искусственные нейронные сети.

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]

Практика внедрения

Новые информационные и коммуникационные технологии делают управление посевами на уровне поля более оперативным и более простым для фермеров. Для принятия решений по управлению посевами требуется сельскохозяйственное оборудование, поддерживающее технологию переменной нормы (VRT), например, варьируя семя плотности вместе с внесением с переменной нормой (VRA) азот и фитосанитарные продукты.[22]

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

Использование по всему миру

Pteryx БПЛА, 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 сеткой или зональным отбором 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 Латинская Америка ведущая страна Аргентина, где он был введен в середине 1990-х годов при поддержке Национальный институт сельскохозяйственных технологий. Бразилия основал государственное предприятие, Эмбрапа, для исследования и развития устойчивого сельского хозяйства. Развитие технологий GPS и внесения удобрений помогло закрепить точное земледелие.[23] методы управления. Сегодня менее 10% фермеров Франции оснащены системами регулирования нормы 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 получают выгоду от 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 последствия

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 устойчивое сельское хозяйство, так как уважает урожай, почву и фермеров. Устойчивое сельское хозяйство направлено на обеспечение непрерывного снабжения продуктами питания 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

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

Роботы

Самоуправляемый тракторы существуют уже некоторое время, так как Джон Дир оборудование работает как самолет на автопилот. Трактор выполняет большую часть работы, а фермер вмешивается в аварийную ситуацию.[28] Технологии продвигаются к созданию беспилотной техники, запрограммированной с помощью GPS для разбрасывания удобрений или пахоты. Среди других инноваций - машина на солнечных батареях, которая определяет сорняки и точно уничтожает их с помощью дозы гербицида или лазеров.[28] Сельскохозяйственные роботы, также известные как AgBots, уже существуют, но разрабатываются усовершенствованные роботы-уборщики, которые распознают спелые фрукты, адаптируются к их форме и размеру и аккуратно срывают их с веток.[31]

Дроны и спутниковые снимки

Дрон и спутник 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 поля. биомасса. 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

В Интернет вещей представляет собой сеть физических объектов, оснащенных электроникой, которая позволяет собирать и агрегировать данные. Интернет вещей вступает в игру с развитием датчиков[32] и программное обеспечение для управления фермой. Например, фермеры могут спектроскопически измерять азот, фосфор и калий в жидкий навоз, что заведомо противоречиво.[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 определите лучшее время для удаленного полива растений. В орошение системы 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 может быть оснащен 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 важные услуги 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 поставить под угрозу само выживание всего улья.[34]

Приложения для смартфонов

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

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, например, о содержании доступных растений. азот в почве, чтобы направлять планирование удобрения.[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

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

Смотрите также

Примечания

  1. ^ «Точное земледелие: образ дня». earthobservatory.nasa.gov. 2001-01-30. Получено 2009-10-12.
  2. ^ Макбрэтни, А., Уилан, Б., Анцев, Т., 2005. Будущие направления точного земледелия. Точное земледелие, 6, 7-23.
  3. ^ Уилан, Б.М., Макбрэтни, 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. Дои:10.1007 / s11119-018-9605-2. S2CID 52269849.
  5. ^ Ховард Дж. А., Митчелл К. В., 1985. Фитогеоморфология. Wiley.
  6. ^ Каспар, Томас С .; 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. Дои:10.1023 / А: 1021867123125. ISSN 1385-2256. S2CID 40514787.
  7. ^ McBratney, A. B .; Прингл, М. Дж. (Сентябрь 1999 г.). «Оценка средних и пропорциональных вариограмм свойств почвы и их потенциального использования в точном земледелии». Точное земледелие. 1 (2): 125–152. Дои:10.1023 / А: 1009995404447. ISSN 1385-2256. S2CID 22339888.
  8. ^ Reyns, P., Missotten, B., Ramon, H. et al. Точное земледелие (2002) 3: 169. https://doi.org/10.1023/A:1013823603735
  9. ^ М. Софоклеус и Дж. Георгиу, «Точное земледелие: проблемы сенсоров и электроники для мониторинга почвы и растений в реальном времени», 2017 IEEE Biomed. Circuits Syst. Конф., 2017. С. 1–4. https://doi.org/10.1109/BIOCAS.2017.8325180
  10. ^ Софоклеус, М. (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 повышения урожайности и уменьшения ущерба урожаю». Обзор технологий MIT. Получено 21 декабря, 2016.
  12. ^ а б c d «Цифровое сельское хозяйство: помочь накормить растущий мир». 2017-02-23.
  13. ^ Арама Кукутай (27 апреля 2016 г.). «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. Получено 10 февраля 2015.
  15. ^ «Цифровой прорыв на ферме». Экономист. 24 мая 2014. Получено 10 февраля 2015.
  16. ^ админ. «Важные инструменты для достижения успеха в точном земледелии». Получено 2019-11-20.
  17. ^ «Орудия прецизионного земледелия: электропроводность почвы» (PDF). Получено 12 июня, 2016.
  18. ^ «Новая сенсорная плата Waspmote обеспечивает чрезвычайно точное земледелие на виноградниках и в теплицах - Libelium». www.libelium.com.
  19. ^ Махляйн, Анн-Катрин (01.09.2015). «Обнаружение болезней растений с помощью датчиков изображения - параллели и особые требования для точного земледелия и фенотипирования растений». Болезнь растений. 100 (2): 241–251. Дои:10.1094 / PDIS-03-15-0340-FE. ISSN 0191-2917. PMID 30694129.
  20. ^ «Будущее сельского хозяйства: Фреш с фабрики». Экономист. 2016-06-09. Получено 2016-06-12.
  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. Дои:10.1016 / j.dss.2012.07.002.
  22. ^ Селедка, Дэвид (29 января 2001 г.). «Точное земледелие: тематические статьи». earthobservatory.nasa.gov. Получено 2009-10-12.
  23. ^ «Саймон Блэкмор: Сельское хозяйство с роботами». Отдел новостей SPIE. 2 июня 2016 г.. Получено 2 июн 2016.
  24. ^ "точное земледелие со спутниковыми изображениями". Архивировано из оригинал на 2011-04-07.
  25. ^ а б Варшауэр, Уильям (22 августа 2010 г.). «Как цифровые технологии решают три проблемы в сельском хозяйстве». ТехноСерв.
  26. ^ Kendall, 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 области биологических наук о животных. 8 (2): 703–707. Дои:10.1017 / S2040470017001066.
  27. ^ Пепитон, Джулианна (3 августа 2016 г.). «Взлом фермы: как фермеры используют« цифровое сельское хозяйство », чтобы выращивать больше урожая». CNNMoney.
  28. ^ а б c d е ж грамм «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. Дои:10.1007 / s11119-014-9382-5. S2CID 9071060.
  31. ^ а б «Пять технологий, меняющих сельское хозяйство». 7 октября 2016 г.
  32. ^ М. Софоклеозные, 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. ^ М. Софоклеус и Дж. К. Аткинсон, «Новый толстопленочный датчик электропроводности, подходящий для измерения проводимости 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. Получено 2018-04-27.
  35. ^ Супорн Понгнумкул, Пимвади Чаовалит и Навапорн Сурасвади, «Применение сенсоров для смартфонов в сельском хозяйстве: систематический обзор исследований», Journal of Sensors, vol. 2015 г.
  36. ^ Гоап, Амарендра; Шарма, Дипак; Шукла, А.К .; 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. Дои: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 инструментов датчика точки использования и модели машинного обучения». bioRxiv. Дои:10.1101/2020.10.08.331371. S2CID 222348520.

внешняя ссылка

СМИ, связанные с Точное земледелие в Wikimedia Commons