БПЛА: перспективы использования и взгляд в будущее

Беспилотные технологии заняли прочные позиции в сельском хозяйстве многих стран как Европы, так и Азии. Маленькие помощники проводят мониторинг полей, что является достаточно трудной задачей с учетом обрабатываемых площадей, картографирование, а где-то даже внесение СЗР. В нашей стране их полноценное использование началось не так давно и все еще вызывает достаточно спорные чувства у сельхозтоваропроизводителей. Об особенностях использование БПЛА, преимуществах и недостатках современных агродронов с нашим журналом пообщался Кладко Сергей Геннадьевич, исполнительный директор ООО «АгроДронГрупп».

- Добрый день, Сергей! Насколько сегодня возрос спрос на БПЛА относительно последних лет? Каковы перспективы дальнейшего роста? Насколько мы сегодня отстаем в использовании сверхмалой авиации относительно ведущих стран, работающих по системе точного земледелия?

- Добрый день, Галина! Если мировой рынок дронов на 2016 год оценивался в 868 млн дол., то к 2022г. Ожидается рост до 4,7 млрд долларов, то есть рынок многократно растет. Если отстраниться от макроэкономики и перейти к нашей работе в сельском хозяйстве, то три года назад, когда мы показывали фермерам дроны, они их смотрели и спрашивали, куда заливать бензин. В прошлом году уже был определенный интерес, люди стремились понять область применения БПЛА, в этом году мы видим активное внедрение дронов во многих холдингах и хозяйствах. За три года интерес интенсивно возрастает, а за интересом следует спрос. Безусловно, на сегодняшний день внедрение часто проводится, не задействуя весь потенциал этих технологий. То есть беспилотники приобретаются для первичного мониторинга. Однако в перспективе эти же хозяйства рассматривают дроны как эффективную систему контроля для точного земледелия, позволяющую свести все данные в единую систему.

К вопросу о том, насколько мы отстаем от лидирующих стран: Европа уже вошла в ту фазу, когда технологии точного земледелия активно и эффективно используются. Для этого есть машины с дифференцированным внесением, а агродроны используются для составления карт для данных машин. В нашей стране рынок этой техники составляет на сегодняшний день около 5%, а именно она ключевой драйвер роста, который обеспечивает ту самую экономическую эффективность, за которую борется фермер. К решению этой задачи мы только начинаем свой путь, однако, с другой стороны, в России БПЛА показывают свою экономическую эффективность в области принятия решений. Формируемые ими карты дают возможность более эффективно и рационально решать вопросы.

Если сравнивать с азиатскими странами, в первую очередь с Китаем, то ситуация иная. У них есть производство дешевых дронов, но в сельском хозяйстве требуется наукоемкая составляющая, выражающаяся в интерпретации полученных данных: агроном должен получать не цифры, а четкие агрономические данные, помогающие в принятии решений. И именно в этой сфере у нашей страны большое преимущество, так как наша наука, наши НИИ имеют очень большой потенциал, создавая высококачественное программное обеспечение. Эти разработки способны сделать нашу страну лидером комплексной технологии, состоящей из дрона и ПО, ведь конечным продуктом здесь должны быть качественные агрономические данные, которыми можно оперировать.

- То есть здесь очень важно аналитическое ПО, позволяющее грамотно обработать собранные агродроном данные. Как тогда обстоит ситуация с рынком программного обеспечения?

- Существует много зарубежных разработок, проводящих анализ сырых данных и простраивающих карты индексов. Однако на российском рынке на практике это не находит большой пользы, так как с учетом анализа данных различными методами мы можем получить совершенно разные результаты. Так, например, в зависимости от метода обработки площадь заражения варьируется от 5 до 54%, в то время, как реально ему подвержено всего 3%. Почему происходит такой разброс результатов? - Нет нормировки на реальные экономические показатели. Здесь ключевыми становятся разработанные у нас методики нормирования показателей относительно реальных разработанных нормативов, что в свою очередь позволяет опираться на результаты в принятии решений.

- Я обратила внимание, что в последнее время дронами заинтересовалось большое количество НИИ и особенно агрохимслужб. Как построена ваша совместная работа?

- Мы плотно общаемся с агрохимслужбами, на базе некоторых проводили немало исследований, связанных с индексом NDVI, который нужно калибровать и правильно интерпретировать. Уже в решении этих задач мы активно сотрудничали с исследовательскими институтами, на базе которых и создавались методики интерпретации. Однако я снова отмечу, что волна интереса только начинается и вся работа кипит буквально последние полтора года. Работа с НИИ различных культур и агрохимслужбами эффективна для нас, так как необходимо составлять технологии под разные культуры и формировать более точные карты для техники точного внесения, которая также должна в ближайшие годы получить распространение.

- Какие основные функции сегодня способны выполнять агродроны? Я не имею ввиду их достаточно узкое применение в нашей стране, а что они могут привнести по опыту стран с цифровизированным земледелием? Какие возможности дронов ключевые в экономическом плане?

- Основная суть работы техники дифференцированного внесения и высева в том, чтобы сделать поле равномерным, что приведет к экономии в процессе уборки. БПЛА здесь создает карты густоты, болезней, содержания азота, которые позволят правильно работать технике точного внесения для создания равномерных посевов. Многие не совсем понимают суть работы техники дифференцированного внесения и ошибочно считают, что она лишь сокращает расходы. На самом деле где-то она должна внести меньше, но где-то больше для единой равномерности посевов. Дроны же в данном случае незаменимы при составлении карт для корректной работы этих технологий.

На сегодняшний день БПЛА могут отснимать все агрономические показатели и в России это уже используется. Все начинается с оцифровки рельефа: определения водотоков, мест заболачивания. Это необходимо для подготовки почвы к сезону. После подготовки почвы и формирования агрономической карты БПЛА контролируют высоту растений, густоту, содержание азота, наличие проплешин, что позволяет сориентироваться по предполагаемому доходу с поля, соотнести реальность с плановыми показателями.

Работа систем, использующих дроны подразумевает: а) контроль ситуации на полях; б) обработка информации.

Информация при этом может требоваться не только фермеру, здесь не стоит забывать, например, страховые компании. Мы проводили встречу с Национальным союзом агростраховщиков, они готовы давать дополнительные льготы фермерам, внедряющим технологии БПЛА. Почему так происходит? - Агростраховщики готовы страховать от погодных рисков, но не от технологических, когда сам фермер не провел какую-либо операцию. Разумеется, когда возникает конфликтная ситуация, доказать что-то сложно. Агрострховщику важно, чтобы у фермера была мотивация выполнять все операции согласно технологической карте, ведь это снижает число рисков.

В  перспективе накопление информации с использованием БПЛА интересно банкам в плане кредитования под залог урожая. Залоговая стоимость земли достаточно маленькая, поэтому будущий урожай может быть хорошим залогом. Здесь важно оценить потенциал! Функция контроля дронов позволяет проводить эту оценку. Помимо банков это интересно инвестиционным компаниям, корпорациям развития. Контроль и анализ перспектив позволят  привлечь больше финансов и ввести больше земель в оборот. Примерно так сегодня обстоит картина и перспективы.

- Спасибо, Сергей! Хотела бы уточнить пару моментов, во-первых, работа с агростраховщиками. Сегодня они активно используют для контроля системы космомониторинга, какие плюсы может представить в этом случае мониторинг с беспилотников?

- В первую очередь преимущество в получении более точных данных. Для примера, спутник снимает одно поле в течение пяти контрольных дней. Видно, что в первый день на поле все хорошо, поле зеленое, на второй день половина красного, то есть болезни, на третий все красное, на четвертый снова проявляется зеленый и в пятый поле снова зеленое. Как это расшифрует обычный человек? - Было все хорошо, пошла болезнь, уничтожила посевы, потом все снова прорастает. В действительности же влияние оказывают атмосферные условия, влияющие на интенсивность прохождения света и его отражение. Данные спутника не калибруются в зависимости от погодных условий. Когда же съемка делается на дроне, в бригаде работают два человека: пилот и наземный специалист, в чьи обязанности входит проведение атмосферной калибровки, которая позволяет нам сравнивать снимки не взирая на то, в каких условиях они были сделаны.

Грубо говоря, на дроне мы можем наблюдать динамику, в то время как при снимках со спутника чем чаще делаются снимки, тем больше «скачут» значения из-за атмосферной коррекции.

- Большое спасибо за уточнение! Второй вопрос состоит в том, что вы назвали функции сбора информации, не затронув тему грузовых дронов для внесения СЗР, распространения полезных энтомофагов. Как обстоит ситуация в этом направлении?

- На самом деле, исторически сложилось так, что изначально мы изучали эту нишу, начинали строить грузовые беспилотники, но поняли, что прежде чем что-либо вносить, нужно разобраться с картами для него. Дрон для внесения СЗР предполагает ультра малообъемное мелкодисперсное опрыскивание высококонцентрированной химией. Если с картой проблемы, то может быть перекрывание зоны опрыскивания и растения просто не выдержат стресс. Нужна точная электроника с точки зрения позиционирования для качественной обработки. Но и это сегодня не все ограничения. Главным остается зависимость от аккумуляторных батарей. Современные литий-ионные батареи не дают необходимой мощности. Сегодня за полет он может обработан 4 га. На одно поле в 100 га нужен дрон и еще 25 комплектов аккумуляторов — забавная ситуация.

Интересно то, что сейчас активно ведутся разработки водородных аккумуляторов, и уже использование этой технологии решит проблему, позволив полноценно использовать БПЛА для внесения СЗР.

- Сергей, хочу еще более подробно остановиться на вычислении индекса NDVI и его интерпретации. Для чего он используется и насколько полезен? Как его учитывать при планировании дальнейших работ?

- Возьмем за базовый тезис, что потребитель должен работать с достоверными и понятными ему агрономическими данными. Даже не просто с данными, а с полезной информацией. Здесь возникает простой вопрос, кто из наших агрономов знаком с NDVI? Он ничего не говорит агроному и, конечно, внедряется крайне неохотно. С другой стороны этот индекс хорошо коррелирует с содержанием азота в растениях, а агроном прекрасно поймет если ему объяснят не NDVI, а индекс содержания азота в растениях. Это уже агрономический показатель, позволяющий принять решение о внесении подкормки.

Следующий момент: NDVI не всегда имеет атмосферную калибровку. Индекс строится относительно максимальных и минимальных значений. Например, индекс говорит, что кукурузное поле отличное и там все растет а по факту лишь недавно прошел сев. Почему же индекс так сработал? Все просто, значение было малое, но при этом на том поле — максимальное. Потому индекс определил отличные результаты.

NDVI хорошо определяет азот, но это не единственный показатель, который можно снимать. Съемка объектов гиперспектральной камерой, фиксирующей отражение света, позволяет увидеть следующие показатели: проплешины, густоту стояния, области заболачиваемости, урожайность, наличие сорной растительности, сравнение вегетации от периода к периоду. Это именно те показатели, основываясь на которых агроном может принимать эффективные решения.

Итого, с NDVI в изначальной форме сельхозтоваропроизводитель работать не может, так как его не понимает, но получаемые с его помощью агрономические показатели становятся эффективным инструментом.

- Сергей, но ведь NDVI – обобщенное значение биомассы. Как же выявляется засоренность и тем более определяются виды этой растительности?

- Сам по себе NDVI не может дать всю необходимую информацию. Требуется анализ спектрально-отражательной кривой растений. У нас имеется сорококанальная камера. В каждой точке пространства она ловит 40 отражений. Простроенная на основе данных кривая дает характеристику объекта. Далее статистически определяются сходные объекты. Это позволяет выявить густоту растений, наличие однотипных и многие другие показатели.

- То есть, сам NDVI нам ничего не дает, данные мы получаем исходя из анализ спектрально-отражательной кривой. Но с точки зрения потребителя мне нужны не данные, а информация - процент засоренности, типы сорных растений, то, на основе чего можно принять решение. Здесь, как я понимаю, помощь должно оказать специализированное программное обеспечение?

- Именно, многие считают, что получение NDVI – конечная точно, но это далеко не так. Дальше требуется интерпретация данных в агрономические показатели и привязка их к числам. Грубо говоря, вот поле, на нем 30% отвечают таким показателям, а 70% иным. Исходя из этого агроном сможет принять решение. Это именно тот этап, которым мы занимаемся при разработках ПО, та самая «последняя миля», позволяющая применить на практике полученные данные.

 

- Сергей, я правильно понимаю, что ваша компания занимается и разработкой ПО, и проектированием и продажей БПЛА?

Для получения достоверной информации не достаточно одного дрона. Мы разрабатываем программное обеспечение и методики работы, так как часто требуется еще и наземное оборудование. Появляется технологическая цепочка: мы пишем методики, по ним разрабатываем ПО и уже под него конструируем дроны. Почему мы взялись сами за конструирование, когда рынок наполнен китайскими БПЛА? - Все достаточно просто, мы столкнулись с рядом проблем: первым в китайских машинах стал перегрев камеры. Потребовался корпус с системой охлаждения, позволяющей камере долго работать в наших условиях. Второй слабостью стал мотор-регулятор, который часто выходит из строя. В результате, когда падает китайский дрон со спектральной камерой, жалко не БПЛА, а саму камеру. Потому необходимо стало, во первых, предусмотреть дублирующие системы для того, чтобы при выходе луча из строя дрон смог стабилизироваться и совершить посадку, а во-вторых, разработать модульность конструкции. При поломке китайского дрона его требуется передавать на перепайку из-за высокотоковой электроники. Работы занимают от двух недель, до двух месяцев. А на полях идут фазы вегетации… просто может дорого обойтись для фермера. Модульная конструкция позволяет в полевых условиях заменить вышедшие из строя лучи и техника продолжает работать.

-Замечательно решение! Сергей, а кто сегодня ваши клиенты и партнеры?

- Основные наши клиенты — средние хозяйства. У них запросы… «совещательные». Сперва ничего не надо все хорошо, а потом проходит совещание и резко нужно узнать густоту… вылетаем! Также работаем с госучреждениями, которым необходимо проводить контроль за использованием субсидий, за вводом сельхозземель в оборот, расширением посевов по ключевым показателям. Работаем с агрохимслужбами, МИС, Госсорткомиссией. Ну а перспективы с учетом все большего использования технологий точного земледелия еще впереди!

- Сергей, в завершение развенчайте миф! Еще два года назад активно обсуждалась идея, что дроны помогут агрономам не выезжать на поле, предоставляя всю информацию по болезням. Встречена она была волной скепсиса, которая переросла в напряженное восприятие дронов вцелом. Можете прокомментировать?

- По поводу болезней и вредителей я по своему опыту могу сказать, что для этого предназначен только агроном. Болезней на каждую культуру десятки, половина из них идет от корневища. Расскажу, откуда в свое время возникла эта идея: наш мозг очень любит додумывать. Увидели карту где зеленые зоны перемежаются желтыми и красными. Красная зона? - Наверное болезнь… И стали люди думать, что агродроны способны определять болезни, когда на самом деле распознают стрессовую зону, на которую нужно обратить внимание агроному. Так мифы и возникают...

- Что Вы можете посоветовать тем, кто сомневается, нужные ли эти технологичные помощники в их хозяйстве?

- Часто когда мы составляем первую карту поля в 100-300 га, сталкиваемся с реакцией, что быть так не может и «у нас все по-другому». Понимание приходит уже во время уборки, когда виден результат. Вот тогда обращаются, подтверждают, что карта действительно совпала и уже планируют дальнейшую работу. Методики апробированы, защищены в НИИ, но скепсис все равно присутствует. Совет простой: проводить пилотные проекты, смотреть своими глазами и убеждаться в эффективности. Не отторгайте сразу, экспериментируйте и увидите перспективы применения!

Вела интервью: Монастырева Галина

Партнеры
Мы в соцсетях :
apknews.su © 2019
г. Ростов-на-Дону
Бульвар Комарова, 28Г