Технологии точного земледелия

Технологии точного земледелия

Тема использования новых технологий в различных областях народного хозяйства стала весьма популярной. В последние 30-40 лет революционные изменения затронули многие отрасли промышленности и сельского хозяйства. Генетически модифицированные организмы, компьютерные технологии и интернет стали неотъемлемой частью производственных процессов во многих странах мира.



Одними из первых технологии точного земледелия стали осваивать фермеры центральных и южных регионов США в силу специфики их сельскохозяйственного производства: там преобладают культуры, дающие большую прибыль на единицу площади - хлопок, кукуруза, поэтому у производителей было больше свободных денег для инвестиций в новые технологии. Создание систем параллельного вождения, добавление геоинформационных систем (ГИС) и дистанционного зондирования, систем управления базами данных (СУБД), мониторов урожайности и сенсоров для оценки электропроводности почвы и состояния посевов в реальном времени к классической агрономии произвело настоящую революцию в сельском хозяйстве и привело к резкому скачку в эффективности сельскохозяйственного производства. В последние годы точное земледелие на западе стало общедоступным и начало применяться и для яровых зерновых культур.

Что же означает термин "точное земледелие"? Если резюмировать все возможные точки зрения, то можно дать следующее определение: точное земледелие - это совокупность технологий, направленных на повышение эффективности растениеводства через применение удобрений, семян и средств защиты растений в строгом соответствии с неоднородностью полей и потребностями посевов, а также автоматизацию и сверхточное выполнение технологических операций.

Если посмотреть на любое поле с высоты птичьего полета, то можно обнаружить одну важную деталь, объединяющую их вне зависимости от географического расположения: все эти поля будут, в определенной степени, неоднородными.

Рис.1. Поля в провинции Альберта, Канада.

Рис.2. Орошаемые поля в штате Колорадо, США.

Рис.3. Поля в Западной Голландии.

 

На российском же рынке, согласно исследованиям компании "АГРОштруман", под точным земледелием обычно понимается использование навигационных систем, автопилотов, систем параллельного вождения и других атрибутов, облегчающих сельскохозяйственное производство. Это не совсем верное представление. В классическом понимании, технологии точного земледелия всегда были направлены на возделывание сельскохозяйственных культур в соответствии с естественной неоднородностью полей.

Существуют различные методы изучения неоднородности полей, которые должны применяться в зависимости от конкретных условий.

 

Анализ почвенных образцов по сетке.

При использовании этого метода поле делится на клетки, в каждой из которых берутся почвенные образцы. Каждый образец анализируется отдельно на содержание гумуса, основных питательных элементов, кислотность и т.д. Затем, с помощью методов геостатистики, создаются карты свойств почвы. Эти карты используются для создания рекомендаций по внесению удобрений под усредненный по полю планируемый урожай (т.е. в зоны с низкой концентрацией NPKS вносится больше и наоборот).

Этот подход стал в последние годы пропагандироваться в Восточной Европе как одна из самых передовых технологий. Боюсь разочаровать приверженцев данного метода, но он является самым дорогостоящим в точном земледелии, самым трудоемким, самым неточным и самым архаичным. По данным профессора Р.Кослы из Университета Штата Колорадо (США), для получения реальной картины пестроты почвенного плодородия необходимо брать очень много образцов. Но чтобы сделать этот метод рентабельным, приходится значительно уменьшать их количество. Компании, предлагающие отбор образцов по сетке на российском рынке, предлагают сетку от 5 до 20 га, т.е. в 225-900 раз меньше, чем требуется по строгим правилам науки. Земледелие в таких случаях перестает быть "точным".

Рис. 4. Сравнительный анализ потенциальной урожайности в пределах поля и содержания подвижного фосфора в почве. Зеленый цвет обозначает участки с более высоким потенциалом урожайности (слева) и более высоким содержанием подвижного фосфора (справа).

 

Если мы сравним две карты, одна из которых, созданная по результатам анализа спутниковой съемки, показывает потенциал урожайности в разных участках поля, а вторая – содержание основных питательных элементов, сделанная по результатам сеточного анализа в 5 га (рис. 4., общая площадь поля - 200 га), то мы увидим, что пятигектарная сетка не дает полной детализации всех особенностей неоднородности поля.

Метод имеет еще ряд недостатков. Несмотря на то, что мы получаем определенную картину распределения питательных элементов в почве в пределах поля, по результатам сеточного пробоотбора мы не можем судить о выносе питательных веществ из почвы и потенциальной урожайности. Дело в том, что для получения единицы продукции, растениям требуется определенное количество азота, фосфора, калия и других элементов. Однако это не означает, что как только мы добавим в почву все эти элементы в большом количестве, мы получим урожайность в 10 т/га. На урожайность влияет множество факторов внешней среды, которые невозможно определить с помощью простого анализа по сетке. В нашей практике очень часто приходится сталкиваться с ситуацией, когда содержание NPK в почве было достаточным для получения рекордной урожайности зерна, но по разным причинам (недостаток влаги, уплотнение почвы, повышенная кислотность, засоление и т.д.), растения не могли использовать эти элементы.

Планирование доз удобрений на основании одного анализа почвы, без привязки к реальной потребности растений, сравнимо с проведением хирургической операции без рентгеновского снимка или компьютерной томографии, когда хирург должен вручную, методом проб и ошибок, определить, какой орган поражен у больного, и что именно нужно прооперировать. Никому в голову не придет брать анализ тканей у больного на каждом квадратном сантиметре для локализации зоны больного органа, ведь существуют гораздо более эффективные методы диагностики. Но если использовать аналогию, то анализ образцов по сетке является именно таким неэффективным методом определения проблемы и поиска путей решения. Как и в медицине, в сельском хозяйстве существуют методы пространственной диагностики полей, то есть инструменты, которые делают анализ почвы на порядки точнее и эффективнее.

 

Анализ данных мониторов урожайности

Все проблемы, описанные выше, давно известны, и для их решения стали изучать естественную неоднородность развития культур в пределах каждого поля. В середине 90-х годов прошлого века появились мониторы урожайности - устройства, которые записывают данные об урожайности во время уборки в режиме реального времени. Впоследствии эти данные можно просмотреть и проанализировать с помощью компьютера. Появление мониторов урожайности дало резкий стимул для развития технологий точного земледелия, так как скорость сбора информации и точность анализа увеличилась на порядки.

Рис. 5. Карта урожайности (данные SST Development Group).

 

Преимуществами картирования урожайности являются:

  • Возможность точного определения пестроты развития растительности в пределах поля и значительное уменьшение затрат на анализ неоднородности полей по сравнению с отбором почвенных образцов по сетке;
  • При правильной калибровке, монитор урожайности сразу дает абсолютные данные по урожайности, т.е. т/га;
  • Высокая географическая точность и детализация картирования;
  • Возможность создания точных границ полей и определение площадей в считанные секунды без их объезда по периметру.

Метод, однако, не лишен недостатков:

  • Отсутствие информации о почвенных условиях;
  • Необходимость дополнительных инвестиций в покупку мониторов;
  • Сложность сбора данных в хозяйствах большого размера;
  • Большой размер файлов;
  • Необходимость точной калибровки каждого монитора, особенно при работе нескольких комбайнов на 1 поле.

 

Анализ аэрофото- и спутниковых снимков

Наука, занимающаяся получением информации о земной поверхности с помощью спутниковых снимков, а также анализом таких данных, называется дистанционным зондированием. Это осуществляется через анализ спектра, отраженного от земной поверхности. Технологии точного земледелия - одно из самых успешных применений дистанционного зондирования в сельском хозяйстве.

По сути, эти методы дают ту же информацию, что и мониторинг урожайности, но по производительности они превосходят его на несколько порядков. В настоящее время, ни один из существующих в точном земледелии методов не может сравниться по производительности и качеству собранной информации со спутниковой съемкой. Например, агроном может поверхностно обследовать за день несколько полей площадью в несколько сотен гектаров. Такой анализ будет ограничен только теми участками этих полей, которые агроном посетил. Всего лишь один спутниковый снимок с разрешением в 1-2 м может дать информацию о 15-20 000 га. При использовании съемки с разрешением в 20-30 м, одним снимком можно покрыть до 160 000 кв. км земной поверхности, или 16 000 000 га, что превосходит площади некоторых областей и даже размеры небольших государств.

Рис. 6. Фрагмент спутникового снимка участка земной поверхности.

 

Методы дистанционного зондирования в точном земледелии эффективны на больших территориях (Бразилия, Канада, Россия, США). Они в десятки и сотни раз производительнее мониторинга урожайности и легко устраняют проблемы сбора данных в крупных хозяйствах, связанные с большим количеством работающих комбайнов.

Рис. 7. Аэрофотоснимок участка земной поверхности (разрешение съемки – 0.6 м).

 

Анализ архивной спутниковой съемки позволяет увидеть историю полей за десятки лет, а также сравнивать несколько снимков, сделанных за один вегетационный период, что неосуществимо при мониторинге урожайности. Спутниковая съемка может использоваться для точечного внесения средств защиты растений и подкормки культур во время вегетационного периода.

Что можно определить по спутниковым снимкам? Спутниковые снимки могут дать следующие сведения:

  • Пространственное относительное распределение зеленой биомассы (т.е., в одном месте - больше, в другом - меньше). Для того, чтобы знать, сколько именно (тонн, килограммов) - потребуется анализ образцов в поле;
  • Общая оценка состояния посевов (есть стресс - нет стресса);
  • Относительное содержание воды в зеленой биомассе. Для того, чтобы знать, сколько именно, требуется взятие образцов;
  • Относительное содержание органического вещества в почве. Для того, чтобы знать, сколько именно – потребуется анализ образцов в поле.

Для того, чтобы превратить данные спутникового мониторинга в читаемую форму, используются вегетационные индексы. Существует несколько десятков таких индексов; NDVI (normalize difference vegetation index) - один из наиболее известных, используемых в дистанционном зондировании для анализа растительности на земной поверхности. В его основе лежит комбинация физики и физиологии растений. Причина, по которой мы видим растения зелеными – поглощение ими синей и, особенно, красной частей спектра видимого света. Зеленая часть спектра отражается. Если бы мы могли видеть еще и инфракрасную часть спектра, то растения выглядели бы инфракрасными – они отражают практически все инфракрасное излучение. Если сравнить различные зоны в пределах поля на предмет поглощения красного света и отражения инфракрасного, то получится очень точная картина распределения зеленой биомассы. В настоящее время не существует более точного метода для проведения такой оценки.

Нами также введен в практику индекс плодородия. Это шкала, по которой оценивается потенциальная продуктивность зон в пределах поля. Индекс плодородия не имеет единиц измерения и выражается в процентах к средней урожайности в пределах поля. Расчет этого индекса базируется на использовании различных данных, включающих историю поля, распределение биомассы по его поверхности, свойства почвы, рельеф и т.д. Использование индекса плодородия является уникальной особенностью нашей технологии, в отличие от упрощенных подходов, основанных на анализе почвы по сетке, однолетних данных спутниковой съемки или мониторинга урожайности.

Рис. 8. Сравнительный анализ потенциальной урожайности в пределах поля и содержания гумуса в почве. Зеленый цвет обозначает участки с более высоким потенциалом урожайности (слева), коричневый - с более высоким содержанием гумуса (справа).


Рис. 8. показывает возможности спутниковой съемки для картирования полей по потенциальной урожайности в его различных участках или относительному содержанию гумуса. В данном случае четко прослеживается зависимость: зоны с повышенным содержанием органики в почве имеют, как правило, более высокий потенциал урожайности. В то же время, эти карты не копируют друг друга, так как повышенное содержание гумуса не обязательно предполагает прямо пропорциональное увеличение урожайности.

 

Анализ электропроводности почвы (ЭП)

Метод основан на различной способности почвы проводить электрический ток в зависимости от концентрации в ней анионов и катионов, а также от ее влажности. Он популярен в регионах, где засоленность или кислотность почв являются основными факторами, ограничивающими урожайность. Анализ электропроводности почвы может быть полезным для определения участков с повышенной кислотностью почв или их засолением. В некоторых случаях, он хорошо разделяет почвы различных типов. Данные измерения ЭП могут использоваться для создания электронных границ полей.

Рис. 9. Карта электропроводности почвы (данные SST Development Group).

 

Измерение электропроводности в поле производится с помощью дисковых или электромагнитных машин. К дискам подведены контакты, с помощью которых производятся измерения, записывающиеся на бортовом компьютере машины. Этот метод имеет ряд серьезных недостатков. Он не дает никакой информации о концентрации элементов питания растений в почве или о потенциале урожайности. Более того, он обладает исключительно низкой производительностью (200 га/день), при этом все данные должны быть собраны в идентичных погодных условиях. Если во время сбора данных пошел дождь, работу придется начинать сначала.

Периодически, встречаются консультанты, пытающиеся позиционировать этот метод чуть ли не как революционный. Таких «специалистов» следует остерегаться. Также как и анализ почвы по сетке, метод был разработан в начале 80-х годов прошлого века, когда не было ни общедоступной спутниковой съемки, ни навигационных систем, доступных рядовому пользователю, ни мониторинга урожайности. Метод до сих пор популярен в ряде регионов США, но он уже давно не является передовой технологией.

 

Использовании датчиков, установленных на сельхозтехнике

Подход, популярный в регионах с высоким процентом кукурузы или озимых в севооборотах.

Используется для азотной подкормки, точечного применения гербицидов при отсутствии основной культуры и т.д. Большинство оптических датчиков работают по тому же принципу, что и спутниковые камеры. При их использовании доза вносимого азота определяется по содержанию хлорофилла в листьях. 
Следует, однако, отметить, что этот метод дает приемлемые результаты на ровных полях, где различия между растениями ограничиваются только содержанием азота, и где нет заметной разницы по высоте растений. Физиология живых организмов устроена таким образом, что абсолютное содержание азота в тканях меняется в достаточно узких пределах, тогда как различия по количеству зеленой биомассы на единицу площади в пределах поля могут достигать 300-400%. В результате датчик может определить участок с низким уровнем развития зеленой биомассы как нуждающийся в азоте, хотя его концентрация в растениях при этом может быть высокой, и наоборот. Метод основан только на корреляционной зависимости. Оптические датчики не определяют содержание азота в растениях и не могут служить полноценным заменителем листовой диагностики! Кроме того, их производительность на несколько порядков уступает спутниковой съемке.

Есть тип датчиков, принцип действия которых основан не на измерении поглощения света в красной части спектра, а на анализе флуоресценции хлорофилла. Как показывают результаты исследований, они дают более точные результаты, чем датчики, использующие вегетационные индексы. Однако и они оценивают содержание азота по содержанию хлорофилла.

Преимуществами оптических датчиков являются гибкость в использовании и независимость от облачности. В числе недостатков следует назвать высокую стоимость и неточность оценки.

 

Картирование почвенных характеристик с помощью ИФК-спектрофотометра

В 2009 г. Компания Veris Technologies (США) представила промышленный образец инфракрасного спектрофотометра почвы. Действие прибора основано на том, что молекулы различных веществ обладают неодинаковой способностью поглощать электромагнитные волны. Прибор показал неплохие результаты при картировании органического вещества почвы, но оказался неточным для анализа практически всех минеральных элементов, включая калий и фосфор. Данный метод пока остается на уровне экспериментов.

Рис. 10. Инфракрасный спектрофотометр почвы (Veris Technologies).

 

Следует отметить, что ни один из вышеперечисленных методов анализа неоднородности полей не является 100%-эффективным. Для максимальной эффективности необходимо сочетание различных методов. В целом, для получения наилучших результатов нужно иметь два основополагающих слоя информации:

  • Естественный потенциал урожайности в каждой точке поля;
  • Содержание питательных веществ в почве.

Преимущества технологии дифференцированного внесения удобрений, посева и точечного внесения СЗР.

В настоящее время практически все ведущие мировые производители сельскохозяйственной техники выпускают машины, способные работать под контролем навигационных систем.

Одним из главных направлений в точном земледелии является технология дифференцированного внесения удобрений (ДВУ). Дифференцированное внесение удобрений - это технология, обеспечивающая изменение доз вносимых удобрений в соответствующих зонах поля, в зависимости от потенциальной/планируемой урожайности в каждой из зон, и почвенного плодородия. Цель технологии - достижение максимально возможной урожайности, повышение эффективности использования удобрений, а также снижение экологической нагрузки на окружающую среду.

Любое поле, даже самое выровненное, является неоднородным по своим почвенным характеристикам и, соответственно, по потенциально возможному урожаю в отдельных его участках, или зонах. Картофельное поле, фотография которого изображена на рис. 11, кажется абсолютно выровненным. Так ли это на самом деле? Анализ данных монитора урожайности по яровой пшенице, выращенной на этом же поле, показал, что разбежка между значениями в точках с наименьшей и наивысшей урожайностью составляет почти 600%! Даже усреднение данных по урожайности свидетельствует о том, что зона с наименьшей урожайностью на таком ровном поле дает на 50% меньше продукции, чем зона с наивысшим потенциалом. Любой агроном пользуется нормами выноса основных элементов питания на единицу выращенной продукции. Так, при выращивании 1 т озимой пшеницы, из почвы выносится, в среднем, 28.2 кг азота. Поэтому внесение равномерных доз удобрений под культуру, при том что потребность в них не является одинаковой, приводит к перерасходу удобрений в зонах с низким потенциалом урожайности и недополучению продукции на участках, которые при правильном применении удобрений могли бы дать дополнительную продукцию (рис. 12).

Рис. 11. Однородно ли это поле?

Рис. 12. Убытки и потери урожайности при традиционной технологии из-за нерационального применения удобрений.

Рис. 13. Дополнительная прибыль и экономия удобрений, полученная благодаря технологии дифференцированного внесения.

Такого результата невозможно достичь только с помощью анализа почвенных образцов по сетке. Мне часто приходится слышать утверждение о том, что цель технологии дифференцированного внесения удобрений - выровнять условия почвенного плодородия. Абсолютно безграмотный подход! Выравнивание условий выращивания по всему полю возможно было бы в условиях искусственного климата или гидропоники, где все условия создаются и контролируются человеком. В естественных условиях урожайность культур контролируется не только содержанием азота, фосфора, калия и других элементов, но и условиями освещенности, распределения тепла по поверхности поля, направлением склона, емкостью катионного обмена почвы, условиями увлажнения и многими другими факторами. В специальной литературе насчитывается более 120 факторов, которые влияют на урожайность, помимо содержания основных питательных элементов в почве. Если не сделать их влияние на рост и развитие растений одинаковым в каждой точке поля, то ни о каком "выравнивании почвенного плодородия" не может быть и речи!

Очень часто в разговорах о технологии дифференцированного внесения удобрений приходится слышать вопрос: "А сколько я сэкономлю?" Однозначного ответа на этот вопрос не существует, и все зависит от уровня агрономии, достигнутого в хозяйстве. Если на полях годами не вносились удобрения, и почва истощена, то здесь речь в принципе не может идти об экономии. В данном случае, нужно использовать удобрения с максимальной эффективностью, и здесь дифференцированное внесение может помочь. В наших экспериментах эффективность удобрений увеличивалась на 10-40%, в зависимости от конкретных условий. Это означает, что на выращивание единицы продукции фермер расходовал на 10-40% меньше удобрений! При этом иногда получалось так, что увеличивалось и общее количество внесенных удобрений, но прибавка урожая была так высока, что все дополнительные расходы окупались многократно.

Российские специалисты компании "АГРОштруман" подтверждают зарубежные тенденции своими подсчетами. В среднем, по нашим данным, прибавка урожая, достигнутая именно за счет дифференцированного внесения, составляет около 10%. Не следует доверять "специалистам", обещающим удвоить урожайность с помощью красивых карт или сэкономить 40% удобрений на каждом поле только с помощью отбора образцов почвы по сетке, без серьезного анализа данных – это нужно делать с помощью правильного сочетания агрономии и высоких технологий.

 

Что же включают в себя наши технологии?

  1. Во-первых, это создание точных контуров (границ) полей. Создание границ полей с точными географическими координатами одна из основополагающих составляющих нашей технологии, необходимых для точного определения посевных площадей, расхода удобрений, семян и средств защиты растений.
  2. Выделение зон в пределах границ полей для дифференцированного внесения удобрений, дифференцированных норм высева и точечного применения пестицидов. Для выделения зон мы разработали индекс плодородия. Индекс плодородия – это шкала, по которой оценивается потенциальная продуктивность зон в пределах поля. Индекс плодородия не имеет единиц измерения и выражается в процентах к средней урожайности в пределах поля. Расчет этого индекса базируется на использовании различных данных, включающих историю поля, распределение биомассы по его поверхности, свойства почвы, рельеф и т.д. Для расчетов индекса плодородия, мы анализируем десятки спутниковых снимков каждого поля, чего не может предложить больше никто в мире!
  3. Анализ почвы. Наша технология позволяет создание карт для внесения удобрений без почвенного анализа. Тем не менее, анализ почвы дает точную информацию о факторах, ограничивающих урожайность. При необходимости, мы проведем анализ почвы на содержание органического вещества, основных элементов питания растений, микроэлементов и реакции среды. В зависимости от Ваших пожеланий, мы можем использовать различные способы анализа: анализ почвы в каждой из зон (по индексу плодородия), усредненный анализ почвы со всего поля, или анализ по сетке.
  4. Рекомендации по внесению удобрений, нормам высева и точечному применению средств защиты растений. Используя наши знания и опыт работы, мы поможем Вам точно спланировать максимально возможную урожайность, определить необходимые дозы удобрений и нормы высева, и подготовим электронные карты для каждого поля в Вашем хозяйстве. Наши электронные карты могут быть подготовлены в любом требуемом формате, в зависимости от марки сельхозтехники и оборудования.
  5. Экономический анализ технологии. На основании данных о затратах, урожайности и ценах на продукцию, мы составим детальную карту для каждого поля, показывающую прибыль или убыток на единицу площади в денежном выражении.
  6. Трехмерный анализ поверхности поля. Трехмерный анализ поверхности поля и потенциала урожайности. помогает определить причины снижения урожайности в отдельных зонах.
  7. Техническая поддержка. Мы понимаем уникальность условий в каждом отдельно взятом хозяйстве и на каждом поле, поэтому мы в любую минуту готовы помочь в решении непредвиденных ситуаций.