Цифровой агроном — дроны для мониторинга и управления состоянием посевов

Клиент

Крупная аграрная компания, обрабатывающая большие площади сельскохозяйственных угодий. Наименование клиента не раскрывается по условиям конфиденциальности.

Цель

Создать систему оперативного мониторинга посевов и раннего выявления проблем для снижения потерь урожая и оптимизации затрат на полив и удобрения.

Проблема

Нехватка квалифицированных агрономов и большие площади приводили к несвоевременному поливу и удобрению, позднему выявлению болезней растений и ежегодным потерям урожая.

Решение

Разработана система «цифрового агронома», объединяющая беспилотный авиационный комплекс, спектральную съёмку и ИИ-аналитику для автоматизированного мониторинга состояния посевов.

БАС со спектральной NIR-камерой

Специализированный дрон для аграрного мониторинга.

NIR-камера для спектрального анализа растительности.

Раннее выявление стрессовых зон и скрытых проблем.

Полностью автономные полёты.

ИИ-анализ изображений

Автоматическая интерпретация спектральных данных.

Классификация состояния растений и выявление заболеваний.

Выделение проблемных зон поля.

Формирование рекомендаций по обработке.

Автоматизация полётов БАС

ИИ-маршрутизация полётов.

Оптимизация облёта больших территорий.

Минимизация человеческого фактора.

Существенная экономия времени.

Интерактивная карта посевов

Карта поля с зонами риска.

Визуализация уровней стресса растений.

Тепловые карты влажности и питания.

Понятные рекомендации для агронома.

Результат

Снижение потерь урожая

Проблемы выявляются на ранних стадиях, до появления визуальных признаков.

Оптимизация затрат

Сокращение расходов на полив, удобрения и химикаты за счёт точечной обработки.

Рост эффективности агрономов

Один специалист контролирует в 5–7 раз больше площадей.

Быстрое принятие решений

Агроном получает готовые рекомендации без ручного анализа данных.

Заключение

Система «цифрового агронома» позволила перейти к проактивному управлению урожаем. Использование БАС со спектральной съёмкой и ИИ-аналитики снизило издержки, повысило качество урожая и сделало управление посевами более точным и предсказуемым.