التسميد المستهدف، الأقمار الصناعية، أجهزة الاستشعار، النشر، الرش، الطائرات بدون طيار، تحديد الموقع عن بُعد، الروبوتات، البرمجيات...
تعتمدالزراعة الدقيقة، التي ظهرت في ثمانينيات القرن الماضي في الولايات المتحدة الأمريكية، على استخدام المعلومات والتقنيات الرقمية لمراعاة التباين المكاني والزماني للإنتاج الزراعي في ممارسات الزراعة. وبشكل أكثر تحديدًا، تُعرّف الجمعية الدولية للزراعة الدقيقة(ISPA) الزراعة الدقيقة بأنها "استراتيجية إدارية تجمع وتعالج وتحلل البيانات المكانية والزمانية والفردية وتجمعها مع معلومات أخرى لتوجيه قرارات الإدارة المعدلة للنبات أو الحيوان لتحسين كفاءة الموارد والإنتاجية والجودة والربحية واستدامة الإنتاج الزراعي".
الأهداف
تهدف الزراعة الدقيقة إلى الاستجابة للتحديات الاقتصادية والزراعية والبيئية والاجتماعية المتعددة:[١]
- اقتصادية: زيادة متوسط غلة الإنتاج و/أو خفض تكاليف الإنتاج، لا سيما التكاليف المرتبطة باستخدام المدخلات. إن عدم تجانس المحاصيل له أصل طبيعي (الطوبوغرافيا، والطبوغرافيا، وما إلى ذلك) بالإضافة إلى أصل بشري مرتبط بالنشاط البشري (الحرث، ونشر الأسمدة، وما إلى ذلك). تُستخدم الزراعة الدقيقة تقليدياًلتحسين استخدام المدخلات وخاصة مدخلات النيتروجين.
- الزراعة: تحسين تكييف الممارسات مع احتياجات المحاصيل.
- بيئيًا: الحد من أنواع معينة من التلوث المرتبط بالمدخلات، مثل رشحالنيتروجين، والحد من استخدام الموارد المائيةللري.
- الاجتماعية: تحسين الراحة في العمل وتحسين وقت العمل.
المراحل الأربع للزراعة الدقيقة
يمكن تقسيم الزراعة الدقيقة إلى أربع مراحل:
- الاستحواذ: جمع البيانات لقياس وتوصيف تباين الإنتاج الزراعي.
- التوصيف: الحصول على البيانات الزراعية لوضع البيانات التي تم جمعها في سياقها وإعطائها معنى.
- التوصيات: تحليل البيانات التي تم جمعها لفهم التباين واختيار المسارات الفنية التي تأخذ هذا التباين في الاعتبار.
- التطبيق: تنفيذ قرارات إدارة المحاصيل (تعديل الأسمدة والري وما إلى ذلك).
الحصول على البيانات وقياس التباين
المعلمات التي تم قياسها
تمكننا المعلومات التي تم جمعها من فهم عدم تجانس البارامترات المختلفة داخل قطعة الأرض:
- الخصائص الفيزيائية والكيميائية والبيولوجية للت ربة: يمكن استخدام خرائط الموصلية أو خرائط المقاومة الكهربائية بالاقتران مع تحليلات التربة والمسوحات الميدانية لدراسة حالة التربة.
- حالة المحاصيل و/أو الثروة الحيوانية: متطلبات الري والتسميد، ومرحلة النمو، ووجود مسببات الأمراض، وأضرار الصقيع، إلخ.
- الظروف المناخية.
معدات الحصول على البيانات
هناك مجموعة واسعة من المعدات والتقنيات الخاصة بجمع البيانات، والتي يمكن تصنيفها وفقًا للعديد من المعايير الفنية أو الزراعية: موقعها، والوقت الذي تستخدم فيه هذه الأدوات الرقمية لحساب جرعات الأسمدة، إلخ
تنقسم أدوات الحصول على البيانات الرقمية إلى فئتين حسب مكان تواجدها:
- الاستشعار عن بُعد: يتم جمع البيانات عن طريق أجهزة الاستشعار الموجودة على قطعة الأرض، أو أجهزة الاستشعار الموجودة على متن الآلات الزراعية أو على ذراع النشر، أو تطبيقات الهواتف الذكية مع إدخال يدوي، إلخ.
- الاستشعار عن بُعد: يتضمن ذلك استخدام الصور الملتقطة بواسطة الأقمار الصناعية (85% من الصور)[٢]الطائرات أو الطائرات بدون طيار. يوفر الاستشعار عن بُعد تغطية مكانية أوسع من الاستشعار عن بُعد.
يمكن أيضًا تمييز التقنيات المستخدمة وفقًا لما إذا كانت تقوم بـ :
- قياسات مباشرة.
- القياسات غير المباشرة.
في حالة التسميد النيتروجيني، على سبيل المثال، من الممكن تقدير متطلبات النيتروجين النباتي باستخدام قياسات مباشرة (قياس النترات في العصارة) أو قياسات غير مباشرة تعتمد على انعكاس النبات أو النفاذية أو التألق لتحديد مستويات الكلوروفيل.[٣]
لا توفر معظم أجهزة الاستشعار والمسابير معلومات كاملة: على سبيل المثال، تقيس خرائط الأقمار الصناعية التغيرات في كمية النيتروجين في المحاصيل، ولكن ليس الكميات المطلقة. لذلك يجب دمجها مع تحليل قطع الأراضي العادية. مثال آخر: لا تقيس مقاييس البيرانومتر رطوبة التربة بل الإشعاع الشمسي. من خلال الجمع بين هذا مع مقياس شدة الريح ومقياس المطر، يمكننا استنتاج رطوبة التربة.
يمكن استخدام خرائط مثل خرائط الغلة لتصور الت باين داخل قطعة الأرض. تم تطوير دراسة التباين داخل قطعة الأرض باستخدام خرائط الغلة على نطاق واسع في الزراعة الصالحة للز راعة. [٢]يمكن للحصادات المزودة بأجهزة استشعار التدفق قياس كمية الحبوب التي تدخل إلى القادوس.
توصيف البيانات
تتم مقارنة البيانات الخام التي يتم جمعها بالتشخيص الزراعي لإعطائها معنى. يمكن استخدامالذكاء الاصطناعي أو المخططات البسيطة لاستنتاج البيانات الزراعية من البيانات المقاسة. على سبيل المثال، يمكن تقديررطوبةالتربة عن طريق نمذجة التبخر والنتح وقياس معايير مختلفة مثلأشعة الشمس وهطول الأمطار.
التوصيات واتخاذ القرارات
من خلال تحليل البيانات، يمكن بعد ذلك اختيار مسارات تقنية تأخذ بعين الاعتبار التباين الذي تم قياسه. ويتم تسهيل عملية صنع القرار من خلال تطوير نماذج التنبؤوأدواتدعم القرار (DST) مثل خرائط التوصيات. على سبيل المثال، يمكن وضع توصيات لري المحاصيل على أساس نمذجة متطلبات الري المرتبطة بقياس رطوبة التربة في قطعة أرض.
وتُعد قواعد البياناتوالذكاء الاصطناعي مفتاحًا لإدارة ودمج الكميات الهائلة من المعلومات الناتجة عن الحصول على البيانات وتوصيفها في عملية صنع القرار.
لا تهدف الزراعة الدقيقة إلى إعادة التفكير في كامل عملية نظام الإنتاج الحالي. فهي توفر أدوات القياس والتشخيص التي يمكن استخدامهالتحسين نظام الإنتاج القائم بالفعل. لا تهدف النماذج الحاسوبية والتقنيات الرقمية الأخرى المستخدمة إلى أن تحل محل عملية صنع القرار البشري، ولكن لتوفير بيانات موضوعية لتسهيل عملية صنع القرار.
تطبيق القرارات
تنطوي هذه المرحلة الأخيرة في الزراعة الدقيقة على تنفيذ قرارات إدارة المحاصيل (أو الثروة الحيوانية) التي تأخذ في الحسبان التباين المقاس والمنمذج، وبعبارة أخرى، تطبيق التعديل داخل قطعة الأرض. يمكن تلخيص مبدأ التعديل داخل قطعة الأرض على أنه "تطبيق الجرعة المناسبة، في المكان المناسب، وفي الوقت المناسب".
لأي ممارسات؟
يمكن استخدام المعدات المتصلة لتعديل مختلف المعلمات وعمليات الزراعة:
- جرعات الإدخال.
- كثافة البذر.
- إعداد التربة.
- الري.
تطورت الزراعة الدقيقة أكثر من غيرها في الزراعة الصالحة للزراعة، وبدرجة أقل في زراعة الكروم. ويبقى تطبيقها الأكثر شيوعًا هو إدارة التسميد.[٢]
معدات التدخل
يمكن إجراء تعديل الجرعات عن طريق التطبيق اليدوي (مسترشدًا بأدوات دعم القرار)، أو عن طريق الروبوت أو الآلات الزراعية.
بشكل عام، تجمع معدات التعديل المرتبطة بالآلات الزراعية بين :
- هوائي النظام العالمي لتحديد المواقع ، أي نظام تحديد المواقع العالمي لتحديد المواقع: هناك العديد من أنظمة تحديد المواقع(RTX، RTK، PPP، PPK، إلخ) والتي تختلف من حيث نوع الإشارة المستخدمة، وما إذا كان تصحيح تحديد المواقع يتم إرساله في الوقت الحقيقي أم لا، وعدد أجهزة الاستقبال المستخدمة، إلخ. يمكن استخدام قطع المقاطع بمساعدة النظام العالمي لتحديد المواقع للحد من التداخلات أثناء المرور.[٤]
- المعدات ذات تنظيم التدفق: يمكن برمجة العمليات مسبقاً أو تعديلها في الوقت الحقيقي.
- وحدة التحكم في التوجيه: يمكن أن تعمل وحدات التحكم في التوجيه باستخدام التوجيه المساعد (الذي يشير إلى المسار الواجب اتباعه دون التحكم في حركات الآلات الزراعية) أو التوجيه الذاتي (التحكم في حركات الماكينات الزراعية). يمكن أن يكونالتوجيه الذاتي كهربائيًا (محرك كهربائي يعمل على عجلة القيادة أو عمود التوجيه) أو هيدروليكيًا (يعمل على نظام التوجيه الهيدروليكي).
تتيح الروبوتات إمكانية أتمتة المهام التي يقوم بها البشر، على سبيل المثال، لتقريب الممرات أو تنظيمها. كما أنها وسيلة للتعامل مع مشقة العمل ونقص العمالة. على سبيل المثال، هناك روبوتات حصاد التوت التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للتعرف على الفاكهة الناضجة. ومثال آخر هو روبوتات التغذية التي يمكنها تخصيص حصص غذائية في تربية الماشية.
ومع ذلك، لا تزال الروبوتات غير ملائمة بشكل جيد للبيئات غير القياسية ذات التضاريس غير المستوية أو الظروف المناخية الصعبة. وعلى الرغم من ظهور العديد من المبادرات، إلا أنها لا تزال نادراً ما توجد في المزارع.[٥]
استراتيجيات التعديل
يمكن التمييز بين استراتيجيتين لتعديل جرعات المدخلات:
- استراتيجية التعويض ، والتي تهدف إلى زيادة الغلة في المناطق ذات الإمكانات الإنتاجية المنخفضة عن طريق زيادة جرعات المدخلات في هذه المناطق.
- استراتيجية التحسين التي تهدف إلى تقليل كمية المدخلات المستخدمة. وينطوي ذلك على تقليل جرعات المدخلات في المناطق التي تكون فيها إمكانات الإنتاج أقل ومحدودة بعوامل أخرى غير كمية المدخلات، مثل طبيعة التربة. وفي هذه المناطق، تكون الزيادة في جرعات المدخلات مهدرة لأنها لا تزيد من إمكانات الإنتاج.[٦]
التكامل
في بعض الحالات، تُنفذ جميع مراحل الزراعة الدقيقة هذه بشكل منفصل، باستخدام أدوات منفصلة تتطلب معالجة من قبل المشغل (مثل استخراج بيانات الأقمار الصناعية، وتصحيح البيانات، واستيراد البيانات إلى الجرار). في حالات أخرى، يتم تنفيذ المراحل الأربع للزراعة الدقيقة في وقت واحد وبطريقة متكاملة تمامًا: على سبيل المثال، مع جهاز استشعار النيتروجين مع نظام تحديد المواقع العالمي لتحديد المواقع المثبت على الجرار، مما يتيح إجراء التعديل مباشرة في الوقت الحقيقي.
وتعتمد جودة وملاءمة نظام الدقة على دقة أضعف المراحل الأربع: إذا كانت جودة مستشعر الحصول على البيانات رديئة، ستتأثر جودة تحليل البيانات وملاءمة التوصيات.
يعدتكامل المراحل الأربع وتوحيدها حجة قوية لصالح النظام الوظيفي:
- سهولة الربط البيني (البروتوكولات والموصلات وما إلى ذلك): تم تعريف معيار ISO 11783 أو ISO 11783 من قبل مؤسسة إلكترونيات الصناعة الزراعية (AEF ) لتوحيد وتبسيط تبادل البيانات بين أدوات المعدات المتنقلة المختلفة (أجهزة الاستشعار على متن الجرار الزراعي، على سبيل المثال)، حتى لو كانت هذه الأدوات من جهات تصنيع مختلفة. ومع ذلك، فإن إعداد نظام ISOBUS كامل يمكن أن يكون مكلفًا للغاية.[٧]
- مراعاة أفضل لقدرات كل مستشعر وكل عنصر من عناصر التطبيق.
- تفاعلات ومعالجات أقل في كل مرحلة.
الاعتماد على موردي المعدات
إن اقتناء المعدات المعقدة والمكلفة في كثير من الأحيان للزراعة الدقيقة يجلب معه خطر الاعتماد على الشركات المصنعة لهذه المعدات. هناك العديد من الآليات التي يمكن أن تجبر المزارعين على البقاء مع نفس المورد:
- القيود الفنية: لا يتم ضمان قابلية التشغيل البيني للمعدات أو قواعد البيانات من مختلف المصنعين عن عمد، مما يجعل من المستحيل استخدام معدات من مختلف المصنعين معًا أو مشاركة البيانات.
- القيود القانونية: خصخصة البيانات المنتجة بشكل جماعي من قبل عدد قليل من الجهات الفاعلة، ولا سيما الشركات المصنعة للآلات الزراعية، مما يجعل من الممكن الحد من مشاركتها أو حتى حظرها. تخلق هذه القيود تبعية عندما يتعلق الأمر بمعالجة البيانات التي يتم جمعها. والأكثر من ذلك، يمكن استخدام هذه البيانات المخصخصة لتطوير وتسويق معدات رقمية جديدة تتكيف مع طريقة إنتاج معينة، مما قد يحبس المزارعين في منطق إنتاجي.[٨]
المصادر
- كُتب هذا المقال بمساعدة كريمة من كورنتين ليرو. https://www.aspexit.com/
- بوفيه، دومينيك وأوجير، ر. 2000. الزراعة الدقيقة: إدارة قواعد البيانات والمعرفة.https://www.researchgate.net/publication/257876410_Agriculture_de_precision_Gestion_des_donnees_et_des_bases_de_connaissances
- Leroux C. 2019. L'Agriculture de Précision en toute intimité. https://www.aspexit.com/lagriculture-de-precision-en-toute-intimite/
- الآفاق. 2020. الزراعة الدقيقة. https://leshorizons.net/cest-quoi-agriculture-de-precision/
- وزارة الزراعة والسيادة الغذائية. 2021. التحديات الرئيسية للزراعة الرقمية: المعدات والنماذج الزراعية والبيانات الضخمة. https://agriculture.gouv.fr/les-grands-enjeux-de-lagriculture-numerique-equipements-modeles-agricoles-big-data-analyse-ndeg-171
- P. Zwaenepoel، J.M. Le Bars. الزراعة الدقيقة. Ingénieries eau-agriculture-territoires, Lavoisier; IRSTEA; CEMAGREF, 1997, p. 67 - p. 79. hal-00461080. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00461080/document
- يارا. 2019. مقابلة مع جيلبير غرينييه حول الزراعة الدقيقة . https://www.yara.fr/fertilisation/blog/agriculture-de-precision/
- ↑ أجريفيند. [10/2022]. https://www.agrifind.fr/agriculture-de-precision-riche/
- ↑ ٢٫٠ ٢٫١ ٢٫٢ كرسي AgroTIC.2018. ما هي استخدامات الاستشعار عن بعد في الزراعة؟ https://www.youtube.com/watch?v=6va_lJTITYM
- ↑ Leroux C. 2022. Le raisonnement de la fertilization azotée par les outils numériques: une amourette assez fragile. https://www.aspexit.com/le-raisonnement-de-la-fertilisation-azotee-par-les-outils-numeriques-une-amourette-assez-fragile/
- ↑ Leroux. C. 2020. تحديد المواقع الجغرافية في الزراعة. https://www.aspexit.com/geopositionnement-en-agriculture/
- ↑ Leroux C.2022. الروبوتات في المرج: أين نحن وإلى أين نحن ذاهبون؟ https://www.aspexit.com/la-robotique-est-dans-le-pre-ou-sommes-nous-et-ou-allons-nous/
- ↑ سبوتيفارم. 2021. ورقة بيضاء الزراعة الدقيقة. https://blog.spotifarm.fr/hubfs/PROMIZE/Spotifarm/livre-blanc-spotifarm-agriculture-de-precision-2021.pdf
- ↑ Leroux C. 2021. المعايير والتبادلات دونيه في الزراعة الرقمية . https://www.aspexit.com/standards-et-echanges-de-donnees-dans-le-numerique-agricole/
- ↑ برتراند فاليورج. 2020. إعادة تأسيس الزراعة في عصر الأنثروبوسين.
