Цифровое с.-х. | Труфляк Евгений
917 subscribers
1.19K photos
471 videos
162 files
454 links
Сельское хозяйство и его цифровизация, техника и технологии, образование, теория и практика, исследования, инновации, аналитика, прогнозы
Книги https://lanbook.com/catalog/author/truflyak-e.v./?ysclid=mb9klvoezs710698845
Сотрудничество trufliak@mail.ru
Download Telegram
Батл «урожайность пшеницы прогнозируемая результаты уборки»

Диапазон разницы между последним прогнозом и результатом уборки по урожайности составляет от 0 до 45 %, а в среднем 11 %.
Средняя прогнозная урожайность составила 64 ц/га, урожайность по результатам уборки 68 ц/га (44 поля)

P.S.: Пока по прогнозной модели есть вопросы…

#МодельИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6
Постановление_Правительства_от_31_июля_2025_г_№_1133.pdf
251.1 KB
Новый класс воздушного пространства для беспилотников

В России появился новый класс воздушного пространства Н, предназначенный для полетов БВС (были классы A, С и G).
Класс Н устанавливается в воздушном пространстве от 0 до 150 м от земной (водной) поверхности и на специально выделенных для полетов БВС маршрутах на высотах ниже 3050 м.

✔️ маршрут полета устанавливается шириной не более 4 км в воздушном пространстве классов Н и G
✔️ план полетов не нужен на высотах до 150 м при визуальной видимости для беспилотников с максимальным взлетным весом до 30 кг
✔️ срок подачи плана полетов в ближайшей перспективе сократится до 1-2 ч

#БПЛА
4👍3
Искусственный_интеллект_в_АПК_РФ.pdf
6.5 MB
Искусственный интеллект в АПК России: временный тренд или реальные деньги? (Яков и Партнеры)

растениеводство и животноводство (потенциал – 70...100 млрд долл. США в год)
бизнесы, оказывающие услуги и производящие средства производства и расходные материалы для АПК (потенциал – 100...150 млрд долл. в год)
в мире насчитывается около 5 млн га теплиц, из которых только 70–80 тыс. га приходятся на высокотехнологичные теплицы с климат-контролем; большая часть последних, как и основные производители оборудования для них, находятся в Западной Европе (7 из топ-10 производителей в мире), в основном в Нидерландах (4 из топ-10)
компании inaho и MetoMotion создали роботов, способных собирать томаты в теплицах; стоимость около 12 млн руб. при производительности 12 кг черри в час, что ниже показателя среднего человека (22 кг в час); робот требует постоянного ТО и не может выполнять другие работы, такие как уход за растениями и прочие операционные задачи
можно оценить потенциальный эффект от использования ИИ в АПК РФ в обозримой перспективе на уровне 2,0–2,9 млрд долл. в сфере с.-х. производства (при общем вкладе АПК в ВВП РФ в 85–100 млрд долл.) и 1,6–3,2 млрд долл. для отраслей, производящих средства производства и оказывающих услуги для АПК; при этом около двух третей эффекта во второй группе в РФ приходится на производителей удобрений
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍63🤔2😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ВИДЕО ЛЕКЦИИ 7. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ С.-Х. ПРОИЗВОДСТВОМ

План лекции:
2:04 – Классификация специального программного обеспечения
5:50 – Цифровые сервисы для с.-х.
7:44 – Cropwise
38:15 – История поля
42:54 – Агросигнал
48:10 – АгроМон
53:36 – ExactFarming
55:49 – Агроноут
1:01:05 – OneSoil

Видео в лучшем качестве

#точноеземледелие

@digfar
👍11🔥1
Цифровые_сервисы_для_управления_с_х_производством.pdf
1.6 MB
🚜 Успешное ведение агропромышленного предприятия невозможно без специального программного обеспечения (СПО), которое значительно повышает эффективность контроля и управления производством с.-х. продукции

Основные задачи СПО включают:
✔️ планирование и контроль технологических операций
✔️ учет материально-технических и кадровых ресурсов
✔️ автоматизированная подготовка технологических карт
✔️ мониторинг сельхозтехники и угодий
✔️ сбор и анализ информации о производственных процессах и др.

Различают три уровня СПО:
✔️стратегические — планирование долгосрочных целей
✔️тактические — планирование текущего сезона
✔️оперативные — корректировка текущих работ

📄 В прикрепленном файле вы найдете краткое описание таких программ 🌱
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6👍4
Вегетация и индекс NDVI.pdf
209.9 KB
🌾 Вегетация и индекс NDVI

Вегетация – период активной жизнедеятельности (роста и развития) растений (с момента всходов до момента созревания).

Индекс вегетации (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index – нормализованный относительный индекс растительности) – показатель, по которому можно оценивать и анализировать развитие биомассы растений во время вегетации. Зеленые листья растений поглощают волны в видимом красном диапазоне и отражают волны в ближнем инфракрасном. Чем больше листовая поверхность растений и чем больше хлорофилла (зеленый пигмент) в листьях, тем сильнее растения поглощают попадающий на них красный свет и меньше его отражают. Это свойство хлорофилла в растениях используется для определения наличия растительности и подсчета индекса вегетации. Индекс вегетации (или NDVI) рассчитывается как разница между светом, поглощенным в красном спектре, и светом, отраженном в инфракрасном спектре, деленная на их сумму. В результате значения NDVI меняются в диапазоне от -1 до 1
5👍4
Свои семена - своя уверенность

✔️ с 2022 г. доля отечественных семян выросла с 60,3 % до 67,6 %
✔️ прогресс по ключевым культурам:
– яровые зерновые и зернобобовые: +7 %
– соя: более чем +6 %
– подсолнечник: почти в 2 раза
– сахарная свекла – в 4,5 раза
✔️целевой ориентир – довести долю отечественных семян до 75 % к 2030 г.

Из доклада Министра с.-х. на форуме "Русское поле 2025"

Также представлены результаты опроса участников пленарного заседания форума
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5
Искусственный интеллект на практике

В ГК «Прогресс Агро» Усть-Лабинского района Краснодарского края совместно с Кубанским ГАУ успешно завершен эксперимент по дифференцированному внесению азотных удобрений с использованием искусственного интеллекта (модель ПрофАгро).

В 2023–2024 гг. на двух полях, площадью 83 и 68 га, была проведена оценка новой технологии, которая продемонстрировала значительное снижение производственных затрат на 400 тыс. руб. по сравнению с контрольной схемой, а также уменьшение затрат на удобрения на 2567 руб./га.

С 2024 по 2025 гг. были запущены производственные испытания, в рамках которых проведен сравнительный анализ между полями с дифференцированным внесением удобрений (основное внесение, первая и вторая подкормки) и контрольными полями, где удобрения вносятся в единой дозе. Для этого выбрано 25 опытных и 25 контрольных полей общей площадью 4250 га.
В проекте принимали участие специалисты: заведующий кафедрой эксплуатации и технического сервиса КубГАУ Евгений Труфляк, руководитель проекта дирекции по научной деятельности ООО «Прогресс Агро» Павел Нефедов и ведущий агрохимик Елена Попова.
Результаты исследования показывают, что экономия удобрений на 17 опытных и 17 контрольных полях при основном внесении составила 3 %, а при второй подкормке – 15 %. Общая экономия на контрольных полях достигла 1,86 млн. руб. При этом не было зафиксировано снижения урожайности: средняя урожайность по опытным полям составила 70 ц/га, а по контрольным – 69 ц/га.
На основе данных исследований была издана совместная монография «Дифференцированное внесение азотных удобрений по модели искусственного интеллекта», авторы которой – Е. В. Труфляк, Л. В. Рагозин и Е. П. Попова и готовится статья в базе данных Web of Science

Подробности далее

#МодельИИ
8👍5🔥1