Новое исследование показало, как можно использовать полностью автоматизированный научный подход для измерения существующей интенсивности обработки почвы на поле. Эти параметры можно объединить с данными датчиков почвы и другими внешними данными о погоде и типе сельскохозяйственных культур с помощью надёжного алгоритма для определения ключевых показателей, таких как оптимальная интенсивность обработки почвы и уровень внесения удобрений. Моделирование позволило сравнить влияние оптимальной интенсивности обработки почвы на полях с традиционной интенсивностью обработки почвы и доказало, что можно значительно сократить эрозию почвы, сток, выбросы углерода и использование удобрений. Рабочий прототип объединяет всё это в полностью автоматизированном решении для обработки почвы, которое можно использовать для полномасштабного прототипирования в полевых условиях.
Модель машинного обучения использует изображение поля, полученное с помощью камеры, для определения существующей интенсивности обработки почвы по 7-балльной шкале. Результаты машинного обучения, а также данные датчиков почвы и внешние данные о прогнозах поступают в 10-параметрический алгоритм, который определяет оптимальные уровни обработки почвы и внесения удобрений. Полностью функциональный прототип трактора демонстрирует описанное выше. 30-летнее моделирование, в котором сравнивались фермы с традиционной обработкой почвы и фермы с обработкой почвы по алгоритму, показало снижение выбросов углекислого газа на 57%, использование удобрений на 43% и уменьшение стока на 86%, что демонстрирует преобразующий потенциал этого алгоритма.
Прототип с транспортным средством, модулем датчиков, модулем культиватора и модулем внесения удобрений был протестирован для комбинаций входных данных, указанных в разделе выше, чтобы убедиться, что выходные настройки уровней культивации для системы культивации и системы внесения удобрений соответствуют конфигурациям. Прототип успешно прошел тестирование и дал желаемые результаты, выступая в качестве полностью функциональной и демонстрационной модели всего набора входных и выходных данных, рассмотренных в этом исследовании.
После успешного тестирования прототипа трактора была разработана стационарная версия прототипа с модулями камеры и датчиков, а также блоком отображения состояния. Затем этот прототип был успешно воспроизведён и внедрён на 155 фермах в Бельгии, Нидерландах, Франции, США и Индии.
By