Информатика, вычислительная техника и управление



страница1/18
Дата07.07.2013
Размер2.22 Mb.
ТипДокументы
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   18

информатика, вычислительная техника и управление



Использование картографического сервиса Google Maps в повышении эффективности проведения авиационного распределения веществ и биологических объектов в сельском хозяйстве
Алтынбаев Р.Б.

Оренбургский государственный университет, Россия
Науч. рук.: Н.З. Султанов, д. техн. н., профессор
В данной статье будет рассматриваться вопрос использования картографического сервиса Google Maps (Карты Google) в повышении эффективности проведения авиационного распределения веществ и биологических объектов в сельском хозяйстве.

Картографический сервис Google Maps

Карты Google — собирательное название для приложений, построенных на основе бесплатного картографического сервиса и технологии, предоставляемых компанией Google по адресу http://maps.google.com/.

Новый картографический ресурс состоит из базы данных дистанционного зондирования и топографических карт (Satellite и Map). Для доступа к данным предлагается два сервиса – Google Maps и Google Earth.

Google Maps http://maps.google.com/ — сервис, работающий в режиме web. Доступ к данным несколько ограничен навигацией и максимально упрощен. Для просмотра данных никакого специального программного обеспечения не требуется. Удобство навигации обусловлено использованием технологии AJAX, позволяющей обновлять содержимое страницы её перегрузкой, таким образом осуществляется изменение масштаба и перемещение по карте без каких-либо задержек. Для работы с сервисом необходимы веб-браузеры типа Internet Explorer, Firefox, Netscape, Mozilla, Opera.

Google Earth http://earth.google.com/ — сервис, работающий с данными с помощью специальной программы-навигатора, требующей отдельной установки. Возможности программы значительно превосходят web-сервис как набором данных, так и наличием дополнительных инструментов (измерения, работа с GPS). Появление Google Earth так же привело к популяризации формата KML (Keyhole Markup Language), представляющего собой расширение XML, разработанное специально для хранения и описания векторных пространственных данных. Популярность формата на сегодняшний день такова, что импорт и экспорт в него встроен в самые распространенные пакеты геоинформационных систем (ГИС), имеется ряд бесплатных конвертеров для перевода данных из других форматов в KML. Также немаловажным достоинством Google Earth является трёхмерное отображение земной поверхности (с учётом рельефа), возможность наблюдения под произвольным углом (а не только отвесно сверху), постепенное уточнение изображения по мере загрузки более детальных фотоснимков (нет необходимости ждать перед «белыми пятнами», как в Google Maps), возможность плавного изменения масштаба (а не просто выбора из нескольких предопределённых значений).


Использование Карт Google в повышении эффективности проведения авиационного распределения веществ и биологических объектов (АРВ и БО) в сельском хозяйстве

Для борьбы с вредителями и болезнями сельскохозяйственных культур проводят авиационное распределение веществ и биологических объектов при помощи сельскохозяйственных летательных аппаратов (СЛА), например, сельскохозяйственными вертолетами (СХВ) и сельскохозяйственными самолетами (СХС). Для повышения эффективности проведения АРВ и БО необходимо провести анализ траектории полета СЛА и её оптимизацию.

Оптимизация траектории полета может проводиться с использованием таких частных критериев, как максимум дальности, минимум расхода топлива, минимум (максимум) времени полета и других критериев. Однако решение, оптимальное по частному критерию, может оказаться в целом неэкономичным. Тем не менее, в некоторых случаях при предварительной оценке можно использовать частные критерии, которые позволяют улучшить производственный процесс путем выявления резервов.

Для моделирования процесса проведения АРВ и БО необходимы карты обрабатываемых сельскохозяйственных участков, которые должны обладать следующими характеристиками:

  • разрешение, не более 10 метров на 1 пиксель;

  • четкое различие контуров обрабатываемого участка, лесозащитных полос, водоемов, линий электропередач и прочих естественных и искусственных объектов;

  • трёхмерное отображение земной поверхности.

Всем этим требованиям Карты Google удовлетворяют. При этом необходимо сначала решить задачу оптимизации траектории перемещения СЛА для участка, представленного в двумерной системе координат, т.е. на плоскости, а затем и более общую, в трехмерном представлении.

Пример использования Карт Google показан на следующих рисунках:

  • рисунок 1. Здесь показано фотографическое изображение некоторых сельскохозяйственных участков. Обрабатывать будем участок в центре карты.





Рисунок 1. Карта с сельскохозяйственными участками


  • рисунок 2. Предыдущее изображение загружено в специальный программный комплекс для нахождения оптимальной траектории. Показана оптимальная загонная траектория полета для самолета АН-2, высота над участком – 10 метров, угол крена при развороте – 30 градусов.




Рисунок 2. Оптимальная траектория полета СЛА
Общие положения и условия Карт Google: фотографические изображения

Фотографические изображения, отображаемые службой Карты Google, предоставляются в соответствии с условиями непередаваемой неисключительной лицензии только для личного использования. Запрещается использовать такие изображения в любой коммерческой деятельности или с любыми коммерческими целями в своих интересах либо в интересах третьих лиц.

Запрещается копирование, вскрытие технологии, декомпиляция, дизассемблирование, перевод, изменение и создание производных продуктов на основе изображений или их частей. Кроме того, запрещается сдача в прокат, распространение, публикация, продажа, передача прав, сублицензирование, сбыт или передача изображений или их частей.
Использование информационных технологий в сельском хозяйстве
Афанасьев Е.А.

Курская государственная сельскохозяйственная академия им. И.И. Иванова, Россия

(инженерный факультет, 5 курс)
Науч. рук.: В.В. Серебровский, к. техн. н., доцент
В настоящее время в Курской области наблюдается тенденция восстановления и развития сельского хозяйства. Это связано с притоком инвестиций, государственного финансирования, грамотных действий арбитражных управляющих и руководителей сельскохозяйственных предприятий по выведению предприятий из состояния банкротства. Но в связи с мировым экономическим кризисом с недавнего времени возникли проблемы с кредитованием и осуществления государственного финансирования, что пагубно сказывается на сельскохозяйственном предприятии. XXI в. – век высоких технологий. Поэтому развитие сельского хозяйства, в частности, проявляется в использовании информационных технологий, которые несмотря на свою высокую цену для их приобретения, очень быстро окупаются и приносят предприятию прибыль, оказывая помощь в ведении с.-х. работ, и экономии расходных материалов и денежных средств. Мировая практика свидетельствует о том, что затраты на оборудование «точного сельского хозяйства» окупаются после 1-3 лет после начала их использования.

Информационные технологии – это совокупность средств и методов информационных процессов (получение, обработка, хранение, передача информации с использованием технических и программных средств). К ним можно отнести применение особого рода оборудования и программного обеспечения для работы с ним [1].

В нашей области применяются геоинформационные технологии. К ним можно отнести разнообразные программные средства, манипулирующие с пространственной информацией. Это такие продукты, как средства обработки полевых геодезических наблюдений, средства навигации и ПО для решения еще более узких предметных задач [1, 2, 5].

В Курской области использование информационных технологий находится на начальном этапе. Лишь небольшое количество с.-х. предприятий используют GPS навигацию в технике, на поле и тд. .

В одном из хозяйств Курской области используется ПО AgroView –современная компьютерная технология составления карт сельскохозяйственных угодий и их анализа. . Программа AgroView изначально проектировалась для специалистов, работающих в сельском хозяйстве и непосредственно осуществляющих управление агропромышленным комплексом. Программа позволяет работать с различными базами данных, наглядно представлять их и выводить на печать.

Функционально программа позволяет решать следующие задачи [2 ,3, 4, 6]:

  1. Составление и ведение цифровых карт полей сельскохозяйственного назначения.

  2. Создание базы данных по истории полей для определения оптимального севооборота.

  3. Определение состояния плодородия почвы и всхожести культур, более рациональное использование минеральных удобрений и СЗР.

  4. Усовершенствование прогнозирования развития культур.

  5. Определение площади водной эрозии.

  6. Предоставление сведений, хранящихся в базе данных в табличном виде, составление карт и вывод их на печать.

  7. Оценка рисков и уточнение страховых платежей.

При работе с программой используется отсканированная топографическая карта М 1: 200 000.

Топографическая карта служит для определения точного местонахождения сельскохозяйственного предприятия на спутниковом снимке.

Анализ с.-х. угодий проводится, также, при взятии проб почвы для проведения агрохимического анализа. При этом используют функцию программы по определению расстояний, которая позволяет точно определить место нахождения точки для будущего отбора пробы относительно границ поля.


Рисунок 1 Топографическая карта М 1: 200 000
Методы и оборудование для взятия проб

Существуют контактные и бесконтактные технологии проведения агрохимического и агрофизического обследования почв и посевов[1 ,2, 4, 6]. Бесконтактные методы - это чаще всего измерение, регистрация, обработка, анализ и интерпретация электромагнитного излучения почвы. Известны приборы, работающие в видимой и ближней инфракрасной (ИК) области спектра. Они обеспечивают в полевых условиях экспресс-анализ содержания в почве азота, фосфора, органического вещества, влажности почвы. Их можно использовать и для определения содержания лигнина, целлюлозы, растворимых сахаров и др. как в живой листве, так и в высушенных растительных материалах. Приборы могут быть выполнены в переносном варианте, и для их использования достаточно одного специалиста. Известен метод картирования гранулометрического состава почвы путем измерения ее электропроводности. Очевидно, что бесконтактные методы обследования очень перспективны: результаты могут быть получены быстро, непосредственно в полевых условиях, отпадает надобность в специальной подготовке проб, нет необходимости обращаться в стационарную лабораторию. Однако широкого распространения эти методы пока не получили, т.к. результаты обследования требуется сопоставлять с данными, полученными на почвах с известными свойствами (кали­бровать). Поэтому практическое применение бесконтактных методов возможно только после составления обширного архива эталонных «образов» почвы.

Контактные методы основаны на известной технологии: взятие проб почв в поле, их подготовка к анализу и проведение анализов в стационарной лаборатории. Основная проблема, которую приходится решать при реализации контактных методов, это выбор оптимального количества проб на гектар. В данном случае это означает выбор минимального, т.е не слишком дорогостоящего количества измерений состава почв, достаточного для уверенного принятия решений по объему и составу вносимых удобрений Важным параметром является предельная глубина взятия проб. Существующие автоматизированные пробоотборники (например, фирм AgriCon, Nietfild, Precizion Technologies) позволяют отбирать образцы с глубин вплоть до 120 см; на практике достаточной, считается глубина 30-60 см от поверхности.

Мобильные аппаратно-программные комплексы для отбора почвенных проб и обмера полей включают автомобиль, автоматический пробоотборник, датчик GPS и программное обеспечение для планирования и фиксации точек взятия проб.

Вывод

В хозяйстве, использующем программный продукт AgroView, были достигнуты результаты за 2006-2008 гг., приведенные в таблице 1:
Таблица 1 Результаты применения ПО AgroView за 2006-2008 гг.

Показатель

2006 год

2007

2008 год

Количество сотрудников

100 чел

100 чел

100 чел

Площадь распахиваемых земель

3000 га

3500 га

3800 га

Урожайность

18 ц/га

22 ц/га

25 ц/га

Заработная плата

17 000 руб

21 000 руб

28 000 руб

Чистая прибыль

10 000 000 руб

18 400 000 руб

19 500 000 руб


Из результатов видно, что за 2006-2008 гг. значительно выросла прибыль, заработная плата и другие показатели. Все это благоприятно не только для сотрудников данного с.-х. предприятия, но и для области, и для страны в целом.

Необходимость проведения агрохимического обследования и использования информационных технологий очевидна: располагая информацией о свойствах почвы, потребностях культур и тех условиях, в которых они реально находятся, можно более рационально распределить удобрения, средства защиты, сэкономить ГСМ и семенной материал, обеспечить стабильно высокую урожайность. Эти сэкономленные и заработанные средства многократно превосходят затраты на проведение агрохимического обследования. При этом рентабельность изысканий возрастает с уменьшением элементарного участка, на который вносят одну норму удобрения (при дифференцированном внесении). Все вышесказанное в целом делает сельскохозяйственное предприятие более инвестиционно привлекательным, а использование информационных технологий выгодным для сельского хозяйства всей страны.
Использованные источники

  1. Конев, Ф.Б. Информатика для инженеров: учеб. пособие.// Ф.Б. Конев – М.: Высшая школа.: 2004-272 с.: с ил.

  2. Советов, Б.Я. Информационные технологии: учебник для вузов/ Б.Я. Советов, В.В. Цехановский. – 4-е изд.,стер.- М.: Высшая школа., 2008.-263 с.: ил.

  3. Информатика. Базовый курс. 2-е издание/ под ред. С.В. Симоновича – СПб.: Питер,2007 – 604 с.: ил.

  4. Информационные технологии (для экономистов): учеб. пособие/ под общ. ред. А.К. Волкова. – М.: ИНФРА – М. 2001.-310 с.-(Высшее образование)

  5. Энгельс, Х Компьютеризация менеджмента: какие инструменты предлагает рынок.- Х. Энгельс Новое сельское хозяйство – 2008.- №2.- с. 40-44

  6. ЗАО «Инженерный центр «Геомир»» [электронный ресурс]: http://www.geomir.ru

  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   18

Похожие:

Информатика, вычислительная техника и управление iconНаправление: 051000 Профессиональное обучение. Профиль: «Транспорт», «Экономика и управление», «Информатика и вычислительная техника»
Профиль: «Транспорт», «Экономика и управление», «Информатика и вычислительная техника»
Информатика, вычислительная техника и управление iconВ. Ф. Пономарев математическая логика
Утверждено Ученым советом университета в качестве учебного пособия для студентов направления 552800 – Информатика и вычислительная...
Информатика, вычислительная техника и управление iconВ. Ф. Пономарев математическая логика
Утверждено Ученым советом университета в качестве учебного пособия для студентов направления 552800 – Информатика и вычислительная...
Информатика, вычислительная техника и управление iconРабочая программа дисциплина Дискретная математика Направление 230100 Информатика и вычислительная техника
Информатика и вычислительная техника, специальности 230102 – Автоматизированные системы обработки информации и управления, утвержденным...
Информатика, вычислительная техника и управление iconРабочая программа дисциплины математическая логика и теория алгоритмов
Для подготовки бакалавров по направлению 552800 – “Информатика и вычислительная техника” и дипломированных специалистов по направлению...
Информатика, вычислительная техника и управление iconЕ. Н. Матюхина организация ЭВМ и систем учебное пособие
Учебное пособие предназначено для студентов направления 552800 «Информатика и вычислительная техника» инаправления 654600 «Информатика...
Информатика, вычислительная техника и управление iconОбразовательная программа по направлению 230100 " Информатика и вычислительная техника" специальность 230101, «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети»
Рабочая программа составлена на основании Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению...
Информатика, вычислительная техника и управление iconИзвестия Томского политехнического университета. – 2012. – Т. 320. – № Управление, вычислительная техника и информатика
Рудометкина М. Н. Разработка метода бинарной декомпозиции функциональных предикатов
Информатика, вычислительная техника и управление iconРабочая программа дисциплины методы оптимизации для подготовки бакалавров по направлению 552800-" Информатика и вычислительная техника "
Для подготовки бакалавров по направлению 552800-“ Информатика и вычислительная техника ”
Информатика, вычислительная техника и управление iconИзвестия Томского политехнического университета. – 2009. – Т. 315. – № Управление, вычислительная техника и информатика
Аветисян А. Г., Симонян С. О., Казарян Д. А. Решение линейной задачи оптимального быстродействия в области дифференциальных преобразований...
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org