Сюзана Креспо, специалист Esri по сельскому хозяйству
Agriculture Is All about Minimizing Risk to Optimize Production
Геопространственные технологии помогают фермерам получать больше из меньшего. Они позволяют в комплексе проанализировать и понять все основные факторы, влияющие на урожай и плодородие полей, повысить устойчивость и продуктивность их хозяйств.
Сельскохозяйственное производство стоит на грани крупных преобразований, связанных с преодолением ряда вызовов, таких как необходимость прокормить более 9 млрд. человек к 2050 году. Вместе с тем растут риски климатических изменений, деградации качества земель, угрозы от вредителей, резко меняющихся цен, не всегда коррелирующих с растущими потребностями. Чтобы адекватно отвечать на все эти вызовы/возможности и потребности, отрасли необходимы интегрированные решения, способствующие более тесному взаимодействию между производителями, поставщиками и потребителями, между секторами и подразделениями, компаниями, платформами и всеми участниками рынка.
Растущая угроза изменений окружающей среды и экономические риски побуждают частные и государственные компании оптимизировать производственные процессы, вырабатывая долгосрочные комплексные стратегии устойчивого развития. И у небольших фермерских хозяйств, и у крупных агрохолдингов вопрос устойчивого развития находится на переднем плане, поскольку всем им приходится прилагать неустанные усилия, чтобы получить большее из меньшего. Так, если корпорации не будут заботиться сегодня о создании резервов, сбережении сельскохозяйственного сырья и качества угодий, себестоимость их продукции возрастет и им придется конкурировать за агрохимикаты для ее воспроизводства.
Производители могут получить значительный выигрыш от более глубокого понимания сложных факторов, которые влияют на результаты их работы именно в данном месте. Сельское хозяйство по своей сути является пространственно-временной деятельностью, поэтому обладание необходимой информацией в правильное время и о правильном месте может помочь минимизировать риски и увеличить урожай. Учитывая тот факт, что отрасль всецело зависит от точной,тесно привязанной к территории информации, ее представители интуитивно понимают важность геоинформационной технологии (ГИС) и все в большей мере готовы инвестировать в ее инструменты, помогающие оптимизировать производственные процессы и добиться лучших итоговых результатов.
В то же время фрагментированный характер многих существующих геопространственных решений для удовлетворения потребностей сельского хозяйства нередко вызывает разочарование у специалистов-аграрников. Пришло понимание, что отрасль нуждается в удобной ИТ платформе, обеспечивающей интероперабельность (поддержку взаимодействия и работы с данными разных типов и в разных форматах) и свободный обмен информацией между землей (данными с наземных сенсоров и данными о характеристиках почв, рельефа и т.д.), машинами (данными о их точном местоположении и перемещении) и людьми; платформе, которая смогла бы действительно облегчить, а не усложнить и без того нелегкую жизнь фермерам. Ведь, по большому счету, им подконтрольна лишь малая часть звеньев цепочки сельскохозяйственного производства. Так, они могут решать:
- что, когда и где сажать;
- какое количество веществ (воды, удобрений, пестицидов) вносить;
- когда их вносить;
- как управлять производством (поддержка в течение сельскохозяйственного сезона, да и всего года);
- когда убирать урожай.
В остальном конечный урожай зависит от факторов, в малой степени или совсем не контролируемых производителем(например, погодных условий) и поэтому создающих риски. Чем больше понимания, возможностей контроля и учета этих факторов получают фермеры благодаря пространственному знанию и анализу, тем более рентабельным и устойчивым становится их хозяйство. Именно это является одним из главных движущих мотивов развития всей индустрии точного земледелия.
Пространственное знание создает добавочную стоимость для всех участников цикла сельскохозяйственного производства, начиная от селекционеров, которые поставляют правильные семена в правильное место, до агрономов и других специалистов, руководителей хозяйств и земледельцев, которые увеличивают выручку, оптимизируя производственные процессы на своих полях. Оно может помочь предотвратить финансовые трудности или даже крах благодаря знанию пространственной вероятности наступления различных событий (засуха, наводнения), влияющих на урожай. Это справедливо и для сельскохозяйственных ведомств, контролирующих органов, научных организаций и учебных профильных учреждений.
Индекс NDVI: ArcGIS обеспечивает обработку мультиспектральных снимков для определения состояния и детального мониторинга здоровья посевов.
На современном этапе развития технологий сельское хозяйство тесно связано с использованием снимков земной поверхности и прочими данными дистанционного зондирования. Эта связь без сомнения будет усиливаться по мере того, как сельскохозяйственные производители будут все шире использовать изображения высокого пространственного разрешения для оптимизации производства на основе детальной информации от ом, как меняются значения различных показателей в пределах поля. Изображения земной поверхности— полученные с помощью фотограмметрии, аэросъемки, в том числе с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) или спутников—являются основой технологии точного земледелия. При их надлежащей обработке с помощью ряда аналитических инструментов пикселы превращаются в рекомендации, позволяющие точно настроить земледельческие практики фермерского хозяйства и агрохолдинга для получения оптимального урожая на данном поле. Например, исходные данные изображений могут быть преобразованы в стандартизованный индекс различий растительного покрова (вегетационный индекс NDVI), который обычно используют в качестве приблизительной оценки состояния здоровья выращиваемой культуры. Значения индекса NDVI генерализуются в представляемые на картах контуры, или операционные зоны, для каждой из которых производители или консалтинговые компании могут разработать индивидуальную схему потребности в удобрениях, воде или семенах.
В период уборки урожая можно дополнительно генерализовать пространственные данные, получаемые от комбайнов, чтобы создать карту урожайности, позволяющую фермерам анализировать корреляцию между урожайностью культуры и исходными рекомендациями для данного участка поля. За счет более глубокого понимания и лучшего управления земледельческими практиками в пределах даже одного поля фермеры снижают риски и увеличивают урожайность, а следовательно и рентабельность хозяйства.
