Jedním z hlavních úkolů technologií precizního zemědělství jsou variabilní zásahy při hospodaření za účelem zvýšení výnosnosti rostlinné produkce, zvýšení kvality produktů a ochrany přírodních zdrojů a životního prostředí. Přestože se pojem precizní zemědělství rozšířil, zatím jen část zemědělců využívá této technologie. Tento fakt platí i s ohledem na dostupné prostředky umožňující variabilní aplikace. Platí tedy skutečnost, že uplatnění poznatků v této oblasti nedoznalo takového rozšíření jako v jiných oblastech výzkumu a vývoje.
Jednou z možných příčin uvedeného stavu může být systém sběru dat.
Pokud hodláme používat data z měření pro popis prostorových závislostí, je potřeba zajistit dostatečnou hustotu vzorkování. K popisu prostorových vlastností půd máme několik možností. Často je používán bodový odběr. Informace, které lze získat pomocí bodového odběru vzorků, mnohdy nelze použít ke zhodnocení prostorové variability.
Možná také chybí přesvědčení o skutečném přínosu precizního zemědělství. Také dostupné půdní mapy, které poskytují užitečné informace, nemohou přinést informace pro precizní zemědělství v potřebném měřítku.
On-the-go senzory
Obrázek 1 přináší přehled on--the-go senzorů s odpovídající reakcí na půdní vlastnosti, které ovlivňují signály ze senzorů. Ve většině případů byla nalezena pro určitý druh půdy přijatelná korelace mezi výstupem ze senzoru a půdními vlastnostmi, případně když ostatní ovlivňující vlastnosti byly zanedbatelné.
Hlavním přínosem těchto senzorů je především schopnost postihnout heterogenitu půdních vlastností a případně také směrovat další sběr dat nebo rozhodování o způsobu hospodaření. Hlavní myšlenka precizního zemědělství vychází z přesvědčení, že variabilita podmínek pro růst rostlin je jedním z hlavních příspěvků pro rozdíly ve výnosech, proto také rozdílné vstupy na základě rozdílných půdních podmínek by mohly být cestou, jak k dané situaci přistupovat. Řada pěstitelů již má například výnosová data z několika sezón. Nicméně efektivitu rozhodovacího procesu můžeme zaručit až v okamžiku, kdy budeme dostávat vysokou kvalitu informací o prostorové variabilitě půdy, které limitují výnos v určité části pole. Nedostatek možností generovat, která informace je významná a ekonomicky přijatelná, je nejvíce limitující.
Variabilní aplikace hnojiv, vápnění a dalších vstupů bez přesných půdních map je často nevhodná a pochopitelně může vést k ekonomickým ztrátám. Proto se také, ve snaze zlepšit efektivitu v rozhodování, od vývoje senzorů mnohé očekává. Potenciál senzorů je především v hustotě vzorkování a poměrně nízké ceně za pořízená data. Ačkoli řada senzorů je komerčně dostupná, je zde stále snaha o vývoj nových prototypů.
Navigační systémy, užívané pro lokalizaci a určování polohy a navigaci zemědělských strojů po pozemku, se staly nejpoužívanějšími senzory v zemědělství. Kromě určení souřadnic (zeměpisné délky a šířky) můžeme díky přesné navigaci získat informace o nadmořské výšce. Tato data mohou být využita pro výpočet sklonu svahu, expozici a další parametry, které vycházejí z modelu terénu. Jmenujme například odtok vody, akumulaci vody, případně erozní ohrožení.
Pokud je přijímač polohy spojen s měřicí ústřednou a je zaznamenávána poloha všech vzorků a měření, můžeme vytvářet mapy, které lze porovnávat s dalšími prostorově vztaženými daty a informacemi. Metoda založená na tvorbě map je často používaná. Dříve bylo několik prototypů on-the-go půdních senzorů vyvinuto pro účely měření v reálném čase, kdy údaje ze senzorů byly přímo využity k řízení strojů, bez záznamu dat. Ačkoliv byly tyto senzory docela atraktivní, řízení v reálném čase bylo limitováno zejména z důvodů časté neznalosti vzájemných vazeb mezi výstupy ze senzorů a lokálními agroekonomickými potřebami. Kromě toho, řada rozhodovacích kroků vyžaduje více informací včetně pohledu expertů pro zdárné zhotovení aplikačních map. Půdní mapy získané z měření on-the-go senzory mohou pouze dodávat část tohoto rozhodovacího procesu.
I když existuje řada on-the-go senzorů, způsob měření je většinou založen na těchto principech:
1) elektrické a elektromagnetické senzory, které měří elektrický odpor, kapacitu, nebo vodivost půdy ovlivněné půdními vlastnostmi,
2) optické a radiometrické senzory, které využívají elektromagnetických vln k určení úrovně pohlcené nebo vyzářené energie půdy a jejich částic,
3) mechanické senzory, které měří tahovou sílu při práci nářadí,
4) akustické senzory, které zaznamenávají zvuky při práci nářadí v půdě,
5) pneumatické senzory, které stanoví schopnost vzduchu pronikat do půdy,
6) elektrochemická čidla, která využívají prvků a částic, které doslova vytváří elektrické napětí jako odezvu na působení vybraných iontů; tak je možné sledovat například koncentrace vodíku, draslíku, dusíku apod.
Ideální senzor vypovídá o variabilitě samotné půdní vlastnosti nebo znaku a samozřejmě vykazuje vysokou korelaci s konvenčními metodami měření. Ve skutečnosti každý vyvinutý senzor reaguje na více než jednu a oddělení těchto jevů je velmi obtížné, případně až nemožné.
Elektrické a elektromagnetické senzory
Elektrické a elektromagnetické senzory využívají elektrického obvodu k měření schopnosti půdy vodit případně akumulovat elektrický náboj. V případě, že jsou používány tyto senzory, stává se půda součástí elektrického obvodu a lokální změny půdních vlastností významně ovlivňují signál, který je ukládán do měřicí ústředny. Řada senzorů je dnes komerčně nabízena. Z výrobců jmenujme například Veris Technologies, Inc. (Salina, Kansas, USA), Geonics Limited (Mississauga, Ontario, Kanada), Geocarta (Paříž, Francie), Geometrics, Inc. (San Jose, Kalifornie, USA), Dualem, Inc. (Milton, Ontario, Kanada), a Crop Technology, Inc. (Bandera, Texas, USA).
Například jednou z možností, jak stanovit elektrickou vodivost půdy, je elektromagnetická indukce s využitím přístroje EM38 od společnosti Geonics Limited (obrázek 2). Vysílací cívka vytváří elektromagnetické pole, které mění velikost s hloubkou půdního profilu. Přijímací cívka měří primární indukci a sekundární indukovaný proud v půdě. Z těchto dvou hodnot je stanovena vodivost půdy.
Další systém pro mapování vodivosti půdy, systém Veris 3100, využívá přímého galvanického spojení měřidel s půdou. Jedná se o řadu kotoučových elektrod, které vysílají elektrický signál do půdy.
Signál je přijímán další řadou elektrod, které měří pokles napětí v důsledku odporu, jenž klade půda. Rozdílné vzdálenosti mezi elektrodami umožňují měřit vodivost půdy v rozdílných hloubkách. Na podobném principu je založeno měřicí zařízení (obrázek 3) vyvinuté na katedře využití strojů Technické fakulty ČZU v Praze.
Na obrázku 4 je mapa vodivosti v hloubce 0–300 mm, pořízená tímto přístrojem.
Je třeba upozornit, že vzhledem k některým vlastnostem půdy se pochopitelně jedná o domnělé hodnoty vodivosti.
Další metoda, která je využívána pro měření dielektrických vlastností půdy, využívá senzor na základě kondenzátoru. Tento typ senzoru se používá pro měření vlhkosti. Často se také používá v kombinaci s mechanickým senzorem.
Dále je třeba uvést, že oba typy senzorů vodivosti a senzor pro měření kapacity mohou pracovat tzv. on-the-go, jsou však současně ovlivňovány celou řadou půdních vlastností. Jmenujme například půdní druh, zasolenost půdy, vlhkost a další, které se často připojují ke sledovaným parametrům.
Optické a radiometrické senzory
Optické a radiometrické senzory využívají odrazivost světla, případně další signály elektromagnetických vln k charakteristice půdních vlastností a rostlinného pokryvu. Jedná se především o nedestruktivní metodu měření. Optické senzory mohou tak jako lidské oko pracovat ve viditelném pásmu světla, případně pracují v blízkém infračerveném pásmu (NIR), středním infračerveném pásmu (MIR), polarizovaném světle nebo dalších pásmech elektromagnetického záření.
K dnešnímu dni řada komerčních poskytovatelů nabízí služby dálkového průzkumu za účelem sledování právě holé půdy a rostlin s využitím satelitů, případně leteckých nosičů. Z historického pohledu snímání barvy povrchu půdy byl nejvýraznější parametr heterogenity půdy na sledovaném pozemku.
Dálkový průzkum Země (DPZ, Remote Sensing) v současné době nachází široké uplatnění v geografickém průzkumu zájmového území. Data z DPZ se tak stávají běžnou součástí geografických databází. Obor, který se do současné podoby vyvíjí od 60. let 20. století, počítal hned od svého počátku se zemědělstvím jako jedním ze svých prioritních uživatelů. Uskutečňované experimenty se tak v mnoha případech zaměřovaly právě na zemědělské cíle. V 70. letech byly založeny mimořádně úspěšné kosmické projekty, které se zabývaly velkoplošnými předpověďmi výnosů pšenice, jejichž výsledky významně zasáhly do světového trhu této strategické komodity.
Dálkový průzkum využívá skutečnosti, že půda a vegetační pokryv odráží s rozdílnou intenzitou (popř. i vyzařuje) elektromagnetické záření. Odrazivost je závislá jak na druhu a stavu rostlin, tak na jejich hmotě (chlorofylu, zastoupení uhlíku).
Obrázek 5 vyjadřuje vzájemnou vazbu mezi zdroji energie a charakteristikou absorpce energie atmosférou. Na prvním grafu (část a) je znázorněno rozložení vyzářené energie Sluncem a Zemí. Tyto dvě křivky představují nejdůležitější zdroje energie v dálkovém průzkumu Země. Na druhém grafu (část b) vidíme části spektra, které je zadržováno atmosférou.
Při průchodu atmosférou je záření různým způsobem ovlivňováno, mění se směr a rychlost jeho šíření, ale i intenzita a spektrální složení. Nejzávažnějším jevem je pohlcování (absorpce) záření atmosférou. Viditelné spektrum se pohlcuje hlavně mechanickým znečištěním (prach, vodní kapky). V infračerveném oboru se na absorpci uplatňují i vodní pára a plyny (oxid uhelnatý a dusný).
Sběr dat je zúžen na části spektra, které atmosférou procházejí s minimální ztrátou – tzv. atmosférická okna (obr. 1b). Atmosférickým oknům odpovídají rozšířené metody záznamu odražené energie sledovaným prostředím (obr. 1c). Viditelné světlo se shoduje s vrcholem sluneční energie. S prodlužováním vlnové délky přechází na infračervené a tepelné záření. Celou tuto část spektra lze snímat optickými čidly a skenery. Multispektrální skener umožňuje snímat současně záření u vybraných vlnových délek, a to v celém rozsahu od viditelného spektra až po oblast tepelného záření. Radary a pasivní mikrovlnné systémy pracují v oblasti vlnových délek od 1 mm do 1 m. Jako nejdůležitější poznatek z tohoto obrázku je vzájemná vazba a závislost mezi primárním zdrojem záření, resp. atmosférickým oknem, přes které může být energie propouštěna, a vlastnostmi povrchu půdy. Důležitá je rovněž citlivost senzorů vhodných k záznamu této energie.
Typické křivky odrazivosti energie vegetací, půdou a vodou jsou znázorněny na obrázku 2. Tvar této křivky je jedinečný pro sledovaný objekt, je však ovlivňován i jeho stavem nebo kondicí. Jak je z obrázku patrné, jsou pro křivky zdravé vegetace typické vrcholky a sedla. Chlorofyl silně absorbuje záření v oblasti spektra od 0,45 µm do 0,67 µm (modrá a červená barva), ale zelenou barvu silně odráží. Pokud je vegetace stresována, obsah chlorofylu se snižuje. Tato skutečnost se projeví na poměru pohlcené a odražené energie. Především odrazivost červené složky se zvyšuje a výsledkem je žloutnutí lisů (kombinace zelené a červené).
Pokud se posouváme do oblasti blízkého infračerveného záření (near-IR, NIR) okolo vlnové délky 0,7 µm, začne u zdravé vegetace odrazivost výrazně narůstat. V rozsahu vlnových délek od 0,7 do 1,3 µm listy rostlin odrazí 40 až 50 % dopadající energie. Většina zbývající energie je propuštěna, protože v této oblasti je absobpce minimální (menší než 5 %). Odrazivost v tomto pásmu je dána především rozdílnou vnitřní strukturou listů. Protože struktura listů je mezi druhy rostlin velmi variabilní, měření odrazivosti v této oblasti nám často dovoluje rozlišit rostlinné druhy, i když ve viditelném spektru vypadají stejně. Rovněž se v blízkém infračerveném záření významně projeví stres rostlin.
Pokles v odrazivosti je pozorován v zónách vlnových délek 1,4, 1,9 a 2,7 µm, protože v těch je energie silně absorbována vodou v listech. S odvoláním na tuto skutečnost je uvedené pásmo nazýváno pásmo vodní absorpce. Vrchol odrazivosti se nachází v oblasti 1,6 a 2,2 µm. V celém pásmu, kromě délky 1,3 µm, listová odrazivost negativně koreluje s obsahem vody v listech.
Křivka odrazivosti půdy vykazuje mnohem méně výkyvů. Mezi faktory, které mají dopad na půdní odrazivost, patří vlhkost půdy, zrnitostní složení, drsnost povrchu, oxidy železa a organická hmota. Například vyšší vlhkost v půdě sníží její odrazivost. Stejně jako u vegetace je tento jev nejvýraznější v pásmu absorbce vody okolo 1,4, 1,9 a 2,7 µm. Vlhkost půdy úzce souvisí se zrnitostním složením. Hrubá písčitá půda je obvykle odvodněna a výsledkem je nižší vlhkost a relativně vysoká odrazivost. Jemná struktura bez přirozené drenáže bude mít nízkou odrazivost. Při absenci vody však bude půda samotná vykazovat opačné výsledky. Hrubší textura půdy se bude jevit tmavší než jemná textura. Další dva faktory, které redukují odrazivost, jsou drsnost povrhu půdy a obsah organické hmoty.
Spektrální odrazivost vody je nejvýraznější v infračerveném a blízkém infračerveném pásmu. V těchto vlnových délkách se absorbuje energie bez ohledu na to, zda se jedná o vodní hladinu nebo vodu obsaženou v rostlinách nebo půdě. Popis parametrů, které souvisí s vodou, je pomocí dálkového průzkumu v oblasti near-IR vzhledem k absorpčním vlastnostem jednoduchý. Rozdílné parametry se projevují především ve viditelné oblasti. Například voda výrazně znečištěná při erozní události má mnohem vyšší odrazivost ve viditelném spektru než čistá voda. Rovněž odrazivost vody a koncentrace chlorofylu spolu úzce souvisí. Vyšší obsah chlorofylu má tendenci snižovat odrazivost vody v modré vlnové délce a zvyšuje odrazivost v zeleném pásmu. Této vlastnosti se využívá například při monitorování řas pomocí dálkového průzkumu Země. Rovněž průmyslové znečištění je dobře patrné (Lillesand a kol., 2004).
Čidla, které zachytí intenzitu odraženého spektra, se používají na družicích, letadlech i při pozemním průzkumu. Při sledování rostlin a půdního prostředí se uplatňuje zejména viditelná (400 až 700 nm) a blízká infračervená (700–2500 nm) oblast vlnových délek.
Pro mnohé zemědělské studie se používají spektrální vegetační indexy vypočítané jako poměry z odrazivosti jednotlivých vlnových délek. V modelech růstu plodin slouží k popisu růstové fáze (např. výživový a biologický index). Ty jsou poté porovnávány s ostatními vlastnostmi zkoumaného prostředí, jako je pokryvnost a zaplevelení.
Dálkového průzkumu Země se využívá například k určování výživného stavu rostlin, výnosu, sledování půdních vlastností, organické hmoty, monitorování zaplevelení, případně k navržení odběrové sítě. Z hlediska prostorové informace spočívá výhoda snímku v tom, že oproti bodovému odběru přináší celoplošnou informaci. Radiometry, spektrometry případně digitální kamery mohou být osazeny na družice, letadla, bezpilotní prostředky. Okolnosti pořízení snímků, dostupnost a celková kvalita snímku vyjádřená rozlišením určují použitelnost snímků pro zemědělské aplikace. Oproti pozemním metodám výsledky ovlivňuje prostředí mezi sledovaným objektem a snímací aparaturou. Také odrazivost slunečního záření od zemského povrchu je závislá na jeho členitosti, úhlu dopadu světla a dalších faktorech. Pro správnou interpretaci je nutné znát tyto faktory a při snímkování dodržet zásady – výška slunce více než 30° nad obzorem a vyloučení stínů od oblačnosti. Letecké snímkování proto může dosahovat vyšší přesnosti a věrnosti obrazu oproti družicovému. Jeho největší předností je však operativnost, a to jak časové vhodnosti z hlediska vývojového stupně vegetace, tak i v závislosti na atmosférických podmínkách a denní době. Tato operativnost však může být využita pouze v případě digitálního záznamu snímku, který umožní rychlé zpracování dat a využití výsledků během několika hodin.
Ve srovnání s metodami průzkumu s využitím systémů on-line typu „N-senzor“ nebo „dusíkový laser“ jde o postup s vysokou výkonností. Výhody, případně nevýhody některých systémů jsou uvedeny v tabulce 1.
Byly zaznamenány zajímavé a efektivní zemědělské aplikace, které těží z potenciálu kosmického průzkumu území. Bohužel se však toto úsilí nedotklo ani v jednom podstatném případě zájmů agronoma, který se orientuje na získání nových zdrojů informací nezbytných k objektivizaci každodenního řízení rostlinné výroby na úrovni jednotlivých pozemků. Do dnešního dne neexistuje žádný družicový nebo letecký systém dálkového průzkumu, který by byl schopen agronoma zásobovat informacemi o půdě a porostu plodiny v reálném čase, dostatečně často a s přiměřenou prostorovou rozlišovací schopností.
Dalšími významnými limitujícími faktory jsou oblačnost nebo rostlinné zbytky na povrchu půdy. Proto právě senzory umístěné přímo na rámu stroje, kdy pracuje ať už blízko nad zemí, nebo v půdě, mají naději na uplatnění jako on-the-go senzor. Stroje opatřené optickými senzory pracují na stejném základě, jako je dálkový průzkum Země. V malých výškách (na malé vzdálenosti) mohou být také použita radiově řízená letadla k získání informací o rostlinách a půdě.
Pro tento obor sledování jsou například vyvíjeny senzory k měření obsahu jílovitých částic, organické hmoty, vlhkosti a kationtové výměnné kapacity. Některé výsledky prací rovněž poukazují na závislosti mezi reflektancí půdy a jejími chemickými vlastnostmi, jako je například obsah dusíku, fosforu a pH. Jedná se často o jisté druhotné korelace, které odráží některé zeměpisné náležitosti. Kupříkladu struktura zrnitostního složení ve vyšších částech pozemku může mít za následek nižší hodnoty pH a dusíku v porovnání s jemnou strukturou půdy v nižších polohách pozemků.
Raději než optické senzory řada výzkumných pracovišť uplatňuje tzv. půdní radar (groundpenetrating radars – GPR) ke sledování pohybu vln v půdě. Změny v odrazivosti vln mohou indikovat změny v objemovém složení půdy, případně existenci nějakých překážek v půdě. Potenciál pro uplatnění radarů je hlavně v geofyzice, v zemědělství má význam především pro využívání vodních zdrojů.
Také přenosný gamaradiometr je používán v poslední době v mineralogii. Na druhou stranu je potřeba zmínit nákladnost těchto přístrojů. To je jedním z hlavních limitujících důvodů pro jejich rozšíření. Na obrázku 7 je předveden gamaspektrometr připravovaný k polnímu měření.
Mechanické senzory
Mechanické senzory mohou být využity pro měření mechanického odporu půdy, nejčastěji ve spojení s utužením půdy po přejezdech těžké mechanizace, případně při průniku utuženou vrstvou spojovanou s prací pluhu. Tyto senzory využívají mechanismus, který proniká do půdy, případně ji prořezává a síla, která je potřebná na tuto činnost, se zaznamenává.
Odpor půdy vůči pronikání kužele penetrometru se zjišťuje především pro posouzení stupně zhutnění půdy. K tomuto měření se nejčastěji používá vertikální kuželový penetrometr podle standardu ASAE. Měření je však velmi pracné a výsledky vykazují vysokou variabilitu. Z tohoto důvodu vznikají měřicí zařízení, která snímají tahovou sílu potřebnou na tažení pracovního nářadí, případně byly představeny systémy, kdy bylo použito horizontálního kužele nebo klínu, který dokázal měřit tahovou sílu v rozdílných hloubkách.
Znalost tahové síly potřebné k tažení strojů, případně hrotu nebo břitu měřidla, může být v běžné praxi využita pro porovnání energetické náročnosti používaných technologií zpracování půdy, ověření technických změn na strojích, optimalizaci seřízení strojů, ověření agrotechnických zásahů na pozemcích a mapování variability půdního prostředí.
Velikost tahové síly je u tažených strojů na zpracování půdy rozhodující pro energetickou náročnost prováděné operace. Potřebu tahové síly strojů pro zpracování půdy ovlivňují parametry jako druh nástrojů, pracovní záběr, pracovní hloubka, stav nástrojů, seřízení strojů a pracovní rychlost. Druhou oblast faktorů působících na potřebu tahové síly představují faktory závislé na místě, ke kterým patří druh půdy, objemová hmotnost půdy, půdní vlhkost a reliéf.
Pod pojmem mapování tahové síly se rozumí přiřazování souřadnic zemské délky a šířky k zjištěné tahové síle v určitém časovém okamžiku. Zatímco měření a zjišťování potřebné tahové síly zemědělských strojů v podmínkách zpracování půdy má dlouhou a bohatou historii a v dnešní době i poměrně velké rozšíření, je dnes k dispozici pouze několik vědeckých prací, které se zabývají mapováním tahové síly. A právě naměřené výsledky z výše uvedeného mapování mohou být základním zdrojem dat pro variabilní aplikace. Jedno z prvních a na svou dobu velmi sofistikovaných měření provedli Keen et Haines již v roce 1925, kdy použili měřicí zařízení vlastní konstrukce, které bylo umístěno mezi traktor a pluh.
Měření síly na tříbodovém závěsu traktoru se dělá převážně s použitím měřicích rámů, které jsou vložené mezi traktor a připojený stroj. Práce a manipulace s takovým rámem může být velice obtížná. Popsán je rovněž automatický systém získávání dat, kde vedle polohy získané na základě signálu GPS jsou zobrazena také data získaná ze silových čepů závěsu traktoru. Výsledkem jsou tahové mapy. Pro zjišťování tahové síly jsou téměř všechny současné traktory vybaveny zařízením, které toto měření umožňuje (obrázek 8).
Na obrázku 9 je zobrazena mapa tahové síly pořízená traktorem John Deere řady 8000 při orbě.
Dnes existuje řada prototypů, které umožňují nepřetržité měření mechanického odporu, nicméně komerční využití těchto senzorů je minimální. Jedním z výstupů měření může být lokalizace míst, která vykazují nežádoucí zhutnění. Protože zpracování půdy představuje mechanické zásahy do půdy spojené s vysokou energetickou náročností, jsou technologie zpracování půdy předmětem soustředěné snahy o snižování spotřeby nafty a snižování pracnosti, s čímž souvisí dosahování příznivějších nákladů na jednotku produkce.
Je zde tedy určitý potenciál pro variabilní zásahy, především z hlediska hloubky zpracování půdy. Technologie precizního zemědělství jsou technologie založené na informacích. S nárůstem množství dat získaných z mobilních i statických zdrojů roste potřeba standardizace datové základny. Byla zavedena mezinárodní norma (ISO 11783) umožňující pružnou komunikaci. Výrobci zemědělských a lesnických strojů zaručují zaměnitelnost senzorů a ovladačů a akceptují modulový design nových výrobků. Formáty datových souborů jsou standardizovány v ISO 11 787. Díky těmto normám mohou být informace snadno a efektivně vyměnitelné. Řada významných údajů o provozních údajích strojů by mohla být využívána z elektroniky moderních traktorů.
Akustické a pneumatické senzory
Akustické a pneumatické senzory jsou alternativou k mechanickým senzorům při studiu interakce půdy a zemědělských nástrojů. Akustické senzory byly použity například pro měření změny hladiny hluku způsobeného vzájemným působením nástroje s částečkami půdy za účelem určení půdní textury nebo objemové hmotnosti. Pneumatické senzory byly používány také k měření propustnosti půdy pro vzduch. Tlak potřebný k natlačení daného množství (objemu) vzduchu do pevně dané hloubky byl porovnáván s několika půdními vlastnostmi jako např. půdní struktura a zhutnění. V tomto okamžiku je velmi málo objasněn vztah mezi výstupy senzorů a fyzickým stavem půdy a je třeba dalšího výzkumu.
Vývojem a ověřováním kontrolního a řídicího systému pro operaci předseťového zpracování půdy se zpětnou vazbou na kvalitu práce se zabýval ve své práci například Scarlett a kol. (1997). Popsal čidlo sledující hrubost povrchu pomocí odrazu ultrazvukových vln. V pokusu se zabýval zpětnou regulací intenzity zpracování na základě hrubosti povrchu půdy. Slibné výsledky však byly zaznamenány pouze v laboratorních podmínkách. Na obrázku X je znázorněna mapa středního váženého průměru hrud na sledovaném pozemku. Pořízena byla na základě výsledku obrazové analýzy. Každoročně se na přípravu půdy a seťového lože vynakládají nemalé prostředky. Přesto snaha zemědělců nemusí vždy přinést žádané výsledky. Problémy, které vznikají při příliš intenzivní nebo nedostatečné přípravě půdy, jsou především rozplavení půdních agregátů, tvorba škraloupu, a na druhou stranu nevhodné podmínky pro založení porostu.
Z obrázku je patrná značná variabilita v kvalitě zpracování půdy. I když jsou k dispozici stroje, které mohou reagovat v průběhu práce na měnící se podmínky pro práci, chybí metody pro získání vstupních informací a sestavení rozhodovacích algoritmů.
Elektrochemické senzory
Elektrochemické senzory mohou poskytovat nejdůležitější typ informací potřebných pro precizní zemědělství – půdní dostupnost živin a pH. Na půdních vzorcích zaslaných do laboratoře je prováděna sada doporučených laboratorních procedur. Tyto procedury zahrnují obvyklý postup přípravy vzorků a samotné měření. Některá měření (zejména pH) jsou prováděna za použití elektrod pod označením ISE nebo ISFET. Tyto elektrody rozpoznávají aktivitu specifických iontů (dusík, draslík, v případě pH vodík). Několik výzkumníků se pokoušelo převzít dosavadní procedury přípravy půdy a měřicích postupů při provádění laboratorních testů on-the-go.
Například představený (Versi Technologie) automatický systém mapující půdní pH (Veris Soil pH Manager) používá dvou selektivních elektrod k přímému určení pH přirozeně vlhké půdy. Půdní vzorkový mechanismus umístěný na pohyblivém rámu získává při pohybu přes pozemek vzorky půdy přibližně z hloubky 10 cm. Tyto vzorky pevně spojuje s citlivou membránou a referenčními spojeními dvou elektrod. Jakmile je výstup stabilizován (asi za 10 s), je povrch elektrod opláchnut vodou a je odebrán další vzorek. Všechna data získaná použitím této metody mají větší chybu než laboratorní analýza. Avšak ukazuje se, že zvýšením hustoty vzorků více než 10x může být zvýšena kvalita generovaných půdních pH map při zachování nákladů. Agroekonomické analýzy ukázaly, že větší rozlišení map může výrazně snížit chyby odhadu pH a zvýšit potenciální ziskovost variabilního vápnění.
Pokračuje snaha o integraci přídavných elektrod k mapování rozpustného draslíku a zbytkového nitrátového dusíku společně s půdním pH. Výzkumné práce se rovněž zabývají možností kombinací čidel, za účelem zvýšení vypovídací schopnosti získaných dat. Proto Versi Mobile Sensor Platform (MSP) kombinuje mapovací systémy pH a EC.
Aplikace senzorů
I když je vyvíjena řada on-the-go senzorů, pouze vodivost půdy je obecně rozšířena v technologiích precizního zemědělství. Výrobci dávají přednost čidlům, která mají přímý kontakt na existující algoritmy. Místo toho komerčně dostupné senzory, jako je také vodivost půdy, jen stěží zaznamenají obecné rozšíření, protože hodnoty ovlivňuje řada faktorů. Na druhou stranu elektrické a elektromagnetické senzory dávají hodnotné informace o půdní variabilitě, které dokážou rozdělit pozemek na menší, homogenní bloky, často označované jako management zóny. Tyto zóny mohou být definovány například na základě rozdílného druhu půdy. Je potřeba zmínit, že mnohdy je vymezení na základě hodnot vodivosti přesnější než vymezení z komerčně dostupných map. Rovněž tak anomálie, jako jsou erodované plochy, případně naplaveniny, je možné mnohem snadněji identifikovat z mapy vodivosti. Také rozdílné úrovně ve výnosech často korespondují s hodnotami elektrické vodivosti.
Spojení senzorů
Jedním z úkolů výzkumných pracovišť je vyřešení integrace rozdílných způsobů měření do jednoho přístroje pro mapování.
Stupeň vzájemných vazeb mezi půdními vlastnostmi a mezi výstupy z různých čidel pochopitelně není stejná. Nicméně mapy získané z rozdílných čidel mohou být navzájem kombinovány pro zlepšení jejich použitelnosti.
Roboti
Nástup samosprávných systémových struktur nám dává příležitost rozvinout zcela novou řadu zemědělských zařízení, založenou na malých inteligentních strojích, které umí dělat ty správné věci na správném místě ve správný čas a správným způsobem.
Myšlenka nasazení robotů v zemědělství není zcela novou. Mnoho inženýrů již v minulosti vyvinulo traktory fungující bez řidiče, ale žádný z nich nebyl úspěšný, neboť nebyl schopen zahrnout rozmanitost skutečného prostředí. Mnozí z nich převzali průmyslový způsob hospodaření, kde je všechno předem známé a stroje pracují výhradně podle předem definovaných postupů – stejně jako výrobní linka. Současné pojetí si klade za cíl vyvinout chytřejší stroje, které budou natolik inteligentní, aby byly schopny pracovat v polním prostředí. Tyto stroje nemusí být inteligentní ve smyslu, jak se díváme na inteligenci u člověka, ale musí projevovat určitou dávku rozumného chování v rozpoznatelných souvislostech. Z tohoto hlediska by měly mít dostatek vnitřně zabudované inteligence, aby byly schopny rozumného chování po delší časové období, bez dozoru, v provozním prostředí při provádění potřebných úkolů. Jednou z cest pochopení spletitosti všech postupů bylo určení činností, které lidé dělají v určitých situacích a jejich rozložení do jednotlivých příkazů pro strojové řízení. Nazývejme to například robotické chování a návrh metod pro aplikování přístupů v zemědělství. Tento přístup k zacházení s plodinami a půdou selektivně, podle jejich potřeb pomocí malých samostatných strojů je přirozeným krokem k rozvoji precizního zemědělství, třebaže zmenšuje pole působnosti až k individuálnímu přístupu k pěstovaným rostlinám.
K autonomním systémům patří také vícerotorové bezpilotní prostředky. Tyto systémy díky vysoké stabilitě během letu, malým rozměrům a potřebné nosnosti nachází uplatnění v operacích, kde běžné systémy selhávají nebo je nelze nasadit. Možnost využití autonomních systémů je intenzivně rozvíjena. Na obrázku 14 je vyobrazen osmivrtulový bezpilotní prostředek, který má k dispozici katedra zemědělských strojů ČZU v Praze. Jedná se o model Asctec Falcon 8.
Klíčové informace
– Ukazuje se, že informace o variabilitě půdních vlastností v rámci pozemku jsou podstatné pro rozhodovací procesy.
– Výzkumná pracoviště se pokoušejí vyvinout senzory pro průběžné měření půdních vlastností, pro které se vžil název on-the-go. Tyto senzory jsou založeny na různých principech.
– Řada principů měření je známá a založená na poměrně jednoduchém principu měření. Je tedy reálná šance pro jejich širší uplatnění pro mapování půdních podmínek.
Ing. Milan Kroulík, Ph.D.
Česká zemědělská univerzita v Praze
Technická fakulta
katedra zemědělských strojů
