ОТ ТРАКТОРА К ДРОНУ: ТРАНСФОРМАЦИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА В ЭПОХУ ЦИФРОВИЗАЦИИ

Умбетов А.К., слушатель,

Уфимский ЮИ МВД России, г. Уфа, Россия

Лилимберг С.И., к.э.н, доцент,

заведующая кафедрой экономики,

Костанайский филиал

Челябинского государственного университета,

г. Костанай, Республика Казахстан

Аннотация. Статья посвящена анализу применения беспилотных летательных аппаратов в современном растениеводстве и их влияния на эффективность агропромышленного производства. Рассматриваются основные направления использования БПЛА: мониторинг посевов, точное внесение удобрений и средств защиты растений, прогнозирование урожайности на основе мультиспектральной съемки. Приводятся данные о повышении урожайности на 10-15% и сокращении затрат на агрохимикаты до 30% при использовании дронов. Проведен сравнительный анализ эффективности традиционных методов и технологий на базе БПЛА, оценен экономический эффект, а также выявлены основные препятствия для широкого внедрения беспилотных технологий в Российское сельское хозяйство.

Ключевые слова: беспилотные летательные аппараты, точное земледелие, цифровизация сельского хозяйства, мониторинг посевов, мультиспектральная съемка, вегетационные индексы, экономическая эффективность, растениеводство.

На рубеже веков мировая экономика вступила в качественно новую фазу интернационализации экономической жизни, которую определяют, как глобализацию мировой экономики. Сфера обеспечения национальной политики общепринято делится на экономическую, территориальную, продовольственную, социальную и экологическую. Потеря контроля над одной из этих областей может в короткие сроки привести к утрате позиций во всех остальных [5, 6, 7, 8, 14]. Современное сельское хозяйство переживает период глубокой трансформации, обусловленной внедрением цифровых технологий. Если в XX веке революцией стала механизация труда с использованием тракторов и комбайнов, то в XXI веке на первый план выходят технологии точного земледелия, основанные на применении беспилотных летательных аппаратов, систем дистанционного зондирования и искусственного интеллекта [9, 10].

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) открывают новые возможности для мониторинга посевов, оценки состояния растений, оптимизации внесения удобрений и средств защиты растений. Согласно данным Министерства сельского хозяйства РФ, применение БПЛА в сельском хозяйстве позволяет повысить урожайность на 10-15% при одновременном сокращении затрат на агрохимикаты до 30% [2, 4, 11, 13].

БПЛА, оснащенные мультиспектральными и RGB-камерами, позволяют проводить регулярный мониторинг состояния посевов на больших площадях. В отличие от наземного обследования или использования пилотируемой авиации, дроны обеспечивают оптимальное соотношение детализации снимков и скорости обработки территории.

Исследования показывают, что использование БПЛА для мониторинга посевов сокращает время обследования полей в 5-7 раз по сравнению с традиционными методами наземного обхода. При этом точность выявления проблемных зон (заболевания растений, недостаток влаги или питательных веществ) составляет 92-95% [3].

Одним из наиболее перспективных направлений применения БПЛА является точное внесение средств защиты растений и удобрений. Современные сельскохозяйственные дроны способны обрабатывать до 10-15 гектаров в час, что сопоставимо с производительностью наземной техники при значительно меньших эксплуатационных затратах.

Преимуществом дронов является возможность работы на переувлажненных участках, где применение тяжелой наземной техники невозможно или приводит к уплотнению почвы. Уплотнение почвы наземной техникой может снижать урожайность до 25%, что делает использование БПЛА экономически целесообразным.

Мультиспектральная съемка с БПЛА позволяет рассчитывать вегетационные индексы (NDVI, NDRE и другие), на основе которых можно оценивать состояние растений и прогнозировать урожайность еще на ранних стадиях вегетации. Точность прогнозирования урожайности на основе данных БПЛА достигает 85-90%, что существенно превышает возможности традиционных методов оценки.

Работа дрона включает четыре этапа: предварительная фотограмметрическая обработка, обнаружение объектов с использованием алгоритмов глубокого обучения, анализ данных и оценка результатов. Первым шагом была предварительная обработка изображений, полученных с помощью БПЛА, с использованием цифровой фотограмметрии. Во-вторых, применяются алгоритмы глубокого обучения для обнаружения растительного покрова и выявления связанных заболеваний, после выполняется сопоставление шаблонов для сегментации площади, покрытой основной культурой, и обнаружения отдельных культур, соответственно, на ортофотомозаике. После анализ данных проводится с использованием передовых инструментов геообработки. И в финале определяется порог точности обнаружения и проводится оценка влияния на урожай вредителей полевых культуры и анализируются полевые пробы [1].

В таблице 1 представлены обобщенные данные о сравнении показателей эффективности при использовании БПЛА и традиционных методов в растениеводстве.

Таблица 1. – Сравнительный анализ эффективности применения беспилотных летательных аппаратов^*

^*Источник: составлено автором на основе данных [2, 3]

Экономический эффект от внедрения БПЛА в сельскохозяйственное производство складывается из нескольких компонентов:

·          Снижение прямых затрат: экономия на топливе, агрохимикатах, снижение трудозатрат;

·          Повышение урожайности: за счет своевременного выявления и устранения проблем;

·          Улучшение качества продукции: более равномерное развитие растений, снижение потерь;

·          Снижение экологического воздействия: точное внесение агрохимикатов минимизирует загрязнение окружающей среды.

Срок окупаемости инвестиций в приобретение сельскохозяйственного БПЛА для хозяйства площадью от 500 гектаров составляет 2-3 года при интенсивном использовании.

Несмотря на очевидные преимущества, широкое внедрение БПЛА в российское сельское хозяйство сталкивается с рядом препятствий:

·          Высокая начальная стоимость оборудования и программного обеспечения;

·          Необходимость обучения персонала;

·          Ограничения законодательства в области использования беспилотников;

·          Необходимость развития инфраструктуры (сервисные центры, обучающие программы).

Тем не менее, тенденция к цифровизации сельского хозяйства является глобальной и необратимой. Развитие технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения будет способствовать дальнейшему совершенствованию возможностей БПЛА в агропромышленном комплексе.

Литература

1.           Далбараев А.С. Использование беспилотных летательных аппаратов в сельском хозяйстве // Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». 2021. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-bespilotnyh-letatelnyh-apparatov-v-selskom-hozyaystve (дата обращения: 02.11.2025).

2.           Министерство сельского хозяйства Российской Федерации. Цифровизация сельского хозяйства: состояние и перспективы [Электронный ресурс]. URL: https://mcx.gov.ru/ministry/departments/departament-rastenievodstva-mekhanizatsii-khimizatsii-i-zashchity-rasteniy/industry-information/info-tsifrovizatsiya-selskogo-khozyaystva/ (дата обращения: 28.10.2025)

3.           Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (ФАО). Цифровые технологии в сельском хозяйстве [Электронный ресурс]. URL: https://www.fao.org/digital-agriculture/ru/ (дата обращения: 01.11.2025)

4.           Гусманов Р.У., Низамов С.С. Повышение эффективности сельскохозяйственного производства на основе оптимизации отраслевой структуры агроорганизаций // Аграрная наука в инновационном развитии АПК: Материалы Международной научно-практической конференции. Том III. – Уфа: Башкирский государственный аграрный университет, 2016. – С. 232-237.

5.           Гусманов Р.У., Низамов С.С., Стовба Е.В. Продовольственная безопасность и необходимость государственного регулирования зернового рынка // Актуальные вопросы развития производства пищевых продуктов: технологии, качество, экология, оборудование, менеджмент и маркетинг: Материалы III Всероссийской научно-практической конференции. – Уссурийск: Приморская государственная сельскохозяйственная академия, 2019. – С. 189-193.

6.           Гусманов Р.У., Низомов С.С. Вопросы продовольственной безопасности / Р. У. Гусманов, С. С. Низомов // Никоновские чтения. – 2014. – № 19. – С. 15-17.

7.           Гусманов Р.У., Низомов С.С. Роль зернового производства в продовольственной безопасности региона // Агропродовольственная политика России. – 2016. – № 1(49). – С. 20-22.

8.           Гусманов Р.У., Низомов С.С. Состояние продовольственной безопасности Республики Башкортостан // Региональные проблемы устойчивого развития сельской местности: сборник статей XIV Международной научно-практической конференции. – Пенза: Пензенский государственный аграрный университет, 2017. – С. 50-52.

9.           Гусманов У.Г., Гусманов Р.У., Низомов С.С. Состояние зернового хозяйства в регионе и пути повышения эффективности производства зерна // Агропродовольственная политика России. – 2016. – № 9(60). – С. 23-25.

10.      Низамов С.С. Агропромышленный комплекс в условиях цифровой экономики // Вклад молодых ученых в аграрную науку : Материалы Международной научной студенческой конференции. – Кинель: Самарский государственный аграрный университет, 2022. – С. 322-326.

11.      Низамов С.С. Цифровые технологии и агропромышленный комплекс // Информационные и коммуникационные технологии в образовании и науке: Материалы XII Международной научно-практической конференции. – Бирск: Уфимский университет науки и технологий, 2023. – С. 133-136.

12.      Низомов С.С. Применение методов корреляционно-регрессионного и кластерного анализа при прогнозировании урожайности зерновых // Гуманитарные и социальные науки. – 2014. – № 2. – С. 768-772. – EDN SGQPHR.

13.      Рахматуллин М.А., Низамов С.С. Особенности мирового экономического кризиса в условиях глобальной экономики : Учебное пособие. – Уфа : Уфимский юридический институт Министерства внутренних дел Российской Федерации, 2023. – 48 с.