Способ мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы в полевых условиях Российский патент 2024 года по МПК G01N33/24 A01G7/00 

Изобретение относится к сельскому хозяйству, в частности к способам мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы и может быть использовано в почвоведении, земледелии, агроинженерии и мелиорации земель.

Агрофизические показатели плодородия почв - комплекс свойств почвы, характеризующих гранулометрический, минералогический состав, структуру, плотность, порозность, воздухо- и влагоемкость, а также агротехнологические параметры почв. Агрофизические показатели плодородия являются основой создания оптимальных условий водного, воздушного, теплового и питательного режимов для жизни растений. Агрофизические показатели плодородия, за исключением гранулометрического и минералогического составов, отличаются своей динамичностью в течение вегетационного периода, затрудняя их воспроизводство (Земледелие. Учебник для вузов / Г.И. Баздырев, В.Г. Лошаков, А.И. Пупонин и др. - М.: Издательство «Колос», 2000. - С. 397-398).

Известен способ мониторинга метеорологических параметров: температуры воздуха, атмосферного давления, относительной влажности воздуха, уровня ультрафиолета солнечного излучения, скорости и направления ветра, количества и интенсивности осадков; измерения массовой доли почвенной влаги и температуры почвы, определения наличия влаги на листьях растений и других поверхностях, фотофиксации явлений погоды; передачи измеряемых параметров на сервер www.sokolmeteo.com, с применением автоматической метеорологической станции «СОКОЛ-M1», выполненной в виде моноблока, содержащего следующие элементы: датчик температуры, относительной влажности воздуха и атмосферного давления; датчик количества атмосферных осадков; датчик уровня ультрафиолета солнечного излучения; аккумуляторная батарея; солнечная панель. К корпусу метеостанции «СОКОЛ-M1» крепятся измеритель скорости ветра (анемометр), измеритель направления ветра (флюгер) и цифровая фотокамера. Принцип действия станций «СОКОЛ-M1» основан на измерении первичными измерительными преобразователями (датчиками) физических величин с передачей данных в контроллер и далее потребителям с помощью средств связи (Станция автоматическая метеорологическая «СОКОЛ-M1». Паспорт и руководство по эксплуатации. МС1.41631.002 ПС. Редакция от 19.05.2021).

Недостатком известного способа являются то, что мониторинг выполняется в заданный период времени только метеорологических параметров: температуры воздуха, относительной влажности воздуха, скорости воздушного потока, направления воздушного потока, атмосферного давления, количества осадков, интенсивность осадков, уровень ультрафиолета солнечного излучения, а основные агрофизические показатели плодородия почвы не определяются в период вегетации.

Известен способ реализации мостовых агротехнологий, включающий последовательно-сканирующий аппаратный мониторинг обрабатываемого угодья, а именно определение климатических параметров и параметров технологических процессов с помощью технологических датчиков агрохимического и агрофизического состояний (температуры и влажности воздуха, температуры и влажности почвы, интенсивности солнечного излучения, минерального состава почвы в зоне корневых систем растений), расположенных стационарно на участках угодья, при выполнении технологических операций производят непрерывный видеоконтроль за всеми участками обрабатываемого угодья, при этом определяют трехмерные координаты объектов аграрного производства, кроме этого, оценивают стадию развития и технологические параметры состояния объектов аграрного производства, при этом результаты видеонаблюдения сравниваются с тестовой базой эталона развития объектов аграрного производства, причем, если в результате видеонаблюдения устанавливают, что технологические параметры какого-либо объекта аграрного производства не соответствуют требованиям технологического процесса, выполняют дополнительные технологические операции, не предусмотренные основным регламентом технологического процесса, для устранения отклонений от технологического процесса, причем рабочие органы агромостового агрегата при выполнении технологических операций обязательного регламента работ и дополнительных позиционируют для каждого объекта аграрного производства или его зоны, а именно цветок, плод, стебель, лист, индивидуально с учетом трехмерных координат, определенных при видеонаблюдении обрабатываемого угодья, и наиболее рационально с точки зрения выполнения конкретной технологической операции на конкретном объекте аграрного производства, а именно на необходимой высоте, под необходимым углом, в необходимом месте (Патент №2432727 «Способ и устройство реализации мостовых агротехнологий»).

Недостатком известного способа является то, что выполняется только непрерывный видеоконтроль за всеми участками обрабатываемого угодья, который не позволяет получать объективные данные, так как выполняется без учета большего количества факторов, влияющих на агрофизические показатели плодородия почвы в полевых условиях в микрометровом диапазоне, в том числе такие показатели, как плотность и пористость почвы.

Технический результат - обеспечение точности получаемых данных, повышение точности, объективности и информативности мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы в полевых условиях.

Технический результат достигается тем, что при выполнении мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы в полевых условиях, согласно изобретению, выбирают участок поля с характерной урожайностью, используя ранее полученные карты урожайности и в выбранном участке установки полевой сенсорной станции предварительно проводят забор пробы почвы для определения количественных и качественных характеристик ее состава на глубине до 1 метра, выбор которой обусловлен разной активностью корней растений, влияющая на поступление питательных веществ и воды, что важно для развития растений и урожайности, кроме того, слои почвы имеют различные физико-химические свойства, содержание органических веществ и рН, далее в месте забора пробы размещают автономную полевую сенсорную станцию, с установленными на ней датчиками скорости и направления воздушного потока, влажности, температуры, атмосферного давления воздуха, уровня жидких осадков, ультрафиолета, освещенности, лазерным сканером для точного измерения расстояний до исследуемой поверхности, камерой глубины выполненных с возможностью регистрации информации о параметрах, для измерения которых они предназначены в указанном месте и передачи информации от датчиков на компьютер, который в свою очередь подключен по bluetooth, содержащего программно-аппаратный комплекс с программами для анализа, обработки, демонстрации и управления, настройку автономной полевой сенсорной станции на режим работы, исходя из состояния исследуемого участка, обрабатываемых в соответствии с правилами их оценки и соответствия или несоответствия установленным нормам, путем перемещения камеры глубины и лазерного сканера по периферии выбранного участка, получают результаты которые передают в программно-аппаратный комплекс с программным обеспечением обработки, отображения и преобразования получают облако точек результатов сканирования, расположенных друг от друга на расстоянии до 0,1 мм по вертикальной координате, выполнив не менее пяти оборотов сканирования, количество оборотов может варьироваться в зависимости от требуемой точности измерений, временного ограничения сканирования и природно-климатических условий и преобразовывают облако точек в цифровую модель поверхности почвы, причем, полученной цифровой модели соответствуют агрофизические показатели плодородия почвы полученные из предварительно забранной пробы почвы в лабораторных условиях: гранулометрический и минералогический состав, каменистость, структура, строение пахотного слоя, плотность, пористость, удельная поверхность, воздухо- и влагоемкость, влажность, содержание органического вещества, углекислого газа, кислорода и гумуса, а также скорость и направление воздушного потока, влажность и температуры воздуха и почвы, атмосферное давление воздуха, уровень жидких осадков, индекс ультрафиолетового излучения, интенсивность света, фактическая норма высева и всхожесть семян, прямолинейность посевов, наличие огрехов и просевов, густота стояния сельскохозяйственных культур, высота растений, кроме того, в процессе мониторинга сельскохозяйственных участков с использованием полевой сенсорной станции, различные данные собираются и анализируются для улучшения урожайности, вначале, с помощью цифровой модели поверхности почвы, измеряются параметры, такие как глыбистость, гребнистость, уклон поверхности, а также фракционный состав почвы, в дальнейшем эти данные позволяют определить характеристики почвы, которые могут влиять на рост растений, а плотность и пористость определяют по тарировочным зависимостями при различной влажности и следующим выражениям

где - изменение плотности почвы для k-й влажности под воздействием природно-климатических и антропогенных факторов, кг/м³; - изменение профиля поверхности почвы для k-й влажности под воздействием природно-климатических и антропогенных факторов, м; h₀ - профиль поверхности почвы до воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, м; h_i - профиль поверхности почвы после воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, причем дополнительно строят основную гидрофизическую характеристику почвы для определения спелости почвы, м; ρ - плотность почвы после воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, кг/м³; ρ₀ - плотность почвы до воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, полученная в лабораторных условиях, кг/м³; П - пористость почвы после воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, ρ_S - плотность твердой фазы почвы, полученная в лабораторных условиях, кг/м³.

На фиг. 1. приведена схема реализации способа мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы в полевых условиях с помощью автономной полевой сенсорной станции.

На фиг. 2 представлена схема определения изменения профиля поверхности почвы при уплотнении (профиль 1 - до уплотнения, профиль 2 - после уплотнения) под воздействием природно-климатических и антропогенных факторов для реализации способа мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы в полевых условиях.

Схема реализации способа мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы в полевых условиях с помощью автономной полевой сенсорной станцией с установленными на ней датчиками скорости и направления воздушного потока, влажности, температуры, атмосферного давления воздуха, уровня жидких осадков, ультрафиолета, освещенности, энкодера, лазерного сканера, камеры глубины, солнечной батареи и встроенных аккумуляторов для работы в теплое время года автономно, встроенного программного обеспечения, которое имеет возможность подключения по bluetooth к ноутбуку, а также передавать и получать информацию с сервера по GSM (фиг. 1).

Автономная полевая сенсорная станция состоит из опоры 1, на которой размещены штыри 2, установленные с возможностью вращения по окружности, трубы 3 блока управления 4, стойка 5, на которой зафиксирован электродвигатель постоянного тока 6, при помощи червячного редуктора 7, вокруг стойки с установленной на ней метеостанцией 8, профиль 9 с возможностью кругового движения, на конце которого располагаются регулировочный стержень 10 с лазерным сканером 11 и цифровая камера 12.

Лазерный сканер и цифровая камера, установленные на полевой сенсорной станции, собирают данные о поверхности почвы и других агрофизических характеристиках. Автономная полевая сенсорная станция обрабатывает данные и проводит предварительный анализ на основе встроенных алгоритмов. Обработанные данные передаются через модуль GSM 14 на сервер 15, где они хранятся и становятся доступными для анализа и дальнейшей обработки. Персональный компьютер 16 может подключаться к серверу 15 для доступа к данным, их анализа и принятия необходимых решений на основе результатов анализа.

При помощи модуля GSM 14 на сервер 15 поступают показания с полевой сенсорной станции, а для анализа и обработки данных используется персональный компьютер 16.

Таким образом, для получения информации о состоянии почвы и сельскохозяйственных культур, применяется автономная полевая сенсорная станция, которая может быть включена в сеть датчиков интернета вещей на пахотных угодьях.

Автономная полевая сенсорная станция представляет собой компактное устройство, специально разработанное для мониторинга агрофизических показателей почвы и состояния сельскохозяйственных культур. Эта станция может быть размещена на пахотных угодьях, где она собирает данные в реальном времени о различных параметрах, таких как влажность почвы, температура, уровень плодородия, содержание питательных веществ, и другие ключевые характеристики.

Важно отметить, что эта станция автономна, что означает, что она работает независимо от внешних источников энергии или связи. Благодаря автономности, она способна работать в удаленных или недоступных местах, где нет электропитания. Она оснащена собственным источником питания, который может быть батареей, солнечными панелями или другими источниками.

Сенсорная станция имеет возможность интеграции в сеть датчиков интернета вещей (IoT). Это означает, что они могут обмениваться данными с другими устройствами в сети, а также передавать информацию на центральные серверы для анализа и принятия решений. Система IoT обеспечивает централизованный мониторинг и управление, позволяя агрономам и сельскохозяйственным специалистам принимать информированные решения в реальном времени, основанные на актуальных данных с полей.

Таким образом, автономная полевая сенсорная станция, интегрированная в IoT, предоставляет мощный инструмент для наблюдения за условиями почвы и ростом культур, повышая эффективность сельского хозяйства и оптимизируя использование ресурсов.

Способ осуществляется следующим образом.

В способе мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы в полевых условиях, согласно изобретению, определяют характерный участок поля, в том числе по картам урожайности сельскохозяйственных культур или пестроты плодородия почв поля.

Эти карты представляют информацию о различных участках поля, отражающую уровень урожайности или плодородие почвы на этих участках. Процесс выбора характерного участка поля включает анализ этих данных на основе установленных критериев, в том числе ГОСТов или других стандартов. Это позволяет выбрать участок с определенным уровнем урожайности, содержания питательных веществ в почве, структуры почвы, и влажности. Примеры таких характеристик: уровень урожайности на определенном участке, содержание азота или фосфора в почве, текстура почвы (например, глинистая или песчаная), и влажность почвы. Эти параметры помогают оптимизировать управление участками поля, улучшая качество и количество сельскохозяйственной продукции.

Дополнительно к ГОСТу или другим стандартам, применяются методы и алгоритмы анализа данных из карт урожайности или пестроты плодородия. Эти методы могут включать в себя статистические анализы, машинное обучение или другие аналитические техники, позволяющие более точно и эффективно выбрать характерный участок поля для последующего мониторинга.

Таким образом, подход, основанный на анализе карт урожайности или пестроты плодородия почвы, в сочетании с применением стандартов, улучшает процесс выбора участка для мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы, обеспечивая более точные и адаптированные к условиям поля результаты.

Карта урожайности - это система точного определения урожайности в любой точке поля в процессе уборки. По ней можно определить урожайные и неурожайные участки поля. По исследованиям Почвенного института им. В.В. Докучаева в качестве альтернативы представляется возможным использовать для этой цели уточненные по данным дистанционного зондирования высокого разрешения карты пестроты плодородия почв поля. Так, например, на тестовом поле, представляется оптимальным размещение нескольких полевых сенсорных станций на самых плодородных участках поля и на самых низкоплодородных почвах. Характерный участок поля может являться тестовым участком согласно ГОСТ Р 59758-2021 «Данные дистанционного зондирования Земли из космоса. Качество данных дистанционного зондирования Земли из космоса. Основные требования к наземным тестовым участкам для оценки качества данных дистанционного зондирования Земли из космоса, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в инфракрасном диапазоне».

В точке установки полевой сенсорной станции предварительно проводят забор пробы почвы с целью максимально точного определения количественных и качественных характеристик ее состава на глубину до 1 метра. Используется известная методика (Пробоотбор почвы. - [Официальный сайт ООО «Экоинструмент»]. - URL: https://www.ecoinstrument.ru/upload/iblock/9db/catalog_Eijkelkamp.pdf (дата обращения: 25.09.2023) отбора пробы почвы с буром-проботборником. Принцип работы почвенного пробоотборника заключается в том, что при повороте рукоятки по часовой стрелке бур погружается в землю. Сам пробоотборник постепенно заполняется почвой. Как только пробоотборник полон, его вынимают, извлекают из него почву и погружают дальше для взятия пробы с большей глубины. Анализ полученной пробы почвы выполняется для того, чтобы определить точные количественные и качественные характеристики, химический и физический состав почвы в лабораторных условиях.

Далее на этом месте размещают автономную полевую сенсорную станцию, с установленными на ней датчиками скорости и направления воздушного потока, влажности, температуры, атмосферного давления воздуха, уровня жидких осадков, ультрафиолета, освещенности, энкодером, лазерным сканером, камерой глубины, солнечной батареей и встроенными аккумуляторами для работы в теплое время года автономно, со встроенным программным обеспечением, которое имеет возможность подключения по bluetooth к ноутбуку, а также передавать и получать информацию с сервера по GSM.

Перед установкой автономной полевой сенсорной станции в почве необходимо пробурить лунку диаметром 10 см и глубиной до одного метра. Следующим шагом в лунку погружают трубу 3 и далее всю станцию собирают жестко фиксируя к трубе 3. Такой метод монтажа позволит станции крепко закрепиться в грунте и быть устойчивой на всем протяжении вегетационного периода. При помощи встроенного GPS устанавливается геопозиция станции, а по акселерометру и гироскопу в состоянии покоя, позволяет вычислить угол наклона относительно вектора силы тяжести. В целом метеостанция 8 позволяет собирать данные о температуре и относительной влажности воздуха, скорости и направления воздушного потока, атмосферного давления, количества осадков, уровня ультрафиолета солнечного излучения.

Автономную полевую сенсорную станцию настраивают на режим работы. По установленному распорядку времени или сигналу на блок управления 4 будет подаваться команда для старта выполнения алгоритма по сбору данных.

Выполняют первое сканирование почвы. Электродвигатель постоянного тока 6 приводит в движение червячный редуктор 7, который в свою очередь перемещает профиль 9 по окружности относительно стойки 5. На конце профиля 9 неподвижно размещены лазерный сканер 12 с регулируемым по высоте стержнем и камера глубины 13. С помощью энкодера, встроенного в электродвигатель постоянного тока, получают информации о текущем положении угла профиля 10.

Путем перемещения камеры глубины и лазерного сканера по периферии элементарного участка получают облако точек с точностью до 0,1 мм по вертикальной координате поверхности почвы, выполнив не менее 5 оборотов сканирования вокруг оси станции

Информация, получаемая от камеры глубины и лазерного сканера: Камера глубины: Эта камера создает изображение сцены, в котором каждый пиксель имеет информацию о своей глубине. Это значит, что она измеряет расстояние от камеры до поверхности объектов. Лазерный сканер используется для точного лазерного сканирования поверхности объекта. Он измеряет расстояние от себя до поверхности объекта, создавая облако точек с высокой точностью.

Преобразование информации: Посредством программного-аппаратного комплекса, установленного на компьютер, полученная информация от камеры и лазерного сканера станции преобразуется в трехмерное облако точек. Каждая точка имеет трехмерные координаты (х, у, z), где х и у представляют плоские координаты, a z представляет вертикальную (глубину) координату.

Процесс сканирования и поворотов: Станция с камерой глубины и лазерным сканером перемещается по периферии элементарного участка, в то время как они выполняют сканирование. Она делает не менее 5 оборотов вокруг оси, с каждым оборотом создавая новые точки в облаке.

Анализ и дальнейшее применение информации: Облако точек, подвергается анализу методами компьютерного зрения и обработки изображений. Специализированные алгоритмы и программы позволяют обработать эту трехмерную точечную информацию, Определяя форму, структуру и высоту поверхности почвы с высокой точностью.

Промышленная применимость и новизна: Полученная точная цифровая модель поверхности почвы с высокой точностью (до 0,1 мм) позволяет агрономам и специалистам в сельском хозяйстве анализировать почву в деталях и принимать обоснованные решения для оптимизации сельскохозяйственных процессов. Применение этой технологии в агротехнических задачах демонстрирует новизну и промышленную применимость, так как позволяет значительно улучшить точность и эффективность анализа почвы и управления участками для сельскохозяйственного производства.

Преобразовывают облако точек в точную цифровую модель поверхности почвы, которую привязывают к агрофизическим показателям плодородия почвы: гранулометрический и минералогический состав, каменистость, структура, строение пахотного слоя, плотность, пористость, удельная поверхность, воздухо- и влагоемкость, влажность, содержание органического вещества, углекислого газа, кислорода и гумуса, полученным из пробы почвы в лабораторных условиях, по точной цифровой модели поверхности почвы устанавливают величину глыбистости, гребнистости и уклона поверхности, в том числе по направлению посева и поперек, фракционный состав почвы и степень подрезания сорняков. Степень подрезания сорняков важна для эффективного управления сорняками на поле. Она может зависеть от таких факторов, как тип сорняка, его рост и развитие, состояние почвы и растений культуры. Определение степени подрезания сорняков можно осуществить на основе точной цифровой модели поверхности почвы. Эта модель позволяет анализировать высоту сорняков над поверхностью почвы, исходя из чего можно делать выводы о степени их подрезания. Различные методы обработки почвы и ухода за культурами могут влиять на этот показатель.

Далее в процессе мониторинга автономная полевая сенсорная станция выполняет автоматический сбор метеорологической информации, цвета и облака точек поверхности почвы и культурных растений в полярной системе координат в утренние и вечерние часы в течение вегетационного периода с последующей систематизацией и анализом данных посредством специализированного программного обеспечения. Все собираемые данные наблюдения передаются непосредственно на сервер 15 путем отправки данных по протоколу GSM, в дальнейшем, в том числе посредством персонального компьютера 16 анализируются показания.

Пример реализации. Исследования проводились на сельских угодьях в поселке Опытный Цивильского района Чувашской Республики. Анализировались почвенные и метеорологические характеристики в контексте выращивания двух видов сельскохозяйственных культур: гороха сорта "Томас" и ячменя сорта "Памяти Родиной". В качестве технического средства использовали автономную полевую сенсорную станцию. Она включает в себя камеру глубины Orbbec Astra Pro для 3D-визуализации окружающей среды с точностью +/- 1-3 мм на 1 м, лазерный сканер Riftek RF605 с точностью ±0.1 мм для измерения расстояний и сканирования объектов, метеостанцию "Сокол-M1" для мониторинга метеорологических параметров, акселерометр, гироскоп, электродвигатель постоянного тока TorqueNADO для механических операций, контроллер Raspberry Pi 3В+ в роли мастера для обработки и передачи данных, а также микроконтроллер STM32F103C8 в роли вспомогательного контроллера для сбора данных и выполнения специализированных задач. Перед установкой автономной полевой сенсорной станции производили забор пробы почвы на глубине до 1 метра с использованием бура и определение содержания органического вещества (гумуса), подвижного фосфора, подвижного калия, кислотности.

Затем на этом месте разместили автономную станцию. Автономную полевую сенсорную станцию настроили на режим работы по расписанию. Алгоритм сбора данных запускается по команде, приводя в движение лазерный сканер и камеру глубины для сканирования почвы. Станция выполняет сканирование по периферии участка, создавая трехмерное облако точек с точностью 0,1 мм по вертикали. Она обладает своим программным обеспечением, подключается по Bluetooth к компьютеру, содержащего программно-аппаратный комплекс с программами для анализа, обработки, демонстрации и управления, настройку автономной полевой сенсорной станции на режим работы. Преобразованная информация с координатами (х, у, z) проходит анализ с использованием компьютерного зрения для определения формы, структуры и высоты поверхности почвы. Точная цифровая модель поверхности почвы с точностью до 0,1 мм, полученная через сканирование, применяется в сельском хозяйстве для анализа агрофизических показателей, параметров почвы, степени подрезания сорняков и оптимизации процессов. Этот комплекс позволяет сенсорной станции выполнять разнообразные задачи, включая картографирование окружающей среды, измерение параметров и сбор данных для научных и инженерных исследований.

На основании полученной информации в процессе вегетации растений определяют следующие параметры: скорость и направление воздушного потока, влажность воздуха и почвы в профиле до 1 метра, температура воздуха и почвы в профиле до 1 метра, атмосферное давление воздуха, уровень жидких осадков, индекс ультрафиолетового излучения, интенсивность света, фактическая норма высева и всхожесть семян, прямолинейность посевов, наличие огрехов и просевов, густота стояния сельскохозяйственных культур, высота растений, цифровая модель поверхности почвы и растений, в том числе сорняков, оценки фенотипа растения, оценки болезней и вредителей растений, а плотность и пористость определяют по тарировочным зависимостями при различной влажности и следующим выражениям

где - изменение плотности почвы для k-й влажности под воздействием природно-климатических и антропогенных факторов, кг/м³; - изменение профиля поверхности почвы для k-й влажности под воздействием природно-климатических и антропогенных факторов, м; h₀ - профиль поверхности почвы до воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, м; h_i - профиль поверхности почвы после воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, причем дополнительно строят основную гидрофизическую характеристику почвы для определения спелости почвы, м; ρ - плотность почвы после воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, кг/м³; ρ₀ - плотность почвы до воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, полученная в лабораторных условиях, кг/м³; П - пористость почвы после воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, ρ_S - плотность твердой фазы почвы, полученная в лабораторных условиях, кг/м³.

Место установки сенсорной станции характеризуется светло-серой лесной почвой, с плотностью 1,14 г/см³, плотностью твердой фазы 2,54 г/см³, пористостью 0,55, удельной поверхностью 127,4 м²/м³ и коэффициентом фильтрации 2,28×10^-5.

Данные, собранные с автономной полевой сенсорной станции в течение вегетационного периода, отражают изменения в атмосферных условиях. Скорость ветра колебалась от 2,88 до 3,2 м/с, направление ветра по азимуту варьировалось от 205° до 224°. Абсолютная влажность изменялась в пределах 10-15 мм, а количество осадков и температуры изменялись от 40 до 65 мм и соответственно от 6°С до 40°С.

Полученные результаты химического анализа почвы из области установки сенсорной станции выглядят следующим образом: содержание органического вещества (гумуса) составляет 4,8%, подвижный фосфор составляет 480 мг/кг, подвижный калий -231 мг/кг, а рН уровень равен 6,8. Эти показатели предоставляют важную информацию о плодородии и химическом составе почвы, что может быть ключевым для оценки ее пригодности для определенных видов растений или сельскохозяйственных культур.

Согласно данным автономной полевой сенсорной станции, угол отклонения проекции линии наибольшего изменения высоты составляет α=-30,1 градуса, уклон участка - 1,8. Средневзвешенный диаметр комков - 2,23 см, среднеквадратичное отклонение - 3,3 см. Эти данные подчеркивают структурные и физические характеристики исследуемого участка, важные для оптимизации сельскохозяйственных процессов.

Исследование данных, полученных с автономной полевой сенсорной станции, обеспечило всестороннюю информацию о месте установки, включая почвенные характеристики, метеорологические условия и структурные особенности поверхности. Светло-серая лесная почва с высокой пористостью и нейтральным уровнем рН представляет благоприятные условия для сельскохозяйственных культур. Химический анализ почвы выявил умеренные значения содержания органического вещества, подвижного фосфора и калия, что указывает на потенциально плодородный участок. Метеорологические данные, полученные с автономной полевой сенсорной станции, представляют собой ключевой аспект для агрометеорологического анализа, который в свою очередь оказывает существенное влияние на сельскохозяйственные процессы. Скорость ветра, измеряемая в пределах от 2,88 до 3,2 м/с, является критическим фактором для оценки рисков засухи и рассеивания пестицидов или удобрений. Направление ветра, варьирующееся от 205° до 224°, оказывает влияние на распространение забросов и диффузию агрохимических веществ. Абсолютная влажность, колеблющаяся в пределах 10-15 мм, важна для определения влагоснабжения почвы, тогда как количество осадков и температурные изменения в пределах от 40 до 65 мм и от 6°С до 40°С, соответственно, оказывают воздействие на процессы роста и развития растений. Структурные характеристики поверхности, такие как уклон, средневзвешенный диаметр комков и среднеквадратичное отклонение, подчеркнули физическую стабильность участка. Все эти данные суммируются в целостную картину, которая может быть использована для принятия обоснованных решений в сельском хозяйстве, направленных на оптимизацию выращивания культур и улучшение управления ресурсами в данном регионе.

Таким образом, за счет применения современных сенсорных технологий обеспечивается точность получаемых данных, достигнут технический результат в виде повышения точности мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы в полевых условиях.

Изобретение относится к способам мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы. Сущность: на участке с заранее определенным уровнем урожайности забирают пробу почвы на глубине до 1 метра. Проводят лабораторные исследования с определением следующих агрофизических показателей почвы, характеризующих ее плодородие: гранулометрический и минералогический состав, каменистость, структура, строение пахотного слоя, плотность, пористость, удельная поверхность, воздухо- и влагоемкость, влажность, содержание органического вещества, углекислого газа, кислорода и гумуса. Размещают в месте забора пробы почвы автономную полевую сенсорную станцию, оснащенную датчиками скорости и направления воздушного потока, влажности, температуры, атмосферного давления воздуха, уровня жидких осадков, ультрафиолета, освещенности, лазерным сканером для точного измерения расстояний до исследуемой поверхности, камерой глубины. Сканируют почву путем перемещения камеры глубины и лазерного сканера по периферии выбранного участка с получением облака точек. Параллельно со сканированием почвы собирают с помощью полевой сенсорной станции метеорологические данные о скорости и направлении воздушного потока, влажности и температуре воздуха и почвы, атмосферном давлении воздуха, уровне жидких осадков, индексе ультрафиолетового излучения, интенсивности света. Полученное в результате сканирования почвы камерой глубины и лазерного сканера облако точек преобразуют в трехмерную цифровую модель поверхности почвы. Привязывают построенную модель к полученным при проведении лабораторных исследований агрофизическим показателям плодородия почвы, к измеренным метеорологическим данным, а также к следующим параметрам: фактическая норма высева и всхожесть семян, прямолинейность посевов, наличие огрехов и просевов, густота стояния сельскохозяйственных культур, высота растений. По полученной цифровой модели определяют глыбистость, гребнистость, уклон поверхности, а также фракционный состав почвы, а по тарировочным зависимостям определяют плотность и пористость почвы. Технический результат: повышение точности и информативности мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы в полевых условиях. 2 ил.

Способ мониторинга агрофизических показателей плодородия почвы в полевых условиях, включающий выбор участка поля с определенным уровнем урожайности, используя ранее полученные карты урожайности, забор пробы почвы на выбранном участке на глубине до 1 метра и проведение лабораторных исследований с определением следующих агрофизических показателей почвы, характеризующих ее плодородие: гранулометрический и минералогический состав, каменистость, структура, строение пахотного слоя, плотность, пористость, удельная поверхность, воздухо- и влагоемкость, влажность, содержание органического вещества, углекислого газа, кислорода и гумуса, размещение в месте забора пробы почвы автономной полевой сенсорной станции, оснащенной датчиками скорости и направления воздушного потока, влажности, температуры, атмосферного давления воздуха, уровня жидких осадков, ультрафиолета, освещенности, лазерным сканером для точного измерения расстояний до исследуемой поверхности, камерой глубины, средствами передачи измеренных данных на компьютер, выполненный с возможностью подключения по Bluetooth и содержащий программно-аппаратный комплекс с программами для анализа, обработки, демонстрации и управления, настройку автономной полевой сенсорной станции на режим работы, сканирование почвы путем перемещения камеры глубины и лазерного сканера по периферии выбранного участка с получением облака точек, расположенных друг от друга на расстоянии до 0,1 мм по вертикальной координате, причем выполняют не менее пяти оборотов сканирования вокруг оси станции, а полученные результаты передают в программно-аппаратный комплекс для последующей обработки, параллельно со сканированием почвы собирают с помощью полевой сенсорной станции метеорологические данные о скорости и направлении воздушного потока, влажности и температуре воздуха и почвы, атмосферном давлении воздуха, уровне жидких осадков, индексе ультрафиолетового излучения, интенсивности света, полученное в результате сканирования почвы камерой глубины и лазерного сканера облако точек преобразуют в трехмерную цифровую модель поверхности почвы, привязывают построенную модель к полученным при проведении лабораторных исследований агрофизическим показателям плодородия почвы, измеренным метеорологическим данным, а также к следующим параметрам: фактическая норма высева и всхожесть семян, прямолинейность посевов, наличие огрехов и просевов, густота стояния сельскохозяйственных культур, высота растений, по полученной трехмерной цифровой модели поверхности почвы определяют глыбистость, гребнистость, уклон поверхности, а также фракционный состав почвы, а по тарировочным зависимостям определяют плотность и пористость почвы с использованием следующих выражений:

где - изменение плотности почвы для k-й влажности под воздействием природно-климатических и антропогенных факторов, кг/м³; - изменение профиля поверхности почвы для k-й влажности под воздействием природно-климатических и антропогенных факторов, м; h₀ - профиль поверхности почвы до воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, м; h_i - профиль поверхности почвы после воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, причем дополнительно строят основную гидрофизическую характеристику почвы для определения спелости почвы, м; ρ - плотность почвы после воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, кг/м³; ρ₀ - плотность почвы до воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, полученная в лабораторных условиях, кг/м³; П - пористость почвы после воздействия природно-климатических и антропогенных факторов, ρ_S - плотность твердой фазы почвы, полученная в лабораторных условиях, кг/м³.