Какие сенсорные технологии появятся в будущем для Сельского хозяйства 4.0?

Сельское хозяйство 4.0 развивается и требует расширенного набора датчиков. Под сельским хозяйством 4.0 подразумеваются системы, использующие дроны, робототехнику, Интернет вещей (IoT), вертикальные фермы, искусственный интеллект (ИИ), возобновляемые источники энергии и передовые сенсорные технологии. В некотором смысле Сельское хозяйство 4.0 похоже на Индустрию 4.0: если Индустрия 4.0 предназначена для поддержки автоматизации и массовой адаптации производственных процессов, то Сельское хозяйство 4.0, как ожидается, будет поддерживать автономные операции и массовую адаптацию методов ведения сельского хозяйства в микросредах.

Интеграция цифровых технологий в сельское хозяйство позволяет сельскохозяйственным предприятиям эффективно использовать ресурсы, необходимые для повышения урожайности, снижения затрат и минимизации ущерба, а также расхода воды, топлива и удобрений. В этом разделе часто задаваемых вопросов рассматриваются сенсорные технологии, разрабатываемые для Сельского хозяйства 4.0, включая носимые устройства для наблюдения за растениями и гиперспектральной визуализации, программу ЕС «Система сельскохозяйственной совместимости и анализа», а также проблемы безопасности, связанные с беспроводными сенсорными сетями и Интернетом вещей в Сельском хозяйстве 4.0.

Носимые устройства для растений

Графен и оптоволокно — две технологии, используемые для разработки носимых датчиков для растений. Графеновые датчики позволяют измерять время, необходимое различным культурам для перемещения воды от корней к нижним и верхним листьям. Изначально исследователи использовали эти датчики для разработки растений, более эффективно использующих воду. В долгосрочной перспективе ожидается, что эти графеновые датчики на ленте (также называемые «растительными татуировками») помогут в разработке недорогих высокопроизводительных датчиков для приложений «Агро 4.0» (рис. 1) и помогут повысить эффективность ирригационных систем. Процесс изготовления датчиков позволяет создавать устройства диаметром несколько миллиметров с размером элементов до 5 мкм. Малый размер элементов повышает чувствительность датчиков. Проводимость оксида графена в этих датчиках изменяется в присутствии водяного пара, что позволяет измерять транспирацию (выделение водяного пара) листом.

Технология измерения на основе волоконно-оптической брэгговской решетки (ВБР) также разрабатывается для сельскохозяйственных применений. ВБР действует как режекторный фильтр, отражающий узкую часть света с центром в области длины волны Брэгга (λB) при освещении широким спектром света. . Он изготовлен в виде микроструктуры, встроенной в сердцевину оптического волокна. В отличие от графеновых сенсоров, которые являются новой технологией, ВБР-сенсоры уже используются в нескольких областях, включая аэрокосмическую промышленность, гражданское строительство и мониторинг здоровья человека. Датчики ВБР могут быть изготовлены с высокой чувствительностью, небольшими размерами и малым весом. В случае сельскохозяйственных датчиков присущая технологии ВБР чувствительность к деформации (ε) и колебаниям температуры (ΔT) сочетается с активируемым влагой полимером для определения изменений относительной влажности (ΔRH) окружающего воздуха. Кроме того, датчики ВБР могут быть объединены в одно устройство для мониторинга роста растений и условий окружающей среды. Датчик ВБР, предназначенный для применения в сельском хозяйстве, состоит из трех сегментов: один для измерения ε, другой для мониторинга ΔRH и третий, оптимизированный для измерения ΔT. Он был изготовлен с использованием коммерческого ВБР с длиной решетки 10 мм, λВ 1533 нм и растягивающимся акрилатным покрытием. Покрытие защищает ВБР и улучшает его сцепление со стеблем растения.

От мультиспектральной к гиперспектральной визуализации

Мультиспектральная визуализация — это признанная технология сельскохозяйственных датчиков. Она позволяет обнаруживать незначительные изменения в состоянии растений до появления видимых симптомов. Например, снижение содержания хлорофилла в растении можно обнаружить до того, как листья заметно пожелтеют. Мультиспектральные датчики используют длины волн от 712 до 722 нм (красная граничная полоса), где признаки стресса легче всего обнаружить. Мультиспектральную визуализацию можно реализовать с помощью стационарных установок, где датчики перемещаются вперед и назад по рельсам в теплице или по открытому полю. Они также хорошо подходят для размещения на дроне. Например, в одной из конфигураций мультиспектральная система визуализации на базе дрона может сканировать поле площадью 100 акров (на высоте 400 футов над поверхностью почвы с перекрытием 70%) менее чем за 30 минут (рис. 2). Некоторые преимущества мультиспектральной визуализации включают в себя:

·         Раннее выявление заболеваний
·         Улучшение орошения и управления водными ресурсами
·         Более быстрый и точный подсчёт растений для оптимизации внесения удобрений и борьбы с вредителями
·         Снижение затрат за счёт автоматизации действий, ранее выполнявшихся путём обхода полей

Основное различие между современными мультиспектральными сенсорами и новыми гиперспектральными сенсорами заключается в полосе пропускания (количестве и узости полос), используемой для представления данных электромагнитного спектра. Мультиспектральные изображения обычно используют от 3 до 10 полос для покрытия соответствующего спектра. Гиперспектральные изображения состоят из сотен или тысяч более узких полос (от 10 до 20 нм), что обеспечивает более высокое разрешение и охватывает более широкий спектральный диапазон. Спектральное разрешение, то есть способность захватывать большое количество узких спектральных полос, является важной характеристикой гиперспектральных изображений по сравнению с мультиспектральными. Другие преимущества гиперспектральных изображений включают:

·         Более высокое пространственное разрешение и способность различать более мелкие объекты.
·         Более высокое временное разрешение и способность быстрее определять важные изменения окружающей среды, такие как необходимость орошения.
·         Более высокая радиометрическая чувствительность и способность различать небольшие различия в излучаемой энергии.

Гиперспектральные датчики визуализации обеспечивают высокодетализированный электромагнитный спектр сельскохозяйственных полей, что делает их полезным инструментом для выявления небольших и более локальных изменений важных характеристик почвы и её деградации, а также изменений в состоянии и состоянии сельскохозяйственных культур. Все более широкое использование сенсоров в сельском хозяйстве 4.0 и добавление датчиков с более высоким разрешением, таких как гиперспектральные изображения, стимулируют использование больших объемов данных и вызывают обеспокоенность в связи с безопасностью, целостностью и приватностью данных. Решение этих проблем является основным направлением программы ЕС ATLAS.

Система взаимодействия и анализа в сельском хозяйстве

Финансируемый ЕС проект «Система взаимодействия и анализа в сельском хозяйстве» (ATLAS) направлен на разработку открытой платформы для поддержки инноваций и развития «Сельского хозяйства 4.0». ATLAS — одна из исследовательских и инновационных программ ЕС в рамках программы «Горизонт 2020». Проектом руководит Общество Фраунгофера. Проект решает текущую проблему отсутствия совместимости данных в сельском хозяйстве путем объединения сельскохозяйственного оборудования с системами датчиков и анализа данных. Ожидается, что созданная платформа будет поддерживать интеграцию аппаратного и программного обеспечения широкого спектра сенсорных систем и усилит преимущества цифрового сельского хозяйства. Целью ATLAS является разработка открытой сети взаимодействия для сельскохозяйственных приложений и создание устойчивой экосистемы для инновационного сельского хозяйства, основанного на данных (рис. 3). ATLAS использует сети полевых датчиков и мультисенсорные системы для предоставления больших объемов данных, необходимых для реализации концепции "Сельское хозяйство 4.0".

Ожидается, что платформа ATLAS будет поддерживать гибкое сочетание сельскохозяйственной техники, сенсорных систем и инструментов анализа данных, что позволит преодолеть существующую нехватку взаимодействия и позволит фермерам устойчиво повышать производительность, используя самые передовые цифровые технологии и данные. ATLAS также определит уровни аппаратного и программного обеспечения, которые позволят получать и обмениваться данными с множества датчиков, а также анализировать эти данные с использованием различных специализированных аналитических подходов. Программа продемонстрирует преимущества «Сельского хозяйства 4.0» посредством серии пилотных исследований по всей цепочке создания стоимости в сельском хозяйстве и завершится определением стандартов следующего поколения, необходимых для дальнейшего растущего внедрения архитектуры, основанной на данных.

Беспроводные сенсорные сети и безопасность

Решения на основе беспроводных сенсорных сетей (WSN) и Интернета вещей (IoT) широко используются в Сельском хозяйстве 4.0, предоставляя фермерам многочисленные преимущества. Однако взаимосвязь между различными датчиками и сетевыми устройствами, которые могут содержать неисправленные или устаревшие прошивки или программное обеспечение, создает возможности для уязвимости сетей и открывает различные векторы атак, включая атаки на устройства, атаки на данные, атаки на конфиденциальность, сетевые атаки и так далее.

Растущее использование автоматизации и даже автономных операций для повышения урожайности также вызывает опасения по поводу безопасности. Помимо ATLAS, исследовательские и инновационные программы Европейского союза «Горизонт 2020» направлены на разработку инструментов мониторинга и классификации сетевого трафика для использования в системах Сельского хозяйства 4.0. Ожидается, что эффективный мониторинг трафика будет играть важную роль в защите помощников и пользователей от последствий сетевых атак. Для Сельского хозяйства 4.0 разрабатываются инструменты анализа и классификации сетевого трафика на основе методологий машинного обучения (МО), которые помогут снизить угрозы для WSN и других активов, подключенных к Интернету вещей.

Резюме

Внедрение «Сельского хозяйства 4.0» основано на всё более широком использовании беспроводных сенсорных сетей (БСС) для повышения урожайности и снижения затрат фермеров. Это также требует разработки новых сенсорных устройств, таких как носимые устройства для растений с использованием графеновых и ВБР-сенсоров, а также расширения существующих сенсорных устройств, например, перехода от мультиспектральной к гиперспектральной визуализации. Программа ЕС ATLAS направлена ​​на улучшение совместимости и максимальную выгоду от растущего разнообразия сенсорных технологий и технологий анализа данных. Повышение безопасности сетей также будет иметь решающее значение для обеспечения безопасности, целостности и конфиденциальности данных в «Сельском хозяйстве 4.0».

Ссылки:
5 способов использования мультиспектральных изображений в сельском хозяйстве, Coptrz
Достижение в области гиперспектральном ДЗЗ в сельском хозяйстве, Special Agriculture 4.0
Сельское хозяйство 4.0 и интеллектуальные датчики. Научная эволюция цифрового сельского хозяйства: проблемы и возможности,
MDPI sensors
ATLAS, Система взаимодействия и анализа сельского хозяйства, ATLAS
Инженеры создают носимые датчики для растений, позволяющие измерять потребление воды сельскохозяйственными культурами, Университет штата Айова
Носимые датчики для растений на основе технологии ВБР для мониторинга роста и микроклимата, MDPI sensors
MDPI Технологии точного земледелия и факторы, влияющие на их внедрение, Министерство сельского хозяйства США