• Изследване на количеството на парниковите газове при отглеждането на различни култури по конвенционален метод и чрез роботизирани технологии и безпилотни летателни апарати.
• Изследване и сравнителен анализ на приложимостта на стационарните сензорни мрежи и мобилните устройства (дронове, роботи) за събиране на първична информация – открити (блокове) и закрити (оранжерии) селскостопански площи, почва, води, въздух и растително биоразнообразие.
• Събиране, сливане и обработка на данните (Data mining, Data fusion and Data processing) от стационарните и мобилните сензорни коплекти за мониторинг на почвите и кутурите в реално време или в т.нар. близко до реалното измерение на времето (Real Time or Near Real Time).
В съвременното ежедневие дигиталните, IoT базираните и роботизираните системи намират все по-широко приложение в земеделието.
Научните задачи, в работен пакет 1.4 представят един сравнителен анализ на възможностите на IoT, безпилотните летателни и роботизираните технологии за изследване количеството на парниковите газове, събиране на първична информация за открити и закрити селскостопански обекти и нейната обработка в реално време.
В детайли научните задачи са следните:
– Изследване на количеството на парниковите газове при отглеждането на различни култури по конвенционален метод и чрез роботизирани технологии и безпилотни летателни апарати.
– Изследване и сравнителен анализ на приложимостта на стационарните сензорни мрежи и мобилните устройства (дронове, роботи) за събиране на първична информация – открити (блокове) и закрити (оранжерии) селскостопански площи, почва, води, въздух и растително биоразнообразие.
– Събиране, сливане и обработка на данните (Data mining, Data fusion and Data processing) от стационарните и мобилните сензорни коплекти за мониторинг на почвите и кутурите в реално време или в т.нар. близко до реалното измерение на времето (Real Time or Near Real Time).
В работния пакет се предвижда да се определят сумарните генерирани газове при отглеждането на някои зеленчуци, отглеждани по конвенционалният метод. Ще се определят сумарните генерирани парникови газове при отглеждане на някои видове полски култури (пшеница и царевица) по разработена методика. Предвижда се да се определи с колко ще намалеят генерираните парникови газове при използване на роботизирани технологиии, в сравнение с наличните конвенционални технологиии. Опитът ще бъде еднофакторен, като фактор ще се явяват земеделските култури (пшеница, ечемик и царевица за зърно), отглеждани по определени технологии и системи за обработка на почвата. Наред с това допълнително ще се измерват съпътстващите климатични (температура на въздуха, относителна влажност на въздуха и атмосферно налягане) и почвени (температура на почвата и влажност на почвата в слоя 0-10 cm) показатели по конвенционални методи и апарати. Тези основни и съпътстващи показатели ще се определят и със синхронни наблюдения, чрез разработени роботизирани технологии и безпилотни летателни средства.
Агрохимичните показатели на почвата, които ще се измерват са:
– сухо вещество и влага;
– общ органичен въглерод;
– амониев и нитратен азот;
– подвижен фосфор и калий.
В закрити помещения (оранжерии) ще се определят влажност, осветеност, топлинна радиация, температура и налягане посредством комбиниран уред. Среднодневните, максимални и минимални стойности на показателите ще се определят посредством хигрографи, термографи и барографи.
За определяне на химични агенти във въздуха, в закрити помещения (оранжерии) ще се използват автоматични газанализатори и ще се прилага експресен колориметричен метод за измерване на концентрацията на химичните агенти във въздуха.
Предвижда се да се изследват възможностите за преобразуване на данни, постъпващи от стационарни сензорни мрежи във вид удобен за задаване на команди на разработен агроробот. Ще се определи възможността за използването му в открити и в закрити площи. На етапа ще се предвиди възможност за първично събиране на данните. Ще се определи и възможността за предаване на данните към близко стационарно хранилище.
Ще бъдат анализирани:
– методите и подходите при използване на безпилотни летателни системи за извършване на дистанционни измервания на земната повърхност с конвенционални и мултиспектрални оптични сензори за извличане на първична информация;
– методите и подходите за изграждане и развитие на облачно базирана многослойна IоT платформа, базирана на LoraWAN комуникационна инфраструктура, за събиране, обработване, анализиране и визуализиране на данни;
– достоверността и възможностите за комплексно извличане на данните от въздушни, наземни роботизирани системи и стационарни сензорни станции;
– оптични и конвенционални методи и подходи за събиране и обработка на информативни параметри за оценка на почва, селскостопански площи и растително биоразнообразие чрез използване на стационарна сензорна мрежа базирана на облачна многослойна IоT платформа и LoraWAN комуникационна инфраструктура.
– възможностите за дигитализация на процеса за експресен дистанционен мониторинг на почвите в земеделието чрез сензорни мрежи и мобилни устройства.
Ще се изгради стационарна сензорна мрежа базирана на облачна многослойна IоT платформа и LoraWAN комуникационна инфраструктура за оценка параметрите на почвата. Ще се моделира чрез математични модели и регресионни уравнения първичната информация (цвят – показатели за качество) на почвата. Ще се проведе експериментално изследване и сравнителен анализ на получените зависимости за косвена оценка на почва с референтни такива.
Ще се изследват възможностите за прилагане на похватите на Изкуствения интелект и невронните мрежи за откриване на корелация в независими променливи с цел не само извличане на данни, както при традиционните заявки към СУБД, но и извличането на знания от тях, хипотези и генериране на възможности за бъдещи прогнози; както и алгоритмите от областта на машинното обучение (наблюдавано и ненаблюдавано) – класификация, клъстеризация, регресионен анализ и др., за откриване на корелации и генериране на хипотези.
НАУЧНИ ЗАДАЧИ:
1.4.1. Изследване на количеството на парниковите газове при отглеждането на различни култури по конвенционален метод и чрез роботизирани технологии и безпилотни летателни апарати.
1.4.1.1. Изследване на количеството на парниковите газове в оранжерии
– Разработване на основните методически въпроси на изследването при измерване на парникови газове в оранжерийни условия по конвенционален метод и чрез роботизирани технологии и дронове.
– Комплексен подход за директно определяне концентрацията на парникови газове с газанализатори и експресен линейно колориметричен метод (индикаторни тръбички) преди засаждане и по време на развитие на културите до крайната им фаза.
– Анализ на микроклимата (влажност, осветеност, топлинна радиация, температура и налягане) в оранжерии, тясно свързан с концентрацията на отделящите се парникови газове по време на развитие на растенията.
– Анализ на почвата по агрохимически показатели (общ минерален азот – амониев и нитратен, подвижни форми на фосфор и калий, органично вещество и активна реакция – рН) преди и след приключване на отглежданата култура.
– Влажност и температурни колебания при оранжерийно отглеждане на културата (среднодневните, среднодесетдневните, средномесечните и средногодишни отчетени стойности за показателите).
– Взаимовръзка между отчетените концентрации на парниковите газове, микроклимата и използваните синтетични торове, прилагани за торене на оранжерийната култура.
– Ежеседмично отчитане на парниковите газове при отглеждане на оранжерийни зеленчуци (салата и спанак).
– Определяне на изгорелите газове при почвообработки в условия на конвенционална технология на отглеждане.
– Определяне на парникови газове при оранжерийни култури с минерални и органични торове.
– Отчитане на основните физиологични показатели при отглежданите култури.
– Определяне запазеността на почвата с минерални елементи в началото и края на вегетацията.
– Определяне минералния състав на растенията и съдържанието на нитрати в края на вегетацията.
1.4.1.2. Изследване на количеството на парниковите газове в полски условия
– Разработване на основните методически въпроси на изследването при измерване на парникови газове в полски условия по конвенционален метод и чрез роботизирани технологии и дронове.
– Създаване на база данни за количествата на парниковите газове (CO2 и N2O) при отглеждане на наблюдаваните земеделски култури с цел опазване на околната среда и за оптимизиране на технологиите за отглеждане и системите за обработка на почвата.
– Изследване количествата на парниковите газове (въглероден диоксид и азотен оксид) при отглеждане на пшеница, ечемик и царевица по конвенционален и неконвенционални методи (чрез роботизирани системи и дронове).
– Изследване зависимостта на количествата на парникови газове (CO2 и N2O) и климатични (температура и относителна влажност на въздуха, атмосферно налягане) и почвени (температура и влажност) фактори.
– Определяне на сумарните генерирани парникови газове при отглеждането на полски култури (пшеница и царевица) по конвенционалния метод.
– Определяне на сумарните генерирани парникови газове при отглеждането на зеленчуци (домати и репички) по конвенционалния метод.
– Определянето на сумарните геренирани парникови газове при използване на агророботи и дронове.
– Сравнително изследване редукцията на парникови газове при отглеждането на културите чрез използване на конвенционални земеделски машини и чрез роботизирани системи и дронове.
1.4.2. Изследване и сравнителен анализ на приложимостта на стационарните сензорни мрежи и мобилните устройства (дронове, роботи) за събиране на първична информация – открити (блокове) и закрити (оранжерии) селскостопански площи, почва, води, въздух и растително биоразнообразие.
1.4.2.1. Изследване и анализ на методи и подходи за използване на стационарни сензорни мрежи и мобилни устройства за събиране на първична информация
– Анализ на методите и подходите при използване на безпилотни летателни системи за извършване на дистанционни измервания на земната повърхност с конвенционални и мултиспектрални оптични сензори за извличане на първична информация.
– Анализ на методите и подходите за изграждане и развитие на облачно базирана многослойна IоT платформа, базирана на LoraWAN комуникационна инфраструктура, за събиране, обработване, анализиране и визуализиране на данни.
– Изграждане на стационарна сензорна мрежа базирана на облачна многослойна IоT платформа и LoraWAN комуникационна инфраструктура за оценка параметрите на почвата.
– Изследване на възможностите за монтаж на сензори за събиране на първична информация в открити и закрити площи към земеделски робот.
– Изследване на възможностите за монтаж на сензори за събиране на първична информация в открити площи към дрон.
1.4.2.2. Изследване и анализ на методи и подходи за получаване, обработка и съхранение на първична информация чрез използване на стационарни сензорни мрежи и мобилни устройства
– Анализ и оценка на достоверността и възможностите за комплексно извличане на данните от въздушни, наземни роботизирани системи и стационарни сензорни станции.
– Обследване на посев с безпилотни летателни апарати и сравняване на получените данни с тези от преките полски наблюдения.
– Изследване на събирането на първична информация от сензорите към мобилни устройства (робот и дрон).
– Ежедневно отчитане и събиране на показателите на въздуха (относителна влага; минимална, максимална и средна дневна температура) и на почвата (температура и влажност) с Meteobod станция. Регулярно определяне на слънчевата радиация и осветеността.
– Наблюдение и заснемане на растежа и развитието на оранжерийните култури с роботизирана дигитална камера.
1.4.2.3. Методи и подходи за обработка на получената първична информация за селскостопански площи, почва, води, въздух и растително биоразнообразие.
– Сравнителен анализ на оптични и конвенционални методи и подходи за събиране и обработка на информативни параметри за оценка на почва, селскостопански площи и растително биоразнообразие чрез използване на стационарна сензорна мрежа базирана на облачна многослойна IоT платформа и LoraWAN комуникационна инфраструктура.
– Анализ на възможностите за дигитализация на процеса за експресен дистанционен мониторинг на почвите в земеделието чрез сензорни мрежи и мобилни устройства.
– Моделиране и регресионен анализ на първична информация (цвят – показатели за качество) на почвата.
– Експериментално изследване и сравнителен анализ на получените зависимости за косвена оценка на почва.
– Събиране на фенологични и биометрични данни, характеризиращи посев от зимна обикновена пшеница.
– Анализ и оценка динамиката на изменение на основните метеорологични фактори, оказващи ефект върху развитието на културата.
– Установяване на референтни стойности на индекси получени от БЛА (NDVI, GNDVI, NDRE и др,) по фенологични фази.
– Изследване на трансформацията на данни от стационарните сензорни мрежи.
– Идентификация на рискови фактори от абиотичен и биотичен характер, влияещи върху формиране на биологичните и стопански признаци на пшеницата. Проследяване на тяхната сила и продължителност в съпоставка с двадесет годишен период назад (2000 – 2020 г).
1.4.3. Събиране, сливане и обработка на данните (Data mining, Data fusion and Data processing) от стационарните и мобилните сензорни комплекти за мониторинг на почвите и културите в реално време или в т.нар. близко до реалното измерение на времето (Real Time or Near Real Time).
1.4.3.1. Получаване и обработка на данни от стационарни и мобилни сензорни комплекти за мониторинг на почви и култури
– Анализ на алгоритми за извличане на корелационни характеристики в данни от многомерни масиви събрани от стационарни и мобилни сензорни комплекти за мониторинг на почвите и културите.
– Изследване възможностите за прилагане на похватите на изкуствения интелект и невронните мрежи за откриване на корелация в независими променливи с цел не само извличане на данни, както при традиционните заявки към СУБД, но и извличането на знания от тях, хипотези и генериране на възможности за бъдещи прогнози.
– Изследване на алгоритмите от областта на машинното обучение (наблюдавано и ненаблюдавано) – класификация, клъстеризация, регресионен анализ и др., за откриване на корелации и генериране на хипотези.
– Анализ на основни почвени параметри от стационарна сензорна мрежа. Установяване на тяхното изменение в продължение на вегетациония период на пшеницата.
– Съпоставка на получените данни от сензорната мрежа с тези от приложението на портативни лабораторни уреди. Установяване възможностите за валидиране на резултатите.
1.4.3.2. Изследване и анализ на методи и подходи за обединяване на данни от стационарни и мобилни сензорни комплекти с приложение в мониторинга на почви и култури
– Анализ на възможностите за обединяване на данни (синтез на решения, комбиниране на данни, сливане на мултисензорни данни и на данни от различни сензори) от множество източници (IoT базирани, БЛА базирани, роботизирани системи и др.) за получаване на хомогенна, систематизирана и обобщена информация, в сравнение с информацията предоставена от всеки източник поотделно.
– Изследване приложимостта на обединяване на оптични данни от стационарни и мобилни сензорни комплекти за мониторинг на почва.
– Разработване на модели за ефекта на приложената агротехнология и метеорологични условия върху промяната на почвените параметри и биологичния статус на културата.
| Ръководител на Работния пакет | Проф. д-р инж. Пламен Даскалов, Русенски университет | ||
| Членове на научния колектив | чл.-кор. проф. дтн Христо Белоев – РУ | ||
| проф. дн Петър Димитров – РУ | |||
| доц. д-р Мирослав Михайлов – РУ | |||
| доц. д-р Цветелина Георгиева – РУ | |||
| доц. д-р Гергана Кунчева – ИПАЗР, ССА | |||
| доц. д-р Калоян Стоянов – РУ | |||
| доц. д-р инж. Георги Христов – РУ | |||
| доц. д-р Георги Беев – ТрУ | |||
| доц. д-р Галина Михова – ДЗИ, ССА | |||
| доц. д-р инж. Георги Комитов – АУ | |||
| доц. д-р Атанас Севов – АУ | |||
| доц. д-р Велика Кунева – АУ | |||
| доц. д-р Стоян Филипов – АУ | |||
| доц. д-р Костадин Костадинов – АУ | |||
| гл. ас. д-р Станислав Пенчев – РУ | |||
| гл.ас. д-р Евгени Енчев – РУ – млад учен | |||
| гл. ас. д-р инж. Дияна Кинанева – РУ – млад учен | |||
| гл. ас. д-р Дияна Дерменджиева – ТрУ | |||
| гл. ас. д-р Любов Плешкуца – ТрУ | |||
| гл.ас. д-р инж. Иван Митков – АУ – млад учен | |||
| гл. ас. д-р инж. Манол Даллев – АУ | |||
| гл. ас. д-р Нешо Нешев – АУ – млад учен | |||
| гл.ас. д-р Мариян Янев – АУ – млад учен | |||
| гл. ас. д-р Николина Шопова – АУ – млад учен | |||
| гл. ас. д-р Радослав Рангелов Чипилски | |||
| ас. д-р Найден Найденов – АУ – млад учен | |||
| ас. Надежда Шопова – АУ – млад учен | |||
| докторант маг. инж. Антонина Михайлова – РУ | |||
| докторант Георги Станчев – АУ – млад учен | |||
| студент Владимир Оджаков – АУ | |||
| студент Петко Петков – АУ | |||
| студент Владимир Нолев – АУ | |||
| студент Йордан Цветков – АУ | |||
| студент Христо Козаров – АУ | |||
I am text block. Click edit button to change this text. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.