Стів Ширтліфф, професор Коледжу сільського господарства та біоресурсів Університету Саскачевану (Канада), розповів про революційні зміни в big data, покращення в прогнозуванні врожайності та прогрес у точному внесенні гербіцидів
Доступні знімки
На думку професора, точне землеробство все ще перебуває на початковій стадії свого розвитку. Однак на ринку вже є передові рішення, які дають змогу доволі точно прогнозувати врожайність на основі супутникових знімків і карт полів. Він також вважає революційними зміни у сфері big data, тобто в появі великих баз даних та в можливості зберігати й опрацьовувати ці дані за допомогою так званих хмарних сервісів. У багатьох випадках хмарні сервіси мають доступ до супутникових зображень, що накопичувалися в базах даних протягом десятиліть, а нині стали доступними для використання громадськістю чи окремими компаніями.
Точне землеробство все ще перебуває на початковій стадії свого розвитку
Професор Стів Ширтліфф спеціалізується на фенотипуванні сільськогосподарських культур та складанні карт полів за допомогою дронів, а також активно розширює межі точного землеробства у своїй лабораторії
Наприклад, сімейство супутників Landsat було вперше запущене в 1972 році, і на початку 1980-х вони почали знімати зображення із роздільною здатністю 30 м в одному пікселі. Супутник робив знімок щоразу, коли повторно проходив над тією самою ділянкою. Цей архів нині цілком доступний для всіх користувачів.
За словами професора, останнім часом в активному запуску супутників лідирували європейці. За останні 7–8 років Європейське космічне агентство випустило на орбіту сімейство Sentinel (Сентінел), тож тепер із Sentinel 1 і 2 користувачі мають набагато більше зображень одних і тих самих ділянок із вищою роздільною здатністю. Sentinel 2 робить знімки із роздільною здатністю 10 м, і ці зображення з’являються у вільному доступі одразу після зйомки. Що це дає? Зображення супутника можна одразу співвідносити з даними про погоду, опади, температуру, швидкість вітру й вологість у відзнятій місцевості не лише в цей день, а й протягом усього року, а також в історичній перспективі. Відтак наразі фермерам доступна величезна кількість даних.
Наступний крок: зіставлення зображення з даними фермерів з урахуванням особливостей ґрунту. На основі отриманої інформації вже можна спрогнозувати, наприклад, ситуацію зі зволоженням поля, а відтак – спрогнозувати врожайність.
«Ми можемо виміряти електропровідність ґрунту, що дасть нам уявлення про те, наскільки ґрунт засолений і скільки вологи є в ґрунті або яка його потенційна здатність утримувати вологу. Однак нам дуже потрібна автоматизована технологія зондування ґрунту», – пояснив професор.
Нам все ще потрібна простота у використанні технологій точного землеробства. Зазвичай ці технології надто складні
Технології майбутнього
За словами Стіва Ширтліффа, новації в галузі точного землеробства передусім спрямовані на простоту у використанні технологій: «Зазвичай ці технології надто складні. Індустрія розуміє це і постійно розробляє системи, які є більш зручними для користувачів».
Технологія точного землеробства від початку базувалася на створенні певних математичних моделей. Нині використовуються кращі з них, але основою має стати тестування цих моделей безпосередньо в господарствах: «Зворотний зв’язок, який свідчитиме про адекватність роботи певної моделі, – це шлях до швидкого прогресу. Це система, яка навчається сама. Однак поява такої ідеальної системи не станеться завтра».
Сам професор основну мету своєї роботи в галузі точного землеробства визначив так: «У найближчі кілька років я хочу створити точну карту для кожного поля Західної Канади, яка б описувала різноманітні характеристики ґрунту і співвідносила їх із середнім рівнем продуктивності сільськогосподарських культур. Це підкаже нам, де є сенс вносити добрива зі змінною нормою в різних зонах поля, щоб досягти максимального потенціалу врожайності, найкращого контролю хвороб тощо. Адже на деяких ділянках однозначно доцільно вносити більше добрив, щоб досягти вищої врожайності за наявності певного рівня вологості ґрунту, а на деяких ділянках це не має економічного сенсу».
Стів Ширтліфф прогнозує прогрес у точному внесенні гербіцидів і в технологіях визначення вмісту поживних речовин у ґрунті
Прогнози і перспективи
Стів Ширтліфф вважає, що в перспективі до 2025 року ми побачимо набагато точніші прогнози врожайності на різних ділянках поля, і ця точність у прогнозуванні буде вдосконалюватися з кожним вегетаційним сезоном. Значних успіхів у прогнозуванні врожайності вже досягли в Австралії.
«Ми також побачимо більший прогрес у точному внесенні гербіцидів і в технологіях визначення вмісту поживних речовин у ґрунті», – зазначив професор
