Kubota zemědělská technika
Dnes je 23.9. – svátek slaví Berta

Co přináší inteligentní a precizní zemědělství?

Zveřejněno: 15. 9. 2023

V zemědělství je změna paradigmatu směrem k digitalizaci v plném proudu. Mnoho zemědělských podniků si uvědomilo její výhody a již využívá digitální technologie, jako jsou inteligentní stroje a senzory, stejně jako systémy řízení zemědělských podniků. Inteligentní zemědělská řešení pomáhají zemědělcům efektivněji řídit farmu, účinněji využívat zdroje, zjednodušovat operace, přizpůsobovat produkci plodin místním podmínkám a v konečném důsledku přijímat optimální rozhodnutí.

Počet dronů používaných v zemědělství stále roste.

Mnozí zemědělci si uvědomují výhody digitalizace a ve svých farmách ve velké míře využívají digitální technologie. Digitalizace je stále častěji vnímána jako příležitost pro udržitelnější zemědělství.

Digitální technologie se používají v rostlinné výrobě pro precizní zemědělství a inteligentní zemědělství. Inteligentní zemědělství automatizuje práci na poli a odlehčuje zemědělcům, zatímco precizní zemědělství, jak název napovídá, je zaměřeno na cílené a přesné obdělávání zemědělské půdy. V obou případech jde v konečném důsledku o vytváření přidané hodnoty kombinováním a vyhodnocováním dat.

Senzory pro digitalizaci

Základem inteligentního a precizního zemědělství jsou senzory. Využití satelitních snímků ke sledování populace rostlin z hlediska nedostatku živin a chorob nebo kamer k rozlišení plevelů od plodin jsou jen dva z mnoha již dostupných příkladů. Na míru šité algoritmy zpracovávají naměřené údaje ze senzorů, které pak slouží k rozhodování o hospodaření s plodinami, například k výpočtu vstupů hnojiv a pesticidů optimalizovaných pro místní podmínky, k analýze půdních podmínek nebo k řízení zavlažování polí.

Nejnovější pokroky dosažené v oblasti senzorové techniky budou k vidění na veletrhu Agritechnica, který se bude konat od 12. do 18. listopadu 2023 na výstavišti v německém Hannoveru, kde vystavovatelé představí své nejnovější inovace pokrývající širokou škálu aplikací. Kromě pokročilých senzorových technologií budou v centru pozornosti veletrhu „Smart Farming“ živé ukázky a další osvědčené postupy inteligentních technologií, které optimalizují pěstování, automaticky plní požadavky na dokumentaci a maximalizují efektivitu využívání zdrojů.

Cílená aplikace postřiku pomocí dronu má mnoho výhod.
Cílená aplikace postřiku pomocí dronu má mnoho výhod.

Podpora obsluhy strojů

Chytré senzory, jako je kamera a radar, se stále častěji používají k odlehčení obsluhy řídící zemědělské vozidlo a podporují činnosti, jako je optimalizovaná vykládka sklizňových strojů a mechanické pletí. Stále se zvyšující výpočetní výkon vede k vyšší provozní rychlosti vozidel a odpovídajícímu zlepšení pracovního výkonu na poli.

Stále větší význam má také rozšířená realita (AR), kdy je počítačem generovaný obraz překrytý pohledem obsluhy stroje na reálný svět, což umožňuje obsluze činit informovaná rozhodnutí, aniž by musela přesouvat pozornost z cesty před sebou na samostatný monitor.

Navzdory těmto podpůrným systémům mohou řidiči v obdobích intenzivní činnosti, jako je například období sklizně, stále pociťovat vysokou úroveň stresu. Systémy, které sledují srdeční tep a pohyby očí řidiče a hledají známky ospalosti, jako je zívání nebo tření očí, mohou v případě potřeby řidiče upozornit a v případě potřeby i zastavit stroj.

Zemědělští roboti dobývají pole

Zemědělské roboty, někdy nazývané agriboty nebo polní roboti, patří bezpochyby k nejpřitažlivějším příkladům digitálního zemědělství. Stále více autonomních polních robotů vykonává práce, jako je setí, hnojení, okopávání a sklizeň, a protože nepotřebují přestávku, mohou je vykonávat nepřetržitě. Autonomní stroje mají mnoho výhod. Dramatické úspory vstupů a pracovního času v zemědělských podnicích spolu s lepší ochranou půdy zajišťují větší udržitelnost a zároveň snižují náklady. U speciálních plodin náročných na pracovní sílu mohou nahradit chybějící personál. Některé otázky týkající se bezpečnosti a odpovědnosti musí být ještě vyjasněny, ale jejich budoucnost je stejně tak jistá. Mnoho pozoruhodných produktů, které budou k vidění ve výstavních halách v Hannoveru, o tom nenechá návštěvníky na pochybách.

Stále více autonomních polních robotů vykonává práce, jako je setí, hnojení, okopávání a sklizeň.
Stále více autonomních polních robotů vykonává práce, jako je setí, hnojení, okopávání a sklizeň.

Informace z nebe

Digitalizace se neomezuje pouze na zem. Počet dronů používaných v zemědělství stále roste, jejich palubní kamery s vysokým rozlišením poskytují užitečné informace o kvalitě půdy, pro kontrolu chorob a zaplevelení orné půdy nebo cenné poznatky o růstu rostlin. Pokud jsou drony vybaveny termovizní kamerou, mohou před sklizní zkontrolovat, zda se na poli nenacházejí děti nebo zvířata.

Velké drony jsou nyní stále častěji k vidění nad strmými svahy vinic, kde se používají k ochraně plodin, což šetří úsilí a energii.

Zlepšení provozního řízení

Mnoho evropských zemědělců považuje za přínos digitalizace zjednodušenou zemědělskou dokumentaci. Systémy pro řízení zemědělských podniků mohou zpracovávat data a podrobně je analyzovat pro konkrétní zemědělský podnik, což pomáhá například při rozhodování o hospodaření s plodinami a žádostech o zemědělské dotace.

Zastřešujícím cílem je propojit zemědělství s ostatními účastníky hodnotového řetězce, a optimalizovat tak toky zboží a materiálů. Z toho by mohli těžit jak dodavatelé strojů a zemědělských vstupů v předcházejících fázích řetězce, tak i prodej a obchod v navazujících fázích řetězce. Žádoucí by byla také hladká výměna dat mezi řídicími systémy zemědělců a státní správy, ale mnoho státních informačních systémů nemá potřebná otevřená rozhraní, což brání digitálnímu přenosu dat.

Pokud jsou drony vybaveny termovizní kamerou, mohou před sklizní zkontrolovat, zda se na poli nenacházejí děti nebo zvířata.
Pokud jsou drony vybaveny termovizní kamerou, mohou před sklizní zkontrolovat, zda se na poli nenacházejí děti nebo zvířata.

Interoperabilita se musí zlepšit

Zemědělské podniky nejsou jednotně značkové, stroje a nářadí obvykle pocházejí od různých výrobců, ale hladce funguje pouze nejjednodušší komunikace mezi traktorem a nářadím prostřednictvím ISOBUS, což je automatizační síť zemědělských strojů. Implementace složitějších síťových funkcí v takovém hybridním prostředí je podstatně náročnější a proprietární systémy výrobců mohou hladkou výměnu dat ztěžovat. Podle průzkumu společnosti Bitkom proto více než polovina německých zemědělců považuje interoperabilitu za jednu z největších překážek digitalizace v zemědělství.

DLG (Německá zemědělská společnost), pořadatel veletrhu Agritechnica 2023, je součástí mezinárodního týmu v rámci projektu EU-Horizon "Agricultural Interoperability and Analysis System" (ATLAS), jehož cílem je vyvinout otevřenou síť interoperability, která umožní jakémukoli systému jednoduše poskytovat nebo získávat data.

Problémem je pokrytí sítě

Pokrytí mobilní sítí zůstává v mnoha venkovských regionech problémem. Digitalizace vyžaduje celostátní, vysoce výkonné pokrytí, zejména proto, že objemy dat, která je třeba zpracovávat online a zpřístupňovat v reálném čase, neustále rostou. Nedostatečné připojení brání komunikaci mezi stroji a se zemědělci, a tím na mnoha místech omezuje přínosy digitalizace.

Rostoucí sběr, ukládání a analýza informací často vede ke značnému množství dat, která lze smysluplně zpracovat pouze pomocí tzv. analýzy „velkých dat“, jejichž kombinace a vyhodnocení podporují zemědělce při přijímání správných strategických (dlouhodobých) a operativních (krátkodobých) rozhodnutí. Předpokladem pro to je však robustní bezdrátové připojení k síti a přístup k dostatečným cloudovým zdrojům.

Potenciál umělé inteligence

Umělá inteligence (AI) je v současné době trendovým tématem. Ačkoli je AI někdy kontroverzní, samoučící se systémy mohou být pro zemědělství velkým přínosem. Algoritmy strojového učení mohou využívat dlouholetá data ze zemědělských podniků a zpřehlednit tak jejich činnost. Z nich pak lze odvodit klíče k úspěchu, šité na míru konkrétní farmě, což vede k lepším rozhodnutím. Jako příklad lze uvést dřívější odhalení nebo předpověď chorob rostlin, plevelů nebo škůdců v závislosti na počasí, lokalitě a dalších faktorech.