Об этом заявляют американские специалисты по выращиванию сои, которые занимаются фитосанитарией полей в проекте, поддерживаемом Соевым Альянсом Индианы (Indiana Soybean Alliance).
В США пожилые фермеры могут припомнить, как в детстве они ходили по рядам соевых бобов и пропалывали сорняки вручную, чтобы заработать. С тех пор борьба с сорняками прошла долгий путь, быстро трансформируясь благодаря новым технологиям, которые выходят далеко за рамки ручного труда и даже привычного опрыскивателя. Исследователи Университета Пердью Брайан Янг и Дхармендра Сарасват сосредоточены на автоматизации для совершенствования технологий борьбы с сорняками на соевых полях. Проект поддерживается Indiana Soybean Alliance.
Янг, профессор и специалист по сорным растения, подходит к вопросу с точки зрения почвы и семенного банка. Сарасват, профессор сельского хозяйства и биологической инженерии, разрабатывает технологию, которая объединяет беспилотные летательные аппараты и беспилотные наземные аппараты для синергетических систем удаления сорняков.
«Цель проекта - рассмотреть более эффективный контроль сорняков там, где они растут, а не обрабатывать все поле одинаково, - поясняет Янг. - У нас есть возможность опрыскивать только определенные участки поля, и благодаря достижениям в области робототехники и датчиков мы применяем эту технологию, чтобы найти способы более эффективного контроля сорняков».
Янг рассматривает оптимизацию применения остаточного гербицида при посадке сои для улучшения борьбы с сорняками. Один из способов - применять гербицид в более высоких дозах только там, где это необходимо.
«При чтении этикеток на гербицидах нормы внесения основаны на органическом веществе почвы и текстуре почвы, - объясняет Янг. - Обычно фермеры используют среднее значение результатов своих почвенных испытаний, чтобы вносить одинаковую норму гербицида по всему полю. Но поля неоднородны по содержанию органического вещества или текстуре почвы, и это может влиять на рост сорняков».
Янг и его команда создают карты «рецептов», указывающих на изменчивость типа почвы на поле, чтобы нормы внесения гербицидов могли меняться на основе этой информации. Обычно нормы выше для почв с большим содержанием глины и высоким содержанием органических веществ и ниже для более песчаных почв. После первого года исследований они не увидели последовательного ответа в борьбе с сорняками, используя только индикаторы типа почвы.
В этом году Янг учел еще один влиятельный фактор: почвенный семенной банк. Требуется приложить побольше усилий, чтобы обнаружить высокую плотность сорняков, особенно в начале сезона, когда сорняки еще маленькие. Янг быстро нашел более очевидные места популяций сорняков, такие как входы в поле, конечные ряды и рядом с водными путями. Его команда добавляет эти места в карты предписаний. Теперь исследователь сделал еще один шаг вперед, используя спутниковые снимки, сделанные в течение вегетационного периода, чтобы обнаружить исторически проблемные области сорняков.
«Спутниковые снимки делаются примерно раз в неделю, и у нас есть открытый доступ к этим снимкам за последние пять лет, - объясняет Янг. - С помощью этих снимков мы можем составить представление о том, где продолжают происходить побеги сорняков, что является косвенным показателем уровня семенного банка сорняков. Затем мы можем сосредоточиться на более высоких нормах применения гербицидов в этих областях».
Карта предписаний может помочь фермеру сделать гербициды более эффективными, если вносить их точечно с переменной нормой: больше или меньше в зависимости от карты предписаний. Эти карты встраиваются в опрыскиватель, предоставляя технологии «увидеть и распылить» еще больше информации для успешного внесения гербицидов в начале сезона.
Другая часть этого исследовательского проекта рассматривает полностью автоматизированное управление сорняками. Сарасват координирует агродроны с наземными беспилотными опрыскивателями для более точного контроля сорняков.
«Наша идея заключается в создании автоматизированной системы, в которой беспилотный летательный аппарат и наземный робот, оснащенный датчиками, могут работать в комплексе для улучшения управления урожаем, - говорит Сарасват. - Агродрон, фиксирует то, что видит, пролетая над полем, анализирует изображение с помощью настраиваемого механизма для определения интересующего сорняка на ходу и передает эту информацию фермеру через смартфон или напрямую на беспилотный опрыскиватель. Тот, в свою очередь, отправляется работать по заданным координатам».
БПЛА хорошо справляются с разведкой посевов, хотя у них есть ограничения, включая ограничения по мощности из-за срока службы батареи и общего веса дрона, говорит Сарасват. Координация знаний разведки БПЛА с наземным роботом позволяет обеим автоматизированным машинам работать хорошо.
«Когда мы только приступили к этому исследованию, мы определили модель для БПЛА, которая будет определять два важных элемента: какой это сорняк и где он находится, - говорит Сарасват. - Мы настроили дроны с помощью этой модели и гарантировали, что он сможет отправлять эту информацию роботу на земле».
Однако в ходе экспериментов он и его команда столкнулись с препятствием, которое необходимо было преодолеть.
«Как только наземный робот получил координаты сорняка, ему нужно было знать, как к нему добраться. Поскольку для того, чтобы добраться до нужных растений, могут потребоваться повороты в конце ряда, моей команде пришлось экспериментировать с подходами для гарантии, что беспилотный опрыскиватель случайно не повредит растения во время этих поворотов. Для тестирования подходов к повороту в конце ряда мы использовали передовые методы моделирования для создания виртуальной среды, которая отражала фермерские поля. Моделирование позволило им экспериментировать с возможностями поворота беспилотного опрыскивателя, что помогло избежать повреждения растений», - поясняет ученый.
Задача следующего уровня, на которой Сарасват и его команда сосредоточены, - это разработка полностью автономных навигационных возможностей для беспилотных опрыскивателей, чтобы добраться до целевого растения по вводу координат с агродрона.
«Благодаря сочетанию точного картирования давления сорняков и типа почвы, воздушной разведки с помощью дронов и наземной робототехники для уничтожения сорняков, в будущем борьба с сорняками может потребовать от человека только заполнения бака и замены батареи - это совсем не похоже на утомительную ручную прополку прошлого», заключили оба исследователя.