PROBLEMS OF AGROTECHNOLOGICAL ELECTRONIC MAPPING FOR OBTAINING PLANT CROPS

Authors

  • George Baranov
  • Olena Komisarenko
  • Vladimir Kravchuk
  • Mykhailo Ivanyuta

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.3.049

Keywords:

robust robot, artificial intelligence, problem knowledge, digital maps, profitable harvests

Abstract

The principles of construction of robots with artificial intelligence for mobile streaming of agrotechnological technologies according to all criteria of modern knowledge of agrotechnology and biology of natural resources necessary to obtain profitable yields of crop products in areas of increased risk of independent natural environment. The requirements to modern forms of digitization of agro-technological electronic maps are given, which accurately reflect the multilevel heterogeneous factors of forecast environmental influences and the corresponding adequate actions of the robot. Data descriptions for on-board information and control complexes directly on the races of a specific agricultural field according to alternate regulated procedures of managed agriculture are formalized. The efficiency of end-to-end intellectualization from the beginning to mechanized and automated harvesting with delivery in containers to consumers of marketable products is proved. The relevance and prospects of application of the proposed principles of accumulation of practical knowledge in the form of thematic atlases with tested real digital maps of specific fields, reflecting the synergetic and symbiotic properties of the concept. Actual soil fertility in nonstationary areas of risky agriculture.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Adamchuk V.I. Characterizing Soil Variability Using On-the-Go Sensing Technology The Site-Specific Management Guidelines (SSMG), 2006- 4p.

Аніскевич Л.В. Адамчук В.І. Технології точного землеробства// Науковий вісник НАУ. 2006, Вип. 101. С. 8-27.

Системи точного землеробства: підручник / Л.В. Аніскевич, Д.Г. Войтюк, Ф.М. Захарін., С.О. Пономаренко: за ред. Л.В. Аніскевича – Київ: НУБіП України, 2018 – 566 с.

Сисолін П.В. Повість конструктора про стан вітчизняного сільськогоспмашинобудування для рільництва - Кіровоград:«Код, 2010 – 52 с.

Dixon K. Satellite Position Systems // Efficiencies, Performance and Trends. European Journal of Navigation. – 2005. – Vol 3. №3 P 58-63.

Ecoprobe 5. Operator’s manual. – RS Dynamics, 2005. 80 p.

Балансування навантаження у розподілених системах. Електронний ресурс. Режим доступу http://intuit4.intuit.ru/studies/cources/II46/Lecture/3287?page=1.

Load Balancing in Paralell Computers. Електронний ресурс. Режим доступу http://www.inspirenignite.com/loadbalancing- in-parallel-computers.

Кравчук В.І., Баранов Г.Л., Комісаренко О.М. Інформаційна технологія прогнозування та випробування майбутньоаграрної техніки. «Техніко-технологічні аспекти розвитку та випробування нової техніки і технологій для сільського господарства України» збірник наук. пр. УкрНДІПВТ ім. Л. Погорілого. Дослідницьке, 2018. – Вип. 22 (36). С27-35. http://dx.doi.org/10.31473/2305-5987-2018-1-22(36)-25-33.

Баранов Г.Л., Баранов В.Л., Близнюк В.Н. Гарантовано-адаптивная модель процессов управления подвижными обьектами. Сучасні технології в аерокосмічному комплексі. Матеріали міжнародної науково-практичної конференції ЖІ- ТІ. Житомир, 1999, с. 143-144.

Yue, Guang & Pan, Yutian. (2020). Intelligent control system of agricultural unmanned tractor tillage trajectory. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. DOI 38. 1-11. 10.3233/JIFS-179818.

Z. en. Philosophical, Logical and Scientific Perspectives in Engineering, Intelligent Systems Reference Library 143, Springer International Publishing Switzerland 2014. DOI 10.1007/978-3-319-01742-6 l.

Eli-Chukwu, Ngozi & Ogwugwam, Ezeagwu. (2019). Applications of Artificial Intelligence in Agriculture: A Review. Engineering, Technology and Applied Science Research. 9. 4377-4383. DOI 10.48084/etasr.2756.

Durgude, Shubham & Ram, Shri. (2020). ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SOIL SCIENCE. DOI 10.13140/RG.2.2.35503.76962.

M. Hossein, A. Sohani, M. Zabihigivi, U. Wagner, T. Koch, H. Sayyaadi, Machine learning and artifical intelligence application in land pollution research In Intelligent Data-Centric Systems, Current Trends and Advances in Computer-Aided Intelligent Environmental Data Engineering, Academic Press, 2022, P. 273-296, ISBN 9780323855976, https://doi.org/10.1016/B978-0-323-85597-6.00008-2.

Кравчук В. Таргоня В. Гайдай Т. Голуб Г. Кухарець С. ІванютаМ. Методологія і модель еколого-економічного управління агротехнологіями. «Техніко-технологічні аспекти розвитку та випробування нової техніки і технологій для сільського господарства України» збірник наук. пр. УкрНДІПВТ ім. Л. Погорілого. Дослідницьке, 2020. – Вип. 27 (41). С142-152. DOI 10.31473/2305-5987-2020-2-27(41)-13.

Published

2022-10-03