In agriculture, the volume and quality of the use of modern technologies, including systems for collecting, storing and processing data, is noticeably growing. This increases both the amount of data and the need for high-quality processing and reliable conclusions that you can rely on when making decisions. The lack of information for decision making leads to the fact that in the process of cultivating crops, up to 40 % of the crop is lost. Further automation of processes at all stages of the production cycle represents a higher level of digital integration, which affects the most complex organizational changes in the agricultural business, but their implementation can dramatically affect profit and competitiveness of products. The modernization of the agricultural sector is based on the transition to «intelligent agriculture». The greatest interest to science and practice is the intellectualization of agricultural technology management, where the basis is expert systems in which management decisions are made through knowledge bases (KB), formed through analytical control systems located in data centers. In this paper, we consider expert systems for the state control of spring wheat. To this type of management we attribute the task of preliminary formation of the sequence of technological operations on one growing season. In the cloud information system, the generated knowledge bases are transferred from the data center to local management systems at the request of consumers.
The transition to "intellectual" agriculture is the main vector of modernization of the agricultural sector of the economy. It is based on integrated automation and robotization of production, the use of automated decision-making systems. This is inevitably accompanied by a significant increase in data flow from sensors, monitoring systems, meteorological stations, drones, satellites and other external systems. Farm management has the opportunity to use various online applications for accurate recommendations and making various kinds of management decisions. In this regard, the most effective use of cloud information technologies, allowing implementing the most complex information and technical level of automation systems for management of agricultural technologies. The purpose of this work is to test the approach to creating expert management decision support systems (DSS) through the knowledge base (KB), formed in the cloud information system. For this, we consider an example of constructing a DSS for choosing the optimal date for preparing forage from perennial grasses. A complete theoretical and algorithmic database of the analytical DSS implemented in the data processing center of the cloud information system is given. On its basis, a KB is formed for a variety of different decision-making conditions. This knowledge base is transmitted to the local DSS. To make decisions about the optimal dates for the preparation of the local DSS, two variants of algorithms are used. The first option is based on management models, and the second uses the pattern recognition method. The approbation of the algorithms was carried out according to the BZ from 50 cases. According to the results of testing, the method of pattern recognition proved to be more accurate, which provides a more flexible adjustment of the situation on the local DSS to a similar situation in the KB. The considered technique can be extended to other crops.
Управление параметрами химического состояния почв за счёт внесения минеральных удобрений является важнейшим технологическим компонентом в современных системах точного земледелия. Эта проблема положительно не решена до настоящего времени. Здесь существенным сдерживающим фактором является отсутствие методов и средств оценивания параметров химического состояния на больших площадях сельскохозяйственных полей. Целью настоящего исследования является создание научно-методических основ для решения задачи оценивания параметров химического состояния почв на основе данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). В связи с недоступностью для ДЗЗ химического состояния почвы оценивание его параметров осуществляется в два этапа. На первом этапе оцениваются массовые и химические параметры состояния посева сельскохозяйственной культуры, а на втором этапе по этим оценкам строятся оценки параметров химического состояния почвы. Основу предлагаемой методики составляют математические модели: параметров отражения массовых и химических характеристик состояния посева (ДЗЗ), зависимости величины урожая от параметров химического состояния почв для отдельных культур. При этом для построения оценок параметров по данным ДЗЗ использовался алгоритм оптимальной фильтрации. Полученные оценки можно использовать для управления параметрами химического состояния почвы в системах точного земледелия.Ключевые слова: точное земледелие, управление агротехнологиями, дистанционное зондирование Земли, математические модели, алгоритмы оценивания параметров Одобрена к печати: ВведениеСреди компонентов «умного сельского хозяйства» центральное место занимают технологии точного земледелия (ТЗ), включающее в себя комплекс современных информационных технологий и роботизированных технологических машин. По своей сути такой комплекс направлен на решение задач управления агротехнологиями (Михайленко, 2005; Точное…, 2009). При этом основной технологической операцией, посредством которой формируется урожай культур, является внесение минеральных удобрений. В то же время оптимизация доз внесе-
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.