Гидравлическая мини-сеялка мелкосемянных овощных культур

В промышленном производстве используется гидропосев газонной травы. При этом отсутствуют исследования и решения для гидропосева семян моркови, петрушки, укропа, салата, томатов, сельдерея и других овощных культур. В статье представлено теоретическое и экспериментальное обоснование такой гидросеялки. Получены выражения, описывающие скорость потока посевной смеси, а также мощности при работе резервуара для ее формирования при различных сочетаниях конструктивных и режимных параметров. Представлена аналитическая зависимость, описывающая величину концентрации семян в несущей среде.

Видео работы предложенной гидросеялки

Сельское хозяйство / статистика / январь-май 2024 г.

По сравнению с 2023 г. сократились засеянные площади яровых зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах всех сельхозпроизводителей на 14,8 %; подсолнечника – на 2,3 %; картофеля – на 7,7 %; овощей – на 2,0 %; увеличились площади сахарной свеклы – на 7,4 %.

Озимые культуры в сельхозорганизациях (не относящихся к субъектам малого предпринимательства), на 1 июня 2024 г., погибли на площади 350,9 тыс. га (5,2 % их посева), из них зерновые и зернобобовые – на 313,2 тыс. га (4,8 %). Под урожай 2023 г. площадь погибших озимых, посеянных на зерно, составляла 250,1 тыс. га (3,7 %).
С учетом сохранившихся озимых площадь зерновых и зернобобовых культур
на 1 июня 2024 г. в с.-х. организациях составила 26,2 млн га, что на 6,9 % меньше, чем в 2023 г.

Зарегистрировано организаций – 1447, ликвидировано – 1996

Среднемесячная начисленная заработная плата – 56351 руб.

Разговор с комбайнером на уборке озимой пшеницы в Краснодарском крае. Сравнение комбайнов TORUM 750, TORUM 785, John Deere 9670. Перспективность использования электронных систем в комбайнах.
Работа на МТС (машинно-тракторной станции) и уборка в различных регионах. Использование накопителей-перегрузчиков. Насколько хватает зарплаты комбайнеру и в чем проблема с кадрами

Видео:
0.15 – о комбайне TORUM 750
2.12 – о комбайне TORUM 785
2.43 – о комбайне John Deere 9670
3.34 – электронные системы
5.38 – работа на машинно-тракторной станции
7.17 – хватает ли заработной платы комбайнеру
8.24 – перспективность использования накопителей-перегрузчиков
11.13 – кадры в сельском хозяйстве
16.57 – культура земледелия и урожайность в регионах

Искусственный интеллект в деле

В АО «Рассвет» Усть-Лабинского района Краснодарского края с 1 февраля по 23 июня 2024 г. проводился эксперимент дифференцированного внесения азотных удобрений по модели искусственного интеллекта на двух полях площадью 83 и 68 га. Проект реализовывался совместно с компанией «ПрофАгро» при поддержке фонда Сколково.
Цель проекта – разработка и внедрение технологии дифференцированного внесения удобрений с использованием Искусственного Интеллекта для повышения качества и урожайности озимой пшеницы, с снижением себестоимости возделываемой культуры.
Каждое поле было разделено на 3 варианта: российская схема – в зону низкой продуктивности вносилось больше удобрений, европейская схема – в зону низкой продуктивности вносилось меньше удобрений, хозяйственная схема – единая доза удобрений.
Научное сопровождение проекта проводил заведующий кафедрой эксплуатации и технического сервиса Евгений Труфляк. В эксперименте активное участие принимали аспиранты факультета механизации Ушаков Денис и Даду Монес, которые на базе крупного агрохолдинга проводили свои исследования.
Компанию ПрофАгро представляли директор Алексей Олифиренко и руководитель проекта Дмитрий Крошкин, АО «Рассвет» ведущий агрохимик Елена Попова.
В процессе всей вегетации проводились наземные и дистанционные обследования и отборы растений.
Для модели ИИ взяты за основу прогнозирование урожайности поля через соотношение индексов растительности, водного, положения красных краев, вегетационного, рассчитанные на основании спектральных спутниковых снимков.
В результате диапазон урожайности озимой пшеницы (комбайновой и биологической) по российской схеме на первом поле составил – 90,9…101,5 ц/га; европейской схеме – 89,2–96,4 ц/га; хозяйственной схеме – 89,9…90,9 ц/га. Второе поле соответственно 87,4…99,6 ц/га; 92,4…98,5 ц/га; 87,8…93,6 ц/га.
Экономический анализ показал, что при использовании европейской технологии производственные затраты снизились на 400 тыс. руб. по сравнению с контрольной схемой, а затраты на удобрения уменьшились на 2567 руб./га. Выручка с 1 га увеличилась на 6401 руб. и условной прибыли на 9546 руб. Валовая прибыль также увеличилась на 150 тыс. руб., а рентабельность выросла на 5,3 % по сравнению с контрольной схемой.

Для достоверности полученной урожайности и понятия насколько сработала модель ИИ требуются 3-е исследования в данной природно-климатической зоне

Короткое видео всего эксперимента дифвнесения удобрений в АО «Рассвет» Усть-Лабинского района Краснодарского края

Системы параллельного вождения – устройства, предназначенные для курсоуказания с.-х. техники при выполнении технологических операций, повышения эффективности работы, снижения человеческого фактора, повышения безопасности

Достижения в области с.-х. дронов: инновации и тенденции рынка

На с.-х. рынке растет присутствие дронов, которые могут похвастаться впечатляющей летной выносливостью и грузоподъемностью. Среди этих инноваций бразильская компания Agrobee продвигается вперед с разработкой новых беспилотных летательных аппаратов VTOL, способных перевозить до 900 л пестицидов

#БПЛА

Поле.рф поговорили с директором Ассоциации "Росспецмаш" Аллой Елизаровой про российское сельхозмашиностроение в 2024 г., недоверие аграриев к отечественной технике.

Если провести подобные испытания отечественной линейки техники, какая бы выдержала конкуренцию?
Интересно было бы перейти от слов к делу по независимой и прозрачной оценке с привлечением представителей МИС, научных учреждений, агрохолдингов и фермеров.
Может быть тогда бы доверие или большее недоверие к отечественной технике повысилось

Ссылка на видео

Первая Агро платформа с ИИ в режиме реального времени

Компания Cropin Technology представила Sage, первую платформу агро-аналитики в реальном времени на базе Google Gemini. Эта инновация направлена на преобразование сельскохозяйственного ландшафта в высокодетализированную сеточную карту, обеспечивающую точные, масштабируемые и оперативные данные для заинтересованных сторон глобальной продовольственной системы