A távérzékelés és a szenzortechnika kombinációja

AO Greenseeker ISOBUS

A precíziós gazdálkodás és a Smart Farming

A Smart Farming egy evolúciós folyamat része, azaz bevezetése egy üzemben nem ugrásszerűen történik, hanem lépésről-lépésre. Ebben a folyamatban egy megkerülhetetlen fokozat a precíziós gazdálkodás megléte, hiszen ez adja a gépi oldalról azt az alapfeltételt, ami az intelligens mezőgazdasághoz szükséges, valamint a másik oldalról ez biztosítja azt a szoftver hátteret, mely a keletkező adatokat feldolgozza és kiértékeli, valamint a gazdaság számára jogszabályokban meghatározott dokumentációkat (pl. Gazdálkodási Napló, permetezési napló stb.) elkészíti. A precíziós gazdálkodás esetében a helyspecifikus anyagkijuttatás, azon belül is elsősorban a műtrágya és vetőmag mennyiségének a szabályozása az, mely a már korábban összegyűjtött adatok kiértékelésén és feldolgozásán alapul. Ezek az adatok lehetnek saját felvételezések, pl. hozamtérkép, lehetnek távérzékelési adatok, pl. Talking Fields térképek és lehetnek laboradatok is, pl. talajvizsgálati eredmények. Az így összeállított adatok lehetnek ugyan nagyon pontosak, de tagadhatatlanul egy vagy több korábbi aratási év eredményeit adják vissza, az aktuális állapotra nem reflektálnak. A múltbeli tényadatokból kényelmesen tudunk a számítógépünkön változtatható anyagkijuttatást vezérlő applikációs térképeket készíteni. Amennyiben valós idejű, az aktuális növényállomány állapotát is figyelembe vevő anyagkijuttatást szeretnénk végezni, akkor már szenzorokra is szükségünk van a vezérléshez.

N-szenzorok

Az utóbbi időben rohamosan terjed a nitrogénszenzorok használata, melyekkel a tápanyag-utánpótlást lehet optimalizálni. A különböző gyártmányú szenzorok nagyon hasonló elven működnek és a növényállomány fejlettségéről és nitrogénellátottságáról az úgynevezett NVDI érték (Wikipédia Link) formájában adnak tájékoztatást. Az NDVI érték közvetlenül felhasználható a műtrágyaszóró vezérlésére. A nitrogénszenzor kizárólagos használatának ugyanaz az előnye, ami egyben a legnagyobb hátránya is: A szenzor csak a valós idejű értékeket veszi figyelembe, így a múltbeli tapasztalatok nélkül, automatikusan az aktuális állapot alapján vezérel, ami nem feltétlenül jelenti az optimális kijuttatást. Az igazi előrelépést az jelenti, ha a múltbeli adatokat (hozamtérkép, Talking Fields, talajvizsgálat) és a valós idejű adatokat (N-szenzor) egymással kombináljuk és így alapozzuk meg a gazdaságilag optimális tápanyag kijuttatást.

A kulcs a Map Overlay

A Map Overlay használatával egyszerűen lehet kombinálni a múltbeli, térkép alapú és a valós idejű adatokat és így a nitrogénkijuttatást még pontosabban lehet szabályozni. A Map Overlay lényege, hogy egy applikációs térkép segítségével korrigáljuk az NDVI adatok alapján kijuttatandó tápanyagmennyiséget. Így roppant egyszerűen lehet az általunk kiválasztott helyekre minimális vagy maximális értéket megadni, függetlenül attól, hogy az NDVI érték szerint az adott pontra kevesebb vagy több lenne a tápanyag-kijuttatás. Természetesen ez csak akkor működik, ha a rendszerünk összes eleme, hardver és szoftver egyaránt, támogatja ezt megoldást.

Egy gyakorlati példa

A valóságban a Map Overlay felhasználása a következő példában részletezett módon zajlik. Első lépésként feldolgozzuk az érintett táblák Talking Fields alaptérképeit az AO Agrár-Office programcsomag segítségével, majd adott esetben a talajvizsgálati eredményeket is figyelembe véve, elkészítjük a programmal a Map Overlay applikációs térképet. Az applikációs térkép alapján elkészített feladatot (előírást) a szokásos módon feltöltjük egy John Deere Greenstar 2630 (GS3) monitorra. Ezután a traktorunkra felszerelt AO Greenseeker ISOBUS nitrogénszenzorunkkal úgy vezérelhetjük a GS 2630 monitoron keresztül az ISOBUS (Wikipédia Link) műtrágyaszórónkat, hogy az aktuális NDVI érték alapján meghatározott szórási mennyiség a Map Overlay applikációs térképpel korrigálásra kerül. Miután az AO Greenseeker ISOBUS eszköz esetében tetszőlegesen határozhatjuk meg az adott NDVI tartományhoz tartozó kijuttatási értékeket a Greenstar monitoron, így a teljes kijuttatási stratégia a kezünkben marad. Ez egyben ennek, az itt felvázolt rendszernek a legfontosabb jellemzője is. Az összegyűjtött és feldolgozott adatok, továbbá a valós idejű szenzoradatok összehangolásával és együttes alkalmazásával pontosan az a stratégia kerül megvalósításra (adott helyen, adott mennyiségű műtrágya kijuttatása), amit szakmailag a legjobbnak tartunk.

Az AGATA projekt – Nagy mennyiségű komplex adat feldolgozása

Image courtesy of Stuart Miles at FreeDigitalPhotos.net

A mezőgazdasági termelés során keletkező adatok és információk mennyisége a modern gépek és új technológiák használatával ugrásszerűen nő. Az adatok gyűjtésével, feldolgozásával, kértékelésével és összekapcsolásával új, eddig feltáratlan lehetőségek nyílnak meg a felhasználók előtt. Az egyre gyorsabb számítógépek, az új programok és intelligens algoritmusok használata lehetővé teszi, a Big Data összefüggéseinek felismerését és az információk új szemszögből történő interpretálását.
Az AGATA projekt célkitűzése, egy olyan önállóan is tanulni képes segítő rendszer kifejlesztése, mely a termelés során keletkező adatok figyelésével és kiértékelésével összefüggéseket talál a termelési folyamat, a gépbeállítások és az egyéb külső tényezők között. A rendszer hibáiról és eltéréseiről nyert információk komoly segítséget nyújtanak a gépek használatának optimalizálásában és az egész termelés hatékonyabbá tételében.
Természetesen egy ilyen rendszer rendkívül komplex, hiszen ha csak az aratást vesszük példának, már akkor jól látható, hogy egy mai korszerű kombájn akár 500 szenzor- és paraméteradatot is produkálhat, részben másodpercenkénti gyakorisággal. A beállítások és a külső tényezők (pl. tábla hossza, lejtése, napsugárzás, szél, csapadék stb.) függvényében nagy mértékben változhat az aratás hatékonysága. Első körben itt a legfontosabb feladat az adott helyzetnek optimálisan megfelelő gépbeállítás, mely a keletkezett adatok elemzésével érhető el.
Az AGATA projekt DFKI sajtóközleménye itt érhető el, német nyelven (AGATA projekt).

A digitalizáció jogi kockázatai

Image courtesy of renjith krishnan at FreeDigitalPhotos.net

Új jogi kérdések

A termelés digitalizálásával nemcsak új esélyek nyílnak meg, hanem új kockázatok is napvilágra kerülnek. Ezek közül az egyik lényeges elem azoknak a jogi kérdéseknek a feltérképezése, melyek a az új technológiák és a digitalizáció elterjedésével törvényszerűen megjelennek. A robotok és automaták, az autonóm módon (önállóan) közlekedő eszközök (traktorok, kombájnok, drónok, autók stb.), de még a dolgok internete (IoT) is, nagyon komolyan feszegeti a termékfelelősség kérdésének jelenleg használatos határait. Ki a felelős, ha egy robot balesetet okoz? Ki tartozik kártérítéssel? A gyártó? Az üzemeltető? A jogászoknak azonban nemcsak a klasszikus jogi kérdéseket kell tisztázniuk, hanem komplex technikai, technológiai összefüggéseket is meg kell érteniük. Ebben a szituációban a nagy multinacionális konszernek természetesen nagy előnnyel rendelkeznek a technológiai és infokommunikációs szektorban nagy számmal jelenlévő és az innováció egyik fő hajtóerejeként működő startup (Wikipédia link) cégekkel szemben.

Termékfelelősség

A termékfelelősség speciális esetét képezik a szoftverekkel kapcsolatos jogi kérdések, hiszen különösen a felhő alapú (cloud) szolgáltatások esetében nem léteznek sem országhatárok, sem egyéb területi kötöttségek, mint például a cég falain belüli vagy azon kívüli programhasználat.
A termelés digitalizációjával együtt jár, hogy egy esetlegesen fellépő hiba esetén sokkal nehezebb lesz beazonosítani, hogy a folyamat mely részében keletkezett a hiba, és ki az aki ezért felelős.

Adatbiztonság és tulajdon

Egy további központi téma az adatbiztonság, hiszen egy cég összes adata, dokumentuma, digitális formában megszerezhető úgy, hogy adott esetben nincs is szükség a fizikai hozzáférésre. Nemcsak a belső hálózatokat, számítógépeket kell megfeleően védeni a külső támadások, kémkedések ellen, de a munkatársaknak is tisztában kell lenniük azzal, hogy egy titkosítás nélküli pendrive, vagy egy jelszó nélküli smartphone milyen következményekkel járhat. Arról nem is beszélve, hogy hány esetben hordozzák egy cég szinte minden adatát egy olyan laptopon, melynek merevlemeze sem titkosítva nincs, sem távolról nem törölhető.
Az adatokkal kapcsolatban is várhatók új jogi felvetések, hiszen gyakran nem egyértelmű, hogy az adott információ, fájl, vagy adat kinek a tulajdona. Mikor van egy adat “céges” tulajdonban és mikor számít az köztulajdonnak. A jövő adatkezelését a Big Data (Wikipédia link) és a kiértékeléseket, analíziseket végző adatbankok fogják meghatározni. Az ezekkel kapcsolatos jogi szabályozások is meglehetősen hézagosak, különösen nemzetközi viszonylatban.

Üzemanyagcellás drón akár 4 óra repülési idővel

A drónok használhatóságának egyik legnagyobb korlátja a rövid üzemidő. A legtöbb eszköz kevesebb mint 30 percet tud a levegőben tölteni, majd az akkumulátor hosszadalmas újratöltése következik. A szingapúri Horizon Unmanned Systems cég egy olyan üzemanyagcellával (Wikipédia Link) működő drónt fejleszt, mely akár 4 órát is képes a levegőben tölteni. A jármű a repüléshez szükséges elektromos áramot hidrogénből nyeri, üzemanyagcella segítségével.
A Hycopter névre keresztelt drón 120 gramm hidrogént tárol a vázszerkezetében 350 bar nyomáson. Ennek eredményeképp nincs szüksége külön üzemanyagtartályra. A Hycopter jelenleg még csak egy prototípus, a sorozatgyártás kezdete és a vételár még nem ismert.
Amennyiben egy jelentősen megnövelt repülési idő a mezőgazdasági használathoz nélkülözhetetlen kiegészítőkkel (kamera, szenzorok stb.) is realizálható, úgy a növénytermesztésben nagy előrelépést jelentene a mostani drónokkal szemben.

“Brillo”: A Google új operációs rendszere a dolgok internete (IoT) számára

Image courtesy of mapichai at FreeDigitalPhotos.net

Egyes hírek szerint a Google már gőzerővel dolgozik egy olyan új operációs rendszeren, mely a dolgok internete (IoT) számára készül. A “Brillo” kódnévre keresztelt operációs rendszer az Android családba tartozik, és olyan energiatakarékos, kisméretű számítógépekre készül, melyek a különböző használati eszközök internetre jutását biztosítják. A Brillo számára akár 32 MB memória is elegendő lehet. A kiszivárgott információk szerint a Brillo a Google Nest rendszerétől független, de azzal kompatibilis lesz.
A dolgok internete (IoT) a prognózisok szerint a következő évek egyik leggyorsabban fejlődő piaca lehet, melyről már egy korábbi blogbejegyzésben is beszámoltunk.

Az állatjólét monitoring rendszerének kiépítése

Image courtesy of bandrat at FreeDigitalPhotos.net

A Smart Farming nem csak a növénytermesztést érinti, hanem a teljes mezőgazdaságot, így magától értetődően az állattenyésztést is. Egy igen érdekes pályázati kiírást jelentetett meg a német agrártárca, melyben egy olyan monitoring rendszer kifejlesztését támogatja, mely megbízható módon dokumentálja az állatok közérzetét. A monitoring rendszer lefedi a termelés teljes folyamatát, azaz a születéstől a vágóhídig követni kell, hogy az állatok közérzete hogyan változik. A cél teljesen világos, hiszen az egészséges, jó közérzetű állat tartása nyilvánvalóan gazdaságosabb, jobban termel és az olyan ráfordítások is, mint pl. a gyógyszerek, jóval kisebbek. Persze a kérdést nem lehet pusztán ökonómiai szinten kezelni, hiszen az ember etikai felelőssége az állatok iránt alapvetően meghatározza kapcsolatunkat az állatjólléttel.
A monitoringrendszer kifejlesztése során fel kell térképezni azokat a paramétereket, melyek jól mérhetők és megbízhatóan utalnak az állatok közérzetére. Ezek a paraméterek állatfajonként eltérhetnek egymástól, sőt egy adott fajon belül is jelentős különbségek lehetnek mondjuk egy tej- vagy húshasznú szarvasmarha között. Az adatgyűjtést automatikusan a célnak megfelelő szenzorokkal lehet végezni, melyek lehetnek egyszerű lépésszámlálók, vagy mozgásérzékelők is. Valószínűleg olyan szenzorokra is szükség lesz, melyek bizonyos élettani paramétereket mérnek. A keletkező adatokat össze kell gyűjteni majd feldolgozni, hogy következtetéseket vonhassunk le, mind az egyes állatok, mind az egész állomány közérzetéről.

A dolgok internete (IoT)

A dolgok internete (IoT)

A Smart Farming egyik kulcstechnológiája a dolgok internete, vagy ahogy angolul nevezik az Internet of Things (IoT). Röviden összefoglalva ez annyit jelent, hogy különböző gépek, eszközök, szenzorok egy virtuális, az internethez hasonló hálózaton egymással és az emberekkel kommunikálnak (Wikipedia Link).
A mezőgazdaság átfogó automatizálásához elengedhetetlenül szükséges, hogy a termelés összes szintje és azok eszközei önállóan kommunikáljanak egymással, és így a teljes technológiai folyamatot támogassák. Ehhez persze először is a dolgok internetének kell megfelelő mértékben elterjedni, amire az ügy jelenlegi állása alapján hamarosan sor is kerülhet. Az egyik legnagyobb chipgyártó a Qualcomm cég épp a napokban jelentette be, hogy 2018-ra 5 milliárd IoT eszközt fog ellátni a szükséges chipekkel. Jóllehet konkrétan még csak TV-ről, IP-kameráról, és fényforrásokról tettek említést, de a dolgok internete pillanatok alatt át fog kerülni egy csomó más eszközre is.

Növénytermesztés: Digitális térképek alapozzák meg a döntéseket

A növénytermesztők számára igen sokféle digitális térkép áll rendelkezésre. Lehet hozamtérkép, tápanyagellátottsági vagy éppen talajtani térkép, a listát sokáig lehetne folytatni. A térkép részben a lokális hozamkülönbségekről, vagy például az adott terület termőképességéről (Talking Fields alaptérkép) adnak felvilágosítást. A digitális térképek egy adott pillanat vagy egy hosszabb időszak jellemző állapotát adják vissza nagy pontossággal és a jó térbeli felbontással, azonban a táblán belüli különbségek magyarázatával, az okok feltárásával adósok maradnak.

Talking Fields alaptérkép

A digitális térképek, ugyanúgy mint a táblatörzskönyv arra szolgálnak, hogy a gazdálkodó számára az információkat összegyűjtsék és megjelenítsék, de a döntés az mindig a növénytermesztő kezében van. A térképi információk megfelelő interpretálásához azonban speciális ismeretekre is szükség van, amit vagy elsajátít valaki, vagy szaktanácsadó segítségét érdemes igénybe vennie. A térképek csak eszközök, melyeket lehet jól, de lehet rosszul is használni. Az utóbbi esetben azonban hiába várunk többlettermést vagy költségmegtakarítást a térképek használatától.
Pontosan ezen okok miatt lesz a 2015 évi Agritechnika kiállítás egyik kiemelt témája a digitális térképek értelmezése.
http://www.agritechnica.com/digital-cropping.html

Időjáráselőrejelzés Big Data computer segítségével

Jedawewehef Pattys photos Flickr cc by 2 ef917bf342afe3df

A pontos, helyi időjárás előrejelzés jelentőségét nem lehet túlbecsülni, elkészítéséhez azonban lényegesen több adatra és nagyobb számítógépes kapacitásra van szükség, mint az országos vagy regionális előrejelzéshez. A műholdak és a födi meteorológiai állomások adathalmazából készülnek a nagyobb területre vonatkozó prognózisok a klasszikus modellek alapján. Amennyiben az előrejelzést helyi szinten szeretnénk pontosítani, úgy egy sokkal sűrűbb raszterre és több modellre van szükség, ami mind a feldolgozandó adatok, mind a számítási lépések mennyiségét nagy mértékben növeli. Ebből következően, minél nagyobb a felhasznált számítógép (supercomputer) teljesítménye, annál pontosabb lesz az előrejelzés. Például a német meteorológiai szolgálat központjában a heise.de információja szerint 30.000 PC teljesítményét használják.

Külön App Store a gépek számára?

Image courtesy of maen_cg at FreeDigitalPhotos.net

A Smart Farming központi eleme a szoftver, pontosabban a szoftverek és appok. Nem igazán lehet abból kiindulni, hogy egyetlen univerzális megoldás fogja a termelés teljes vertikumát lefedni. Különböző szoftverek és appok lesznek használatban. Egy igen érdekes kérdés, hogy a gépek, eszközök, robotok, drónok stb. honnan jutnak azokhoz a szoftverekhez, melyek a működésükhöz nélkülözhetetlenek. Lesz egy általános App Store a mezőgazdasági gépek számára? Minden gyártó saját plattformot fog üzemeltetni? Esetrleg tevékenységi körönként, géptípusonkként, vagy gyártónként külön-külön kell az alaklmazásokat összegyűjteni?
A kérdés azért igen lényeges, mert minél nagyobb fokú az automatizálás, annál nagyobb veszélyt jelentenek az esetlegesen manipulált szoftverek, az egyéb kártevőkről nem is beszélve. A Smart Farming kulcstechnológiája a cloud computing, azaz a felhőalapú számítástechnika. A gépek, eszközök is a felhőből fogják az új applikációkat és szoftverfrissítéseket letölteni, emiatt a “szoftverboltok” megbízhatósága és biztonsága kiemelt fontosságú. Ma még nem lehet megjósolni, hogy lesznek-e olyan domináns platformok, mint amilyenek a mobil eszközök (IOS, Android, Windows) esetében kialakultak, vagy számtalan kisebb platform lesz az applikációk vásártere.