С навлизането на все по-голям набор от иновации в практиката на земеделските производители, сигурно за мнозина от тях става все по-трудно да се ориентират в цялата гама от понятия като се започне от прецизно земеделие, дигитализация, облачни системи, цифровизация, сателитни технологии и прочие Ето защо д-р Васил Василев от фирма „Технологика“ запозна фермери от цялата страна по време на специализиран уъркшоп в Пловдив със съставен от тях своеобразен речник на термините, предназначен за фермерите-иноватори. Работата по този речник е част от проекта за изграждане на мрежа от демо точки на Европейския иновационен хъб АгроХъб.БГ

Д-р Васил Василев разяснява пред фермерите основните термини в света на прецизното земеделие
Малцина например се замислят за разликите между прецизно, умно и дигитално земеделие. „Прецизното земеделие е технологичен подход за управление на земеделието, който наблюдава измерва и анализира нуждите на отделните полета и култури“, разяснява д-р Васил Василев. Тези процеси на наблюдение и анализ се извършват с помощта на вегетациони индекси, извличани от сателитни изображения. „Най-популярният индекс, по който се оценява състоянието на посевите е т.нар. NVDI индекс, и е пряко свързан с азотния дефицит, като неговото понижаване означава, че в растенията се наблюдават по-ниски стойности на съдържание на азота“, продължава експертът.
Друг индекс наречен NDWI е свързан с определяне на нивото на запасите от влага в почвите и растенията и е свързан с определянето но на сухи и влажни условия на полето . „Целта на прецизното земеделие, е тези индекси да бъдат структурирани на отделни зони, така че да позволяват третирането им по различен начин чрез прилагане на различни норми било на поливане, било на торене“, разясни още пред фермерите д-р Василев. В този случай е възможно според него да дават повече на по-добре развитите растения с възможност да осигурят повече добиви, и да се намали торенето в зони, в които растенията са достигнали своя пик на вегетация.
„За разлика от прецизното земеделие, терминът „интелигентно земеделие“ се свързва повече с прилагането на информационни технологии за оптимизиране на сложни земеделски системи, поясни експертът, като според него фокусът е поставен върху достъпността на тези системи до аналитични данни и тяхното използване с цел подобряване състоянието на полето. Като пример той посочи възможността за интегриране на метеорологичните данни за температура, влага, валежи и пр. , като внедряването им ще даде възможност на производителите да планират кога да напояват или торят според прогнозите за времето и очакваните количества валежи.
„Дигиталното земеделие“ е по-скоро обобщаващ според него термин, който включва предишните два, като при него става въпрос за даване на добавена стойност към вече събраните и анализирани данни, която да допринесе за по-ефективното им използване и внедряване в дейността на дадено стопанство. Такава добавена стойност например може да донесе използването на дрон, който да напръска с активно вещество само точно определени зони от полет, или да се използват анализи, които да позволяват на производителите да вземат решения кога и с колко да торят.
„Машинно обучение“, процес при който се използва изкуствено генерирани знания и опит, с помощта на които може да се подхрани една система, която след това връща обратно данни. „Например когато от производителите се зададат в нея полетата с различни култури, тя може да търси автоматично сходни примери на база спектралния анализ на сателитните изображения като се съставя карта на дадената зона“, поясни още той. Машинното обучение може да е както контролируемо, така и неконтролируемо.
Използването на изкуствен интелект е следващото ниво на прецизното земеделие, което може да позволи вземане на решения от машините за това , на база събраните данни и анализи кога да се извършва нормирано пръскане.
Цялата структура на дадено стопанство от полета, през сгради и транспортни средства пък може да се включи в нещо даващо още по-неизмерими възможности, наречено „интернет на нещата“, което може да изключи човешкия фактор и да се автоматизират задачите свързани с вземане на решения за управление на процесите.
„Облачни технологии“– позволяват споделен достъп до мрежови услуги, сървъри, хранилища за данни и други. Те дават общ достъп до цялата нужна информация от данни нужни за подобряване например на икономическите параметри, сигурността на храните и подобряване на обработките.
„Блокчейн“ – метод за съхраняване на данни в компютърна мрежа, като в случаи със земеделието, е възможно информацията свързана с рентите с цените на зърното, с продажбите на земеделски култури, управление на машинния парк, метеоданните и прочие да се съхраняват на едно място.
Big Data– сложен набор от големи количества данни, получавани от различни източници като машини, метеостанции, сателити и други.
„Отворена API система“– приложен програмен интерфейс, представляващ техника за споделяне на информация между онлайн услуги и приложения. Подобен продукт може да е безплатен с отворен код.
Open Source система- система, разработвана и предоставена за безплатна употреба на потребители и разработчици. Такива системи са например QGIS“, „GRASSGIS, Open Gis и други.
„Апликации“- мобилни и десктоп базирани приложения
„Интерфейс“– среда за комуникация между човек и машина
„Дистанционни методи“– набиране на информация за състоянието на полето дистанционно, без да се ходи на него, с помощта на сателитните технологии чрез пасивни и активни методи , например радарни сателити с активни сензори. Доказано е , че информацията получавана от сателитните изображения превъзхожда многократно това, което може да се види с човешко око на полето.
По думите на д-р Васил Василев е установено, че индексът NDVI може да засече проблемни зони на полето с между 7 и 12 дни по-рано отколкото при директен оглед на полето от фермера. Интересно е да се отбележи, че почти всички сателитни системи използвани за прецизно земеделие са от оптични сателити, тъй като позволява много по-голяма точност на заснемане от порядъка на 15-30 сантиметра. При радарните сателити получената информация е много по-сложна за обработка поради наличието на така наречените поляризации. Освен това при оптичните сателити има определена честота на заснемане, която позволява да се проследи динамиката на полето, и да се вземат адекватни решения. „Комбинирането на сателитни технологии с метеоданни ще позволи на фермерите да вземат много по-точни и адекватни решения за дейностите на полето. Погрешно е да се смята, че тези технологии заместват работата на полето, но тази информация подпомага фермерите да вземат правилните решения“, каза в заключение д-р Василев.