AGRIS - 

2023

Shigimaga, V.A. | Fajzullin, R.A. | Osokina, A.S.

There is given the substantiation of the main parameters of an unmanned automated herd monitoring system on a pasture by automating the measurement of current physiological indicators of animals to improve the efficiency and rate of supervision over them in free grazing conditions. The studies were based on the theory of radio communication about the propagation of radio waves, and also there was used a graphoanalytic method for calculating the parameters of component elements as parts of an unmanned system for automated monitoring of animals on pasture. The DJI Phantom 4 Advanced quadcopter was used to measure the flight time of an unmanned aerial vehicle (UAV) over the real pasture. An experimental field with an area of 200 hectares, located in the Kharkov region, was used as a pasture. The research was carried out in summer of 2021. According to the results of well-known studies of the processes, methods, and facilities of monitoring the physiological state of animals on pasture, it has been established that the advanced facilities including air-launch vehicles should be used for remote monitoring. Among them are helicopter-type UAVs, as well as elements of the radio telemetry system (RTM), individual tags and sensors of the physiological parameters of the animal. At the same time, an unmanned automated monitoring system in combination with RTM elements is able to provide the transmission of physiological data from any sensors located on the animal's body or inside it. The data are transmitted to the main reading sites for processing on a PC and giving recommendations to specialists (veterinarians, zootechnicians, etc.). The power of the relay equipment on board the UAV is calculated to be at least 60 mW and the communication range with the animal transponder of not more than 800 m. The main parameters of the UAV flight over a pasture of 200 ha have been experimentally established: the height is 20 m, the speed is 8.7 km/h, the time is 27.5 min, and the work load is 350 g. | Приведено обоснование основных параметров беспилотной системы автоматизированного мониторинга стада на пастбище за счет автоматизации измерения текущих физиологических показателей животных для повышения эффективности и оперативности надзора за ними в условиях свободного выпаса. Исследования основывались на теории радиосвязи о распространении радиоволн, а также применен графоаналитический метод для расчета параметров элементов в составе беспилотной системы автоматизированного мониторинга животных на пастбище. Для измерения времени полета беспилотного летательного аппарата (БПЛА) над реальным пастбищем был применен квадрокоптер типа DJI Phantom 4 Advanced. В качестве пастбища использовали опытное поле площадью 200 га, находящееся в Харьковской области. Исследования выполнены летом 2021 г. На основе известных исследований процессов, способов и технических средств мониторинга физиологического состояния животных на пастбище установлено, что для дистанционного мониторинга целесообразно применять новейшие технические средства, включая аппараты воздушного базирования. Среди них БПЛА вертолетного типа, а также элементы системы радиотелеметрии (РТМ), индивидуальные бирки и датчики физиологических параметров животного. Беспилотная система автоматизированного мониторинга в сочетании с элементами РТМ сможет обеспечить передачу физиологических данных с любых датчиков, находящихся на теле животного или внутри него. Данные передаются на основной пункт приема информации с целью обработки на компьютере и выдачи рекомендаций специалистам (ветеринарам, зоотехникам и т.п.). Рассчитаны мощность аппаратуры ретрансляции на борту БПЛА (не менее 60 мВт) и дальность связи с транспондером животного (не более 0,8 км). Экспериментально установлены основные параметры полета БПЛА над пастбищем площадью 200 га: высота 20 м, скорость 8,7 км/ч, время 27,5 мин, полезная нагрузка 350 г.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Gulyanov, Yu.A. | Polyakov, D.G.

An express evaluation of the development level of field agrocenoses phytomass and agrophysical soil indicators is necessary for rapid technological optimization of the growth conditions for arable crops in order to realize their productive potential, as well as to preserve and reproduce the soil fertility. The research was carried out in 2020–2022 at the experimental field of the Orenburg State Agrarian University. The research objects were the normalized difference vegetation index (NDVI) of agrocenoses of winter and spring wheat (Triticum aestivum L.) or oats (Avena sativa L.) cultivated under minimum tillage technology, and soil agrophysical parameters (hardness, moisture content, density) at the experimental site. NDVI was determined using Earth's remote sensing (ERS) and a hand-held sensor Green Seekеr Handheld Crop Sensor, Model HCS–100. The penetrologger Eijkelkamp 06.15.SA was used to determine the hardness of the soil; the density of the arable soil layer was determined by N.A. Kachinsky drilling method; soil moisture was determined by the thermostatic-weight method. Digital material was processed using the conventional methods of statistical analysis. There has been established the acceptability of modern instrumental methods using portable devices for determining phytometric parameters of crops and agrophysical properties of soils, their ease of use and efficiency. The high convergence between the results of NDVI determination using satellite images and those obtained by ground scanning was confirmed. The dependence of phytometric parameters of oats agrocenosis (according to NDVI) on agrophysical indicators of the soil was revealed. The most pronounced feedback (r = –0.52) was observed between NDVI and the density of the upper soil horizon (5–10 cm), as well as between NDVI and the hardness of the soil layers: 5-10 cm (r = –0.43) and 25–30 cm (r = –0.52) most probably associated with the transition to direct sowing in modern agricultural technologies and the legacy of deep tillage in retrospect, which led to a compacted soil layer in these horizons. | Экспресс-оценка уровня развития фитомассы полевых агроценозов и агрофизических показателей почвы необходима для оперативной технологической оптимизации условий роста полевых культур, реализации их урожайного потенциала, сохранения и воспроизводства плодородия почв. Исследования проводили в 2020–2022 гг. в производственных посевах учебно-опытного поля Оренбургского государственного аграрного университета. Объектом исследований выступали нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI) агроценозов озимой и яровой пшеницы (Triticum aestivum L.), овса посевного (Avena sativa L.), возделываемых по минимальной технологии, и агрофизические параметры (твёрдость, влажность, плотность) почвы экспериментального участка. Определение NDVI проводили по данным дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и ручным сенсором Green Seeker Handheld Crop Sensor, Model HCS - 100. Для определения твёрдости почвы использовали пенетрологгер Eijkelkamp 06.15.SA, плотность пахотного слоя почвы определяли буровым методом по Н. А. Качинскому, влажность почвы – термостатно-весовым методом. При обработке цифрового материала применяли общепринятые методы статистического анализа. Установлена приемлемость современных инструментальных методов определения фитометрических параметров посевов и агрофизических свойств почвы с помощью портативных устройств, их простота и оперативность. Подтверждена высокая сходимость результатов определения NDVI по спутниковым снимкам и полученным в процессе наземного сканирования. Выявлена зависимость фитометрических параметров агроценоза овса (по NDVI) от агрофизических параметров почвы. Отмечена наиболее выраженная обратная связь (r = –0,52) NDVI с плотностью верхнего (5–10 см) почвенного горизонта и твёрдостью слоёв почвы 5–10 см (r = –0,43) и 25–30 см (r = –0,52), наиболее вероятно связанная с переходом на прямой посев в современных агротехнологиях и наследием глубоких обработок в ретроспективе, приведших к уплотнению почвы в этих горизонтах.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Gulyanov, Yu.A.

The steppe regions of Russia are the best developed in agricultural terms. They provide with 57.8% of planted acreage (46975.4 thousand ha on average for 2000-2021), more than 60.0% (60107.8 thousand t) of gross yield of cereal and leguminous crops, which forms the basis of the country's food security. With the increasing anthropogenic degradation of natural agricultural landscapes, there is a need to optimize land use and ecologize agriculture in the region. The object of the study was the data of Earth's remote sensing (ERS) and spatial heterogeneities of phytomass of field crops in agrocenoses of steppe regions of Russia. The data on the planting acreage and outputs of cereals and leguminous crops in these regions for 2000-2021 have been studied. The causes of the occurrence are systematized and the degree of influence of the spatial heterogeneity of phytomass on the realization of the bioclimatic potential of field crops is estimated. The experience of using satellite monitoring data to identify the plant heterogeneity of field agrocenoses is summarized, the results of its reliability in the field are presented and the prospects for using ERS to control the development of field crops are evaluated. The low degree of sustainability of agriculture and the lack of guarantees of food security in the case of decommissioning of developed and unstable agricultural lands have been revealed. In order to stabilize and preserve the production of plant raw materials, increase the yield capacity of field crops on the lands remaining in cultivation, it is necessary to introduce knowledge-intensive agricultural technologies more widely, including those based on ERS data. | Степные регионы России наиболее хорошо освоены в сельскохозяйственном отношении. Они обеспечивают 57,8% посевных площадей (46975,4 тыс. га в среднем за 2000-2021 гг.), более 60,0% (60107,8 тыс. т) валового урожая зерновых и зернобобовых культур и составляющего основу продовольственной безопасности страны. При нарастающей антропогенной деградации природных агроландшафтов возникает потребность в оптимизации использования земель и экологизации земледелия в регионе. Объектом исследования служили данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и пространственная неоднородности фитомассы полевых культур в агроценозах степных регионов России. Изучены сведения о площадях посевов и объемах производства зерновых и зернобобовых культур в этих регионах за 2000-2021 гг. Систематизированы причины возникновения и оценена степень влияния пространственной неоднородности фитомассы на реализацию биоклиматического потенциала полевых культур. Обобщён опыт использования данных спутникового мониторинга для выявления растительной неоднородности полевых агроценозов, представлены результаты его достоверности в полевых условиях и оценены перспективы использования данных ДЗЗ для управления развитием полевых культур. Выявлены низкая степень устойчивости земледелия и отсутствие гарантий продовольственной безопасности в случае выведения из оборота выработанных и неустойчивых с.-х. угодий. С целью стабилизации и сохранения объёмов производства растительного сырья, повышения продуктивности полевых культур на остающихся в обработке землях необходимо шире внедрять наукоемкие агротехнологии, в том числе основанные на данных ДЗЗ.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Stepanov, A.S. | Dubrovin, K.N.

The research aimed to build models of the vegetation development for soybean crops cultivated in the Far East based on data from remote sensing of the Earth from space. To achieve this goal, we considered optical and radar images obtained from the Sentinel-1, Sentinel-2 satellites, as well as the MODIS spectroradiometer for arable lands of the Khabarovsk Territory (Khabarovsk District) and the Amur Region (Arkharinsk, Ivanovsky and Oktyabrsky Districts) in 2021. For individual fields with soybean, pixel by pixel, time series of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Dual polarimetric Radar Vegetation Index (DpRVI) were formed (from April to October 2021), and their characteristics were assessed depending on the fields' geographic location. Soybean NDVI seasonal time series fitting study was performed using Fourier transform, double logistic function, Gaussian function, double Gaussian function and double sine function. The average approximation error ranged from 7 to 15%, depending on the type of function. The average values of extremes and the average statistical day of the onset of the maximum of the approximated time series were calculated. The seasonal patterns of NDVI and DpRVI for soybeans were similar in different regions of the southern part of the Far East. At the same time, they differ significantly from the seasonal patterns of other agricultural crops in the macroregion. The generated time series can be used to identify, clarify the boundaries of individual fields, control the soybean crop rotation. To approximate the NDVI seasonal variation curves, the best results were obtained by using the Fourier transform and the double logistic function, the error was 6.99 and 7.61%, respectively. | Исследования проводили с целью построения моделей вегетационного развития сои на Дальнем Востоке на основе данных дистанционного зондирования Земли из космоса. Для достижения поставленной цели рассматривали оптические и радарные изображения, полученные со спутников Sentinel-1, Sentinel-2, а также спектрорадиометра MODIS для пахотных земель Хабаровского края (Хабаровский район) и Амурской области (Архаринский, Ивановский и Октябрьский районы) в 2021 г. Для отдельных полей с соей, попиксельно, были сформированы временные ряды Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) и Dual polarimetric Radar Vegetation Index (DpRVI) (в период с апреля по октябрь 2021 г.), а также проведена оценка их характеристик в зависимости от географического расположения полей. Исследование по аппроксимации временных рядов сезонного хода NDVI для сои проводили с использованием преобразования Фурье, двойной логистической функции, функции Гаусса, двойной функции Гаусса и двойной синусоидальной функции. Средняя ошибка аппроксимации находилась в диапазоне от 7 до 15% в зависимости от типа функции. Рассчитывали средние значения экстремумов и среднестатистический день наступления максимума аппроксимированных временных рядов. Графики сезонного хода NDVI и DpRVI для сои были схожими в разных районах южной части Дальнего Востока. При этом они существенно отличаются от графиков сезонного хода прочих сельхозкультур макрорегиона. Сформированные временные ряды могут быть использованы для идентификации, уточнения границ отдельных полей, контролирования севооборота сои. Для аппроксимации кривых сезонного хода NDVI наилучшие результаты обеспечило использование преобразования Фурье и двойной логистической функции – ошибка составила соответственно 6,99 и 7,61%.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation