ТЕМА 10. Smart технології та AI в меліорації

Функціонування будь-якої Smart-системи у меліорації цілком залежить від здатності високоточних сенсорів збирати вичерпну інформацію про фізико-хімічні та морфологічні параметри ґрунту.³

Ключові сенсорні розробки та системи (2018–2025):

1.             Моніторинг Вологості та Водного Потенціалу: Основою для Smart-зрошення є датчики вологості. Зокрема, використовують датчики Watermark та автоматичні тензіометри, які дозволяють контролювати вологість на кількох глибинах ґрунтового профілю.⁵ Компанія CropX розробила датчики другого покоління, які аналізують стан ґрунту в конкретній зоні та передають дані через інтернет для автоматизованого внесення води, що демонструє рух до повністю автоматизованих систем іригації.⁴

2.             Комплексний Фізико-Хімічний Моніторинг: Системи, як-от Libelium Smart Agriculture Xtreme, являють собою комплексні сенсорні вузли, що включають до 19 датчиків. Ці системи вимірюють не лише вологість, але й електроопір ґрунту (який корелює з електропровідністю та солоністю), водний потенціал та рівень кисню. Вимірювання електроопору та кисню є критично важливими для агронома-меліоратора, оскільки дозволяють оцінити ефективність дренажу та аераційний режим ґрунту, а також визначити необхідну кількість добрив.⁴

3.             Дистанційне Зондування та Діагностика Стресу: Sentera sensors, включаючи модель Double 4K, сумісні з БПЛА, призначені для визначення індексів вегетації рослин (наприклад, NDVI, NDRE, NIR).⁴ Ці індекси є непрямими, але ефективними показниками водного дефіциту, сольового стресу або поживних проблем, які є прямим наслідком неоптимального меліоративного режиму.

Важливим структурним елементом є взаємозалежність між фізичним станом ґрунту та надійністю даних, зібраних сенсорами. Дослідження показують, що в умовах, де меліоративні заходи (такі як зміна текстури або покращення дренажу) були успішно реалізовані, ґрунтова суміш із поліпшеними дренажними властивостями забезпечує стабільніші та надійніші дані від сенсорів.⁷ Якщо ґрунт має погану структуру чи високу неоднорідність, показання вологості можуть бути неточними або занадто мінливими, що робить прийняття рішень AI менш ефективним. Таким чином, Smart-технології досягають своєї максимальної ефективності лише за умови, що інженерна (фізична) меліорація ділянки була виконана якісно.