Разработка методов и аппаратно-программных средств автоматизированного мониторинга и контроля выполнения посевных работ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.20.01, кандидат наук Воронков Илья Владимирович

• Воронков Илья Владимирович
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Воронков Илья Владимирович

Введение

1. Современные технологии контроля состояния сельскохозяйственных угодий и выполнения полевых работ

1.1. Цели и задачи мониторинга сельхозугодий

1.2. Методы и технические средства мониторинга сельхозугодий и полевых работ

2. Разработка методов автоматизированного контроля выполнения посевных работ и оптимизации маршрутов перемещения между выявленными проблемными участками на полях

2.1. Верификация и валидация данных мониторинга посевов

2.2. Постановка задачи разработки методического и аппаратно-программного обеспечения контроля выполнения посевных работ

2.3. Разработка методического и алгоритмического обеспечения контроля выполнения посевных работ

2.4. Разработка методики выбора оптимальных маршрутов перемещения сельскохозяйственных машин и технических средств дистанционного контроля между проблемными участками посевов

3. Экспериментальная отработка методов контроля за состоянием посевов и управления сельскохозяйственными машинами с оценкой эффективности их применения

3.1. Технология проведения и анализ результатов полевых испытаний аппаратно-программных комплексов контроля выполнения посевных работ

3.2. Эксперимент по оценке качества функционирования оборудования точного высева (Precision Planting)

3.3. Экспериментальное исследование технических и эксплуатационных характеристик систем навигации тракторов и других сельскохозяйственных агрегатов

3.4. Оценка эффективности разработанных методов

4. Разработка программного обеспечения для автоматизированного решения задач контроля состояния посевов и оптимизации маршрутов движения сельскохозяйственной техники как элементов автоматизированной системы управления агропредприятия

4.1. Цели, задачи, состав и макроструктура информационно-управляющей системы

4.2. Программное обеспечение мониторинга состояния посевов и качества выполнения посевных операций

4.3. Программное обеспечение расчета оптимальных маршрутов перемещения технических средств мониторинга и обработки посевов

5. Заключение

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов и аппаратно-программных средств автоматизированного мониторинга и контроля выполнения посевных работ»

Введение

Актуальность темы. В последние годы наблюдается всё более активное применение в теории и практике растениеводства новейших достижений информационных, навигационных и космических технологий. Вследствие этого, принципиально изменяется вся методология управления как отдельными сельскохозяйственными машинами, так и предприятием в целом. Основой методологии вместо плохо формализованного «опыта и интуиции» становятся современные аппаратно-программные комплексы, собирающие и использующие в своей работе точную количественную, как правило, цифровую информацию. «Анализ мировых тенденций развития аграрного производства и инновационных решений в смежных областях свидетельствует, что до 80% разработок в АПК в последние годы базируются на широком применении информационных, телекоммуникационных технологий, электронных автоматизированных систем, роботов и др.» [1]. Фактически, на предприятиях агропромышленного комплекса (АПК) России создаются автоматизированные системы управления производством (АСУП), постепенно вытесняющие человека из процессов сбора данных, принятия и реализации решений [2,3].

Важно отметить, что именно внедрение АСУП позволяет наиболее полно реализовать в растениеводстве преимущества технологий точного земледелия [4], так как существование внутриполевого разнообразия физических и химических свойств почвы, наличие проблемных участков посевов требует применения дифференцированных подходов к выполнению полевых операций. Это возможно только при использовании технологий и технических средств, позволяющих реализовать на практике дифференцированное управление сельскохозяйственными машинами и другими техническими средствами, что обеспечивает достижение как значительного экономического эффекта за счет сокращения расходования горючего, удобрений, ресурсов техники и др., так и снижения негативного влияния на почву, водную среду и атмосферу [5,6,7,8,9].

Несомненно, что это приведет к существенному повышению эффективности деятельности предприятий АПК России, что свидетельствует об актуальности темы настоящего диссертационного исследования.

Степень разработанности темы. Работа любой АСУП состоит в выполнении повторяющейся последовательности действий:

- измерение параметров состояния объекта управления,

- определение отклонений фактических параметров состояния объекта от заданных,

- выбор управляющих воздействий, устраняющих, либо хотя бы минимизирующих, отклонения фактического состояния объекта управления от заданного (эталонного).

По такой же циклограмме функционирует АСУП сельскохозяйственного назначения, в том числе при ее работе на являющимся предметом рассмотрения в диссертации этапе контроля состояния и обработки посевов после проведения посевных работ:

- определение количества и состояния всходов, выделение и геопривязка проблемных участков (отсутствие всходов, сорняки и др.),

- планирование и выполнение агротехнических мероприятий на полях сельскохозяйственными машинами по улучшению состояния посевов на проблемных участках.

В растениеводстве основными источниками информации о состоянии почвы и посевов являются космические, воздушные и наземные средства мониторинга [10,11,12,13,14,15]. С их помощью получают изображения заданных районов Земли различного пространственного разрешения в одном, либо нескольких участках спектра электромагнитных волн, метеоданные, физико-химические параметры почвы и растений и пр. В последние годы к ним добавились установленные на посевных агрегатах автоматические средства регистрации

количества израсходованных семян и координаты точек их закладки в почву [16,17,18,19].

При разработке аппаратно-программных средств и технологий получения изображений посевов возникает ряд научно-практических задач, среди которых важнейшей является выбор геометрических и спектральных характеристик изображений Земли, а также технологий их обработки, анализа и интерпретации, обеспечивающих возможность решения основных задач мониторинга посевов (количество и качество всходов, выявление угнетённых и пораженных участков, определение потребностей и сроков их обработки средствами защиты растений (СЗР), а также внесения удобрений, оценка биомассы и прогноз урожайности) [19,20].

При решении данной задачи, как правило, используются изображения Земли среднего (десятки метров) и высокого (доли метра - единицы метров) разрешения, полученные дистанционно в нескольких частях спектра электромагнитных волн с помощью космических и воздушных средств. Для обработки таких изображений традиционно применяют методы, основанные на измерениях спектральных яркостей растительности в течение вегетационного периода и в зависимости от её состояния. Для этого рассчитываются специальные вегетационные индексы типа NDVI (Normalised Difference Vegetation Index), вычисляемые по данным измерений на нескольких участках спектра [21,22,23,24]. Существенным недостатком данного подхода являются возможность его использования только на поздних фазах созревания растений, при низком уровне «шума» вызванного влиянием отражения сигнала от почвы, а также низкой точности оценки биомассы в случае сильной засоренности посевов сорняками. Также следует отметить, что при расчёте любого вегетационного индекса (ВИ) снижается исходная информативность источника данных дистанционного зондирования (ДЗЗ), так как ВИ представляет собой разновидность линейной свёртки сигналов, что всегда приводит к уменьшению общей информативности отдельных каналов за счёт уменьшения размерности выходного сигнала [25]. В

целях устранения этих недостатков в последние годы интенсивно развивается направление ДЗЗ, основанное на использовании гиперспектральной аппаратуры, регистрирующей яркости одновременно в сотнях узких спектральных интервалов видимой и инфракрасной части спектра, что позволяет синтезировать принципиально более точные спектральные образы посевов, дифференцируя культурные растения от сорных, определяя пораженные участки, недостачу влаги и др. Гиперспектральные камеры уже функционируют на ряде космических аппаратов (КА) ДЗЗ [77].

Легкие и сверхлегкие (весом десятки грамм) гиперспектрометры разработаны для применения на беспилотных летательных аппаратах (БЛА). Однако, несмотря на очевидную перспективность до настоящего времени их применение в задачах мониторинга почвы и посевов не вышло из стадии научного эксперимента и не имеет практического применения, что обусловлено в первую очередь отсутствием (как и в целом для задач ДЗЗ в сельском хозяйстве) эталонных параметрических гиперспектральных образов посевов различных культур на характерных стадиях их вегетации [26,27].

Использование методов мониторинга, основанных на расчётах ВИ также невозможно на ранних (до нескольких недель) этапах роста посевов, поскольку ВИ в принципе не позволяют точно определить количество всходов, расстояния между ними и рядками, размеры пропусков и т.п. Это, в свою очередь приводит к избыточному расходованию ресурсов (горючее, удобрения, СЗР и пр.) при обработке посевов, так как отсутствуют точные данные о расположении проблемных участков, что в свою очередь не позволяет корректно выбрать маршрут движения сельскохозяйственной техники между ними.

Традиционные технологии оценки ожидаемого качества сева, такие как проведение предварительного сева на контрольных участках, а также новейшие технологии, основанные на использовании систем точного высева (Precision

Planting и др.) не позволяют корректно оценить конечный результат посевных работ - количество и качество всходов.

Поэтому важной и актуальной научной проблемой является разработка новых методов инструментального контроля состояния посевов, а также алгоритмов планирования перемещений сельскохозяйственной техники и иных технических средств при обработке и контроле состояния проблемных участков посевов.

Цели исследования - основной целью диссертации является решение указанной научной проблемы путем создания и экспериментальной отработки методик, алгоритмов и технических средств для высокоточного автоматизированного определения состояния посевов и оптимального планирования траекторий движения сельскохозяйственных машин, а также БЛА, при обработке и мониторинге состояния проблемных зон на полях.

Задачи исследования:

• Разработать методику и программное обеспечение для определения количества всходов, выделения и точного позиционирования проблемных участков посевов (отсутствие всходов, сорняки, вредители и т.п.) по данным съемок с БЛА,

• Экспериментально отработать методику съемок, выбрав параметры полета БЛА (скорость, высота и др.) и съемочной фотоаппаратуры, а также количественные характеристики всходов (размеры, расстояние между растениями и др.), при которых создаваемая методика обеспечивает достижение максимальной точности и достоверности результатов,

• Разработать методику и программное обеспечение расчета оптимального маршрута перемещений сельскохозяйственных агрегатов и БЛА по заданному координатами на поверхности Земли множеству проблемных участков,

• Провести эксперимент по сравнительному анализу технических и эксплуатационных характеристик современных систем навигации сельскохозяйственных машин с целью подтверждения соответствия их точностных и иных характеристик требованиям по позиционированию техники при выполнении технологических операций на проблемных участках и посевах в целом,

• Определить цели, задачи, структуру АСУП производством растениеводческой продукции, включая блоки для обработки данных мониторинга посевов и оптимального планирования маршрутов техники.

Результаты диссертационного исследования изложены в четырех главах.

В первой главе представлены классификация и обзор методов и технических средств мониторинга состояния почвы и посевов. Обращается внимание на проблему верификации и валидации данных дистанционного контроля, что обосновывает целесообразность проведения комплексного анализа информации о состоянии посевов, полученной с БЛА, бортовых систем контроля высева сельскохозяйственных машин и результатов прямых полевых измерений. Приводятся технические характеристики ряда таких систем. В этой же главе обосновывается целесообразность рассмотрения задачи оптимизации маршрута передвижения сельскохозяйственной техники между проблемными участками с заданной точностью ее позиционирования. Разрабатываемые в последующих главах методики и программное обеспечение предлагается реализовать в виде отдельных модулей АСУП производством растениеводческой продукции.

Во второй главе разрабатывается методика распознавания отдельных всходов, их подсчета и точного позиционирования, основанная на математическом аппарате обработки и анализа изображений [28], а также методика выбора оптимального пути объезда (облета) проблемных участков, с применением методов целочисленного программирования [29].

В третьей главе описываются технологии и результаты проведения экспериментов в хозяйствах Краснодарского края и Воронежской области, в процессе выполнения которых:

- выбирались параметры работы средств мониторинга (БЛА и установленная на нем фотоаппаратура) и оценивались точностные характеристики представленной в предыдущей главе технологии обработки изображений посевов,

- проводился сравнительный анализ результатов сева (сингуляция, общее количество семян), зарегистрированными системой контроля сеялки точного высева Precision Planting с данными полученными с помощью БЛА,

- оценивались технические и эксплуатационные характеристики ряда навигационных систем параллельного вождения, применявшихся при выполнении операций подкормки разбрасывателем минеральных удобрений Bogballe M2.

По результатам проведенных экспериментов сделаны оценки эффективности практического применения разработанных методик, алгоритмов, а также технологий использования технических средств контроля и управления выполнением полевых операций.

В четвертой главе разрабатываются цели, задачи и структура АСУП для управления производством растениеводческой продукции. Особое внимание уделяется входящим в ее состав модулям анализа состояния посевов и оптимизации маршрутов движения техники, разработанным в диссертации.

Для решения задач мониторинга посевов необходимы их изображения с геометрическим разрешением порядка единиц сантиметров. Космические системы ДЗЗ не могут обеспечить получение снимков с таким высоким разрешением, поэтому в работе исследуется возможность применения для этих целей только воздушных средств типа БЛА.

Применение дистанционных методов контроля тесно связано с проблемой калибровки, верификации и валидации результатов измерений. Причём эти задачи возникают уже на стадии экспериментальной проверки новых методик обработки, анализа и интерпретации данных ДЗЗ, которые, очевидно, нуждаются в сравнении с фактическими оценками состояния посевов (количество и геометрия расположения всходов, размеры и границы проблемных участков и т.п.), получаемыми непосредственно в поле с помощью контактных, ручных и инструментальных методов.

В процессе проведения полевого эксперимента также отрабатывается технология съёмки посевов с БЛА (высота и скорость полёта, параметры съёмочной аппаратуры и др.), проводится сравнительный анализ данных мониторинга, выполненного дистанционными и наземными средствами, что позволяет оценить точность дистанционных методов мониторинга. В результате выполнения вышеуказанных теоретических и экспериментальных исследований создаются аппаратно-программные средства для решения первых двух задач автоматизированного управления: определение фактического состояния посевов и его отклонения от планировавшегося. Их применение на практике позволяет:

- точно определить количество и координаты закладки в почву семян на данном поле,

- определить границы и площади проблемных участков посевов,

- оценить качество работы посевных агрегатов, в частности, линейность рядков, расстояние между ними и отдельными растениями в ряде, пропуски в посевах и др.

Расположение проблемных участков задаётся с высокой (сантиметровой) точностью, определяемой разрешающими способностями аппаратуры, установленной на БЛА, и возможностями использования для их геопривязки на электронной карте поля систем космической навигации ГЛОНАСС/ОРБ. После этого возникает задача реализации следующей функции АСУП - планирование и выполнение технологических полевых операций, устраняющих выявленные

проблемы. При этом важно отметить, что используемая для этого сельскохозяйственная техника должна быть оснащена оборудованием, позволяющим применять технологии «точного земледелия», т.е. изменять параметры выполняемой операции (расход удобрений, СЗР и т.п.) в точном соответствии с заранее подготовленной технологической картой работ с внутриполевой координатной привязкой. Во многих случаях обработке должны быть подвергнуты только проблемные участки посевов. Это обстоятельство обусловливает целесообразность постановки рассматриваемой в работе задачи выбора оптимального маршрута перемещения сельскохозяйственного агрегата по полю между проблемными участками, что может дать существенную экономию ресурсов (рабочее время, горючее, химические препараты и др.). Решение данной задачи также можно использовать при планировании маршрута полёта БЛА, осуществляющего контроль состояния проблемных участков после их обработки. Очевидно, что координатная привязка с сантиметровой точностью проблемных участков требует обеспечения таких же точностей позиционирования сельскохозяйственных агрегатов, чтобы не допускать бесполезного, а в некоторых случаях и вредного воздействия на не требующие обработки участки посевов. Для оценки точностных характеристик современных навигационных систем, используемых на сельскохозяйственной технике, в работе проведен эксперимент по исследованию технических и эксплуатационных точностных характеристик систем параллельного вождения с целью определения их возможностей по выполнению операций с учётом внутриполевой изменчивости.

Эта задача имеет важное практическое значение, так как без подтверждения возможностей навигационного оборудования обеспечить с заданной точностью управление движением по полю, обеспечение высокоточной геопривязки данных мониторинга посевов в значительной мере теряет смысл.

На основе разработанных методов мониторинга посевов и планирования маршрутов перемещения технических средств между проблемными участками должны быть созданы соответствующие аппаратно-программные средства, являющиеся элементами АСУП, в состав которых, в общем случае, войдут:

источники количественной информации (КА ДЗЗ, БЛА со съёмочной аппаратурой, контрольно-информационные бортовые системы

сельскохозяйственных машин и т.д.), средства коммуникации (воздушные и проводные линии связи типа GSM и т.п.), стационарные, размещённые непосредственно в агропредприятии, или «облачные», предоставляющие доступ потребителей к своим данным, системы сбора, обработки, анализа, интерпретации, хранения и отображения данных о посевах, а также о планируемых и выполняемых операциях на полях и ресурсах, необходимых и располагаемых для их осуществления.

К настоящему времени в России и за рубежом разработано и предлагается к использованию большое количество ориентированных на сельскохозяйственную проблематику элементов АСУП, реализованных в виде пакетов специального программного обеспечения (СПО) [30,31,32]. Всё многообразие этих пакетов можно распределить на несколько классов по различным классифицирующим признакам (критериям). Место установки:

- автономные, устанавливаемые непосредственно на сельскохозяйственный агрегат с возможностью отображения в реальном времени данных о функционировании агрегата и выполняемых им операций на мониторе механизатора, а также, передаче этих данных по беспроводным каналам связи типа GSM в стационарную часть АСУП,

- стационарные, размещаются в помещениях, в некоторых случаях (в крупных агрохолдингах) создаются в виде ситуационных комнат, либо центров, получающих информацию от подвижных (трактора, опрыскиватели, комбайны, трудовые машины и пр.) и неподвижных (склады, гаражи и пр.) объектов по каналам связи.

Функциональное назначение:

- создание МЭК и их использование,

- планирование проведения и координатная привязка результатов физико-химических обследований почвы,

- мониторинг местоположения и функционирования подвижных объектов

(сельскохозяйственная техника, автотранспорт),

- учётные, типа 1С.

Размещение:

- в офисе предприятия,

- виртуально, в «облачном» сервисе.

Проектирование и создание АСУП сельскохозяйственного назначения осуществляется по технологии, используемой для разработки подобных систем в других отраслях: формулирование целей системы, определение перечня задач, которые необходимо решить для их достижения, выбор макроструктуры системы, а также её внутренних и внешних интерфейсов, изготовление отдельных аппаратно-программных комплексов и их автономные испытания, комплексные испытания и сдача в эксплуатацию АСУП.

Важно отметить, что сельскохозяйственное производство существенно отличается от промышленного тем, что описания значительного количества объектов и операций, выполняемых с ними, всё ещё весьма плохо формализованы. Так, например, по вполне объяснимым причинам - вследствие очевидной сложности создания - отсутствуют цифровые параметрические (зависящие от времени, вида и сорта возделываемой культуры, физико-химического состава почвы, метеоусловий и др.) модели системы «почва-атмосфера-растения».

Практически нет общепринятых методик и соответствующих универсальных пакетов СПО для планирования операций внесения удобрений, высокоточного прогнозирования объёма и качества урожая и т.п. Представленные на рынке агробизнеса пакеты СПО имеют ограниченное по региону, культурам и т.п. применение, либо не гарантируют эффект от его (СПО) использования.

Поэтому в данной работе, с учётом изложенных обстоятельств, поставлена цель разработки методик, алгоритмов и пакетов СПО, не использующих в процессе их применения параметрические модели объектов исследования (посевы, почва) и выполняемых полевых операций.

Отработка СПО и его верификация проводится в диссертации с использованием большого объёма измерительной информации, полученной в ходе проведения серии полевых экспериментов.

Данное СПО позволяет сделать обоснованные выводы о работе задействованных в полевых работах сельскохозяйственных агрегатов: пропуски при посеве, нарушения расстояний между всходами и рядами, процент сингуляции (количество семян, посаженных в одной точке) и т.п. Данная информация имеет большое значение, как для принятия оперативных управленческих решений (пересев, наладка, ремонт, замена агрегата), так и при проектировании, изготовлении и испытаниях перспективных образцов сельскохозяйственной техники.

Научная новизна. Разработанные в диссертации методы и аппаратно-программные средства позволяют решить научно-технические задачи определения состояния посевов без привлечения сложных параметрических моделей растений, а также построения оптимальных маршрутов перемещения техники (сельскохозяйственных агрегатов, БЛА и др.) при обработке и мониторинге проблемных участков посевов.

Теоретическая и практическая значимость. Разработанный в диссертации метод распознавания отдельных растений и групп растений (кластеров) позволяет эффективно решать задачу определения количества, расположения и состояния всходов, с выделением проблемных участков посевов, подлежащих дополнительной обработке.

Предложенный в работе метод оптимизации маршрута, представляющий собой модификацию задачи «коммивояжера», обеспечивает возможность получения оптимального, в смысле минимизации заданного параметра (время, расход горючего и др.), решения широкого круга задач планирования движения сельскохозяйственных машин.

Разработанные теоретические методики реализованы в виде применимых на практике технологий контроля посевов с помощью БЛА, а также пакетов

программного обеспечения (ПО) для обработки результатов съемок и планирования маршрутов движения техники.

Результаты работы используются в ЗАО «Инженерный Центр «ГЕОМИР», «Совзонд» и других предприятиях при создании и эксплуатации АПС для растениеводства, в частности в геоинформационно-аналитической системе «История поля», установленной в ряде сельскохозяйственных предприятий Курской области и Ставропольского края.

Кроме того по материалам диссертации подготовлены методические пособия, используемые ФГБОУ РИАМА в учебном процессе: в лекциях и практических занятиях по дисциплине «Точное земледелие».

Методология и методы исследования. Диссертация основана на методологии, сочетающей теоретические и практические методы исследования, реализованные по схеме: «разработка теоретических методик - создание ПО -экспериментальная отработка (верификация и валидация) АПС - оценка эффективности их применения».

Теоретические методы основаны на математическом аппарате распознавания изображений в задачах «машинного зрения» (мониторинг посевов) и целочисленном программировании (оптимизация маршрутов).

Экспериментальные методы основаны на проведении полномасштабных натурных экспериментов - испытаниях АПС на полях сельскохозяйственных предприятий России.

Положения выносимые на защиту.

Разработана методика и программное обеспечение автоматизированного определения количественных характеристик состояния посевов.

Разработана методика и ПО выбора оптимального маршрута передвижения сельскохозяйственных машин и воздушных средств мониторинга между проблемными участками посевов.

Экспериментальным путем выбраны характеристики технических средств мониторинга (БЛА и фотоаппаратура), обеспечивающие высокую достоверность результатов контроля состояния посевов.

Определены цели, задачи, структура АСУП для управления производством растениеводческой продукции, включая разработанные в диссертации модули контроля состояния посевов и оптимизации маршрутов техники.

Степень достоверности и апробация результатов.

Для подтверждения достоверности результатов полученных в диссертации, в 2015 - 2017 гг. был проведен цикл полевых экспериментов, подтвердивший работоспособность и высокую точность разработанных технологий.

Материалы исследования докладывались на двенадцати международных и российских конференциях, семинарах и научных чтениях.

Основные результаты исследования представлены в 13 научных работах, в том числе 5 работах в изданиях, рекомендованных ВАК РФ и в виде 2 учебно-методических пособий.

Диссертация содержит 150 страниц основного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение. В основном тексте имеется 58 рисунков и 17 таблиц. Список использованной литературы содержит 84 наименования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Воронков Илья Владимирович, 2018 год

Список литературы

1. Федоренко, В.Ф. Информационные технологии в сельскохозяйственном производстве: научный аналитический обзор / В.Ф. Федоренко. - Москва: ФГБНУ "Росиформагротех", 2014. - 223 с.

2. Якушев, В.П. Информационное обеспечение точного земледелия / В.П. Якушев, В.В. Якушев. - СПб.: Издательство ПИЯФ РАН, 2007. - 384 с.

3. Михайленко, И.М. Управление системами точного земледелия / И.М. Михайленко. - СПБ.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2005. - 234 с.

4. Якушев, В.П. На пути к точному земледелию / В.П. Якушев. - СПб.: Издательство ПИЯФ РАН, 2002. - 458 с.

5. Черноиванов, В.И. Мировые тенденции машинно-технологического обеспечения интеллектуального сельского хозяйства: науч. изд. / В.И. Черноиванов, А.А. Ежевский, В.Ф. Федоренко. - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2012. - 284 с.

6. Якушев, В.В. Информационно-технологические основы прецизионного производства растениеводческой продукции. Диссертация на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук / В.В. Якушев. - СПб.: АФИ РАН, 2013. - 367 с.

7. Буклагин, Д.С. Состояние и перспективные направления автоматизации сельскохозяйственных агрегатов: аналит. обзор / Д.С. Буклагин, В.Я. Гольтяпин, Л.М. Кончина, Н.Ф. Соловьева. - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2005. - 128 с.

8. Кирюшин, В.И. Экологизация земледелия и технологическая политика / В.И. Кирюшин. - Москва: МСХА, 2000. - 473 с.

9. Каштанов, А.Н. Основы ландшафтно-экологического земледелия / А.Н. Каштанов. - М.: Колос, 1994. - 126 с.

10. Рубцов, С.А. Аэрокосмические средства и технологии для точного земледелия / С.А. Рубцов, И.Н. Голованев, А.Н. Каштанов. - Москва: МСХА, 2008. - 330 с.

11.Барталев, С.А. Опыт и перспективы разработки автоматизированных методов обработки спутниковых данных дистанционного зондирования для решения задач мониторинга сельского хозяйства. Материалы Всероссийской научной конференции (с международным участием) «Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве» / С.А. Барталев, Е.А. Лупян, Д.Е. Плотников, С.А. Хвостиков. -Санкт-Петербург, 2015. - 196 с.

12.Михайленко, И.М. Основные задачи оценивания состояния посевов и почвенной среды по данным космического зондирования / И.М. Михайленко // Экологические системы и приборы. - 2015. - №8. - С. 17-25.

13.Ефимов, А.Е. Автоматизированный мобильный полевой агрометеорологический комплекс (АМПАК): Методические указания для использования / А.Е. Ефимов, Ю.Р. Ситдикова, Л.В. Козирева, А.В. Доброхотов. - СПБ.: АФИ, 2013. - 32 с.

14.Воронков, В.Н. Современные технологии и оборудование для наземного мониторинга состояния сельскохозяйственных угодий: метод. реком. / В.Н. Воронков, С.А. Шишов. - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2011. - 40 с.

15. Precision Planting. - Режим доступа: http://www.precisionplanting.com

16.Системы контроля высева MC Electronics. - Режим доступа: http://www.mcelettronica.it

17. Системы контроля высева УСКВ. - Режим доступа: ЬИр://ускв.рф

18. Григорьева, О.В. Метод создания карт состояния сельскохозяйственных культур и выбора информативных спектральных каналов для их мониторинга / О.В. Григорьева, А.Ю. Кузнецов, Л.И. Чапурский // Применение средств дистанционного зондирования земли в сельском хозяйстве. - СПБ., 2015. - 128-134 с.

19.Савин, И.Ю. Современный спутниковый мониторинг почв и посевов: достижения и проблемы / И.Ю. Савин // Материалы Всероссийской научной конференции с международным участием "Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве". - Санкт-Петербург, 2015. - С. 29-32.

20.Баранов, С.И. Возможности использования мульти и гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли в задачах мониторинга агросистем / С.И. Баранов, Ю.Н. Журавель, С.Н. Мартынова, Е.А. Уварова М.: Терра-Кн. клуб, 2002. - 235 С.

21.Визильтер, Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: курс лекций и практических занятий / Ю.В. Визильтер [и др.] - М.: Физматиз, 2010. - 671 С.

22. Панорама. Описание. - Режим доступа: http: //gisinfo .ru/products/panagro .htm

23.Cropio. Описание. - Режим доступа: https://cropio.com

24.Ant. Описание. - Режим доступа: https://ant.services/

25.Федоренко, В.Ф. Научно-информационное обеспечение инновационного развития в сфере сельского хозяйства: науч. изд / В.Ф. Федоренко - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2011. - 368 С.

26.Краснощеков, Н.В. Инновационное развитие сельскохозяйственного производства России / Н.В. Краснощеков - М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2009. - 388 С.

27.Полуэктов, Р.А. Динамические модели агроэкосистем / Р.А. Полуэктов -Ленинград. «Гидрометеоиздат», 1991. - 312 С.

28.Кирюшин, В.И. Методика разработки адаптивно-ландшафтного земледелия и технологии возделывания сельскохозяйственных культур / В.И. Кирюшин - Москва, 1998. - 81 С.

29.Якушев, В.П. Программно-аппаратный комплекс поддержки принятия технологических решений в точном земледелии / В.П. Якушев, И.М. Михайленко, А.Ф. Петрушин, В.В. Якушев // Материалы международной конференции «Агроинфо-2003». - Новосибирск, 2003. - С. 16-23.

30.Личман, Г.И. Основные принципы и перспективы применения точного земледелия / Г.И. Личман, Н.М. Марченко, В.М. Дринга. - Москва: Россельхозакадемия, 2004. - 89 С.

31.Личман, Г.И. Основные направления фундаментальных и прикладных исследований по точному земледелию / Г.И. Личман // Материалы 3-ей научно-практической конференции «Машинные технологии производства продукции в системе точного земледелия и животноводства». - Москва: ВИМ, 2005. - С. 15-19.

32.Якушев, В.П. Информационное обеспечение точного земледелия / В.П. Якушев, В.В. Якушев - Спб.: Изд-во ПИЯФ РАН, 2007. - 384 С.

33.Blackmore S. Developing the principles of Precision Farming. www. unibots .com.

34.Blackmore S. The Europe Farm of Tomorrow. www.Future-Farm.eu.

35.Jiauping, H. Study on precision agriculture and its measurement system / H. Jiauping, H. Qingmin // Chinese Agriculture Mechanization. - 2008. - № 6. - С. 34-36.

36. Проекты НТИ. - Режим доступа: www. proj ects. uti2035. ru

37.Виноградов, Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем / Б.В. Виноградов. - М.: Наука, 1984. - 320 С.

38.Дербенцева, А.М. Методы агрохимического обследования почв / А.М. Дербенцева, В.Г. Трегубова. - Изд-во Дальневост. Ун-та, 2006. - 50 С.

39.Чекмарев, П.А. Использование ио-информационных систем при проведении мониторинга плодородия почв / П.А. Чекмарев, С.В. Лукин // Достижения науки и техники АПК. - 2013. - №1. - С. 3-5.

40.Личман, Г.И. Использование космического мониторинга и дистанционного зондирования в системе точного земледелия / Г.И. Личман, Н.М. Марченко // Геоматика. - 2011. - №4 - С. 89-93.

41.Шеголихина, Т.А. Технические средства для оценки состояния почвы в системе точного земледелия: аналит. информ. сообщ. / Т.А. Шеголихина. -ФГБНУ «Росинформагротех», 2013. - 8 С.

42.Шпаар, Д. Научные основы снижения норм гербецидов при использовании технологии дифференцированного прецизионного их внесения в земледелии развитых стран Европы / Д. Шпаар, Г. Ветенберг, К. Даммер,

A.В. Захаренко // Агро XXI. - 2003. - №1. - С. 40-43.

43.Марченко, Н.М. ВИМ, Итоги работ по проекту с Минпромнауки РФ, Машинные технологии дифференцированного применения удобрений / Н.М. Марченко. - Клин, 2000. - С. 6-11.

44. Воронков, В.Н. Технологии, оборудование и опыт использования навигационных и компьютерных систем в растениеводстве: науч. издание /

B.Н. Воронков, С.А. Шишов. - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2010. - 80

C.

45. Шпаар, Д. Дифференцированное управление посевами с учетом гетерогенности полей в рамках PRECISION AGRICULTURE / Д. Шпаар // Агротехнологии XXI века. - 2007. - С. 6-8.

46.Гольтяпин, В.Я. Системы параллельного вождения машино-тракторных агрегатов / В.Я. Гольтяпин // Техника и оборудование для села. - 2013. -№11 - С. 12-14.

47.Швайбергер, Р. Экономить при езде. Автоматические системы управления сельхозмашин при правильном их применении приносят чистую прибыль / Р. Швайбергер, Х. Ниман // Новое сельское хозяйство. - 2007. - №2. - С. 98102.

48.Гольтяпин, В.Я. Системы параллельного вождения машино-тракторных агрегатов / В.Я. Гольтяпин // Техника и оборудование для села. - 2013. -№11. - С.12-14.

49. Системы параллельного вождения. - Режим доступа: http://eco-razum.com/about/parallelnoe-voidenie-navigator-dlya-s-h.php

50. Никитченко, С.Л. Инженерное обеспечение растениеводства: монография / С.Л. Никитченко. - М.-Берлин: Директ-Медиа, 2016. - 272 С.

51.Вагнер, П. Принять решение помогает компьютер. Новые подходы при дифференцированном внесении удобрений / П. Вагнер, М. Шнайдер // Новое сельское хозяйство. - 2007. - С. 108-110.

52.Буклагин, Д.С. Состояние и перспективные направления автоматизации сельскохозяйственных агрегатов: аналит. обзор / Д.С. Буклагин, В.Я. Гольтяпин, Л.М. Колчина, И.Ф. Соловьев. - М.:ФГНУ «Росинформагротех», 2005. - 128 С.

53.Федоренко, В.Ф. Системы параллельного вождения машино-тракторных агрегатов / В.Ф. Федоренко // Техника и оборудование для села. - 2013. -№11. - С.12-14.

54.Применение ГИС-технологий в сельском хозяйстве. - Режим доступа: http : //www.radixtools.ru/publish- gis-agriculture

55.Темников, В. Н. Применение геоинформационных систем в сельском хозяйстве России / В.Н. Темников // Никоновские чтения. - 2008. - №13. -С. 614-617.

56.Жеруков, Т.Б. Применение ГИС-технологий в сельском хозяйстве / Т.Б. Жеруков // Научно-методический журнал NovaInfo. - 2016. - №57. - С. 1014.

57.Стукова, И.В. Интеграция информационных систем в экономические отношения в сельском хозяйстве // И.В. Стукова // Фундаментальные исследования. - 2013. - № 8. - С. 1155-1157.

58.Романенко, Г.А. Обеспечить модернизацию агропромышленного комплекса / Г.А. Романенко // АПК: экономика, управление. - 2011. - №3. - С. 3-10.

59.Рунов, Б.А. Развитие новых технологий в сельском хозяйстве / Б. А. Рунов -М.: ФГНУ «Росинформагротех». - 2009 - С. 55-61.

60.Полуэктов, Р.А. Динамические модели агроэкосистем / Р.А. Полуэктов. - Л. Гидрометеоиздат, 1991. - 214 С.

61. Зайцев, Г. Ф. Теория автоматического управления и регулирования. - 2-е изд., перераб. и доп. / Г.Ф. Зайцев. - Киев, Издательство Выща школа Головное издательство, 1989. - 431 С.

62.Козырева, Л.В. Обзор моделей энерго-массо-обмена системы «почва-растение-приземной слой воздуха» с использованием данных дистанционного зондирования / Л.В. Козырева, Ю.Р. Ситдинова, А.Е. Ефимов, А.В. Доброхотов // Материалы Всероссийской научной конференции (с международным участием). «Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве». - Санкт-Петербург. - 2015. - 196 С.

63.Савин, И.Ю. Использование вегетационного индекса NDVI для оценки качества почв пашни / И.Ю. Савин, Э.Р. Танов, С. Харзинов // Бюллетень почвенного института им. В.В. Докучаева. - 2015. - № 77.

64.Сахарова, Е.Ю. Спутниковый мониторинг состояния посевов зерновых культур с использованием индекса вегетации / Е.Ю. Сахарова, Л.А. Сладких, Е.Н. Кулин. - «Интерэкспо Гео-Сибирь», 2015. - №1.

65.Рубцов, С.А. Аэрокосмические средства и технологии для точного земледелия / С.А. Рубцов, И.Н. Голованев, А.Н. Каштанов. - М.: МСХА. -2008. - 330 С.

66.Шарапов, И.В. Методы оптического контроля урожайности локальных участков поля в точном земледелии / И.В. Шарапов, С.П. Пронин // Ползуновский альмонах. - 2014. - №1. - С. 166-169.

67.ФГБНУ Ставропольский НИИСХ ФАНО России. - Режим доступа: http: //www.sniish.ru?nauchnye-issledovaniya/resultaty

68.Сладких, Л.А. Технология мониторинга состояния посевов по данным дистанционного зондирования Земли на юге Западной Сибири / Л.А. Сладких, М.Г. Захватов, Е.И. Сарыкин, Е.Ю. Сахарова // Геоматика. - 2016. - №2. - С. 39-48.

69.Иоффе, Д.И. Автоматическое распознавание растений посредством выделения признаков на изображении / Д.И. Иоффе, А.И. Россомахина // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. - Санкт-Петербургский НИУ ИТ, МиО. - 2015.

70.Цветков, А.А. Алгоритмы распознавания объектов / А.А. Цветков, Д.К. Шорох, М.Г. Зубарев, С.В. Юрсков, А.В. Шуклин, А.Л. Хамуш, И.Б. Ануфриев // Технические науки: проблемы и перспективы: материалы IV Междунар. Науч. конф. (г. Санкт-Петербург, июнь 2016 г.). - 2016. - С. 2028.

71. Алгоритмы распознавания изображений. - Режим доступа: http://habrahabr.ru/post/2080901.

72.Федоренко, В.Ф. Экспериментальные исследования элементов систем точного земледелия в Краснодарском крае / В.Ф. Федоренко, И.В. Воронков // Техника и оборудование для села. - 2015. - №12. - С. 12-16.

73.Воронков, И.В. Научно-методические и алгоритмические основы оценивания показателей продуктивности и фитосанитарного состояния посевов по данным дистанционного зондирования Земли / И.В. Воронков, И.М. Михайленко // Агрофизика. - 2016. - №1.- С. 32-42.

74.Воронков, И.В. Методы обнаружения сорняков, болезней и вредителей растений по данным дистанционного зондирования / И.В. Воронков, И.М. Михайленко // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2016. -Т.13.- № 3.- С. 72-83.

75. Воронков, И.В. Методика и аппаратно-программные средства для мониторинга состояния посевов на ранних стадиях вегетации / И.В. Воронков // Сельскохозяйственные машины и технологии. - 2017. - № 5. -С. 33-37.

76.Воронков, И.В. Методика и практический опыт применения БПЛА для мониторинга сельскохозяйственных угодий / И.В. Воронков, В.В. Самойлов, А.М. Старостенко, А.А. Данилкин, А.В. Фролов // Труды LI Чтений К.Э. Циолковского. - 2017. - С. 16-22.

77. Воронков, В.Н. Проектирование единой геоинформационной платформы на основе данных ДЗЗ / В.В. Самойлов, В.Н. Воронков, Т.Н. Тян, И.В. Воронков А.А. Данилкин, Н.И. Ефимов, В.Н. Пантелеймонов // Труды XLVI Чтений К.Э. Циолковского.- 2012. - С. 21-32.

78.Воронков, И.В. Автоматизация процессов борьбы с сорняками и вредителями / И.В. Воронков // Плодоводство и ягодоводство России.-

2014. - №1. - С. 93-97.

79.Воронков, В.Н. Специальное программное обеспечение для управления производством сельскохозяйственной продукции / В.Н. Воронков, И.В. Воронков, А.М. Жосану // Научно-информационное обеспечение инновационного развития АПК. - 2014. - С. 343-351.

80.Федоренко, В.Ф. Методика и результаты экспериментального исследования технических характеристик систем космической навигации ГЛОНАСС/GPS в сельском хозяйстве / В.Ф. Федоренко, И.В. Воронков // труды LI Чтений К.Э. Циолковского. - 2016. - С. 53-59.

81. Воронков, И.В. Современные способы измерения площадей полей / Д.А. Петухов, А.Н. Назаров, И.В. Воронков // АгроСнабФорум. - 2016. - №3. - С. 15-17.

82.Воронков, В.Н. Сравнительный анализ технических, эксплуатационных и экономических характеристик устройств параллельного вождения сельхозтехники / В.Н. Воронков, И.В. Воронков // ФГБОУ «РИАМА». -

2015.

83.Воронков, В.Н. Специальное программное обеспечение для контроля и управления производством сельскохозяйственной продукции / В.Н. Воронков, И.В. Воронков // ФГБОУ «РИАМА». - 2014.

84.Литл, Д. Алгоритм решения задачи о коммивояжере. Экономика и математические методы / Д. Литл. - 1965.