Modernizarea agriculturii nu se poate face decât în condiții de digitalizare, fapt care presupune utilizarea întregii tehnologii, de la roboți, la prelucrarea datelor. Mai precis spus, este trecerea de la agricultura curentă la ceea ce s-ar putea numi Agricultura 5.0.

Potrivit principiilor acestui tip ultra-avansat de agricultură, informațiile despre ce, când și unde se recoltează sunt transformate în decizii profitabile numai atunci când sunt eficiente a reușit.

Progresele actuale în gestionarea datelor fac ca întreg conceptul de Smart Farming să crească exponențial, deoarece datele au devenit elementul cheie în agricultura modernă,  pentru a ajuta producătorii cu probleme critice în luarea deciziilor.

Avantajele valoroase apar odată cu informațiile obiective obținute prin intermediul senzorilor,  cu scopul de a maximiza productivitatea și durabilitatea. Acestea au fost concluziile studiului ”From Smart Farming towards Agriculture 5.0: A Review on Crop Data Management”, întocmit de Verónica Saiz-Rubio și Francisco Rovira-de la Más Agricultural Robotics Laboratory (ARL), Universitat Politècnica de València. Iată ce au mai observat specialiștii spanioli.

Evitarea utilizării abuzive a resurselor

Acest tip de ferme informatizate, gestionate pe date digitale, se bazează pe informații care pot crește eficiența, evitând utilizarea abuzivă a resurselor și poluarea mediul. Agricultură bazată pe date, cu ajutorul soluțiilor robotice care încorporează tehnici artificiale inteligente, pune bazele agriculturii durabile a viitorului.

În acest sens, lucrarea citată revizuiește starea actuală a sistemelor avansate de gestionare a fermelor prin revizuirea fiecărui pas crucial, de la achiziționarea de date în câmpurile de cultură, la aplicații cu rată variabilă, astfel încât cultivatorii să poată optimiza deciziile de a economisi bani, protejând în același timp mediul și transformând modul în care vor fi produse alimentele, pentru a se potrivi în mod durabil cu viitoarea creștere a populației.

Detecția de proximitate, marea provocare a Agriculturii 5.0

Când platformele de monitorizare funcționează de la sol, distanța de la senzori la recolta țintă scade la mai puțin de 2 m. Datorită apropierii senzorului de instalație, atunci când datele sunt achiziționate de la platformele de la sol, operațiunea se numește detectare proximală.

Vehiculele terestre sunt polivalente, în relație cu sarcina utilă a senzorilor. Pe măsură ce aceste vehicule se deplasează în apropierea recoltei, datele dobândite cresc în acuratețe, iar rezoluțiile unuia sau mai multor eșantioane pe metru patrat sunt fezabile, fiind limitate doar de specificațiile dintre senzorii speciali implementați.

Când se utilizează senzori activi, condițiile meteorologice, precum lumina puternică a soarelui sau iluminarea slabă, nu mai sunt o problemă gravă și, în caz de procesare, aplicațiile în timp real sunt posibile, ca pulverizarea de substanțe împotriva buruienilor, cu detectarea anterioară a dăunătorilor.

Roboții cu acțiune la sol

Aravind și colab. Au studiat roboții (UGV) cu acțiune la sol, pentru cultivare, analiza solului, însămânțare, transplantare, cercetarea culturilor, combaterea dăunătorilor, îndepărtarea și recoltarea buruienilor. În acest sens, cercetarea culturilor a fost definită ca procesul de continuu monitorizarea terenului, pentru a obține informații despre starea plantelor, incidența bolii și infestările o creștere a culturilor afectată.

Shamshiri și colab. au descris realizările recente ale UGV-urilor pentru combaterea buruienilor, explorarea câmpului și recoltarea, subliniind faptul că, dacă tehnologia este integrată și implementată cu succes în câmp, roboții de explorare pot juca un rol cheie în reducerea costurilor de producție, creșterea productivității și a calității, și activarea tratamentelor personalizate pentru plante și culturi.

Tocmai de aceea, Comisia Europeană a susținut recent relevanța tehnologiei robotice pentru agricultura inteligentă, prin finanțarea a patru proiecte care implică construirea UGV-urilor pentru gestionarea avansată a podgoriilor: VineRobot, Vinbot, GRAPE și VineScout. În 2016, proiectul european VineRobot a livrat un prototip de robot de monitorizare la o tehnologie Statutul Nivelului de pregătire (TRL1 reprezintă un concept în stadiu incipient și TRL9 este o soluție gata de producție), deschizând calea pentru terminarea sa conceptuală în VineScout Project.

Acest robot este condus autonom pentru monitorizarea podgoriilor cu ajutorul senzorilor de percepție locali (cameră stereo, lidar și senzori cu ultrasunete), pentru navigare și protecție. Robotul adună date din podgorii cu scopul de a crea hărți de stare a apei din plante și hărți de stare nutrițională. Pentru a-și realiza misiunea într-un interval de timp rezonabil, stabilit de utilizatorii finali la o rată de 6 ha pe zi, acest robot monitorizează copertinele de viță de vie neinvaziv, ceea ce implică mai multe provocări.

Hardware și software

În ceea ce privește hardware-ul rapid și robust, senzorii au fost setați să funcționeze non-invaziv și în mișcare, având în același timp un preț eficient pentru sectorul agricol. În ceea ce privește software-ul, provocarea a fost integrarea agilă a tuturor dispozitivelor de detectare a culturilor și validarea multi-sezon a datelor curente la sol, a modelelor dezvoltate în domeniu.

Însă, pe lângă robotii de cercetare, introducerea roboticii în fermă este condusă și de industrie și prin sarcini agricole specifice. Naio Technologies, de exemplu, a dezvoltat robotul Oz pentru plivirea mecanică, iar pulverizatorul autonom GUSS a primit Premiul Davidson în 2019.

La rândul său, RowBot Systems LLC (Minneapolis, MN, SUA) a brevetat o platformă robotică a cărei structură a fost configurată pentru a efectua mai multe sarcini de teren, cum ar fi aplicarea selectivă a îngrășămintelor, cartarea zonelor de creștere sau însămânțarea cultură de acoperire. Iar exemplele pot continua.

Nici excesul de date nu e bun

De-a lungul secolului al XX-lea, productivitatea fermelor a crescut prin creșterea dimensiunea mașinilor, ceea ce a dus la echipamente grele și supradimensionate. Pentru a inversa această tendință, cercetătorii și cultivatorii au început să se gândească la alternative la tractoarele actuale, pentru a evita compactarea solului.

Cu toate acestea, excesul de date este, de asemenea, o provocare serioasă pentru a face față situației, deoarece pot rezulta informații vitale mascate de zgomot. Măsurătorile NDVI colectate pentru trasarea hărților au fost colectate cu doi senzori care funcționează simultan (senzori SRS, METER Group, Inc., Pullman, WA, SUA) și plasat în robot.

Unul dintre senzori a arătat spre cer și a corectat NDVI, estimând datele cu lumina incidentă de la soare, iar celălalt senzor îndreptat lateral, spre boltă, pentru a culege date de pe frunze la o distanță aproximativă de 0,5 m. Fotografia zenitală inserată arată robotul autonom VineScout care ia date între ele două rânduri într-o vie.

Algoritmul de la bord a făcut o medie a măsurătorilor locale individuale ale NDVI în celule pătrate de 16 m2, clasificate în nouă niveluri NDVI între 0 și 1. În ciuda caracterului informativ, harta-grilă nu este operațională, deci este necesară o simplificare suplimentară a datelor înainte ca un cultivator să îl poată găsi util.