Платформа аналитики и мониторинга сельхозугодий на основе данных с дронов и почвенных сенсоров

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность: актуальность исследования обусловлена быстрым развитием технологий дистанционного зондирования и автоматизации сельского хозяйства, что позволяет повысить эффективность и устойчивость аграрного производства. В условиях изменений климата и необходимости рационального использования ресурсов создание интегрированных платформ для мониторинга становится особенно важным. Внедрение таких систем снижает риски потерь урожая и способствует принятию своевременных управленческих решений.

Проблема: несовершенство существующих методов мониторинга сельхозугодий и недостаточная интеграция данных с различных источников создают барьеры для эффективного управления ресурсами. Отсутствие универсальных платформ, объединяющих данные с дронов и почвенных сенсоров, ограничивает возможности аналитики и принятия решений.

Цель: разработать концепцию и прототип платформы аналитики и мониторинга сельхозугодий на основе данных с дронов и почвенных сенсоров.

Задачи:

1. 1) Проанализировать существующие методы и системы мониторинга сельхозугодий.
2. 2) Изучить современные технологии сбора и обработки данных с дронов и почвенных сенсоров.
3. 3) Разработать архитектуру интегрированной платформы.
4. 4) Создать прототип системы для сбора и анализа данных.
5. 5) Оценить эффективность предложенной платформы на примере конкретных кейсов.

Объект исследования: объектом исследования является система мониторинга и аналитики сельскохозяйственных угодий, включающая аппаратные и программные компоненты для сбора, обработки и визуализации данных.

Предмет исследования: предметом исследования являются свойства и характеристики данных, получаемых с дронов и почвенных сенсоров, а также методы их обработки и анализа.

Гипотеза: если использовать интегрированную платформу для сбора и анализа данных с дронов и почвенных сенсоров, то можно повысить точность и своевременность мониторинга сельскохозяйственных угодий.

Методы: Анализ научной литературы., Изучение интернет-источников., Сравнение и сопоставление полученных данных.

Научная новизна: научная значимость заключается в разработке новых подходов к интеграции данных с различных источников для повышения эффективности мониторинга сельхозугодий. В результате создается база для дальнейших исследований в области автоматизации и аналитики в аграрном секторе.

Практическая значимость: практическая ценность заключается в создании прототипа системы, который может быть использован аграрными предприятиями для повышения урожайности, снижения затрат и оптимизации использования ресурсов. Результаты могут быть внедрены в системы автоматического управления сельскохозяйственными процессами.