reresentation of modulation map and connected features in precision agriculture

Rolnictwo 4.0, Smart Farming, rolnictwo połączone i inteligentne rolnictwo to potencjalne odpowiedniki terminu „rolnictwo precyzyjne”. Istnieje wiele definicji, zwłaszcza jeśli chodzi o sektor roślinny i zwierzęcy. Jednak dwie podstawowe zasady są szczególnie istotne: wykorzystanie danych i ich zastosowanie w celu poprawy efektywności ekonomicznej, agronomicznej, środowiskowej i społecznej.

Naukowa jednomyślność w sprawie definicji rolnictwa precyzyjnego

W 2019 roku Międzynarodowe Stowarzyszenie Rolnictwa Precyzyjnego (ISPA) zgromadziło grupę ekspertów składającą się z 45 naukowców, aby zaproponować uniwersalną definicję rolnictwa precyzyjnego: 

„Rolnictwo precyzyjne to strategia zarządzania, która polega na gromadzeniu, przetwarzaniu i analizowaniu danych dotyczących roślin i zwierząt w ujęciu czasowym, przestrzennym i indywidualnym oraz łączeniu ich z innymi informacjami dla wspierania decyzji dotyczących zarządzania, zgodnie z szacowaną zmiennością, w celu poprawy efektywności wykorzystania zasobów, wydajności, jakości, rentowności i zrównoważonego rozwoju produkcji rolnej”.

W tej definicji ogromne znaczenie mają dane i ich zastosowania. Celem jest zwiększenie wydajności w różnych obszarach, zarówno pod względem ilościowym, jak i jakościowym. 

ISPA podaje następującą skróconą definicję: 

„Rolnictwo precyzyjne to strategia zarządzania, która uwzględnia zmienność czasową i przestrzenną w celu poprawy zrównoważonego charakteru produkcji rolnej”. 

Warto zauważyć, że stowarzyszenie udostępnia na swojej stronie internetowej tłumaczenia na piętnaście różnych języków. 

Nowe technologie w gospodarstwach rolnych

Celem rolnictwa precyzyjnego na polu jest: 

  • optymalizacja działań i zużycia nawozów poprzez zmienne dawkowanie w obrębie pól (środki ochrony roślin, obornik i nawozy, nasiona),
  • optymalizacja nawadniania i uprawy gleby, 
  • stosowanie odmian dostosowanych do różnych rodzajów gleby.


Najczęściej stosowane elementy to połączone ciągniki, konsole nawigacyjne i terminale pokładowe, zwłaszcza ISOBUS, GNSS, połączone stacje pogodowe, czujniki, połączone maszyny rolnicze, inteligentny sprzęt autonomiczny (roboty rolnicze) itp. Zestaw narzędzi uzupełniają zdjęcia z dronów i satelitów (teledetekcja). Jednak doświadczenie rolnika ma kluczowe znaczenie, ponieważ pomimo wszystkich narzędzi wspomagających podejmowanie decyzji, które udzielają porad dotyczących zarządzania uprawami na różnych etapach wzrostu, ostateczna decyzja i odpowiedzialność pozostają po stronie rolnika. 
W sektorze hodowli zwierząt, rolnictwo precyzyjne pomaga rolnikom dostosować zarządzanie paszą dla zwierząt, wykrywać zaburzenia infekcyjne lub metaboliczne oraz monitorować postępy w zakresie reprodukcji. Roboty udojowe i paszowe stają się coraz bardziej powszechne w gospodarstwach rolnych. Przyczyniają się one do zwiększenia wydajności, a przede wszystkim pomagają rolnikom inaczej postrzegać swoją pracę i organizację, ograniczając trudne warunki pracy.

connect to biomass captor

podłącz czujnik roślin

rate control for dose modulaton

modulacja dawki

section control for controlling crop protection product

kontrola sekcji

retrieving basic data from tractor

Tractor Electronic Control Unit

Identyfikowalność i rolnictwo precyzyjne

Rolnictwo precyzyjne stanowi również filar w dokumentowaniu i rejestrowaniu zadań, na potrzeby zarządzania ekonomicznego i co najważniejsze, identyfikowalności. 
Pochodzenie upraw, metody produkcji, ślad węglowy, ilości i objętości produktów i środków produkcji itp. to czynniki, które mogą wpływać na wybory i decyzje rolników.   

Rolnictwo precyzyjne: rozwój

Rolnictwo precyzyjne pojawiło się pod koniec XX wieku, kiedy rolnicy zaczęli korzystać z oprogramowania do zarządzania i księgowości. Wkrótce potem, w 1990 roku, wykorzystanie systemu GPS (Global Positioning System), szczególnie w Stanach Zjednoczonych, rozwinęło tę koncepcję i wprowadziło ją na pola. Pojawiło się zmienne dawkowanie, zoptymalizowano tory jazdy maszyn podczas siewu, nawożenia i ochrony roślin. Przyniosło to oszczędności paliwa i nakładów, jednocześnie zwiększając potencjał plonowania. Obecnie w gospodarstwach rolnych wykorzystuje się wiele różnych czujników, sond, systemów nawigacyjnych, narzędzi wspomagających podejmowanie decyzji, zautomatyzowanych systemów i innych połączonychurządzeń. Sztuczna inteligencja zaznacza swoją obecność nawet w różnych systemach rolnictwa precyzyjnego.

example of dose modulation display and in real-life

Źródła:  

https://www.ispag.org/about/definition

https://leshorizons.net/cest-quoi-agriculture-de-precision/

https://www.journees3r.fr/spip.php?article3780#:~:text=L'%C3%A9levage+de+pr%C3%A9cision+est,%C3%A9v%C3%A8nements+li%C3%A9s+%C3%A0+la+reproduction.

https://hal.science/hal-00461080/document

https://hal.inrae.fr/hal-02791743/document