Методологические основы интеграции беспилотных летательных аппаратов в систему сельскохозяйственных машин

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В условиях реализации обновленной Федеральной научно-технической программы развития сельского хозяйства на 2017–2030 годы особое внимание уделяется развитию отечественной сельскохозяйственной техники и оборудования. Одним из ключевых направлений в рамках соответствующей подпрограммы становится создание и внедрение инновационных технических решений, способствующих повышению эффективности, устойчивости и технологической независимости агропромышленного комплекса. В этом контексте особую актуальность приобретает интеграция беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в систему сельскохозяйственных машин как стратегическое направление снижения импортозависимости и повышения технологического уровня аграрного производства. Настоящая работа направлена на формирование методологических основ такой интеграции, основанной на принципах системной механизации, агрегатируемости, энергоэффективности и цифровизации, полностью соответствующих задачам и механизмам реализации ФНТП.

Об авторах

В. В. Альт

Сибирский физико-технический институт аграрных проблем Сибирского федерального научного центра агробиотехнологий РАН

Email: victoryalt@yandex.ru
630501, Новосибирская обл., п. Краснообск, ул. Центральная, 7

Ю. С. Ценч

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: vimasp@mail.ru
109428, Москва, 1‑й Институтский пр., 5

О. Ф. Савченко

Сибирский физико-технический институт аграрных проблем Сибирского федерального научного центра агробиотехнологий РАН

630501, Новосибирская обл., п. Краснообск, ул. Центральная, 7

А. А. Солошенко

Сибирский физико-технический институт аграрных проблем Сибирского федерального научного центра агробиотехнологий РАН

630501, Новосибирская обл., п. Краснообск, ул. Центральная, 7

Список литературы

  1. Кирюшин В. И. Научно-инновационное обеспечение приоритетов развития сельского хозяйства // Достижения науки и техники АПК. 2019. Т. 33. № 3. С. 5–10.
  2. Информационное обеспечение современных систем земледелия в России / В. П. Якушев, В. В. Якушев, С. Ю. Блохина и др. // Вестник Российской академии наук. 2021. Т. 91. № 8. С. 755–768.
  3. Коротченя В. М., Ценч Ю. С., Лобачевский Я. П. Система машин как фактор научно-технического прогресса в агропромышленном комплексе // Российская сельскохозяйственная наука. 2024. № 4. С. 67–72.
  4. Экономическая эффективность применения беспилотных летательных аппаратов как элемента цифровизации растениеводства / Ю. И. Бершицкий, А. Р. Сайфетдинов, А. А. Максименко и др. // Вестник Академии знаний. 2024. № 2(61). С. 66–69.
  5. Franzen D. W. Yield mapping and use of yield map data // NDSU Extension, North Dakota State University, Fargo, North Dakota. 2018. P. 1–4.
  6. Лобачевский Я.П., Бейлис В. М., Ценч Ю. С. Аспекты цифровизации системы технологий и машин // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2019. № 3(36). С. 40–45.
  7. Autonomous UAS-based agriculture applications: general overview and relevant European case studies / M. Merz, D. Pedro, V. Skliros, et al. // Drones. 2022. Vol. 6. No . 5. P. 128. URL: https://www.mdpi.com/2504–446X/6/5/128 (дата обращения: 04.05.2025). doi: 10.3390/drones6050128.
  8. Deep learning-based weed detection using UAV Images: a comparative study / T. B. Shahi, S. Dahal, C. Sitaula, et al. // Drones. 2023. Vol. 7. No . 10. 624. URL: https://www.mdpi.com /2504–446X/7/10/624 (дата обращения: 05.05.2025). doi: 10.3390/drones 7100624.
  9. Positioning accuracy comparison of GNSS receivers used for mapping and guidance of agricultural machines / P. Catania, A. Comparetti, P. Febo, et al. // Agronomy. 2022. Vol. 10. No. 7. 924. URL: https://www.mdpi.com/2073–4395/10/7/924 (дата обращения: 03.05.2025). doi: 10.3390/agronomy10070924.
  10. Radočaj D., Plaščak I., Jurišič M. Global navigation satellite systems as state-of-the-art solutions in precision agriculture: a review of studies indexed in the web of science // Agriculture. 2023. Vol. 13. No. 7. 1417. URL: https://www.mdpi.com/2077–0472/13/7/1417 (дата обращения: 07.05.2025). doi: 10.3390/agriculture13071417.
  11. Application of bio and nature-inspired algorithms in agricultural engineering / C. Maraveas, P. G. Asteris, K. Arvanitis, et al. // Archives of Computational Methods in Engineering. 2022. Vol. 30. No. 7. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s11831-022-09857-x (дата обращения: 03.05.2025). doi: 10.1007/s11831-022-09857-x.
  12. Абрамова С.В., Бояров Е. Н., Соболев А. Ю . Разработка методики применения БПЛА для анализа качественного состояния сельскохозяйственных угодий Сахалинской области // Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture . 2024. Т. 16. № 2. С. 9 3–112. doi: 10.12731/2658-6649-2024-16-2-803.
  13. XAG Released Corporate Social Responsibility Report 2020 to Share Progress in Advancing a Food-Secure Future. URL: https: //w ww.xa.com/ en/news/official/xag/95 (дата обращения 09.06.2025).
  14. Антон Ларсен, директор департамента промышленных решений компании Skymec: «Агродроны для экономии средств в хозяйствах» // Аграрий Плюс. 19.04.2023. URL: https://agraryplus.ru/2023/04/19/anton -larsen-direktor-departamenta-promyshlennyh-reshenij-kompanii-skymec-agrodrony-dlya-ekonomii -sredstv-v-hozyajstvah/ (дата обращения 09.05.2025).
  15. Substantiation of recommendations for safe aerial application ofpesticides used by unmanned aierial vehicles (UAVs) / А. А. Borysenko, А. М . Antonenko, S. T. Omelchuk, et al. // Вісник Вінницького національного медичного університету. 2023. Т. 27. No. 2. С. 284–287. doi: 10.31393/reports-vnmedical-2023-27(2)-18.
  16. Ценч Ю.С., Курбанов Р. К. История развития систем управления беспилотных воздушных судов // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. Т. 17. № 3. С. 4–15.
  17. Progress in agricultural unmanned aerial vehicles (UAVs) applied in China and prospects for Poland / L. Wang, Xi. Huang, W. Li, et al. // Agriculture. 2022. Vol. 12. No. 3. 397. URL: https://www.mdpi.com/2077–0472/12/3/397 (дата обращения: 04.05.2025). doi: 10.3390/agriculture12030397.
  18. Drony rolnicze nad polskimi polami. URL: https: //w ww. cenyrolnicze.pl/wiadomosci/technika-rolnicza/31332-drony-rolnicze-nad-polskimi-polami (дата обращения 09.05.2025).
  19. Степанов А. А. Защита с воздуха // Председатель. 2024. № 10 (145). С. 26–29.
  20. Курбанов Р.К., Ценч Ю. С., Захарова Н. И. Основные тенденции в развитии технологии аэрофотосъемки сельскохозяйственных угодий // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2025. Т. 19. № 1. С. 86–95.
  21. Ценч Ю. С., Захарова Н. И. Тенденции развития технических средств аэрофотосъемки сельскохозяйственных земель // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. Т. 17. № 3. С. 16–26.
  22. Лобачевский Я. П., Ценч Ю. С. Принципы формирования систем машин и технологий для комплексной механизации и автоматизации технологических процессов в растениеводстве // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. Т. 16. № 4. С. 4–12. doi: 10.22314/2073-7599-2022-16-4-4-12.
  23. Коротченя В. М., Ценч Ю. С., Лобачевский Я. П. Разработка типажей сельскохозяйственных технологий для системы машин // Технический сервис машин. 2024. Т. 62. № 4. С. 136–148. doi: 10.22314/2618-8287-2024-62-4-136-148.
  24. Ценч Ю.С., Курбанов Р. К., Захарова Н. И. Развитие систем управления полетом и средств аэрофотосъемки беспилотных воздушных судов сельскохозяйственного назначения // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2024. Т. 18. № 2. С. 11–19.
  25. Leveraging precision agriculture techniques using UAVs and emerging disruptive technologies / M. Raj, N. B. Harshini, Sh. Gupta, et al. // Energy Nexus. 2024. Vol. 14. P . 1–25. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772427124000317?via %3Dihub (дата обращения: 05.05.2025). doi: 10.1016/j.nexus.2024.100300.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025