AGRIS - 

2022

Kirsanov, V.V. | Pavkin, D.Yu. | Dovlatov, I.M. | Zhmylev, V.A.

Цифровая трансформация сельского хозяйства и животноводства предполагает наряду с созданием датчиков физиологического состояния КРС разработку модульных радиотехнических цифровых устройств приема-передачи информации. Разработанный модуль базовой станции осуществляет прием-передачу сигналов с датчиков-болюсов, расположенных в рубце животного, по 3 основным параметрам: кислотность, pH; температура; двигательная активность. Модуль БС состоит из 2-х частей, соединенных между собой кабелями: мини-компьютера Raspberry Pi 4, выполняющего функцию устройства управления, и внешнего модуля передачи данных, включающего в себя приемопередатчик для связи с датчиками-болюсами, установленными на животных и GSM-модуль для выхода в Интернет и связи с сервером. Анализ данных основных параметров позволяет по соответствующим корреляционным зависимостям с помощью разработанного программного обеспечения контролировать физиологическое состояние животных. Разработана принципиальная электрическая и структурная схемы модуля передачи данных, входящего в состав базовой станции. Также представлена блок-схема логической структуры программного обеспечения базовой станции. Разработана программа испытаний, включающая в себя проверку уровней сигналов в помещениях различного типа с использованием имитаторов – датчиков-болюсов. Испытания показали, что измеренный в рассматриваемых помещениях уровень сигнала на различных высотах не превышает минимально допустимый уровень сигнала –70 дБ. Результаты проведенных испытаний позволили установить относительно равномерное распределение уровня сигнала в помещении и повышение неоднородности его в углах, что позволяет найти компромисс между параметрами системы и сделать необходимые расчеты для прогнозирования работы всего комплекса. | The digital transformation of agriculture and animal husbandry, in particular, involves, along with the creation of sensors for the physiological state of cattle, the development of modular radio-technical digital devices for receiving and transmitting data. The developed module of the base station receives and transmits signals from bolus sensors located in the animal's rumen according to 3 main parameters (acidity, pH; temperature; motor activity). The base station module consists of 2 parts connected by cables: a Raspberry Pi 4 minicomputer, which acts as a control device, and an external data transmission module, which includes a transceiver for communication with bolus sensors mounted on animals and a GSM module for Internet access and communication with the server. An analysis of these basic parameters makes it possible to monitor the physiological state of animals using the developed software according to the corresponding correlation relationships. There has been developed a basic electrical and structural diagrams of the data transmission module as part of the base station. Also, there is presented a block diagram of the logical structure of the base station software. A test program has been developed that includes checking signal levels in various types of rooms using sensor simulators-boluses. Tests have shown that the signal level measured in the rooms under consideration at various heights does not exceed the minimal permissible signal level of 70 dB. The experimental results have established a relatively uniform signal level distribution in the room and increased heterogeneity in the corners, which makes it possible to find a compromise between the system parameters and make the necessary calculations to predict the performance of the entire complex.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

Pomogaev, V.M. | Redreev, G.V. | Revyakin, P.I. | Basakina, A.S.

More and more modern agricultural machines are equipped with remote control systems and sensors, which opens up new opportunities for predicting the failure of mechanisms. However, a variety of data coming from the intelligent systems of modern machines may have heterogeneous formats, be unstructured or partially structured, which does not allow unambiguously determining their usefulness for building models and predicting malfunctions. On the example of data coming from sensors of Rostselmash combine harvesters, the hypothesis about a possibility of their treating for the machine learning purposes and constructing predictive models in the future was tested. The methods of mathematical statistics, modeling were used: a descriptive statistical analysis was carried out, the main statistical estimates were calculated, and regression and correlation analysis of available data was performed. Based on the results of the regression analysis, with reference to significant parameters, regression models were constructed that allow predicting the value of one variable with known values of dependent variables. The degrees of dependence of the indicators in the studied data were determined, according to the results of the correlation analysis, a high closeness of the relationship (the correlation coefficient is higher than 0.7) between the rotation frequencies of the shafts and augers of the aggregates and nodes was noted. Regularities in the changes in indicators in previous periods were revealed: when plotting the distribution of rotation frequencies of the shafts and augers of aggregates over time, according to the available data, synchronicity of the distribution of values in a conditionally normal operating mode was observed. The future results are predicted on the basis of the revealed patterns: the deviation trend of one of the symmetry coefficients distribution graphs of the rotational frequencies of the shafts and screws of the units over time from the normal position will signal a change in the characteristics of a particular working unit. The obtained results confirmed the prospects of predictive analytics of agricultural machines based on on-board systems data. | Все больше современных с.-х. машин оснащаются системами и датчиками удаленного контроля, что открывает новые возможности для прогнозирования отказа механизмов. Однако разнообразные данные, поступающие с интеллектуальных систем современных машин, могут иметь неоднородные форматы, быть неструктурированными или структурированными частично, и это не позволяет однозначно определить их полезность для построения моделей и предсказания неисправностей. На примере данных, поступающих с датчиков зерноуборочных комбайнов компании "Ростсельмаш", была проверена гипотеза о возможности их обработки для целей машинного обучения и построения в дальнейшем предсказательных моделей. Применялись методы математической статистики, моделирование: произведен описательный статистический анализ, рассчитаны основные статистические оценки; регрессионный и корреляционный анализ имеющихся данных. По результатам регрессионного анализа с учетом значимых параметров построены регрессионные модели, позволяющие предсказывать значение одной переменной при известных значениях зависимых переменных. Определены степени зависимости показателей в изучаемых данных, по результатам корреляционного анализа отмечена высокая теснота взаимосвязи (коэффициент корреляции выше 0,7) между частотами вращения валов и шнеков агрегатов и узлов. Выявлены закономерности в изменениях показателей в предыдущих периодах: при построении графиков распределения частот вращения валов и шнеков агрегатов во времени, по имеющимся данным, наблюдается синхронность распределения значений при условно нормальном режиме работы. Спрогнозированы будущие результаты на основе выявленных закономерностей: тренд отклонения одного из графиков распределения коэффициентов симметрии частот вращения валов и шнеков агрегатов во времени от нормального положения будет сигнализировать об изменении характеристик конкретного рабочего узла. Полученные результаты подтвердили перспективность предиктивной аналитики агромашин на основе данных бортовых систем.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Svetlov, N.M.

There is presented the summarized experience gained in empirical research and theoretical analysis of information costs as conducted. The main conclusion is that information costs are systematically underestimated. That is why the high national economic efficiency of digitalization projects often turns out to be illusory. In support of the conclusion, the regularity of increasing specific direct information costs as the volume of data collected by an economic entity grows and it is explained why microprocessor technologies cannot reverse this trend. Without denying the possible benefits of digitalization, the article draws attention to selected examples of situations where underestimating or neglecting information costs cause serious problems. Among them are negative information externalities, i.e., forcing information providers to bear uncompensated information costs; limited ability to apply the cost accounting principle to assess direct and especially alternative information costs; the limited competitive niche of the agricultural extension service as an intermediary in the implementation of digitalization projects; obstacles to the improvement of operational management based on the use of economic mathematical models (using field production as an example) due to the prohibitively high costs of collecting and presenting data. Case studies are accompanied by suggestions that can potentially mitigate the problem. | Представлен обобщенный опыт, накопленный в ходе проводившихся эмпирических исследований и теоретического анализа информационных издержек. Главный вывод заключается в том, что информационные издержки систематически недооцениваются, ввиду чего высокая народнохозяйственная эффективность проектов цифровизации часто оказывается иллюзорной. В подтверждение вывода обосновывается закономерность возрастания удельных прямых информационных издержек по мере роста объема данных, собираемых хозяйствующим субъектом, и объясняется, почему микропроцессорные технологии не в состоянии переломить эту тенденцию. Не отрицая возможной пользы цифровизации, статья привлекает внимание к отдельным примерам ситуаций, когда недооценка информационных издержек или пренебрежение ими становятся причиной серьезных проблем. В их числе - отрицательные информационные экстерналии: принуждение поставщиков информации к безвозмездным информационным издержкам; ограниченная возможность применения сметного принципа оценки к прямым и особенно к альтернативным информационным издержкам; ограниченность конкурентной ниши информационно-консультационной службы АПК как посредника в выполнении проектов цифровизации; препятствия развитию операционного менеджмента на основе применения экономико-математических моделей (на примере полеводства), обусловленные непомерно высокими издержками сбора и представления данных. Анализ ситуаций сопровождается предложениями, потенциально способными смягчить проблему.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2020

Konyushkov, D.E. | Ananko, T.V. | Gerasimova, M.I. | Lebedeva, I.I.

The Soil Map of the Russian Federation, 1 : 2.5 M scale (1988) requires updating to include soil data that have been accumulated in the past decades, reflect real changes in the soil cover, including anthropogenic transformation, and ensure precise localization of soil objects and correspondence of the map to satellite data with the use of digital soil mapping technologies. The substantive-genetic classification system of Russian soils (2004, 2008) provides the conceptual basis for this updating. The conversion of soil information from the initial map of 1988 into the new classification system is being performed for each polygon of the digitized map. It is based on the analysis of a vast body of diverse information and includes both the search for analogues of the names of mapping units in the new classification system (renaming of the soils) and the correction of the composition of soils in the polygons: new natural soils, cultivated soils (agrosoils), and urban soils are added to the attribute database. The largest number of new natural soils has appeared in legend sections "Soils of tundra" and "Soils of taiga and broadleaved forests". Anthropogenic soils (119 legend units) that are shown on the map for the first time and have their maximum representation (36 units) in the section "Soils of steppes"; it is close to the number of natural soils (37 units) in this zone. A considerable percent of anthropogenic soils (more than 50% of the natural soils) is also typical of legend sections "Soils of broadleaved forests and forest-steppes", "Soils of dry steppes and semideserts", "Salt-affected and solonetz soils". The total number of natural and anthropogenic soil units (425) in the new legend is more than twice as large as the initial number of natural soil units in the base map (205). The results of the renaming and updating of soils for each soil polygon are fixed in a separate section of the attribute database to the map and will be used for generating the new map by the methods of digital soil mapping. | Почвенная карта РСФСР масштаба 1 : 2.5 млн (1988) нуждается в обновлении с целью отразить накопленные за последние десятилетия сведения о почвах; реальные изменения в почвенном покрове, включая результаты антропогенной трансформации почв; обеспечить топографическую точность карты и ее увязку с материалами космических снимков. Концептуальной основой обновления содержания карты является субстантивно-генетическая классификация почв России (2004, 2008). Обновление информации карты 1988 г. ведется по полигонам ее оцифрованной версии. Оно основано на анализе разнообразных источников и включает как нахождение аналогов названий почв легенды карты в новой классификации, так и корректировку состава почв полигонов; введены новые природные почвы, а также пахотные и городские почвы. Наибольшее число новых природных почв появилось в разделах легенды "Почвы тундр" и "Почвы тайги и широколиственных лесов". Впервые вводимые на карту антропогенные почвы (119 единиц) имеют максимальное представительство (36 единиц) в разделе "Почвы степей"; оно близко к количеству природных почв, выделяемых в этой зоне (37 единиц). Значительная доля антропогенных почв (более 50% от природных) отмечается также для разделов "Почвы широколиственных лесов и лесостепей", "Почвы сухих степей и полупустынь", "Засоленные и солонцеватые почвы". Общее количество почвенных единиц в легенде новой карты (425) увеличилось более чем в два раза по сравнению с базовой картой (205 почв). Результаты работы фиксируются в отдельном разделе атрибутивной базы данных и будут использованы при создании новой карты методами цифровой почвенной картографии.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2020

Savin, I.Yu.

Проведен анализ особенностей прикладного использования почвенных данных. Показано, что для решения большинства практических задач требуется пространственная информация о почвах и их свойствах. В связи с этим почвенная карта является своеобразным интерфейсом между теоретическим и прикладным почвоведением. Выявлены недостатки и ограничения современных почвенных карт, которые существенно снижают возможности их практического использования. Проведен анализ возможных путей преодоления выявленных ограничений. Установлено, что повышение практической значимости почвоведения в настоящее время невозможно как без технологической модернизации почвенного картографирования, так и без смысловой, методологической корректировки. Необходим полный переход от традиционных почвенных карт к пиксельным пространственным почвенным базам данных. Преимуществом пиксельных баз данных по сравнению с традиционными почвенными картами является более подробное представление данных, что значительно облегчает и делает более качественным компьютерное сопоставление данных о почвах с данными о других свойствах земель. Информационная нагрузка и точность почвенных карт может и должна быть увеличена за счет перехода от картографирования положения почвы в той или иной классификации на картографирование отдельных сельскохозяйственно значимых свойств почв. Для решения практических с.-х. задач важно дополнить информацию почвенных карт сведениями о современных процессах, протекающих в почвах, которые могут быть получены на основе пространственного цифрового моделирования. | The analysis of peculiarities of applied use of soil data has been carried out. It is shown that most of practical tasks require spatial information about soils and their properties. In this regard, a soil map is considered as a kind of interface between theoretical and applied soil science. The disadvantages and limitations of modern soil maps, which significantly reduce the possibility of their practical use, have been revealed. The analysis of possible ways of overcoming the revealed limitations has been carried out. It is established that increase of practical importance of soil science at present is impossible both without technological modernization of soil mapping and without semantic, methodological adjustments. The complete transition from traditional soil maps to pixel spatial soil databases is necessary. The advantage of pixel databases compared to conventional soil maps is more detailed representation of data thereby considerably facilitating and making more qualitative computer comparison of soil data with data on other land properties. Information load and accuracy of soil maps can and should be increased due to transition from mapping of soil position in one or another classification to mapping of individual, agriculturally important soil properties. In order to solve practical agricultural problems it is important to complete the information of soil maps with information about modern processes occurring in soils, which can be obtained from spatial digital modeling.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2019

Korotchenya, V.M., Federal Research Agro-engineering Center VIM, Moscow

On the example of plant growing it is shown that it is wrong to narrow the digitalization of agriculture to the development of agricultural robots and the use of artificial intelligence. Digital agriculture should be based on the intention to increase productivity/ profitability in agricultural production through the use of agricultural data. The starting point for presenting this approach to understanding digital agriculture was the concept of agricultural technology and the use of systems and historical methods. There are given definitions of digital agricultural technology and digital agriculture providing the structure of the latter. Further, the development of agriculture is analyzed from the point of view of changing the concept of a manufactured product and expanding the boundaries of economic sectors in the era of the enormous influence of digital technologies: product – smart product –smart connected product – product system/ cyber-physical system – system of systems/ system of cyber-physical systems. The dynamics of the development of agricultural technologies are also considered in the framework of such concepts as the technological paradigm of the industry, radical and revolutionary innovations. Currently digital agriculture has a potential to revolutionize the technological paradigm of agriculture, but for this purpose it is necessary to overcome some technical, organizational, psychological and financial problems. The weakest link in the chain is a capability of digital technologies of proceeding the collected data to making optimum decisions. | На примере растениеводства показано, что цифровизацию сельского хозяйства неправильно сужать до разработки с.-х. роботов и применения искусственного интеллекта. В ее основе должно лежать стремление повысить урожайность/прибыльность в с.-х. производстве за счет использования с.-х. данных. Отправной точкой для изложения данного подхода к пониманию цифрового сельского хозяйства стали понятие с.-х. технологии и использование системного и исторического подходов. Даются определения цифровой с.-х. технологии и цифрового сельского хозяйства, приводится структура цифрового сельского хозяйства. Далее анализируется развитие сельского хозяйства с точки зрения изменения концепции производимого продукта и расширения границ отраслей экономики в эпоху огромного влияния цифровых технологий: продукт – умный продукт – умный подключенный продукт – система продуктов/киберфизическая система – система систем/система киберфизических систем. Динамика развития с.-х. технологий также рассматривается в рамках таких концепций, как технологическая парадигма отрасли, радикальные и революционные инновации. В настоящее время цифровое сельское хозяйство обладает потенциалом революционного изменения технологической парадигмы сельского хозяйства, но для этого необходимо преодолеть ряд технических, организационных, психологических и финансовых проблем. Наиболее слабым звеном в цепи является способность цифровых технологий перейти от собираемых данных к выработке оптимальных решений.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2016

Khalin, Eu.V. | Mikhajlova, E.E., All-Russia Research and Development Inst. of Electrification of Agriculture, Moscow

Electronic portfolio of a worker on electrical safety of agricultural production (EPWESAP) is formed as the personified electronic resource containing the detailed personal professional information about the employee. EPWESAP is replenished by the responsible person for electrical safety work with obligatory participation of the worker with observance of all requirements of confidentiality of the personified information. EPWESAP is a single flexible network information model professional and productive performance in a constantly updated and continuously updated information environment. EPWESAP is created of the main and additional personal professional data: about an industrial traumatism, production incidence and working conditions on a workplace (about adverse weather conditions, dust content, a gas contamination, noise, vibration, electromagnetic fields), about dangerous and harmful production factors (about work at height, under water, in electrical installations, in the presence of different types of moving machines and mechanisms), about individual protection equipment and medical examinations, about education, instructing and certification during a labor activity of the specific worker. EPWESAP formed as a set of the main and additional personal and professional data and data on knowledge and skills of the worker uses when individual training programs and certification for electrical safety of agricultural production are forming. EPWESAP is considered also in case of the choice or transfer of the worker to a new place of employment. Accumulation and addition of data in EPWESAP shall be executed using network application-oriented software in the dialog mode with use of the intelligent interface of the user. The information model of professional and production characteristics of the worker with changeable number of the considered characteristics with the assistance of the worker is created in such a way. | Электронный портфолио работника по электробезопасности с.-х. производства (ЭПР ЭСХ) формируется как персонифицированный электронный ресурс с детальными персональными профессиональными сведениями о работнике. ЭПР ЭСХ пополняется ответственным лицом за электробезопасное производство работ при обязательном участии сам ого работника с соблюдением всех требований конфиденциальности персонифицированной информации. ЭПР ЭСХ представляет собой единую гибкую сетевую информационную модель профессиональных и производственных характеристик в виде постоянно пополняемой и актуализируемой информационной среды. ЭПР ЭСХ формируется из основных и дополнительных персональных профессиональных сведений: о производственном травматизме, производственно обусловленной заболеваемости и условиях труда на рабочем месте (о неблагоприятных метеорологических условиях, запыленности, загазованности, шуме, вибрации, электромагнитных полях), об опасных и вредных производственных факторах (о работе на высоте, под водой, в электроустановках, при наличии различных видов движущихся машин и механизмов), о средствах индивидуальной защиты и медицинских осмотрах, об образовании, инструктажах и аттестации в течение трудовой деятельности конкретного работника. Сформированный ЭПР ЭСХ как совокупность основных и дополнительных персональных и профессиональных сведений и сведений о знаниях и навыках работника используют при формировании индивидуально ориентированных программ обучения и аттестации по электробезопасности с.-х. производства. ЭПР ЭСХ рассматривают также при выборе или переводе работника на новое место работы. Накапливание и пополнение сведений в ЭПР ЭСХ должно выполняться с применением сетевых прикладных программных средств в режиме диалога с использованием интеллектуального интерфейса пользователя. Так формируется информационная модель профессиональных и производственных характеристик работника с изменяемым числом учитываемых характеристик при участии самого работника.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

1994

Popov, S.Ya. | Zakotin, V.S. | Sviridov, V.D.

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

1994

Kharchenko, G.L. | Ryabchinskaya, T.A.

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

1994

Kornienko, A.V. | Ryabchinskij, A.V. | Nuzhdin, V.F. | Kulikova, G.A. | Ermokhina, I.V.

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation