+86-313-5812369

Все чаще слышишь про автоматизацию сельского хозяйства, про 'умные фермы'. Но за красивыми презентациями и обещаниями высокой урожайности часто скрываются серьезные проблемы внедрения. На мой взгляд, основная ошибка – недооценка комплексности задачи и завышенные ожидания от готовых решений. Просто купить систему и ждать чудес не получится. И, конечно, важна не только автоматизация, но и точное, обоснованное внесение удобрений, ведь без этого даже самый продвинутый полив не принесет желаемого результата. В этой статье поделюсь своим опытом, ошибками и наработками в области интеллектуального интегрированного орошения и внесения удобрений.
Начиналось все с желания помочь фермерам повысить эффективность производства. Мы столкнулись с распространенной проблемой: многие хозяйства не понимают, что простое подключение датчиков и автоматическое управление поливом – это только часть решения. Не хватает анализа данных, адаптации к погодным условиям, специфике почвы и потребностям конкретной культуры. Часто приходят с запросами на 'волшебную кнопку', которая сама все решит. А решение – это сложный комплекс алгоритмов, датчиков и исполнительных механизмов, интегрированный в единую систему управления. И этот комплекс нужно постоянно отлаживать и настраивать.
Я помню один случай, когда пытались автоматизировать полив подсолнечника. Установили датчики влажности почвы, настроили полив по расписанию. В итоге, почва оставалась переувлажненной, а урожайность – ниже ожидаемой. Пришлось вернуться к истокам, изучить почву, погодные данные за предыдущие годы, используя собранную информацию для корректировки алгоритмов полива. Это заняло немало времени и сил, но результат стоил того.
Выбор правильных датчиков – это основа интеллектуального интегрированного орошения и внесения удобрений. Не стоит экономить на этом. Простые датчики влажности почвы – это хорошо, но они дают лишь частичную информацию. Важны датчики температуры, освещенности, скорости ветра, а также датчики pH и EC почвы. Желательно использовать датчики, передающие данные по беспроводным протоколам (LoRaWAN, NB-IoT), чтобы обеспечить надежную связь в полевых условиях. И конечно, важный аспект – калибровка датчиков. Только хорошо откалиброванные датчики могут дать достоверные данные для принятия решений.
Мы часто используем датчики от компании Sentek. Они довольно надежные и предлагают широкий спектр датчиков для различных культур и почв. Недавно тестировали их датчики влажности почвы в сочетании с системой внесения удобрений по зонам. Получились неплохие результаты, но требуется постоянная настройка. Качество показаний зависит от многих факторов, включая тип почвы и освещенность.
Система внесения удобрений – это не просто насос, распылитель и емкость с удобрениями. Это сложный комплекс, требующий точной дозировки и равномерного распределения удобрений по полю. Важно использовать систему, которая позволяет регулировать дозировку удобрений в зависимости от потребностей растений и характеристик почвы. Это может быть реализовано с помощью различных технологий, таких как дозированные форсунки, системы с переменным расходом или интегрированные системы на основе данных дистанционного зондирования. Идеальный вариант – это когда система интегрирована с системой интеллектуального интегрированного орошения и внесения удобрений, и может автоматически корректировать дозировку удобрений в зависимости от влажности почвы и потребностей растений.
Один из распространенных способов – использование форсунок с регулируемым расходом. Они позволяют точно дозировать удобрения, но требуют регулярной калибровки и обслуживания. Еще один вариант – использование систем с переменным расходом, которые автоматически регулируют количество удобрений, в зависимости от давления и расхода жидкости. Но и они не лишены недостатков, например, требуют более сложной настройки и контроля. Еще один популярный путь - интеграция системы с данными от дронов, делающих снимки поля для оценки его состояния.
В процессе внедрения систем интеллектуального интегрированного орошения и внесения удобрений неизбежно возникают проблемы. Например, сложность интеграции различных систем от разных производителей. Не всегда удается обеспечить бесшовную работу всех компонентов системы. Кроме того, требуются квалифицированные специалисты для настройки и обслуживания системы. Нехватка таких специалистов – это серьезная проблема для многих фермеров. И, конечно, важно учитывать стоимость оборудования и обслуживания. Системы интеллектуального интегрированного орошения и внесения удобрений – это инвестиция, которая должна окупиться. Но для этого необходимо правильно выбрать систему и обеспечить ее эффективное использование. И не стоит забывать о вопросах энергоснабжения - особенно в удаленных районах, где может не хватать стабильного электропитания.
Мы сталкивались с проблемой несовместимости датчиков разных производителей. Пришлось разрабатывать собственные интерфейсы для обмена данными. Это было трудоемко и дорого, но позволило решить проблему. Еще одна проблема – сложность анализа больших объемов данных, собранных с датчиков. Требуются специалисты, которые умеют работать с данными, и алгоритмы, которые могут автоматически выявлять закономерности и принимать решения.
ООО Хэбэй Чуншэн Сельскохозяйственные технологии (https://www.cnbawang.ru/) в своей деятельности стремится предлагать комплексные решения в области интеллектуального интегрированного орошения и внесения удобрений. Мы не просто продаем оборудование, а оказываем полный спектр услуг: от проектирования и внедрения до обслуживания и обучения персонала. Мы тесно сотрудничаем с ведущими производителями датчиков и систем внесения удобрений, что позволяет нам предлагать нашим клиентам самые современные и эффективные решения. Мы уверены, что можем помочь фермерам повысить урожайность, снизить затраты и улучшить качество продукции. Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь обращаться к нам.
Мы гордимся тем, что помогаем фермерам внедрять инновационные технологии и повышать эффективность своего производства. И мы будем продолжать работать над улучшением наших решений и расширением спектра услуг.