Калифорнийският университет в Бъркли ще използва полеви робот тази година, за да проучи съдържанието на вода в листата на реколтата в полето и оптималното време за поръсване или напояване.
безвъзмездна помощ от близо 1 милион щатски долара от Министерството на земеделието на САЩ (USDA) помага на изследователите от Калифорнийския университет да усъвършенстват роботизираната технология, която подобрява поддържането на реколтата. Това използване на прецизно земеделие може да спести милиони литри вода.
Понастоящем производителите използват почвени сензори, за да определят съдържанието на влага в почвата. Това дава представа за необходимостта от напояване или напояване. Полевият робот на тригодишния проект „Прецизно напояване и диагностика с помощта на робот“ (Рапид) кара автономно през полето, редовно бере листа и определя водното съдържание. Когато това е твърде ниско, производителят се уведомява.
Лозови лозя
Изследователите планират да започнат да използват гроздови лози тази година. Сензорите сигнализират за количеството вода, което получава всяка лоза. След това на всяка отделна лоза се дава необходимото количество вода, за да бъде здрава и да получи най-добрия добив. Безвъзмездните средства на USDA ще подкрепят изследователите и техните студенти в оптимизирането на Rapid проекта за следващите три години.
Някои проучвания изчисляват, че 85 процента от свежите води в света се използват за земеделие. С проекта Rapid изследователите искат да покажат, че много вода може да бъде спестена с роботизирана технология в селското стопанство. Техниката на прецизно напояване дава възможност за оптимизиране на нивото на водата за отделно растение.
Оптимално напояване
Земеделските производители вече използват технологии като инфрачервено откриване и дронове, за да наблюдават полетата от въздуха, за да се съсредоточат върху отделни растения, които получават твърде много или твърде малко вода. Предизвикателството е оптималното напояване въз основа на тези данни. Роботизираната система е допълващото поколение прецизно земеделие. Стефано Карпин от UC Merced участва тясно в проекта.
