| Разработчики: | Северо-Кавказский федеральный университет (СКФУ) |
| Дата премьеры системы: | июль 2024 г |
| Отрасли: | Транспорт |
2024: Анонс продукта
30 июля 2024 года стало известно, что в России разработано и запущено в применение устройство для оценки состояния почвы с использованием беспилотников. Ученые Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) создали инновационное устройство, которое значительно повысит эффективность точного земледелия и продуктивность посевов. Об этом сообщили в пресс-службе университета.
Ученые СКФУ создали систему, которая позволяет оценивать физико-химические параметры почвы в районе корневой системы растений на глубине от 0,3 до 0,6 метра. Это стало возможным благодаря использованию радиолокационной системы, облучающей поверхность Земли под наклоном, что увеличивает долю отраженного радиосигнала (эффект Брюстера). Разработка позволяет повысить эффективность точного земледелия и продуктивность посевов.
Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов отметил, что агротехнологии давно перешли на цифровой уровень, что открывает новые возможности для оптимизации процессов в сельском хозяйстве. Для университета это направление является стратегически важным, так как цифровые технологии способны значительно улучшить управление качеством всхожести семян и повышением урожайности на каждом участке поля.Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга 
Один из авторов разработки Геннадий Линец сообщил, что запатентованный метод и устройство для анализа подповерхностных горизонтов почвы были не только экспериментально доказаны, но и опробованы на нескольких крупных агропредприятиях региона. Используя уравнения Френеля, исследователи могут с меньшими экономическими и временными затратами определять электропроводность и влажность почвы, что особенно важно для своевременного проведения агротехнических мероприятий.
Новое устройство, основанное на радиолокационной системе, состоит из двух беспилотных летательных аппаратов. Этот метод позволяет оперативно выявлять распределение влаги в почве, что способствует предотвращению деградации сельскохозяйственных земель в засушливых и заболоченных районах, а также позволяет точно рассчитывать объем необходимых удобрений.[1]
