Forwarded from Цифровое с.-х. | Труфляк Евгений
Доступен новый учебник "Цифровое сельское хозяйство : учебник / Е. В. Труфляк. – Краснодар, 2026. – 642 с."
СОДЕРЖАНИЕ:
1 ЦИФРОВЫЕ СЕРВИСЫ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ
1.1 Классификация специального программного обеспечения
1.2 Описание пакетов специального программного обеспечения
1.3 Информационные системы органов власти
1.4 Функции, задачи и интерфейс информационных систем
2 БЕСПИЛОТНЫЕ АВИАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
2.1 Термины на основе действующих ГОСТов
2.2 Классификация беспилотных летательных аппаратов
2.3 Методы управления БВС
2.4 Применение сельскохозяйственных дронов
2.5 Беспилотные летательные аппараты мультироторного типа
2.6 Беспилотные летательные аппараты самолетного типа
2.7 Программное обеспечение
2.8 Беспилотные авиационные системы для мониторинга в сельском хозяйстве
2.9 Беспилотные авиационные системы для внесения СЗР, удобрений и посева
3 СИСТЕМЫ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ВОЖДЕНИЯ
3.1 Варианты реализации системы параллельного вождения
3.2 Системы автоматического вождения
3.3 Оптимизация маршрутов техники
4 ЛОКАЛЬНЫЙ ОТБОР ПРОБ В СИСТЕМЕ КООРДИНАТ
4.1 Законодательная база, цели и задачи агрохимического обследования
4.2 Методика проведения комплексного агрохимического обследования почв сельскохозяйственных угодий
4.3 Автоматизация аналитической оценки агрохимических данных
4.4 Альтернативные методы определения свойств почвы
5 ДИФФЕРЕНЦИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
5.1 Двухэтапные технологии
5.2 Одноэтапные технологии
6 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕНСОРНЫХ ДАТЧИКОВ В ТОЧНОМ ЗЕМЛЕДЕЛИИ
6.1 Основы применения сенсоров
6.2 Датчики для определения свойств почвы
6.3 Датчики для измерения свойств растений и травостоев
7 СПУТНИКОВЫЙ МОНИТОРИНГ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ
8 МЕТЕОСТАНЦИИ И ПОГОДНЫЕ СЕРВИСЫ
9 ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
10 РОБОТОТЕХНИКА
10.1 Роботизированные системы в сельском хозяйстве
10.2 Каталог полевых роботов
10.3 Беспилотные транспортные средства
11 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ АКВАКУЛЬТУРА
12 ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ ВНЕДРЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
13 ЦИФРОВОЕ ЖИВОТНОВОДСТВО
13.1 Элементы точного молочного скотоводства
13.2 Элементы точного свиноводства
13.3 Элементы точного птицеводства
13.4 Инновации в точном животноводстве
14 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ТЕХНОЛОГИЙ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ
14.1 Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений в режимах онлайн и офлайн
14.2 Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений с использованием индексов вегетации Биоиндекса и NDVI
14.3 Эффективность применения шин низкого давления при возделывании озимого ячменя
14.4 Использование беспилотной технологии внесения удобрений, гербицидной, инсектицидной и фунгицидной обработок при возделывании озимого ячменя
14.5 Экономическая эффективность применения БАС и наземной техники в производственных условиях
14.6 Эффективность дифференцированного внесения удобрений с использованием модели искусственного интеллекта
Заказать электронный вариант можно по почте trufliak@mail.ru
#Учебныепособия
СОДЕРЖАНИЕ:
1 ЦИФРОВЫЕ СЕРВИСЫ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ
1.1 Классификация специального программного обеспечения
1.2 Описание пакетов специального программного обеспечения
1.3 Информационные системы органов власти
1.4 Функции, задачи и интерфейс информационных систем
2 БЕСПИЛОТНЫЕ АВИАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
2.1 Термины на основе действующих ГОСТов
2.2 Классификация беспилотных летательных аппаратов
2.3 Методы управления БВС
2.4 Применение сельскохозяйственных дронов
2.5 Беспилотные летательные аппараты мультироторного типа
2.6 Беспилотные летательные аппараты самолетного типа
2.7 Программное обеспечение
2.8 Беспилотные авиационные системы для мониторинга в сельском хозяйстве
2.9 Беспилотные авиационные системы для внесения СЗР, удобрений и посева
3 СИСТЕМЫ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ВОЖДЕНИЯ
3.1 Варианты реализации системы параллельного вождения
3.2 Системы автоматического вождения
3.3 Оптимизация маршрутов техники
4 ЛОКАЛЬНЫЙ ОТБОР ПРОБ В СИСТЕМЕ КООРДИНАТ
4.1 Законодательная база, цели и задачи агрохимического обследования
4.2 Методика проведения комплексного агрохимического обследования почв сельскохозяйственных угодий
4.3 Автоматизация аналитической оценки агрохимических данных
4.4 Альтернативные методы определения свойств почвы
5 ДИФФЕРЕНЦИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
5.1 Двухэтапные технологии
5.2 Одноэтапные технологии
6 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕНСОРНЫХ ДАТЧИКОВ В ТОЧНОМ ЗЕМЛЕДЕЛИИ
6.1 Основы применения сенсоров
6.2 Датчики для определения свойств почвы
6.3 Датчики для измерения свойств растений и травостоев
7 СПУТНИКОВЫЙ МОНИТОРИНГ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ
8 МЕТЕОСТАНЦИИ И ПОГОДНЫЕ СЕРВИСЫ
9 ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
10 РОБОТОТЕХНИКА
10.1 Роботизированные системы в сельском хозяйстве
10.2 Каталог полевых роботов
10.3 Беспилотные транспортные средства
11 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ АКВАКУЛЬТУРА
12 ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ ВНЕДРЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
13 ЦИФРОВОЕ ЖИВОТНОВОДСТВО
13.1 Элементы точного молочного скотоводства
13.2 Элементы точного свиноводства
13.3 Элементы точного птицеводства
13.4 Инновации в точном животноводстве
14 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ТЕХНОЛОГИЙ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ
14.1 Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений в режимах онлайн и офлайн
14.2 Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений с использованием индексов вегетации Биоиндекса и NDVI
14.3 Эффективность применения шин низкого давления при возделывании озимого ячменя
14.4 Использование беспилотной технологии внесения удобрений, гербицидной, инсектицидной и фунгицидной обработок при возделывании озимого ячменя
14.5 Экономическая эффективность применения БАС и наземной техники в производственных условиях
14.6 Эффективность дифференцированного внесения удобрений с использованием модели искусственного интеллекта
Заказать электронный вариант можно по почте trufliak@mail.ru
#Учебныепособия
🔥6👍2
Оригинальное научное исследование — это самостоятельное исследование какого-либо явления или процесса, направленное на получение новых научных результатов. Оно отличается от повторных исследований тем, что включает в себя создание нового знания, которое ранее не было известно науке.
🔹 Формулировка проблемы: Определение конкретной научной проблемы, которую предстоит исследовать.
🔹 Анализ литературы: Изучение существующих работ по выбранной тематике, выявление пробелов и возможностей для дальнейшего изучения.
🔹 Разработка гипотезы: Формирование предположения относительно изучаемого явления или процесса.
🔹 Планирование эксперимента: Разработка плана экспериментальных исследований, выбор методов и инструментов.
🔹 Проведение экспериментов: Реализация запланированных исследований, сбор данных.
🔹 Обработка и анализ данных: Анализ полученных данных, проверка гипотез.
🔹 Интерпретация результатов: Объяснение полученных результатов, формулирование выводов.
🔹 Написание отчета: Составление научного отчета или публикации, содержащего описание проведенного исследования и полученные результаты.
🔹 Представление результатов: Представление результатов исследования на конференциях, публикация статей в научных журналах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
👍4
Визуальный контент для науки: работает ли он? 📊 🎨
Научные тексты традиционно ассоциируются с формулами, таблицами и длинными абзацами. Но в цифровой среде всё чаще возникает вопрос: нужен ли науке визуальный контент — и действительно ли он работает?
🔵 Визуал помогает понять сложное
Графики, схемы и инфографика позволяют быстрее уловить логику исследования, увидеть связи и тенденции, которые теряются в тексте.
🔵 Повышает внимание и вовлечённость
Посты и статьи с визуальными элементами чаще открывают, сохраняют и пересылают — особенно в соцсетях и научных платформах.
🔵 Не заменяет, а дополняет текст
Визуал в науке — это инструмент, а не украшение. Он эффективен только тогда, когда опирается на данные и корректно интерпретирует результаты.
🔵 Формирует научную репутацию
Аккуратно оформленные схемы и наглядные материалы показывают исследовательскую культуру автора и повышают доверие к работе.
🔵 Есть и риски
Упрощение ради «красоты» может исказить смысл исследования. Поэтому научный визуал требует точности не меньше, чем текст.
💡 Визуальный контент в науке работает — если он служит смыслу, а не отвлекает от него. В эпоху цифровой коммуникации умение визуализировать данные становится важной частью научного мастерства.
Научные тексты традиционно ассоциируются с формулами, таблицами и длинными абзацами. Но в цифровой среде всё чаще возникает вопрос: нужен ли науке визуальный контент — и действительно ли он работает?
Графики, схемы и инфографика позволяют быстрее уловить логику исследования, увидеть связи и тенденции, которые теряются в тексте.
Посты и статьи с визуальными элементами чаще открывают, сохраняют и пересылают — особенно в соцсетях и научных платформах.
Визуал в науке — это инструмент, а не украшение. Он эффективен только тогда, когда опирается на данные и корректно интерпретирует результаты.
Аккуратно оформленные схемы и наглядные материалы показывают исследовательскую культуру автора и повышают доверие к работе.
Упрощение ради «красоты» может исказить смысл исследования. Поэтому научный визуал требует точности не меньше, чем текст.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8
Forwarded from Цифровое с.-х. | Труфляк Евгений
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Точечное внесение удобрений: как реально экономить на питании, не снижая урожайности?
Дифференциальное внесение удобрений помогает экономить на питании и выравнивать плодородие полей. Успех этого агроприема складывается из многих составляющих – спутниковый мониторинг, программное обеспечение, наличие техники и качественно проведенное агрохимическое обследование. В последние годы к анализу агрономических задач подключается уже и искусственный интеллект.
Об этом на примере кубанского АО «Рассвет» (входит в ГК «Прогресс Агро») рассказали сразу несколько спикеров на конференции «Цифровая основа агробизнеса: умные платформы – на службе земледельца» в рамках выставки «ЮГАГРО».
00:00 Евгений Труфляк, доктор технических наук, зав. кафедрой эксплуатации и технического сервиса КубГАУ
06:22 Елена Попова, ведущий агрохимик агрохолдинга «Прогресс Агро» (Усть-Лабинский район, Краснодарский край)
Подробное видео
#Югагро2025 #МодельИИ
Дифференциальное внесение удобрений помогает экономить на питании и выравнивать плодородие полей. Успех этого агроприема складывается из многих составляющих – спутниковый мониторинг, программное обеспечение, наличие техники и качественно проведенное агрохимическое обследование. В последние годы к анализу агрономических задач подключается уже и искусственный интеллект.
Об этом на примере кубанского АО «Рассвет» (входит в ГК «Прогресс Агро») рассказали сразу несколько спикеров на конференции «Цифровая основа агробизнеса: умные платформы – на службе земледельца» в рамках выставки «ЮГАГРО».
00:00 Евгений Труфляк, доктор технических наук, зав. кафедрой эксплуатации и технического сервиса КубГАУ
06:22 Елена Попова, ведущий агрохимик агрохолдинга «Прогресс Агро» (Усть-Лабинский район, Краснодарский край)
Подробное видео
#Югагро2025 #МодельИИ
🔥7
❓ Как НАЙТИ зарубежную литературу (узнать, что она существует)
1️⃣ Использование открытых интерфейсов (самый прямой метод)
🔹 Scopus Preview. На официальном сайте Scopus есть ограниченный бесплатный режим. Перейдите на www.scopus.com
и найдите кнопку "Scopus Preview" (обычно вверху справа). Вы сможете:
o Искать статьи по названию, автору, ключевым словам.
o Видеть базовую информацию: название, авторы, журнал, год, аннотацию (иногда), количество цитирований.
o Что НЕЛЬЗЯ: читать полный текст, просматривать список литературы (references), использовать расширенные фильтры, экспортировать данные партиями.
🔹 Поиск по DOI/названию. Если у вас есть конкретный DOI статьи или точное название, просто вбейте его в Google. Часто Scopus Preview или другие базы покажут вам карточку статьи.
2️⃣ Бесплатные альтернативные базы данных (для поиска и обнаружения)
Используйте их как "локаторы" статей, а затем ищите полный текст.
🔹 Google Scholar. Лучший бесплатный аналог для поиска. Он индексирует огромный массив статей, показывает цитируемость, ссылки и часто дает прямые ссылки на PDF. Не такой структурированный, как Scopus, но по охвату даже больше.
🔹 Semantic Scholar. От AI-института. Умный поиск, хорошие фильтры, показывает "цитирования", фокусируется на компьютерных и смежных науках.
🔹 PubMed / PubMed Central. Для биомедицины и наук о жизни. PubMed Central (PMC) — это архив статей полного открытого доступа.
🔹 arXiv, SSRN, bioRxiv. Препринт-серверы для физики, математики, экономики, биологии. Здесь статьи появляются ДО публикации в журналах.
🔹 Microsoft Academic (был закрыт, но часть функций в Bing Academic). Менее актуально, но можно попробовать.
🔹 Dimensions.ai: Имеет бесплатный вариант с широким охватом и данными о цитировании.
3️⃣ Поиск через профили авторов
🔹 Многие ученые публикуют свои работы на ResearchGate, Academia.edu, профилях личных сайтов ORCID.
🔹 Найдите автора по имени и посмотрите список его публикаций. Часто они сами выкладывают там "авторские версии" статей.
1️⃣ Использование открытых интерфейсов (самый прямой метод)
🔹 Scopus Preview. На официальном сайте Scopus есть ограниченный бесплатный режим. Перейдите на www.scopus.com
и найдите кнопку "Scopus Preview" (обычно вверху справа). Вы сможете:
o Искать статьи по названию, автору, ключевым словам.
o Видеть базовую информацию: название, авторы, журнал, год, аннотацию (иногда), количество цитирований.
o Что НЕЛЬЗЯ: читать полный текст, просматривать список литературы (references), использовать расширенные фильтры, экспортировать данные партиями.
🔹 Поиск по DOI/названию. Если у вас есть конкретный DOI статьи или точное название, просто вбейте его в Google. Часто Scopus Preview или другие базы покажут вам карточку статьи.
2️⃣ Бесплатные альтернативные базы данных (для поиска и обнаружения)
Используйте их как "локаторы" статей, а затем ищите полный текст.
🔹 Google Scholar. Лучший бесплатный аналог для поиска. Он индексирует огромный массив статей, показывает цитируемость, ссылки и часто дает прямые ссылки на PDF. Не такой структурированный, как Scopus, но по охвату даже больше.
🔹 Semantic Scholar. От AI-института. Умный поиск, хорошие фильтры, показывает "цитирования", фокусируется на компьютерных и смежных науках.
🔹 PubMed / PubMed Central. Для биомедицины и наук о жизни. PubMed Central (PMC) — это архив статей полного открытого доступа.
🔹 arXiv, SSRN, bioRxiv. Препринт-серверы для физики, математики, экономики, биологии. Здесь статьи появляются ДО публикации в журналах.
🔹 Microsoft Academic (был закрыт, но часть функций в Bing Academic). Менее актуально, но можно попробовать.
🔹 Dimensions.ai: Имеет бесплатный вариант с широким охватом и данными о цитировании.
3️⃣ Поиск через профили авторов
🔹 Многие ученые публикуют свои работы на ResearchGate, Academia.edu, профилях личных сайтов ORCID.
🔹 Найдите автора по имени и посмотрите список его публикаций. Часто они сами выкладывают там "авторские версии" статей.
👍4