vetpressАграрная наукаAgrarian science0869-81552686-701XРедакция журнала "Аграрная наука"10.32634/0869-8155-2023-375-10-88-94vetpress-2822Research ArticleАГРОНОМИЯAGRONOMYИспользование элементов точного сельского хозяйства для получения климатически обоснованной урожайности сельскохозяйственных культур в специализированных севооборотахThe use of elements of digital agriculture to obtain climate-based crop yields in specialized crop rotationshttps://orcid.org/0000-0002-3954-2646ГрицН. В.GritsN. V.

Надежда Владимировна Гриц, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент, старший научный сотрудник лаборатории агротехнологий

Комсомольский пр-т, 17/56, Тверь, 170041

Nadezhda Vladimirovna Grits, Candidate of Agricultural Sciences, Associate Professor, Senior Researcher at the Laboratory of Agricultural Technologies

17/56 Komsomolsky Prospekt, Tver, 170041

n.gritz@fnclk.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0368-1035РостовцевР. А.RostovtsevR. A.

Роман Анатольевич Ростовцев, доктор технических наук, член-корреспондент РАН, директор 

Комсомольский пр-т, 17/56, Тверь, 170041

Roman Anatolyevich Rostovtsev, Doctor of Technical Sciences, Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Director

17/56 Komsomolsky Prospekt, Tver, 170041

r.rostovcev@fnclk.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1803-268XДиченскийА. В.DichenskyA. V.

Александр Владимирович Диченский, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент, руководитель отдела образования

Комсомольский пр-т, 17/56, Тверь, 170041

Alexander Vladimirovich Dichensky, Candidate of Agricultural Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Education

17/56 Komsomolsky Prospekt, Tver, 170041

a.dichenskiy@fnclk.ruФедеральный научный центр лубяных культурРоссияFederal Scientific Center of Bast CropsRussian Federation2023191020231108894Copyright © Гриц Н.В., Ростовцев Р.А., Диченский А.В., 20232023Гриц Н.В., Ростовцев Р.А., Диченский А.В.Grits N.V., Rostovtsev R.A., Dichensky A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vetpress.ru/jour/article/view/2822Актуальность

Актуальность. Точное сельское хозяйство обладает потенциалом для обеспечения более совершенного и устойчивого производства продовольствия. Под этим термином подразумевается применение различных технических и программных средств для сбора, анализа и применения информации о состоянии агроценозов и реализации механизмов их корректировки непосредственно на поле. В настоящее время на рынке множество программных продуктов, которые предлагают «оцифровать» производственные процессы в АПК. Чаще всего это включает составление электронных карт полей и (на их основе) проведение дифференциации посева и внесения удобрений и ядохимикатов.

Методы

Методы. Использован широкий спектр полевых, статистических и аналитических методов.

Результаты

Результаты. Проанализированы данные о возможности и эффективности применения различных элементов цифровых технологий в точном земледелии в странах с различным уровнем развития как сельского хозяйства, так и IT-технологий. Изучены возможности применения одной из цифровых агроплатформ при возделывании культур в специализированном севообороте. Представлены данные проведения эксперимента с льном-долгунцом и райграсом однолетним на оцифрованном поле и при использовании модернизированной техники. Выявлены в реальных полевых условиях особенности работы алгоритмов модулей информационно-аналитической системы управления растениеводством для специализированных севооборотов с участием льна-долгунца.

Relevance

Relevance. Precision agriculture has the potential to provide better and more sustainable food production. This term means the use of various technical and software tools for collecting, analyzing and applying information about the state of agrocenoses and implementing mechanisms for their correction directly on the field. Currently, there are many software products on the market that offer to «digitize» production processes in the agro-industrial complex. Most often, this includes the compilation of electronic maps of fields and (based on them) the differentiation of sowing and application of fertilizers and pesticides.

Methods

Methods. A wide range of field, statistical and analytical methods were used.

Results

Results. The data on the possibility and effectiveness of using various elements of digital technologies in precision agriculture in countries with different levels of development of both agriculture and IT technologies are analyzed. The possibilities of using one of the digital agricultural platforms in the cultivation of crops in a specialized crop rotation have been studied. The data of conducting an experiment with flax and annual ryegrass on a digitized field and using modernized equipment are presented. The features of the algorithms of the modules of the information and analytical plant management system for specialized crop rotations with the participation of flax are revealed in real field conditions.

цифровизация АПКточное сельское хозяйствоинформационно-аналитическая системацифровая агроплатформамониторинг технологических операцийэлектронная технологическая картаклиматически обеспеченная урожайностьdigitalization of the agro-industrial complexprecision agricultureinformation and analytical systemdigital agro platformmonitoring of technological operationselectronic technological mapclimatically secured yieldМатериалы подготовлены в рамках выполнения госзадания ФГБНУ «Федеральный научный центр лубяных культур» по теме FGSS-2019-0017.The materials were prepared as part of the implementation of Federal State Budgetary Institution «Federal Scientific Center of Bast Crops» on the topic FGSS-2019-0017.ReferencesКлычова Г.С., Закирова А.Р., Валиев А.Р., Юсупова А.Р., Хусаинова А.С. Повышение эффективности системы управления растениеводством на основе цифровых технологий. Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021; 16(3): 121–127. https://doi.org/10.12737/2073-0462-2021-121-127Klychova G.S., Zakirova A.R., Valiev A.R., Yusupova A.R., Husainova A.S. Increasing the efficiency of the crop management system based on digital technologies. Vestnik of Kazan State Agrarian University. 2021; 16(3): 121–127 (In Russian). https://doi.org/10.12737/2073-0462-2021-121-127Семенов С.А., Васильев С.А., Максимов И.И. Особенности реализации и перспективы применения технологий цифрового земледелия в АПК. Вестник Чувашской государственной сельскохозяйственной академии. 2018; (1): 69–76. https://elibrary.ru/xoceqhSemenov S.A., Vasiliev S.A., Maksimov I.I. Features of implementation and application prospects of digital technology in agro-industrial complex. Vestnik Chuvash State Agricultural Academy. 2018; (1): 69–76 (In Russian). https://elibrary.ru/xoceqhЗацаринный А.А., Меденников В.И., Райков А.Н. Интеграция приложений искусственного интеллекта в единую цифровую платформу АПК. Информационное общество. 2023; (1): 127–138. https://doi.org/10.52605/16059921_2023_01_127Zatsarinny A.A., Medennikov V.I., Raikov A.N. Integration of agricultural artificial intelligence applications into a single digital platform. Information Society. 2023; (1): 127–138 (In Russian). https://doi.org/10.52605/16059921_2023_01_127Нагоев З.В., Шуганов В.М., Заммоев А.У., Бжихатлов К.Ч., Иванов З.З. Разработка интеллектуальной интегрированной системы «Умное поле». Известия ЮФУ. Технические науки. 2022; (1): 81–91. https://doi.org/10.18522/2311-3103-2022-1-81-91Nagoev Z.V., Shuganov V.M., Zammoev A.U., Bzhikhatlov K.Ch., Ivanov Z.Z. Development of an intelligent integrated system «Smart field». News of the SFU. Technical sciences. 2022; (1): 81–91 (In Russian). https://doi.org/10.18522/2311-3103-2022-1-81-91Скобелев П.О., Табачинский А.С., Симонова Е.В., Журавель Ю.Н., Мятов Г.Н. О некоторых методах расчета состояния посевов в сервисе цифрового двойника растений. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2022; 24(3): 100–111. https://doi.org/10.37313/1990-5378-2022-24-3-100-111Skobelev P.O., Tabachinskiy A.S., Simonova E.V., Zhuravel Yu.N., Myatov G.N. Regarding some of the methods for crop state calculation in digital twin of plant. Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2022; 24(3): 100–111 (In Russian). https://doi.org/10.37313/1990-5378-2022-24-3-100-111Якушев В.П. Цифровые технологии точного земледелия в реализации приоритета «Умное сельское хозяйство». Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2019; (2): 11–15. https://doi.org/10.30850/vrsn/2019/2/11-15Yakushev V.P. Digital technologies of precision agriculture in the implementation of the priority «Smart agriculture». Bulletin of the Russian Agricultural Science. 2019; (2): 11–15 (In Russian). https://doi.org/10.30850/vrsn/2019/2/11-15Якушев В.П., Якушев В.В., Матвеенко Д.А. Интеллектуальные системы поддержки технологических решений в точном земледелии. Земледелие. 2020; (1): 33–37. https://doi.org/10.24411/0044-3913-2020-10109Yakushev V.P., Yakushev V.V., Matveenko D.A. Intelligent systems for technology decision support in precision agriculture. Zemledelie. 2020; (1): 33–37 (In Russian). https://doi.org/10.24411/0044-3913-2020-10109Киприянов Ф.А. Использование цифровых технологий при оценке климатических условий сельскохозяйственного производства. Аграрный вестник Верхневолжья. 2019; (1): 70–74. https://elibrary.ru/rhqzhnKipriyanov F.A. The use of digital technologies in assessing the climatic conditions of agricultural production. Agrarian Bulletin of the Upper Volga region. 2019; (1): 70–74 (In Russian). https://elibrary.ru/rhqzhnLad A.M., Bharathi K.M., Saravanan B.A., Karthik R. Factors affecting agriculture and estimation of crop yield using supervised learning algorithms. Materials Today: Proceedings. 2022; 62(7): 4629–4634. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2022.03.080Lad A.M., Bharathi K.M., Saravanan B.A., Karthik R. Factors affecting agriculture and estimation of crop yield using supervised learning algorithms. Materials Today: Proceedings. 2022; 62(7): 4629–4634. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2022.03.080Akhter R., Sofi S.A. Precision agriculture using IoT data analytics and machine learning. Journal of King Saud University — Computer and Information Sciences. 2022; 34(8-B): 5602–5618. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.05.013Akhter R., Sofi S.A. Precision agriculture using IoT data analytics and machine learning. Journal of King Saud University — Computer and Information Sciences. 2022; 34(8-B): 5602–5618. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.05.013Родимцев С.А., Еремин Л.П., Гуляева Т.И. Прогнозирование вегетационных процессов растений с использованием автоматической метеостанции «Сокол-М». Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2021; (3): 21–30. https://doi.org/10.31563/1684-7628-2021-59-3-21-30Родимцев С.А., Еремин Л.П., Гуляева Т.И. Прогнозирование вегетационных процессов растений с использованием автоматической метеостанции «Сокол-М». Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2021; (3): 21–30. https://doi.org/10.31563/1684-7628-2021-59-3-21-30Гриц Н.В., Диченский А.В., Пролетова Н.В., Удотов А.Ю. Применение элементов информационно-аналитической системы управления растениеводством для обеспечения ресурсосберегающего производства семян льна в условиях Тверской области. Аграрная наука. 2022; (7-8): 126–131. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2022-361-7-8-126-131Гриц Н.В., Диченский А.В., Пролетова Н.В., Удотов А.Ю. Применение элементов информационно-аналитической системы управления растениеводством для обеспечения ресурсосберегающего производства семян льна в условиях Тверской области. Аграрная наука. 2022; (7-8): 126–131. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2022-361-7-8-126-131

The authors declare that there are no conflicts of interest present.