Особливості використання безкоштовної онлайн-платформи білоруської компанії OneSoil

0
63

В майбутньому все сільське господарство буде «точним». За допомогою сучасних технологій ми можемо планувати польові роботи, ефективно витрачати насіння, добрива, пестициди і на основі цього збирати високі врожаї. Агропідприємства, які вже перейшли на точне землеробство, більш конкурентоспроможні. До того ж, населення планети постійно зростає, а кількість землі, придатної для вирощування сільськогосподарських культур, весь час зменшується і, щоб прогодувати людей, аграрії мають максимально ефективно використовувати ті ресурси, які у них є на цей час.

1 березня 2019 року у Києві відбувся Agrohub Nitro Marathon – експертний лекторій з інновацій. Найкращими практиками впровадження аграрних інновацій ділилися топ-менеджери таких компаній як Agricom, AgroRegion, Cygnet, Farmet a.s., Frendt LLC, IMK, Kernel, OneSoil, SmartFarming, Ukrlandfarming, Мироніський хлібопродукт та інші.

З доповіддю «Як правильно вносити добрива за зонами і не помилитися» виступив співзасновник компанії OneSoil Всеволод Генін.

Білоруську компанію OneSoil засновано 2017 року, сьогодні в ній працює 24 особи в штаті та більше двадцяти виконують роботу віддалено. Компанія розробляє програмне забезпечення та безкоштовну онлайн-платформу для точного землеробства, які побудовано на аналізі супутникових знімків та алгоритмах штучного інтелекту. Прогноз погоди показують на наступні 5 днів з точністю до 2 кілометрів.

Для роботи онлайн-платформи співробітники компанії аналізують супутникові знімки поля, щоб визначити на них артефакти та оцінити характеристики поля. Вручну розмічають десятки тисяч полів і потім вчать машинний алгоритм виділяти межі автоматично, а також показують, що відбувається з полями у будь-якому масштабі – від регіону до конкретної ділянки. Завдяки цьому, будь-який фермер може оцінити стан своїх полів за допомогою платформи. За мультиспектральними знімками автоматично визначають культуру, яка росте на полі, використовуючи відкриті дані супутника Sentinel-2, які надано Європейським союзом в рамках проекту Copernicus, а для уточнення інформації використовують радарну зйомку супутника Sentinel-1.

Компанія запустила OneSoil Map – першу інтерактивну карту з інформацією про 60 мільйонів полів у США та Європі. До 2020 року планують дізнатися, які основні сільськогосподарські культури вирощують аграрії у всьому світі. Вже зараз компанія знає про поля більше, ніж будь-яка компанія або держава. А статистика, яку отримують за допомогою алгоритмів штучного інтелекту, часто більш точна, ніж та, яку зібрано вручну. Завдяки цьому, фермеру легко почати роботу зі системою через автоматичне визначення платформою культури, яка росте на його полях.

За допомогою технологій OneSoil уряди різних країн зможуть отримувати точну статистику про поля і врожаї на своїй території. Закупівельники та фінансові аналітики зможуть прогнозувати урожай і тенденції, як на локальних, так і світових ринках. Страхові компанії будуть краще оцінювати ризики та прибуток, а великий бізнес і корпорації будуть знаходити нових клієнтів для своїх товарів і послуг серед членів фермерської спільноти.

За даними радарної зйомки супутника Sentinel-1 платформа знаходить дату сівби, а за мультиспектральними знімками поля визначає фази росту рослин. Це допомагає фермеру вибрати оптимальний час для внесення добрив і пестицидів. Співробітники компанії надають можливість фермерам самостійно спостерігати за ростом і розвитком рослин зі зміною вегетаційного індексу NDVI (Normalized difference vegetation index, Нормалізований вегетаційний індекс). Інформація про ріст і розвиток рослин на полі оновлюється через 3-5 днів.

На початку вегетації співобітники компанії за індексом NDVI оцінюють стан перезимівлі озимих культур за рівнями:

  1. Якщо індекс вегетації NDVI нижче 0,15 – ймовірно, на ділянці всі рослини загинули. Зазвичай такі показники відповідають зораному ґрунту без вегетації.
  2. 0,15-0,2 – теж низький показник, що свідчить про те, що рослини увійшли в зимівлю на ранній фенологічній фазі, до кущення.
  3. 0,2-0,3 – добрий показник. Ймовірно, рослини встигли увійти у фазу кущення та відновлюють вегетацію.
  4. 0,3-0,5 – добрий показник. Враховуйте, що високі значення NDVI можуть свідчити про те, що рослини пішли на зимівлю на пізній стадії розвитку.
  5. Вище 0,5 – аномальний показник після зимівлі, отже цю ділянку краще перевірити самостійно.

За допомогою алгоритму платформа визначає межі полів, а на основі аналізу супутникових знімків допомагає диференційовано вносити різні норми азоту, фосфору та калію, а також показує для порівняння різні аналітичні дані з полів. Планують передбачати урожайність сільськогосподарських культур впродовж вегетації в масштабі від поля до континенту та за допомогою штучного інтелекту передбачати появу шкідників і хвороб.

У доповіді Всеволод Генін відмітив, що дослідження з диференційованого внесення добрив проводили впродовж 2013-2018 років і 2019 року у господарствах Білорусі, Європі, США. Для того, щоб визначити норму внесення мінеральних добрив доцільно встановити урожайність і визначити поживні елементи ґрунту. Якщо говорити про точне землеробство, то потрібно знати врожайність та вміст поживних речовин у кожній точці поля, а також потрібно врахувати деяку зміну поживних елементів на площі. Якщо в минулому нерівномірно вносили фосфорні та калійні добрива, то вміст фосфору та калію навіть через кожні 10 метрів може змінюватися в два рази і більше, як наслідок і урожайність змінюється відповідно до цього. Бувають складні площі, на яких урожайність дуже змінюється, а є площі, де лише на 20-30%.

На таких неоднорідних полях виникає питання про доцільність застосування диференційованого внесення добрив, пестицидів і висіву насіння. Економічний ефект від застосування диференційованого внесення добрив можна отримати за значної різниці урожайності сільськогосподарських культур, скажімо від 2 до 8 т/га, у різних точках відбору на полі.

Якщо говорити про точне землеробство, то на полі потрібно нанести зони, де варіативність урожайності та вмісту поживних речовин буде мінімальна. Доповідач відзначив, що це ключовий параметр.

Працівники компанії тестували п’ять методів визначення точки відбору проб ґрунту: елементарні ділянки, карти за вмістом гумусу, зони за рельєфом, карти урожайності (вегетація), карта електропровідності.

Доповідач навів особливості застосування кожного методу на полі та відмітив, що елементарні ділянки – це найлегший метод. За вмістом гумусу, який також варіюється, точність визначення точки відбору проб ґрунту приблизно 80%. Існує велика проблема з отриманням карти урожайності через те, що у багатьох компаніях датчики на комбайнах не калібруються.

Для  диференційованого внесення мінеральних добрив, за даними актуального супутникового знімка, виділяють три зони з різним вегетаційним індексом NDVI, визначають норму добрив для кожної ділянки та створюють файл із завданням для бортового комп’ютера.

Пшениця озима, ячмінь, тритикале, кукурудза добре піддаються аналізу даних, однак із соняшником важко працювати, тому що між індексами вегетації NDVI та врожайністю існує низька кореляція.

Найчастіше запитання фермерів – «Як вирівняти врожайність сільськогосподарських культур на полі?».

Відповідь полягає в тому, що спочатку потрібно вибрати низку факторів, які впливають на урожайність. Першим і найголовнішим фактором є рельєф, який фермер не може змінити, а також вміст гумусу, кислотність та вміст у ґрунті рухомих поживних речовин макро- і мікроелементів.

За індексом NDVI компанія створює карти для диференційованого підживлення азотними добривами, виділяючи зони високої, середньої та низької вегетації, а потім фермер самостійно задає норму добрив. З досвіду співробітників компанії OneSoil, оптимальна схема внесення азоту така:

  1. Якщо вегетаційний індекс на ділянці високий, то дозу добрив потрібно зменшити на 10-30% від середньої норми.
  2. Якщо середній, то збільшити – максимум на 20-25% від середньої норми.
  3. Якщо низький, то спочатку потрібно визначити причину поганого стану ділянки.

Для диференційованого внесення фосфорних і калійних добрив  використовують індекс NDVI для моделювання відносної врожайності поля у середньому за попередні роки за допомогою програмного забезпечення від компанії OneSoil.


Рис. 1. Визначення норм внесення фосфору та калію

за допомогою програмного забезпечення від компанії OneSoil

В кінці сезону за індексом NDVI можна визначати, які поля готові до збирання врожаю: чим нижчий індекс, тим ближче до дозрівання ділянка поля.

На майбутнє компанія планує запустити програму для диференційованого внесення пестицидів та норм висіву.

Гіпотези, які компанія планує перевірити за допомогою супутникових знімків:

  1. На ділянках низької врожайності культур, які кущаться (пшениця, ячмінь, ріпак, соя і т. д.), потрібно висівати більше насіння, оскільки так ми отримаємо більше продуктивних стебел, а на ділянках з високою врожайністю треба сіяти менше, щоб знизити конкуренцію рослин між собою.
  2. На ділянках з низькою врожайністю для всіх інших культур треба знизити норму висіву, щоб рослини не конкурували між собою за поживні елементи, а на ділянках з високою продуктивністю норму висіву – збільшити.
  3. Оптимальна норма ґрунтових гербіцидів залежить від того, який вміст органічної речовини у ґрунті. За допомогою супутникових знімків можна оцінити відносний вміст гумусу на різних ділянках поля – чим темніший ґрунт на знімках, тим більше у ньому органіки. Чим більше гумусу, тим більше треба вносити гербіцидів. Чим менше, тим менше гербіцидів.
  4. Оптимальну норму внесення регуляторів росту можна визначати за вегетаційним індексом. Чим вищий індекс на ділянці, тим більше рослин і тим більше регуляторів росту треба внести, а чим менше рослин, тим менше потрібно регуляторів росту.
  5. Оптимальну норму внесення десикантів можна визначати за вегетаційним індексом. За допомогою супутникових знімків можна визначити місця, де індекс найвищий. Це означає, що там найбільше рослин, і тому такі зони насамперед потребують десикації і високих норм препаратів, а у зонах, де рослин менше, норму можна знизити.

Користувачі платформи OneSoil додають інформацію про свої поля в систему, завдяки цьому компанія постійно вдосконалює алгоритми. Чим більше даних – тим точніші рекомендації, а значить, швидша й ефективніша робота аграрія. Дані фермерів допомагають покращувати алгоритми штучного інтелекту, який аналізує супутникові знімки поля. Зараз компанія працює над тим, щоб передбачати врожайність в абсолютних величинах. Глобальна мета компанії – побудувати платформу, яка самостійно аналізуватиме дані, будуватиме прогнози та прийматиме розумні агрономічні рішення.

Працівники компанії вірять, що сільське господарство у майбутньому буде повністю автоматизоване. Спеціальні машини та програми збиратимуть інформацію про поле, на якому вирощують сільськогосподарські культури, оброблятимуть її та прийматимуть правильні рішення за мінімальної участі людини у вирощуванні сільськогосподарських культур.

Богдан Пархуць,

кандидат сільськогосподарських наук,

Львівський національний аграрний університет

за матеріалами Agrohub Nitro Marathon