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. Totéž platí i s ohledem na prostředky umožňující variabilní aplikace. Uplatnění poznatků v této oblasti nedoznalo zdaleka takového rozšíření jako v jiných oblastech výzkumu a vývoje.
Jednou z možných příčin 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, nicméně informace, které lze takto získat, mnohdy nejsou vhodné pro zhodnocení prostorové variability. Také dostupné půdní mapy, které poskytují užitečné informace, nemohou přinést informace pro precizní zemědělství v potřebném měřítku.
Řada pěstitelů již má například výnosová data z několika sezon. Nicméně zaručit efektivitu rozhodovacího procesu můžeme až v okamžiku, kdy budeme dostávat přesné informace o prostorové variabilitě půdy; tedy vlastnostech, které limitují výnos v určité části pole. Nedostatek možností strojově rozhodnout, která informace je významná a ekonomicky přijatelná, je nejvíce limitující. Variabilní aplikace hnojiv, vápnění a další vstupy jsou bez přesných půdních map často nevhodné a pochopitelně mohou 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
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 jejich přesnosti získat informace o nadmořské výšce. Tato data mohou být využita pro výpočet sklonu svahu, expozice a dalších parametrů vycházejících z modelu terénu. Jmenujme například odtok vody, akumulaci vody, případně erozní ohrožení.
On-the-go senzory
Ukazuje se, jak bylo zmíněno výše, že informace o variabilitě půdních vlastností v rámci pozemku jsou podstatné pro rozhodovací procesy. Řada výzkumných pracovišť se proto pokouší vyvinout senzory na průběžné měření půdních vlastností, pro které se vžil název on-the-go. Tyto senzory jsou založeny na různých a povětšinou jednoduchých principech měření.
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 agro-ekonomickými potřebami. Ukázalo se, že spolu s naměřenými daty je vhodné, za pomocí navigačního systému, současně zaznamenávat také polohu všech vzorků a měření tak, abychom mohli vytvářet mapy, které lze porovnávat s dalšími prostorově vztaženými daty a informacemi. Metoda založená na tvorbě map je často používaná.
Vlastních on-the-go senzorů existuje celá řada, nicméně způsob měření je většinou založen na jednom z následujících principů principech:
- elektrické a elektromagnetické senzory, které měří elektrický odpor, kapacitu, nebo vodivost půdy ovlivněné půdními vlastnostmi,
- optické a radiometrické senzory které využívají elektromagnetických vln k určení úrovně pohlcené nebo vyzářené energie půdy a jejich částic,
- mechanické senzory, které měří tahovou sílu při práci nářadí,
- akustické senzory, které zaznamenávají zvuky při práci nářadí v půdě,
- pneumatické senzory, které stanoví schopnost vzduchu pronikat do půdy,
- 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 vlastnost a oddělení těchto jevů je velmi obtížné, případně až nemožné.
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 s těží zaznamenají obecné rozšíření, protože hodnoty ovlivňuje řada faktorů. Na druhou stranu elektrické a elektromagnetické senzory dávají hodnotné informace o půdní variabilitě, které dokáží 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 stejný. 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 přitom 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 byli 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 algoritmické 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.
