AgroIntelliAGROINTELLI hat mit SoilCare-Untersuchungsgebieten zusammengearbeitet, um verschiedene bodenverbessernde Technologien zu testen und zu demonstrieren. Die Integration dieser Technologien in landwirtschaftliche Betriebe, insbesondere durch Automatisierung und Einsatz von Sensoren, kann sowohl die Bodengesundheit als auch die Rentabilität verbessern.

 

Standortspezifische Rotavatorsteuerung und Ernterückstandserkennung für Robotti

Robotti ist der autonome Feldroboter von AgroIntelli mit einer 3-Punkt-Anhängung, die Saat, mechanisches Jäten, Sprühen, Eggen und Rotieren. Mit einem Boden Texturen Karte kann der Robotti die Geschwindigkeit der Zapfwelle ändern, die Geschwindigkeit von Robotti erhöhen/verringern und den Rotavator basierend auf den tatsächlichen Feldbedingungen anheben und absenken, um das ideale Saatbett zu schaffen. Die Zapfwellendrehzahl und die Robotti-Geschwindigkeit helfen dabei, die richtige Größe zu schaffen Aggregate, während die Tiefe steuert, wie viel residual wird in den Boden eingearbeitet. Je mehr residualJe tiefer der Rotavator arbeiten muss, um sicherzustellen, dass die residual wird mit der Erde vermischt.

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Bodenverbessernde Vorteile

Robotti wiegt normalerweise weniger als die Hälfte eines ähnlich fortschrittlichen Traktors. Das geringe Gewicht reduziert das Risiko von Bodenverdichtung und strukturelle Schäden am Boden, die zu höheren Ernteerträgen pro Hektar führen können. Bodenbearbeitung kann den Boden beschädigen und den Boden in sehr kleine Teile zerlegen Aggregate, zunehmender Wind und Wasser Erosion. Die ortsspezifische Rotovatorsteuerung für Robotti kann den Boden je nach Bodentyp mischen, was zu demselben Ergebnis führt Aggregat Größen über das gesamte Feld. Die Rotavatorgeschwindigkeit, die Geschwindigkeit des Robotti und die Tiefe des Bodenbearbeitung kann angepasst werden.

Erkennung von Rotavator und Ernterückständen

Um standortspezifisches Rotavieren durchführen zu können, ist es notwendig zu wissen, wie viel Ernte residual liegt am Boden. Ernte residual kann den Boden schützen vor Erosion und 'Oberfläche reduzieren abfließen, Sedimentverlust und damit verbundene Nährstoffverluste' 

Studienstandorte im SoilCare-Projekt machten Fotos von Ernterückständen, um die Erkennung von Ernterückständen zu erleichtern. Für 313 SoilCare-Projektpartner wurden insgesamt 6 Bilder analysiert. Den teilnehmenden Partnern wurden Anweisungen zur Aufnahme der Bilder zugesandt. Ein blaues Metallquadrat von 1 x 1 m wurde an die teilnehmenden Partner gesendet, um eine definierte Fläche zu schaffen, die eine konsistente Fläche für das Auffinden der Kultur darstellt residual.

Beim Fotografieren legte die Person den blauen quadratischen Rahmen mit der Farbkarte auf den Boden und machte ein Bild. Um Schatten und Rauschen in den Daten zu vermeiden, wurde die Person angewiesen, die Bilder mit Blick auf die Sonne aufzunehmen. Nachdem die Bilder eingegangen waren, wurden sie beschnitten.

Zugeschnittene Bilder

Zugeschnittene Bilder von Zuschneiden residual.

Ein Algorithmus mit semantischer Segmentierung wurde erstellt, um die Ernte zu erkennen residual. Die semantische Segmentierung wurde verwendet, um die residual und Hintergrund, um die residual Startseite. Die Genauigkeit des Algorithmus war 75 % und 82 % genau, wobei ein Fehlerbereich von +/- 10 verwendet wurde.

Bild von Ernterückständen

LiDar-Bodenoberflächenscans

Bodenoberflächenmessungen spielen eine wichtige Rolle bei der Leistungsbewertung von Bodenbearbeitung und sind sowohl im akademischen als auch im industriellen Umfeld relevant. Manuelle Bodenoberflächenmessungen sind zeitaufwendig und mühsam, was oft die Menge der gesammelten Daten einschränkt. Es wurde ein Experiment durchgeführt, um zwei Ansätze zum Messen und Analysieren der Querschnittsfläche und Geometrie einer Furche nach einem Schleppschuhfegen zu vergleichen. Die verglichenen Ansätze in dieser Studie waren eine manuelle Pinnwand und ein Light Detection and Ranging (LiDAR)-Sensor. Die Versuche wurden in groben Sand und lehmig Sand Bodenbehälter, die drei Stufen von . ausgesetzt sind Bewässerung. Mit dem LiDAR wurde ein System zur Erzeugung von 3D-Scans der Bodenoberfläche erstellt und eine mittlere Furchengeometrie eingeführt, um die geometrischen Variationen entlang der Furchen zu untersuchen. Ein Vergleich der Querschnittsflächenmessungen von der Pinnwand und dem LiDAR ergab einen Unterschied von bis zu 41 % zwischen den beiden Methoden. Die Beziehung zwischen Bewässerung und die resultierende Furchenfläche eines Schleppschuhfegers wurde mit den LiDAR-Messungen untersucht. Die Furchenquerschnittsfläche vergrößerte sich um 11 % bzw. 34 % unter 20 mm und 40 mm Bewässerung im Vergleich zu unbewässert im Grob Sand Experiment. Im Lehm Sand, die Querschnittsfläche um 17 % und 15 % um Bewässerung von 20 mm und 40 mm im Vergleich zu nicht bewässerten, gemessen mit dem LiDAR.

Einfluss der Bodenbearbeitungsintensität

Bodenstruktur und strukturelle Stabilität sind Schlüsselparameter für nachhaltige Bodenbewirtschaftung und optimale Anbaumethoden. Diese Studie zielte darauf ab, das Wissen über potenzielle Präzision zu verbessern Bodenbearbeitung Praktiken durch Charakterisierung der Wirkung verschiedener Bodenbearbeitung Intensitäten auf Struktureigenschaften von a Lehm Boden. Ein Experiment zur Saatbettbereitung wurde unter Verwendung eines zapfwellenbetriebenen Rotovators durchgeführt, der ausgestattet war, um Drehmoment und Winkelgeschwindigkeit zu messen, und mit Betriebsgeschwindigkeit (OS) und Rotationsgeschwindigkeit (RS) als Hauptfaktoren. Auswirkungen der Bodenbedeckung vor Bodenbearbeitung und direkt danach rollen Bodenbearbeitung wurden bei einer Kombination von OS und RS gemessen. Es wurden hochsignifikante Korrelationen zwischen Bodendispergierbarkeit und Energieeintrag beobachtet, spezifische Oberfläche von Aggregate, Fraktionen von klein (<4 mm) und mittel (8–16 mm) Aggregateund geometrischer mittlerer Durchmesser. Langsames OS in Kombination mit schnellem RS zeigte signifikant mehr Luft Permeabilität als alle anderen Behandlungen. Die Ergebnisse legen nahe, dass ein Kontrollpotenzial vorhanden ist Bodenstruktur bei der Saatbettbereitung durch Minimierung der Verdichtung durch Verkehr und Anpassung der standortspezifischen Steuerung der Rotationsintensität.

Pflugtiefenkontrolle

Die Hypothese für die Pflugsektionssteuerung war, dass eine automatische Pflugtiefensteuerung, installiert auf einem vorhandenen Streichblechpflug, vorgegebene Arbeitstiefen unabhängig von der Kommunikation mit dem Traktor dynamisch anpassen und einhalten kann. Es ist möglich, den Energieverbrauch zu senken, ohne den Zweck des Pflügens zu beeinträchtigen, indem Geodaten zusammen mit einer Modellierungsmethodik verwendet werden, um eine standortspezifische betriebliche Pflugtiefenkarte zu erstellen.

Im Jahr 2018 führte AgroIntelli am dänischen Studienstandort Pflugtiefenkontrollversuche in sandigen Lehmböden durch. Das Experiment hatte 2 Faktoren – residual Mengen und Pflugtiefen. Die Ergebnisse waren, dass sowohl vertikale als auch horizontale Verteilungen von eingearbeitetem residual abhängig von der Pflugtiefe. Die residual Mengen >12 t ha-1 wurden deutlich tiefer als die angestrebten Tiefen sowie ungleichmäßig innerhalb des Bodenprofils eingearbeitet. Die standortspezifische Verteilung von Pflanzenmaterial und Bodeneigenschaften müssen berücksichtigt werden, um eine konstante Pflug- und damit Einarbeitungstiefe zu erhalten.

Als Ergebnis der Versuche wurde im Jahr 2019 ein mechanisches Design entwickelt, um den Pflug auf einfachste Weise zu verändern, um die zusätzliche Funktion hinzuzufügen, die Pflugtiefe basierend auf standortspezifischen Pflugtiefenkarten steuern zu können. Zielgruppe dieser Technologie sind Landwirte, die an einer gleichmäßigen Verteilung von residual Eingemeindung.  

 

Navigationsoptimierung für die Bodenbearbeitung

Diese Technologie ist eine Navigationsplattform zur Steuerung des Feldroboters. Die Plattform bietet mehrere Möglichkeiten für eine nachhaltige Bodenbearbeitung. Zwei Hauptfunktionalitäten der Navigationsplattform wurden getestet: a) Pflugsektionskontrolle und b) standortspezifische Arbeitsbereiche.

Pflugsektionssteuerung

Pflugsektionskontrolle

 

Der Pflug ist in der Lage, jeden Abschnitt anzuheben, wenn der Pflug das Hauptfeld in das Vorgewende verlässt. Dadurch werden die Dreiecke im Vorgewende verkleinert. Im Bereich der Dreiecke wird der Boden zweimal gepflügt, einmal beim Ein-/Ausfahren ins Festland und einmal beim Pflügen des Vorgewendes. Wenn der Boden zweimal gepflügt wird, wird der Boden gemischt und das Pflanzen-/Unkrautmaterial wird auf die Bodenoberfläche gebracht. Dies erhöht den Unkrautdruck in diesen Bereichen, verringert die Pflanze residual in den Boden eingearbeitet und verringert die Auswirkungen des Pflügens.

Bodenverbessernde Vorteile

Der Einsatz dieser Pflugsektionssteuerung minimiert das Unkraut und verbessert die Bodeneinarbeitung im Vorgewende. Insbesondere die Pflugsektionssteuerung reduziert die negativen Auswirkungen beim Pflügen mit größeren Anbaugeräten und reduziert die Umweltbelastung (in diesen Bereichen werden weniger Herbizide benötigt) und die Effektivität des Pflügens erhöht.

Standortspezifische Arbeitsbereiche

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Navigationsplattform mit definierten Arbeitsbereichen und ausgeführten Arbeitsbereichen für mechanisches Jäten

 

Ernterückstände und Unkraut Bevölkerung sind der Hauptgrund für die Bodenbearbeitung. Allerdings wird die ungleichmäßige Verteilung im Feld bei der Bodenbearbeitung in der landwirtschaftlichen Praxis nur sehr selten berücksichtigt. Die Navigationsplattform beinhaltet Funktionen, die die Möglichkeit bieten, Arbeitsbereiche innerhalb eines Feldes und eine einzige Route für den Roboter zu definieren, sodass beispielsweise die mechanische Unkrautbekämpfung nur bei Bedarf durchgeführt wird. Der Input für die Routenplanung auf der Navigationsplattform mit Arbeitsbereichen wird visionsbasiert sein und wird in weiteren Projekten entwickelt.

Bodenverbessernde Vorteile

Die gezielte mechanische Unkrautbekämpfung nur auf die Bereiche des Feldes, wo sie benötigt wird, reduziert den Boden Störung.

 

Für weitere Informationen über die Technologien von Agrointelli wenden Sie sich bitte an Ole Green Diese E-Mail-Adresse ist gegen Spambots geschützt. Sie müssen JavaScript aktivieren, damit Sie sie sehen können.

 

 

AGROINTELLI hat produziert ein Bericht Dies zeigt, wie wichtig es ist, mithilfe von Technologie die Feldbereitschaft zu bewerten, den Feldverkehr zu verwalten, ortsspezifisch gesteuerte sowie sensorgesteuerte Saatbettvorbereitung, Aussaat und Unkrautbekämpfung durchzuführen. Der Einsatz dieser Technologie kann zu geringeren Betriebskosten führen und Bodenbedrohungen und negative Umweltauswirkungen minimieren.