Отраслевая сеть инноваций в АПК

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ​

Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Титульный лист и исполнители

РЕФЕРАТ

Отчет 139 с., рис. 50, табл. 26, источников 133.

МОНИТОРИНГ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ТОЧНОЕ СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО, АВТОМАТИЗАЦИЯ, РОБОТИЗАЦИЯ

Научная новизна заключается в создании системы мониторинга и прогнозирования научно-технологического развития АПК и инновационной деятельности в соответствующей профилю Центра тематической области.

Практическая значимость заключается в содействии подготовки информационных, аналитических и прогнозных материалов для целей научно-технологического развития АПК Российской Федерации.

Цель – мониторинг и актуализация научно-технологического прогноза развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию в 2020 году.

Для достижения указанной цели в 2020 г. выполнено следующее:

– актуализация фактического состояния нормативно-правовой документации в области цифрового сельского хозяйства;

– изучение и анализ состояния современного рынка технологического оборудования и тенденций развития в области цифрового сельского хозяйства;

– изучение кадрового, интеллектуального, методического обеспечения научных и образовательных учреждений по цифровизации АПК и оценка научно-технологических тенденций и их индикаторов развития в РФ;

– актуализация прогноза о перспективных направлениях технологического развития АПК РФ в области цифровизации сельского хозяйства;

– реализация сервисов личного кабинета эксперта (автоматическое назначение анкет, оповещения и др.) сайта центра; реализация элементов автоматической обработки данных анкет для составления аналитических отчетов; проведение редизайна сайта;

– подготовка учебно-методических материалов по направлению «Цифровое сельское хозяйство»;

– подготовка по результатам работы Центра отчета, аналитических
и прогнозных материалов.

1 НОРМАТИВНО-ПРАВОВАЯ БАЗА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
БЕСПИЛОТНЫХ АВИАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Рассмотрим существующие законодательные документы по использованию беспилотных авиационных систем в различных странах мира.

Стоит отметить особенности регулирования применения беспилотных летательных аппаратов на территории Европейского союза (ЕС). С июля
2020 г. национальные правила дополнились общими правилами ЕС. Это значит, что после того, как оператор БПЛА получил разрешение от государства в регистрации, ему будет разрешено свободно перемещаться по Европейскому союзу и использовать БПЛА. Предполагается, что нормативно-правовая база ЕС будет охватывать все типы существующих БПЛА и все типы операций, производимых с беспилотными летательными аппаратами, способствуя разработке инновационных приложений и созданию европейского рынка услуг.

Российская Федерация

Основное конкурентное преимущество России связано с исторической традицией развития авиационной науки и техники (а также авиамоделизма)
и наличием кадрового потенциала в этой отрасли. В короткий период с 2008 по 2013 г. в стране инициативно образовался ряд компаний, профессионально развивающих БАС-технологии. Аналогичное преимущество эффективно используют лидеры рынка – США и Израиль.

Постановлением Правительства Российской Федерации от 25 мая 2019 г. № 658 утверждены Правила учета беспилотных гражданских воздушных судов с максимальной взлетной массой от 0,25 до 30 кг, ввезенных или произведенных в Российской Федерации.

Информация для постановки на учет:

– фотография беспилотника;

– заявление о постановке на учет со сведениями (информация о беспилотном воздушном судне и его технических характеристиках; тип беспилотного воздушного судна, присвоенный производителем; серийный идентификационный номер, количество установленных двигателей и их вид, информация об изготовителе беспилотного воздушного судна).

Информация о владельце беспилотника:

– юридические лица: полное наименование, основной государственный регистрационный номер, ИНН, адрес;

– ИП: ФИО, ОГРНИП, ИНН, адрес места жительства;

– физические лица: ФИО, дата и место рождения, страховой номер индивидуального лицевого счета, номер, серия и дата выдачи документа, удостоверяющего личность, адрес места жительства.

Разрешение на съемку с квадрокоптера в особых зонах является обязательным. Без документа пилот не имеет права осуществлять съемку.

Для оформления документов, разрешающих полет квадрокоптера, определена процедура:

– оформление заявки в Росавиации; после ее рассмотрения, владелец БПЛА получит разрешение на съемку или заявление будет отклонено;

– перед использованием не позже чем за сутки государственным органам должен быть предоставлен маршрут будущего полета;

– за несколько часов до полета, владелец БПЛА обязан оповестить диспетчера о предстоящем полете;

– в процессе взлета и посадки все действия следует оговаривать с диспетчером.

Информация хранится в базе учета в течение всего срока нахождения беспилотного воздушного судна на учете и в течение 10 лет после снятия с учета.

Административный кодекс РФ предусматривает ответственность за нарушение правил использования воздушного пространства. Для обычных граждан это штраф от 20 до 50 тыс. руб., для должностных – от 100 до 150, для юридических лиц – от 250 до 300.

США

По данным Федерального авиационного управления США (FAA), полеты на БПЛА в США разрешены.

В 2012 г. был изменен основной документ, регулирующий авиасообщение в стране – Федеральный авиационный акт (Federal Aviation Act), внесены основные концепции функционирования БАС в рамках ее воздушного пространства и разработан план дальнейшей деятельности. Разработана «дорожная карта» развития рынка БАС до 2028 г.

Регистрировать беспилотный самолет в США имеет право:

– гражданин США;

– гражданин иностранного государства с правом проживания на территории США;

– юридическое лицо, организованное в соответствии с законодательством США или любого государства, если оно основано и функционирует на территории США.

Регистрации подлежат беспилотные летательные аппараты массой
от 0,25 до 25 кг.

Требования к оператору БПЛА:

– умение читать, говорить, писать и понимать по-английски (возможны исключения, если человек не может выполнить одно из этих требований по медицинским причинам, например, с нарушением слуха);

– быть здоровым физически и психически;

– возрастной ценз – не менее 16 лет;

– сдать аэронавигационный тест в утвержденном FAA центре тестирования знаний;

– пройти проверку безопасности Администрации транспортной безопасности (TSA).

Израиль

По данным Агентства гражданской авиации Израиля (CAAI) полеты на БПЛА разрешены.

Управление гражданской авиацией Израиля курирует вопросы содействия законодательству, регулированию и процедурам во всех вопросах, касающихся проектирования, производства, эксплуатации и обслуживания БПЛА. Осуществляет лицензирование, контроль и обеспечение соблюдения законодательства в этой сфере.

Требуется получить два разрешения от CAAI и Министерства связи. Так же для получения права управления БПЛА необходимо вступить в Израильский аэроклуб, получить лицензию и страховку. Это позволяет управлять беспилотником на расстоянии до 50 м. Для полетов дальностью до 250 м необходима лицензия оператора, выдаваемая Министерством транспорта после прохождения соответствующего курса обучения. Полеты далее 250 м запрещены без предварительного одобрения.

Канада

Согласно Управлению транспортной гражданской авиации Канады (TCCA), полеты на БПЛА разрешены.

Все БПЛА массой от 250 г до 25 кг должны быть зарегистрированы в TCCA. Пилоты обязаны маркировать дрон регистрационным номером.

Требования по пилотированию:

– БПЛА должен находиться в зоне прямой видимости во время полета;

– высота полета не более 122 м;

– минимальное расстояние во время полета до объектов инфраструктуры 30 м;

– запрещено летать на расстоянии менее 5,6 км от аэропортов и 1,9 км
от вертодромов.

В случаях применения БПЛА в коммерческих целях (сельское хозяйство, проведение исследований, аэрофото- и видеосъемка) требуется получение специального сертификата полетов.

Германия

По данным Федерального авиационного управления Германии (FAO), полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты на высоте более 100 м без разрешения. В контролируемом воздушном пространстве максимально допустимая высота составляет 50 м.

БПЛА должен находиться в зоне прямой видимости во время полета.

Использование дронов массой более 5 кг в ночное время без разрешения запрещено.

Пилотирование беспилотников массой до 5 кг допустимо без разрешения, но для полета БПЛА массой более 2 кг требуется лицензия оператора.
В соответствии с новыми положениями правил воздушного движения, операторам БПЛА массой более 2 кг необходимо получить сертификат с подтверждением достаточности знаний и навыков. Сертификат действителен в течение пяти лет. Возрастной ценз пилота – 16 лет.

Страхование дронов требуется для всех операций.

БПЛА не могут летать в пределах 1,5 км от аэропорта.

Все беспилотники массой 250 г или более должны быть помечены огнестойким значком, содержащим имя и адрес владельца.

Беспилотные самолеты нельзя применять над скоплением людей, промышленными и жилыми районами, тюрьмами, районами бедствий, определенными маршрутами движения и некоторыми другими районами, обозначенными как специальные. Запрещены полеты на расстоянии менее
100 м от федеральных автомагистралей и водных путей, железнодорожных сооружений.

Запрещены полеты над природоохранными территориями, охраняемыми Федеральным законом об охране природы.

БПЛА, способные записывать (передавать) оптические, акустические или радиосигналы, запрещены к использованию в частных жилых районах без согласия владельцев.

Франция

По данным Управления гражданской авиации Франции, полеты на БПЛА разрешены.

Все беспилотники массой от 800 г должны быть зарегистрированы на портале AlphaTango. Так же необходимо получить регистрационный номер, который должен быть постоянно виден на БПЛА и читаться на расстоянии
30 см невооруженным глазом. Пилот обязан предоставить подтверждение регистрации в случае проверки.

БПЛА должен находиться в зоне прямой видимости во время полета.

Запрещены полеты ночью (кроме случаев, когда есть специальное разрешение местного префекта).

Запрещены полеты над людьми, аэропортами или аэродромами, частной собственностью (только с разрешения владельца), военными объектами, тюрьмами, атомными электростанциями, историческими памятниками или национальными парками.

Запрещены полеты над продолжающимися пожарами, аварийными зонами или вокруг аварийных служб.

Запрещены полеты выше 150 м или выше 50 м над любым объектом или зданием, высота которого составляет 100 м или более.

Постановление Министерства экологии, устойчивого развития, транспорта и жилищного строительства Франции регламентирует правила полета БПЛА, ограничивая высоту полета до 150 м для моделей массой менее 2 кг. Полеты в населенной местности подлежат предварительному согласованию
с территориальными органами власти.

Великобритания

В соответствии с Управлением гражданской авиации Великобритании (CAA), полеты на БПЛА разрешены.

Коммерческие беспилотники в Великобритании требуют разрешения от CAA.

Страхование требуется для всех коммерческих операций беспилотных летательных аппаратов.

Пилот несет ответственность за безопасное управление своим беспилотником.

БПЛА должен находиться в зоне прямой видимости во время полета.

Все беспилотники, независимо от их массы, не должны летать выше
120 м над поверхностью земли.

Если дрон оснащен камерой, существует также ряд дополнительных ограничений, касающихся того, где можно совершать полет, и насколько можно приближаться к другим людям или объектам инфраструктуры. Чтобы иметь возможность летать в пределах этих зон или ближе, чем минимальные расстояния, указанные в правилах, следует получить предварительное разрешение от CAA.

Чтобы получить стандартное разрешение на коммерческий полет (PfCO), необходимо заполнить онлайн-заявку CAA и представить документы.

Нидерланды

Согласно сведениям Генерального директората гражданской авиации Нидерландов (DGCA), полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты на высоте более 120 м над землей или водой.

БПЛА должны летать на безопасном расстоянии от людей и зданий.

Пилоты должны поддерживать визуальную линию видимости с БПЛА во время полета.

Запрещены полеты ночью.

В Нидерландах различают частное, рекреационное и профессиональное применение беспилотников.

Для использования в коммерческих целях необходимо получение сертификата оператора БПЛА независимо от массы. При частном применении можно управлять аппаратом массой до 4 кг без сертификата оператора.

Швеция

Проектирование, изготовление, модификация, техническое обслуживание и эксплуатация гражданских БПЛА в Швеции регулируется положением о беспилотных летательных аппаратах (UAS) – TSFS 2009:88. Управление БПЛА допускается на высоту не более 120 м и при дальности полета от оператора не более 500 м.

Для полетов в зоне контроля аэропорта требуется разрешение от Управления воздушным движением. Разрешение также требуется, если полет совершается за зону визуальной видимости и цель полета испытания, исследования или коммерческие полеты. Для аэрофотосъемки требуется разрешение от Министерства землеустройства.

Проектирование, изготовление, обслуживание и эксплуатация гражданских БПЛА, имеющих рабочую массу более 150 кг, контролируется Европейским парламентом. Необходимо также одобрение со стороны Европейского агентства по авиационной безопасности (EASA).

В Швеции приняты следующие виды разрешения для управления беспилотниками:

– категория 1A UAS – максимальная взлетная масса самолета меньше или равна 1,5 кг, лицензия выдается на 2 года;

– категория 1B UAS – максимальная взлетная масса самолета больше
1,5 кг, но меньше или равна 7 кг, лицензия выдается на 2 года;

– категория 2 UAS – максимальная взлетная масса самолета составляет более 7 кг, лицензия выдается на 1 год;

– категория 3 UAS – для аппаратов с посадкой вне поля зрения пилота.

Швейцария

Согласно данных Федерального управления гражданской авиации Швейцарии (FOCA), полеты на БПЛА разрешены.

Автоматический полет (автономное управление беспилотником) в поле зрения пилота разрешается при условии, что пилот может в любое время вмешаться в управление беспилотником.

В пределах охотничьих или охраняемых территорий для водных
и перелетных птиц применение беспилотников запрещено без исключения.

Аэрофотосъемка разрешена при условии соблюдения правил защиты военных объектов. Внимание должно быть уделено защите конфиденциальности и положениям Закона о защите данных.

Беспилотники не должны эксплуатироваться над людьми на расстоянии менее чем 100 м.

Запрещены полеты в пределах 5 км от аэропорта.

Для общественных воздушных событий, в которых используются только модельные самолеты или беспилотники, FOCA не требует одобрения.

БПЛА массой до 30 кг могут быть использованы без лицензии при условии, что оператор всегда имеет визуальный контакт с летательным аппаратом.

Австрия

Согласно австрийскому национальному авиационному органу – Austro Control, полеты на БПЛА разрешены.

Возраст пилота от 16 лет.

Страхование ответственности является обязательным условием для всех операторов беспилотных летательных аппаратов.

Запрещено пролетать над группой людей без специального разрешения.

Нельзя летать в непосредственной близости от аэропортов без специального разрешения.

Только Austro Control может предоставить пилоту авиационное разрешение.

Даже после предоставления лицензии на эксплуатацию для определенных районов могут потребоваться специальные разрешения, связанные
с авиацией, в соответствии с Правилами воздушного движения от 2014 г.

В стране с 2014 г. внедрены очень строгие правила эксплуатации БПЛА. Потенциальные местоположения для полетов делятся на четыре категории:

– неразвитая область;

– нежилые районы;

– населенный пункт;

– плотно заселенная территория.

Для каждой категории существуют особые условия и разрешения. Квадрокоптеры одобрены только для первых двух категорий. Для населенных (густонаселенных) районов требуются гекса- или октокоптеры.

Получение лицензии необходимо, если:

– рейсы коммерческие, без сохранения снимков с камеры;

– максимальная масса 25 кг;

– полет вне зон безопасности;

– максимальный радиус полета 500 м.

Беспилотниками массой до 0,25 кг и максимальной высотой полета 30 м можно управлять без лицензии, даже если они оснащены камерой.

Венгрия

Согласно положениям Главного управления воздушного транспорта Венгрии, полеты на БПЛА разрешены. Разрешение и страхование требуются для всех полетов на любом типе БПЛА.

Бельгия

В соответствии с данными Федеральной службы по мобильности
и транспорту (FPS) и Управления гражданской авиации Бельгии (BCAA), полеты на БПЛА разрешены.

Полеты могут выполняться только в дневное время.

Масса БПЛА должна быть не более 150 кг.

Пилот должен постоянно поддерживать визуальную линию обзора
с БПЛА.

Для коммерческих полетов необходимо получение медицинской страховки, пройти теоретический тест и зарегистрировать БПЛА.

Исключением из нормативных требований Королевского указа от 10 апреля 2016 г. являются:

– беспилотники, используемые только для полетов внутри зданий;

– БПЛА, применяемые военными, таможенными органами, полицией, береговой охраной и т. д.;

– некоторые типы модельных самолетов, которые используются исключительно для личных целей, при условии, что они соответствуют строгим требованиям, изложенным в Королевском указе.

Ирландия

Регистрация для некоторых типов БПЛА обязательна с 21 декабря
2015 г.

Регистрации подлежат беспилотники:

– более 1 кг;

– летающие выше 15 м над землей или водой независимо от массы;

– с установленным оборудованием.

Норвегия

По данным Управления гражданской авиации Норвегии (CAAN), полеты на БПЛА разрешены.

Пилоты должны поддерживать визуальную линию видимости с БПЛА на протяжении всего полета.

Запрещены полеты в пределах 5 км от аэропорта или аэродрома без специального разрешения; выше 120 м над землей; над местами массовых скоплений людей, военными объектами или спортивными мероприятиями; в пределах 150 м от людей, зданий и транспортных средств.

С 2016 г. в стране действуют новые правила – пилоты БПЛА квалифицируются как моделисты и не нуждаются в специальном разрешении.

В коммерческих целях беспилотники делятся на три категории:

– взлетная масса менее 2,5 кг. Перед каждым полетом необходимо сообщить о нем, имя пилота должно быть прикреплено с номером телефона на аппарате, также необходимо вести журнал регистрации;

– масса до 25 кг – требует специального лицензирования пилотов;

– все модели, не относящиеся к описанным выше.

Хорватия

По данным Агентства гражданской авиации Хорватии, полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты выше 120 м над поверхностью земли или 50 м над препятствием, в зависимости от того, что больше.

При полете в контролируемом воздушном пространстве запрещены полеты менее 5 км от аэродрома.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямой визуальный контроль БПЛА во время полета.

БПЛА должны находиться на расстоянии не менее 30 м от людей, если только не включен режим низкой скорости и максимальная скорость не превышает 3 м/с. В этом случае дрон должен находиться на расстоянии не менее 5 м от людей.

Минимально допустимое расстояние от БПЛА в полете до группы людей составляет 50 м.

Все беспилотники массой более 5 кг должны быть помечены невоспламеняющейся идентификационной табличкой или идентификационной этикеткой. Негорючая табличка должна содержать идентификационную метку беспилотного летательного аппарата и контактную информацию владельца (имя, фамилию, адрес, телефон / адрес электронной почты).

Кипр

Согласно положения Департамента гражданской авиации Кипра (DCA), полеты на БПЛА разрешены.

Максимальная высота полета для беспилотников составляет 50 м над уровнем земли или моря для открытой категории, до 120 м над уровнем земли или моря для специальной категории. Департамент гражданской авиации может предоставить исключения операторам беспилотных самолетов особой категории.

Прямой визуальный контакт с БПЛА является обязательным и расстояние между оператором и БПЛА не должно превышать 500 м.

Безопасное расстояние 1 км от жилых районов.

Безопасное расстояние 500 м от зданий, людей, транспортных средств, животных, сооружений и т. д., кроме случая, когда получено согласие владельца.

Безопасное расстояние не менее 8 км от аэропортов и не менее
3 км от вертодромов.

Ночью летать на БПЛА запрещено.

Запрещается летать над, внутри или вблизи объектов военных, общественного пользования, археологических и общественных или частных.

Греция

В соответствии с положением Управления гражданской авиации Греции (HCAA), полеты на БПЛА разрешены.

При полете на высоте 50 м и более, необходимо иметь разрешение.

Запрещены полеты ночью.

Операторы беспилотных летательных аппаратов, которые летают в коммерческих целях или в категории «Особые», «Сертифицированные», должны иметь страховку аппаратов.

Операторам беспилотников, которые летают только для хобби или отдыха, не нужна страховка, если только их масса более 4 кг и попадают в категорию «Open-A2».

Запрещены полеты над людьми, тюрьмами, больницами, правительственными и военными объектами и другими уязвимыми районами.

Запрещены полеты над частной собственностью без разрешения владельца.

С января 2017 г. вступил в силу новый закон, согласно которому модели делятся на две категории:

– с общей взлетной массой до 7 кг, для них не требуется специальных разрешений;

– с массой более 7 и менее 25 кг, для них необходимо получить разрешение. Такие БПЛА не должны быть оснащены металлическими пропеллерами. Необходимо также страхование от несанкционированного использования, получения телесных повреждений и материального ущерба. Пилоты должны поддерживать расстояние не менее 50 м от скопления людей, животных и транспортных средств.

Полет через археологические объекты разрешается только со специальным разрешением.

Болгария

Согласно данных Управления воздушного движения Болгарии (BULATSA), полеты на БПЛА разрешены.

Пилоты должны запросить разрешение на полет, отправив письмо
в Главное управление администрации гражданской авиации (DG CAA) за восемь дней до полета. В письме должны быть указаны зоны полета, дата проведения полетов, время начала и окончания, ответственное лицо и номер мобильного телефона для связи с ним.

Италия

По данным Управления гражданской авиации Италии (ENAC), полеты на БПЛА разрешены.

БПЛА должны быть оснащены табличкой, показывающей идентификацию системы и оператора. Аналогичная табличка должна быть установлена также на удаленной наземной пилотной станции. Начиная с 1 июля 2016 г.,
в дополнение к табличкам, все беспилотники, которые позволяют передавать данные в режиме реального времени, должны быть оснащены устройством электронной идентификации.

Пилоты должны поддерживать прямую видимость с БПЛА во время полета.

Запрещены полеты ночью, над людьми, включая спортивные мероприятия, концерты и другие крупные мероприятия.

Беспилотные самолеты, которые осуществляют полет в рекреационных целях, не могут подниматься выше 70 м над землей, а беспилотные самолеты, которые летают в коммерческих целях – выше 150 м.

Запрещены полеты в пределах 5 км от аэропорта.

Пилоты коммерческих беспилотников, выполняющие операции с низким уровнем риска, должны представить заявление о соответствии определенным требованиям ENAC. Для выполнения операций с повышенным риском коммерческие пилоты должны получить сертификат об обучении
и эксплуатации, а также справку о состоянии здоровья.

Чешская Республика

По данным Управления гражданской авиации Чешской Республики, полеты на БПЛА разрешены.

Для коммерческих беспилотных полетов лицензия пилота необходима.

Эксплуатация беспилотников, как правило, разрешена в воздушном пространстве класса G в Чешской Республике. Это воздушное пространство
до 300 м над землей.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямой визуальный обзор БПЛА во время полета.

Полеты должны выполняться на безопасном расстоянии от людей, сооружений и густонаселенных районов.

Эстония

По данным Управления гражданской авиации Эстонии (ECAA), полеты на БПЛА разрешены.

Разрешение не требуется для полетов ниже 150 м.

Для полетов ниже 150 м пилоты должны запросить разрешение не менее чем за три рабочих дня, выше 150 м – пилоты должны одновременно иметь разрешение и запрашивать разрешение не менее чем за семь рабочих дней.

Для личного использования можно снимать в любом месте с помощью БПЛА, но запрещено намеренно снимать кого-либо без его разрешения.

Польша

По данным Управления гражданской авиации (CAA), полеты на БПЛА
в Польше разрешены.

Запрещены полеты выше 150 м.

Пилоты должны поддерживать визуальную линию видимости с БПЛА во время полета.

Страхование ответственности требуется для коммерческих беспилотных полетов.

Запрещены полеты дронов массой более 25 кг.

Операции с беспилотниками должны проводиться на расстоянии не менее 5 км от аэропортов.

Запрещены полеты на расстоянии не менее 100 м от населенных пунктов и 30 м от людей, транспортных средств и животных.

Запрещены полеты над скоплением людей, городами, улицами
и зданиями.

Для полетов в Варшаве требуется дополнительное разрешение от Бюро государственной защиты (BOR).

Пилоты должны получить медицинскую справку; справку, подтверждающую прохождение теоретического и практического теста.

Португалия

Согласно Национальному управлению гражданской авиации (ANAC), полеты на БПЛА разрешены.

Страхование беспилотников не является обязательным, но ANAC рекомендует заключить договор страхования гражданской ответственности для покрытия любого ущерба, который может возникнуть в результате использования самолета с дистанционным управлением.

БПЛА не могут использоваться для фото или видео без разрешения Национального авиационного управления.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны постоянно поддерживать визуальную линию видимости БПЛА во время полета.

Мини беспилотники (массой менее 0,25 кг) не должны летать над людьми и не превышать высоту 30 м.

Для полета беспилотника массой более 25 кг ночью или за пределами прямой видимости (BVLOS) необходимо получить специальное разрешение от ANAC.

Испания

Согласно Государственному агентству воздушной безопасности (AESA), полеты на БПЛА разрешены.

Региональные власти имеют возможность издавать свои собственные правила о беспилотных летательных аппаратах.

Для коммерческих полетов дронов требуется разрешение.

Страхование ответственности требуется для коммерческих полетов.

БПЛА могут летать на высоте до 120 м над землей.

Запрещены полеты ночью. Для беспилотных летательных аппаратов с взлетной массой менее 2 кг полеты также могут выполняться ночью, если не превышена высота полета 50 м над землей.

БПЛА должны летать в пределах прямой видимости.

Пилоты должны выдерживать расстояние не менее 8 км от аэропортов
в неконтролируемом воздушном пространстве или 15 км на утвержденных рейсах BVLOS.

Пилоты должны находиться на расстоянии 150 м от зданий и на расстоянии 50 м или более от людей, не участвующих в полете.

Для полетов в национальных парках необходимо разрешение AESA. Использование беспилотных летательных аппаратов в бесполетных зонах должно быть одобрено Министерством обороны Испании.

Дания

По данным Управления гражданской авиации Дании (CAA), полеты на БПЛА разрешены.

Владелец БПЛА должен быть зарегистрирован в Управлении транспорта, строительства и жилищного строительства Дании.

Беспилотник должен быть помечен именем владельца, номером телефона и регистрационным номером, присвоенным Департаментом транспорта, строительства и жилищного строительства.

БПЛА массой 250 г или менее с максимальной скоростью полета 50 км/ч регистрировать не требуется.

Пилот должен иметь аккредитацию для работы с беспилотником массой более 7 кг.

Пилоту должно быть не менее 16 лет.

Запрещены БПЛА массой более 25 кг.

Беспилотники не должны летать выше 100 м.

БПЛА не должны эксплуатироваться на расстоянии менее 50 м по горизонтали от других лиц, если только эти лица не участвуют или не являются зрителями полета.

БПЛА должны уступать место пилотируемым самолетам.

При полете на БПЛА расстояние до взлетно-посадочной полосы / аэродромов общественного аэродрома должно быть не менее 5 км.

При полете беспилотника расстояние до взлетно-посадочной полосы / военной авиабазы должно быть не менее 8 км.

При полете беспилотника расстояние до населенных пунктов и основных дорог общего пользования должно быть не менее 150 м.

При полете на БПЛА расстояние до пилотируемых кораблей, лодок
и морских установок должно быть не менее 50 м.

Беспилотные самолеты нельзя использовать над плотно застроенными территориями, включая районы с коттеджами на выходные и жилые места для кемпинга, а также районы с большими скоплениями людей под открытым небом.

Запрещены полеты близко к другим БПЛА.

Для полетов за пределами зоны видимости, над людьми, внутри помещений, на открытых или объявленных публично мероприятиях, на высоте более 100 м, с более чем одним БПЛА, требуется автономное разрешение от Управления транспорта, строительства и жилищного строительства.

Для полетов в ночное время беспилотник должен быть снабжен светом, позволяющим оператору видеть его во время полета, в том числе его ориентацию в воздухе. Стартовые и посадочные площадки также должны быть освещены. Специальная лицензия необходима для полетов беспилотников
в ночное время в населенных пунктах.

Финляндия

По данным Агентства по безопасности на транспорте (TRAFI), полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты на высоте более 150 м над землей.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямой визуальный обзор БПЛА во время полета.

БПЛА не могут летать в пределах 1 км от любой взлетно-посадочной полосы аэропорта без разрешения диспетчерской вышки.

Пролет на расстоянии от 1 до 3 км от взлетно-посадочной полосы аэропорта разрешается до высоты окружающих препятствий. В непосредственной близости от препятствия можно пролететь 15 м над высотой препятствия
с разрешения владельца препятствия.

Пролетая в контрольной зоне аэропорта, но еще дальше, чем в 3 км от взлетно-посадочных полос аэропорта, максимально допустимая высота полета составляет 50 м.

БПЛА не могут летать над людьми. Коммерческие пилоты могут совершать полеты только при наличии специального разрешения TRAFI.

Ограничение массы БПЛА – 25 кг.

Пилоты, летающие в коммерческих целях, обязаны иметь страховку.

Для коммерческих полетов пилоту должно быть не менее 18 лет. Для прогулочных полетов возрастных ограничений нет.

Пилоты, используемые в коммерческих целях дрон, должны иметь наклейку на борту с указанием имени владельца и контактной информации,
а также документировать свои действия в бортовом журнале.

Китай

По данным Администрации гражданской авиации Китая (CAAC), полеты на БПЛА разрешены.

Любые беспилотники массой 250 г и более должны быть зарегистрированы в CAAC.

Лицензирование требуется для коммерческих операций.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямой визуальный контакт с БПЛА во время полета.

Запрещены полеты на высоте более 120 м над землей, в густонаселенных районах, в пределах любого аэропорта или аэродрома.

Любой беспилотник массой более 250 г должен быть зарегистрирован
в CAAC, от 7 до 116 кг – требуется лицензия CAAC.

Все беспилотные летательные аппараты, предназначенные для коммерческого использования, требуют лицензии CAAC.

Для управления беспилотником массой более 116 кг требуется лицензия пилота и сертификация БПЛА для работы.

Деятельность гражданской авиации в основном регулируется «Законом о гражданской авиации КНР», «Общими правилами полетов КНР» и «Положением об общем авиационном управлении полетом».

Регулирующее агентство по гражданским полетам – Управление гражданской авиации Китая выпустило консультативные положения, в которых устанавливаются руководящие принципы для полета беспилотников. Ожидается, что эти промежуточные меры будут обновлены по мере развития промышленности и нормативной базы БПЛА.

Положением о контроле над полетом средств общей авиации является административное регулирование, которое применяется ко всем коммерческим и рекреационным операциям воздушных судов, за исключением тех, которые участвуют в общественном воздушном транспорте. Общая авиация
в соответствии с законодательством Китая относится к авиационным операциям, отличным от военных полетов, полицейских воздушных действий, таможенных антиконтрабандных полетов и общественных воздушных перевозок. Положение включает в себя требования к полетам с целью проведения исследований в области промышленности, сельского хозяйства, лесного хозяйства, рыболовства, добычи полезных ископаемых и строительства, полетам с медицинскими целями, аварийного спасения и ликвидации последствий стихийных бедствий, метеорологического наблюдения, мониторинга океана, научных экспериментов, дистанционного зондирования и картирования,
а также получения информации для образования и обучения, культуры и спорта, туризма и экскурсий и т. д.

Южная Корея

Israel Aerospace Industries (IAI) и южнокорейский производитель композиционных материалов Hankuk Carbon (HC) подписали меморандум о создании совместного предприятия по разработке и производству новых вертикальных взлетно-посадочных полос для беспилотников. Компании заявили, что они начнут сотрудничество по разработке БПЛА с массой 200–300 кг, производство которых будет сосредоточено в Южной Корее (90 %).

Согласно местному законодательству, полеты дронов запрещены во многих местах страны, особенно в северных районах Сеула, где находятся ключевые государственные учреждения. Районы вокруг военных объектов
и атомных электростанций также закрыты для полетов.

В связи с развитием БПЛА правительство решило пересмотреть регулирование отрасли, заявив, что будет принято решение по расширению зоны полетов, упрощению требований к пилотам.

До 2017 г. полеты беспилотных летательных аппаратов регулировались в соответствии с Законом об авиации. По состоянию на 30 марта 2017 г. Закон об авиации отменен и заменен двумя законами – «Об авиационной безопасности» и «Об авиационном бизнесе».

Для использования БПЛА в коммерческих целях необходимо разрешение Министерства земельной инфраструктуры и транспорта. Разрешение для полета не требуется для беспилотников массой до 12 кг или менее, если они используются не в коммерческих целях.

При использовании БПЛА массой 25 кг и более необходимо получение сертификата безопасности от Управления безопасности транспорта Кореи.

Индия

По данным Министерства гражданской авиации, полеты на БПЛА в Индии разрешены.

Все БПЛА, за исключением тех, что в категории Nano, должны быть зарегистрированы и иметь уникальный идентификационный номер.

Пилоты должны всегда поддерживать прямую визуальную линию видимости во время полета.

Запрещены полеты более 150 м над землей.

Беспилотные самолеты не могут летать в районах, обозначенных как «запретные для полетов зоны», которые включают районы вблизи аэропортов, международные границы, комплекс государственного секретариата
в столицах штатов, стратегические местоположения и военные объекты.

Разрешение на полет в контролируемом воздушном пространстве можно получить, заполнив план полета и получив уникальный номер Центра информации о полете (FIC).

Генеральное управление гражданской авиации DGCA планирует регистрировать гражданские БПЛА и выдавать разрешения на их работу.

Генеральное управление гражданской авиации находится в процессе разработки и согласования правил с аэронавигационной службой, службой безопасности, Министерством внутренних дел для сертификации и эксплуатации БПЛА в гражданском воздушном пространстве Индии. До момента выхода регламентирующих документов запрещается использование беспилотников в гражданском воздушном пространстве для любых целей.

Япония

По данным Японского бюро гражданской авиации (JCAB), полеты на БПЛА разрешены.

Перед полетом необходимо запросить разрешение, подав заявку на получение разрешения в Министерство наземной инфраструктуры.

БПЛА не могут летать без специального разрешения Министерства земли, инфраструктуры, транспорта и туризма:

– более 150 м над уровнем земли;

– возле аэропортов;

– над густонаселенными районами, определенными Министерством внутренних дел и связи.

БПЛА могут летать только днем.

Пилоты должны поддерживать визуальную линию видимости с БПЛА во время операций.

БПЛА не должны летать в пределах 30 м от людей или частной собственности.

Аппараты нельзя использовать для перевозки опасных грузов.

БПЛА не могут сбрасывать предметы во время полета, умышленно или случайно.

Австралия

Согласно Управлению безопасности гражданской авиации Австралии (CASA), полеты на БПЛА разрешены.

Разрешены полеты только днем с соблюдением визуальной видимости.

Высота полета не выше 120 м над землей.

Расстояние минимум 30 м от других людей.

Полеты запрещены над или вблизи зоны, затрагивающей общественную безопасность или где проводятся аварийные операции (без предварительного разрешения). Это может включать такие ситуации, как автомобильная авария, полицейские операции, пожар и связанные с этим противопожарные мероприятия, а также поиск и спасение людей.

Запрещены полеты в местах массового скопления людей: пляжи, парки, стадионы.

При массе БПЛА более 100 г, запрещено летать на расстоянии менее
5,5 км от контролируемых аэродромов.

Фото и видео людей без их согласия запрещено.

Управление гражданской авиацией CASA утвердило сертификаты оператора БПЛА в категориях с несколькими роторами, с фиксированным крылом и вертолетом для четырех масс – до 2, 7, 20 и 150 кг.

Для управления БПЛА массой менее 2 кг не требуется сертификат оператора или лицензия удаленного пилота. Для остальных категорий необходимо разрешение в виде лицензии удаленного пилота, которым, в свою очередь, необходимо иметь сертификат оператора RPA.

Аргентина

Согласно Национальному управлению гражданской авиации Аргентины (ANAC), полеты на БПЛА разрешены.

Все беспилотники должны быть зарегистрированы в Национальном реестре воздушных судов (ANAC).

Минимальный возраст пилота для эксплуатации БПЛА – 18 лет. Лица
16 и 17 лет могут пилотировать беспилотный летательный аппарат, если он сопровождается взрослым во время операции.

БПЛА запрещено использовать в пределах 5 км от аэропортов, аэродромов и вертодромов.

БПЛА запрещены в густонаселенных районах или над местами массового скопления людей.

Азербайджан

По данным Государственного управления гражданской авиации Азербайджана (CAA), полеты на БПЛА разрешены.

Запрещено работать в любой зоне движения аэродрома / аэропорта, кроме как с разрешения соответствующего органа УВД или лица, ответственного за аэродром / аэропорт.

БПЛА не могут летать на высоте более 120 м над уровнем земли.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямую визуальную линию обзора с беспилотником во время полета.

Запрещены полеты в пределах 150 м от любой перегруженной территории города, поселка или поселения.

Запрещены полеты в пределах 50 м от любого человека, судна, транспортного средства или сооружения.

Во время взлета или посадки БПЛА не должен летать в пределах 30 м от любого человека, если только этот человек не участвует в операции управления БПЛА.

Бразилия

По данным Управления гражданской авиации Бразилии (ANAC), полеты на БПЛА разрешены.

Возраст пилота – не моложе 18 лет.

Пилоты не могут управлять более чем одним БПЛА одновременно.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны всегда поддерживать визуальную линию видимости своего беспилотника.

Пилоты, управляющие беспилотниками массой более 250 г, должны иметь страховку, покрывающую ущерб третьим лицам.

Любой дрон массой более 250 г должен быть зарегистрирован в системе беспилотных летательных аппаратов ANAC (SISANT), а регистрационный идентификатор должен быть нанесен на БПЛА.

Беспилотники массой более 250 г могут летать только на участках длиной 30 м или более от людей, не участвующих в полете, под полную ответственность пилота-оператора и в соответствии с правилами использования.

Полеты над тюрьмами, военными объектами или другой важной инфраструктурой запрещены.

Полеты не разрешаются на расстоянии менее 30 м от зданий.

Полеты над людьми запрещены.

Автономная работа дронов запрещена. Автономные операции отличаются от автоматических беспилотных операций тем, что пилот может вмешаться в управление в любой момент.

Камерун

Согласно данным Управления гражданской авиации Камеруна (CCAA), полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты на высоте более 120 м над землей.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямой визуальный обзор БПЛА во время полета.

Запрещены полеты в пределах 5,5 км от любого аэропорта или аэродрома; на расстоянии менее 15 м от любых сооружений, включая здания, транспортные средства, корабли, животных и людей; полеты ночью.

Египет

По данным Управления гражданской авиации Египта, полеты на БПЛА разрешены.

В соответствии с Законом № 28 от 1981 г., в который были внесены поправки, включающие в себя закон о беспилотниках и в соответствии с законом № 92 от 2003 г., прежде чем эксплуатировать беспилотник в Египте, необходимо получить разрешение Управления гражданской авиации.

Индонезия

Согласно данным Генерального директората гражданской авиации, полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты выше 150 м без разрешения, БПЛА массой более
7 кг, в пределах 15 км от любого аэропорта, полеты ночью.

БПЛА не могут летать с любого движущегося транспортного средства.

Пилоты должны поддерживать прямую линию визуального обзора во время полета.

Иран

По данным национального авиационного управления – Организации гражданской авиации Ирана (CAOI), беспилотники в Иране запрещены.

Мексика

Согласно Национальному авиационному органу – Генеральному директорату гражданской авиации Мексики (DGCA), полеты на БПЛА разрешены.

Все беспилотники массой более 250 г должны быть зарегистрированы в DGCA. Для регистрации требуется официальное удостоверение личности, подтверждающее гражданство Мексики, поэтому запрещается регистрация иностранных лиц.

Запрещены полеты в ночное время, на расстоянии более 500 м от оператора, выше 100 м над уровнем земли, над людьми или животными, на исторических местах, на расстоянии менее 9,2 км от любого аэродрома, сброс любого рода предметов с БПЛА.

На данный момент для получения лицензии на дрон в Мексике пилот должен быть:

– не моложе 18 лет;

– мексиканцем по рождению;

– предоставить свою военную карту;

– иметь диплом средней школы;

– иметь справку о состоянии здоровья.

Турция

По данным Администрации аэропортов штатов Турции (SAMA), полеты на БПЛА разрешены.

БПЛА массой более 500 г должны регистрироваться в правительстве Турции перед полетом.

Разрешение требуется до всех коммерческих полетов.

Запрещены полеты выше 120 м и БПЛА массой более 4 кг для частных
и личных рейсов.

Венесуэла

Согласно Национальному институту гражданской авиации (INAC), полеты на беспилотниках разрешены.

Венесуэла имеет несколько категорий лицензий на беспилотные полеты.

Заявители должны быть венесуэльцами или гражданами страны, которая предоставляет взаимный режим при выдаче лицензий венесуэльцам.

Пилоты должны говорить, читать и писать на испанском языке, иметь действующий авиационный медицинский сертификат, соответствующий типу лицензии.

Украина

По данным Государственного авиационного управления Украины, полеты на БПЛА разрешены.

БПЛА массой более 2 кг должны быть зарегистрированы и иметь разрешение в UkrAirCenter (подать заявку как минимум за 10 дней).

БПЛА массой менее 2 кг не требуют разрешения.

Пилот должен быть не далее 500 м от БПЛА.

Пилот не должен контролировать более одного БПЛА одновременно.

Запрещены полеты выше 50 м без разрешения, в пределах 5 км от внешних границ аэропорта, в пределах 30 м от отдельного человека, 50 м от группы людей в возрасте до 12 человек,150 м от группы более 12 человек, полеты ночью.

Республика Беларусь

БПЛА, приобретенные физическими лицами для личного пользования, могут относиться к беспилотным летательным аппаратам, включенным в перечень товаров и технологий двойного назначения, и подлежат экспортному контролю. Перемещение таких аппаратов в данном случае осуществляется на основании разрешений Государственного военного промышленного комитета Республики Беларусь, которые предъявляются таможенному органу.

БПЛА относится к радиоэлектронным средствам и (или) высокочастотным устройствам, и при его перемещении физическими лицами в качестве товара для личного пользования необходимо представить таможенному органу членский билет Белорусской Федерации Беспилотной Авиации (согласно Решению Государственной комиссией по радиочастотам при Совете Безопасности Республики Беларусь от 28 августа 2012 г. № 12К/12 «О выделении радиочастотного спектра для радиоэлектронных средств малого радиуса действия»).

Таким образом, для перемещения авиамоделей через таможенную границу Республики Беларусь, необходимо:

– быть членом Белорусской Федерации Беспилотной Авиации;

– получить заключение об идентификации продукции в Государственном военно-промышленном комитете Республики Беларусь.

Авиамодели массой более 0,5 кг подлежат маркировке (специальная наклейка, устойчивая к атмосферным воздействиям) с указанием фамилии, имени и отчества владельца, его адрес и контакты для связи, либо наименование юридического лица, адрес организации, которой принадлежит устройство.

Для осуществления фото-видеосъемки, владелец авиамодели должен получить разрешение Генерального штаба Вооруженных сил, а после предоставить весь отснятый материал.

Чили

Согласно чилийскому национальному авиационному управлению, Генеральному управлению гражданской авиации Чили (DGAC), использование БПЛА является законным, но необходимо соблюдать правила регистрации и использования:

– произвести регистрацию БПЛА в DGAC;

– одному пилоту разрешается управлять только одним БПЛА;

– запрещены полеты в ночное время и при плохих погодных условиях;

– управление БПЛА должно производиться только в режиме визуальной видимости и на расстоянии не более 500 м от оператора; ограничение по высоте полета – не более 130 м;

– полеты над местами скопления людей производятся не менее 30 м;

– минимальное приближение к аэропортам – 2 км; запрещены полеты над правительственными и военными объектами.

Пилот БПЛА в Чили, должен получить регистрационную карту и разрешение на эксплуатацию от DGAC, а также получить удостоверение пилота. Регистрация действительна в течение 12 месяцев с последующим продлением.

Для регистрации предоставляется следующая информация:

– производитель БПЛА;

– марка, модель и серийный номер;

– тип конструкции;

– максимальная взлетная масса;

Требования к пилоту:

– возраст старше 18 лет;

– сдать экзамен по метеорологии и аэродинамике.

Эквадор

Согласно данным Главного управления гражданской авиации Эквадора (GDCAE), использование БПЛА является законным, но необходимо соблюдать правила регистрации и использования.

Беспошлинный ввоз БПЛА разрешается рыночной стоимостью до
500 долл. США, при большей стоимости БПЛА облагается налогом до 35 % от оценочной стоимости, но налог возвращается при выезде из страны. Не облагаются налогом БПЛА ввозимые для решения профессиональных задач.

Основные правила применения:

– запрещены полеты в ночное время и при плохих погодных условиях;

– минимальное приближение к аэропортам – 9 км; запрещены полеты над правительственными и военными объектами;

– полеты над местами скопления людей производятся не менее 30 м;

– управление БПЛА должно производиться только в режиме визуальной видимости и на расстоянии не более 500 м от оператора; ограничение по высоте полета – не более 130 м.

Перу

Согласно Генеральному управлению гражданской аэронавтики (DGAC), управление БПЛА в Перу является законным, но необходимо соблюдать правила регистрации и использования.

При въезде в Перу беспилотник декларируется на таможне с оплатой налога в зависимости от его стоимости (около 18 %). При выезде налог возвращается. Штраф за ввоз без декларации – 250 долл. США.

Регистрация БПЛА осуществляется в Управлении сертификации и авторизации DGAC лично или в центрах обслуживания граждан. Процедура занимает – 48 ч.

Основные правила применения:

– запрещены полеты в ночное время и при плохих погодных условиях;

– минимальное приближение к аэропортам – 4 км; запрещены полеты над правительственными и военными объектами;

– полеты над местами скопления людей производятся не менее 30 м;

– скорость полета не более 160 км/ч;

– управление БПЛА должно производиться только в режиме визуальной видимости и на расстоянии не более 500 м от оператора; ограничение по высоте полета – не более 130 м.

Сингапур

Согласно данным Управления гражданской авиации Сингапура (CAAS), управление БПЛА в Сингапуре разрешено, но необходимо соблюдать правила регистрации и использования:

– не требуется получать специальное разрешение для БПЛА массой до
7 кг при высоте полета до 60 м, в ином случае разращение обязательно;

– запрещены полеты над местами массового скопления людей;

– запрещается использовать БПЛА ближе 5 км от аэропорта;

– полеты совершаются только в условии прямой видимости БПЛА.

Исландия

По данным Исландского транспортного управления (ITA), использование БПЛА в Исландии разрешено.

Общие правила для не профессиональных полетов:

– обязательная маркировка БПЛА (имя, адрес и номер телефона пилота);

– разращенная масса БПЛА до 3 кг в городской местности и до 25 кг для полетов в сельской местности;

– БПЛА массой 20 кг и более должны подлежать страхованию;

– ограничение по высоте полета не более 120 м над землей или морем;

– запрещены полеты над местами массового скопления людей;

– запрещены полеты ближе 2 км от международных аэропортов и 1,5 км от других аэропортов;

– расстояние от зданий не менее 50 м в городской местности и не менее 150 м в сельской местности;

– полеты совершаются только в условии прямой видимости БПЛА;

– запрещены полеты над транспортными средствами и кораблями;

– в случае причинения ущерба пилот несет полную ответственность.

Эти же правила распространяются на коммерческие полеты за исключением того, что БПЛА подлежат регистрации в ITA и должны иметь специальный идентификатор.

Новая Зеландия

По данным Управления гражданской авиации Новой Зеландии (CAANZ), использование БПЛА в Новой Зеландии разрешено.

Общие правила для не профессиональных полетов:

– разрешенная масса БПЛА до 25 кг; пилот перед полетом должен убедиться в том, что аппарат исправен и безопасен в эксплуатации;

– полеты разрешены только в дневное время;

– БПЛА уступают в приоритете полета всем воздушным судам, находящимся в воздухе;

– полеты совершаются только в условии прямой видимости БПЛА;

– ограничение по высоте полета – 120 м над уровнем земли;

– запрещены полеты ближе 4 км от аэропортов;

– для полетов в контролируемом воздушном пространстве пилоты должны получить разрешение на полет;

– запрещены полеты в воздушном пространстве специального назначения без разрешения администрации района (например, в зонах военных операций или зонах ограниченного доступа);

– перед полетом оператор БПЛА обязан получить согласие владельца территории, над которой планируется полет.

Кения

По данным Управления гражданской авиации Кении (KCAA), использование БПЛА разрешено.

Общие правила полета:

– возрастной ценз оператора – 18 лет;

– импорт или экспорт БПЛА разрешен только с разрешения KCAA;

– запрещено передавать право собственности на БПЛА без одобрения KCAA;

– БПЛА подлежат регистрации в KCAA;

– для совершения коммерческих полетов требуется получения сертификата дистанционного управления воздушным судном (ROC) от полномочного органа;

– запрещены полеты над местами массового скопления людей;

– запрещается использовать беспилотный летательный аппарат над дорогой общего пользования или вдоль нее на расстоянии менее 50 м; дорога общего пользования не может использоваться в качестве места посадки или взлета БПЛА;

– запрещено использование БПЛА в пределах 10 км от аэропорта.

Шри-Ланка

По данным Управления гражданской авиации Шри-Ланки (CAASL), использование БПЛА разрешено.

Категории БПЛА:

– А – 25 кг или более;

– B – от 1 до 25 кг;

– C – от 0,2 до 1 кг

– D – до 0,2 кг.

Полет БПЛА (независимо от его категории), оснащенного камерами, подлежит согласованию с местной полицией;

Предварительное разрешение от местной полиции не требуется, если оператор получил письменное разрешение аэропорта в этом регионе или БПЛА эксплуатируется под наблюдением уполномоченного лица из CAASL;

БПЛА категорий A и B, оснащенные камерами, должны быть зарегистрированы в CAASL;

Дрон категории C, не оборудованный камерами, должен быть зарегистрирован поставщиком;

Дрон категории D, не оснащенный камерами, не требует регистрации;

Оператор должен поддерживать визуальную прямую видимость БПЛА во время полета;

Запрещается использовать дрон в при плохих погодных условиях.

Оператор может одновременно управлять только одним БПЛА.

Запрещается управлять БПЛА с движущегося транспортного средства, лодки или любой другой движущейся платформы.

Операторы должны отдавать приоритет пилотируемым самолетам и любым другим пилотируемым транспортным средствам.

Запрещены полеты над местами массового скопления людей.

Разрешаются полеты только в дневное время;

Требуется страхование для БПЛА, которые попадают в категорию A,
B или C.

Работа в территориальных водах Шри-Ланки без предварительного разрешения запрещена.

Запрещены полеты вблизи аэропортов.

Катар

По данным Управления гражданской авиации Катара (CAA), использование БПЛА разрешено, но только гражданам Катара. БПЛА ввозимые из других стран подлежат конфискации. Чтобы управлять БПЛА в Катаре, граждане должны запрашивать разрешение в CAA.

Выводы

Проанализирована нормативно-правовая документация использования беспилотных авиационных систем в 54 странах – Россия, США, Израиль, Канада, Германия, Франция, Великобритания, Нидерланды, Швеция, Швейцария, Австрия, Венгрия, Бельгия, Ирландия, Норвегия, Хорватия, Кипр, Греция, Болгария, Италия, Чешская Республика, Эстония, Польша, Португалия, Испания, Дания, Финляндия, Китай, Южная Корея, Индия, Япония, Австралия, Аргентина, Азербайджан, Бразилия, Камерун, Египет, Индонезия, Иран, Мексика, Шри-Ланка, Турция, Венесуэла, Украина, Республика Беларусь, Чили, Эквадор, Перу, Сингапур, Исландия, Новая Зеландия, Кения, Шри-Ланка, Катар.

Использование дронов в большинстве стран разрешены при различных условиях в зависимости от законодательства.

Запрещено использование БПЛА в Ираке, Иране и Сирии. В ряде стран, таких как Северная Корея, Судан, Ливия, Ливан, Уганда и др. не обнаружены какие-либо упоминания о правилах применения беспилотной авиации.

2 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ТОЧНОГО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Центром прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ совместно
с Департаментом научно-технологической политики и образования Мин­сельхоза РФ организован через региональные органы управления АПК сбор статистической информации по использованию элементов точного сельского хозяйства в 2019–2020 гг.

Рейтинги составлены на основе данных, полученных из 64 регионов по точному земледелию и 68 регионов по точному животноводству. Достоверность полученных результатов обусловлена, прежде всего, достоверностью представления информации региональными органами управления АПК.

Рейтинг представлен по направлениям:

– количеству хозяйств, использующих элементы точного земледелия;

– площади, на которой используются элементы точного земледелия;

– количеству хозяйств, использующих элементы точного животноводства;

– поголовью КРС в хозяйствах, использующих элементы точного животноводства;

– количеству хозяйств, сотрудники которых прошли обучение в области точного сельского хозяйства;

– количеству сотрудников, повысивших квалификацию в области точного сельского хозяйства.

При анализе также учитывались действующие в регионе программы по развитию, поддержке и внедрению элементов точного сельского хозяйства.

2.1 Методика составления рейтинга

Руководителям органов управления АПК субъектов Российской Федерации Департаментом научно-технологической политики и образования Минсельхоза России были разосланы письма с просьбой организации сбора статистической информации по использованию элементов точного сельского хозяйства.

В приложении письма были указаны следующие показатели.

1. Количество хозяйств в регионе (по районам) с указанием названия хозяйства, площади и используемых элементов точного сельского хозяйства – точного земледелия и точного животноводства (таблица 2.1).

Таблица 2.1 – Использование элементов точного сельского хозяйства

Наименование
хозяйства
Район Площадь, га Используемые элементы
(с указанием названия и количества)
Точное земледелие
1. Оцифровка полей
2. Локальный отбор проб почвы в системе координат
3. Параллельное вождение
4. Спутниковый мониторинг транспортных средств
5. Дифференцированное опрыскивание сорняков
6. Дифференцированное внесение удобрений
7. Дифференцированный посев
8. Дифференцированное орошение
9. Дифференцированная обработка почвы по почвенным картам
10. Мониторинг состояния посевов с использованием дистанционного зондирования (аэро- или спутниковая фотосъемки)
11. Составление цифровых карт урожайности
12. Составление карт электропроводности почв
Точное животноводство
1. Мониторинг качества продукции животноводства
2. Электронная база данных производственного процесса
3. Идентификация и мониторинг отдельных особей животных с использованием современных информационных технологий (рацион кормления, удой, привес, температура тела, активность), удовлетворение их индивидуальных потребностей
4. Мониторинг состояния здоровья стада
5. Роботизация процесса доения
6. Автоматическое регулирование микроклимата и контроль за вредными газами в животноводческих помещениях

2. Количество сотрудников (по районам), прошедших повышение квалификации по направлению «Точное сельское хозяйство» (точное земледелие или точное животноводство), с указанием названия программы обучения (таблица 2.2).

Таблица 2.2 – Повышение квалификации

Наименование хозяйства Район Количество человек Название программы

3. Количество и наименование действующих программ по развитию, поддержке и внедрению элементов точного сельского хозяйства (таблица 2.3).

Таблица 2.3 – Программы по развитию, поддержке и внедрению элементов
точного сельского хозяйства

Название программы Период действия

Рейтинги составлены на основе данных, полученных из 64 регионов по точному земледелию и 68 регионов по точному животноводству. Достоверность полученных результатов обусловлена, прежде всего, достоверностью представления информации региональными органами управления АПК.

Если в хозяйстве используется хотя бы один элемент точного земледелия из двенадцати или один элемент точного животноводства из шести, то данное хозяйство учитывалось при подсчете.

2.2 Рейтинг регионов по точному земледелию

В результате было проанализировано 64 региона, элементы точного земледелия используются в 55 регионах, 2834 хозяйствах на площади 15,5 млн га (2019–2020 гг.).

Точное земледелие используется в 10 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 52 региона, элементы точного земледелия использовались в 40 регионах, 1930 хозяйствах на площади 12,5 млн га.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в растениеводстве, на 38 %; хозяйств – на 47 %; общая площадь, на которой применяются элементы точного земледелия – на 24 % (таблица 2.4).

Таблица 2.4 – Сравнение использования элементов точного земледелия
в 2018 и 2019–2020 гг.

Год Количество регионов Хозяйства, использующие
элементы точного земледелия
всего использующих элементы точного земледелия всего общая
площадь, млн га
2018 52 40 1930 12,5
2019–2020 64 55 2834 15,5
Разница, ед. / % 12 / 23 15 / 38 904 / 47 3 / 24

По результатам анализа использования элементов точного земледелия (таблица 2.5) в лидерах находятся Волгоградская область (257 хозяйств), Краснодарский край (250 хозяйств), Воронежская область (211 хозяйств). Конкурируют по показателю общей площади, на которой используются элементы точного земледелия (таблица 2.6) – Воронежская область (1,33 млн га), Краснодарский край (1,22 млн га), Волгоградская область (1,2 млн га).

Таблица 2.5 – Количество хозяйств, использующих элементы точного
земледелия в регионах России

Регион Количество хозяйств
Волгоградская область 257
Краснодарский край 250
Воронежская область 211
Республика Башкортостан 144
Новосибирская область 125
Алтайский край 114
Орловская область 112
Тамбовская область 110
Амурская область 102
Курганская область 90
Нижегородская область 88
Удмуртская Республика 87
Омская область 85
Тюменская область 81
Челябинская область 79
Белгородская область 75
Кировская область 67
Красноярский край 62
Пензенская область 53
Свердловская область 50
Ульяновская область 50
Тульская область 46
Вологодская область 45
Брянская область 44
Рязанская область 35
Кабардино-Балкарская Республика 33
Оренбургская область 31
Калужская область 28
Ярославская область 22
Пермский край 21
Тверская область 19
Смоленская область 18
Иркутская область 17
Псковская область 17
Республика Крым 17
Ленинградская область 16
Курская область 15
Республика Марий Эл 15
Костромская область 14
Томская область 14
Приморский край 12
Республика Адыгея 12
Архангельская область 11
Чувашская республика 8
Хабаровский край 7
Республика Коми 5
Республика Карелия 4
Еврейский автономный округ 3
Карачаево-Черкесская Республика 3
Московская область 3
Республика Бурятия 3
Забайкальский край 1
Республика Алтай 1
Республика Хакасия 1
Севастополь 1
Астраханская область
Мурманская область
Ненецкий автономный округ
Новгородская область
Республика Дагестан
Республика Тыва
Сахалинская область
Чеченская Республика
Чукотский автономный округ

Таблица 2.6 – Площадь, на которой используются элементы точного
земледелия, по регионам России

Регион Общая площадь, га
Воронежская область 1329511
Краснодарский край 1220224
Волгоградская область 1204749
Омская область 921293
Белгородская область 911455
Республика Башкортостан 876521
Новосибирская область 797359
Алтайский край 653920
Амурская область 641448
Тамбовская область 628359
Тюменская область 521253
Пензенская область 511519
Орловская область 478188
Курганская область 449696
Челябинская область 449399
Красноярский край 372053
Кировская область 330063
Удмуртская Республика 282942
Рязанская область 259632
Нижегородская область 252239
Тульская область 230445
Свердловская область 226621
Оренбургская область 216356
Вологодская область 161651
Ульяновская область 153920
Калужская область 138031
Томская область 120870
Республика Марий Эл 105515
Курская область 103673
Смоленская область 95480
Приморский край 90681
Пермский край 88972
Брянская область 84407
Ярославская область 84282
Кабардино-Балкарская Республика 64450
Республика Крым 61244
Республика Адыгея 53381
Псковская область 50079
Тверская область 33955
Чувашская Республика 33510
Забайкальский край 32000
Ленинградская область 27958
Костромская область 23767
Архангельская область 23593
Иркутская область 20508
Хабаровский край 16350
Республика Карелия 15867
Карачаево-Черкесская Республика 15530
Республика Коми 7553
Московская область 7160
Еврейский автономный округ 4249
Республика Хакасия 3682
Республика Бурятия 3137
Севастополь 1500
Астраханская область
Мурманская область
Ненецкий автономный округ
Новгородская область
Республика Тыва
Сахалинская область
Чеченская Республика
Республика Алтай
Республика Дагестан
Чукотский автономный округ

Сравнительный рейтинг лидирующих регионов в 2018–2020 гг. показан в таблице 2.7.

Таблица 2.7 – Рейтинг регионов по использованию элементов точного
земледелия в 2018 и 2019–2020 гг.

По количеству хозяйств По площади, млн га
2018 г. 2019–2020 гг. 2018 г. 2019–2020 гг.
Краснодарский
край (189)
Волгоградская
область (257)
Воронежская
область (1,13)
Воронежская
область (1,33)
Воронежская
область (182)
Краснодарский
край (250)
Краснодарский
край (0,96)
Краснодарский
край (1,22)
Нижегородская
область (144)
Воронежская
область (211)
Омская
область (0,92)
Волгоградская
область (1,2)

В Краснодарском крае количество хозяйство увеличилось на 32 %, Воронежской области – на 16 %.

Площадь, на которой используются элементы точного земледелия в Воронежской области, увеличилась на 18 %, Краснодарском крае – на 27 %.

Далее выполним анализ регионов по элементам точного земледелия.

В таблице 2.8 представлено количество хозяйств в регионах, в которых использовались рассматриваемые элементы точного земледелия.

Таблица 2.8 – Количество хозяйств в регионах, использовавшие элементы
точного земледелия в 2019–2020 гг.

Регион

 

Элементы

точного

земледелия

1. Оцифровка полей 2. Локальный отбор проб почвы в системе
координат
3. Параллельное вождение 4. Спутниковый мониторинг транспортных средств 5. Дифференцированное опрыскивание
сорняков
6. Дифференцированное внесение
удобрений
7. Дифференцированный посев 8. Дифференцированное орошение 9. Дифференцированная обработка почвы
по почвенным картам
10. Мониторинг состояния посевов
с использованием дистанционного
зондирования
11. Составление цифровых карт
урожайности
12. Составление карт электропроводности почв
Алтайский край 82 3 68 74 18 12 19 1 1 3 1
Амурская область 22 1 70 89 21 12 12 2 3 17
Архангельская область 1 5 3 5 8 1 5 1 2
Белгородская область 36 5 68 57 24 15 12 1 6 9 2
Брянская область 34 3 4 17 8 9 8 1 5 1 1
Волгоградская область 112 10 131 83 58 49 20 6 2 7 5 3
Вологодская область 5 11 40 13 7 8 5 1 2
Воронежская область 100 8 129 107 44 54 23 9 14 8
Забайкальский край 1 1 1 1
Иркутская область 12 15 5 4 2 2 2 2 3 2
Кабардино-Балкарская Республика 33
Калужская область 14 13 16 4 3 2
Кировская область 22 35 50 13 10 17 3 2
Костромская область 3 3 13 6 4 4
Краснодарский край 113 16 166 149 37 59 44 10 16 22 20 4
Красноярский край 8 51 31 11 3 10 2 2
Курганская область 3 56 27 71
Курская область 14 14 5
Ленинградская область 5 1 6 8 6 4 3 1
Московская область 3 1 1 1 1 1 1 1 1
Нижегородская область 23 58 48 4 10 4 2 2 9 3
Новосибирская область 78 11 57 51 29 8 11 4 5 3
Орловская область 26 1 69 50 18 5 5 1 3 4
Пензенская область 40 8 46 42 17 17 7 2 5 14 6 2
Пермский край 7 1 4 14 6 3 4 1 1
Приморский край 7 1 11 8 9 1 1 2 7 7
Псковская область 2 1 11 6 6 6 1
Республика Адыгея 3 1 1 2 1 2 2
Республика
Башкортостан
51 2 101 54 14 1 1
Республика Крым 5 1 10 4 2 2 2 2 2 1 1 1
Республика Марий Эл 3 13 12
Ростовская область 1 1 1 1
Рязанская область 16 14 25 11 10 9 2 6 2
Свердловская область 14 38 31 2 1 1
Смоленская область 10 3 15 3 3 5 3
Тамбовская область 17 4 98 57 22 9 18 3 12 6
Тверская область 4 8 11 5 4 1 1 3 1 1
Томская область 6 1 5 13 5 5 1 1
Тульская область 6 1 34 27 3 3 1
Тюменская область 21 2 36 53 26 4 12 3 3 1
Удмуртская
Республика
18 13 81 4 1 5
Ульяновская область 27 2 2 18 27 28 26 5 26 27 4
Челябинская область 59 6 25 30 17 7 14 8 6
Чувашская Республика 3 8 4 2
Ярославская область 3 2 4 19 3 5 3 1 3 2 1
Еврейский автономный округ 2 1
Карачаево-Черкесская Республика 3 2 2 2 2 2
Омская область 79 43
Оренбургская область 19 16 3 20
Республика Хакасия 1 1 1
Ставропольский край 1
Хабаровский край 6 5
Республика Алтай 1
Республика Бурятия 3
Республика Карелия 4
Республика Коми 3 3 3 1 1
Севастополь 1 1

Повысилось количество хозяйств, оцифровавших поля в Краснодарском крае на 36 %, который вышел на лидирующие показатели в данном направлении (рисунок 2.1). В тройку лидеров так же вошли Волгоградская (повысилось на 48 %) и Воронежская (повысилось на 46 %) области.

word image 914 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 915 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.1 – Регионы-лидеры по оцифровке полей:

а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

По использованию локального отбора проб в системе координат количество хозяйств уменьшилось (рисунок 2.2).

Использование систем параллельного вождения повысилось в Краснодарском крае на 6 %, в Волгоградской области – на 11 %, в Воронежской области – на 102 % (рисунок 2.3).

word image 916 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 917 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.2 – Регионы-лидеры по использованию локального отбора проб
в системе координат:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.
word image 918 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 919 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.3 – Регионы-лидеры по использованию параллельного вождения:

а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Применение спутникового мониторинга транспортных средств показывает динамику у Краснодарского края на 59 %, Воронежской области – на 102 % (рисунок 2.4).

word image 920 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 921 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.4 – Регионы-лидеры по использованию спутникового
мониторинга транспортных средств:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Рейтинги регионов-лидеров по дифференцированным технологиям представлены на рисунках 2.5–2.9. В целом хорошая динамика сохраняется у Краснодарского края; Воронежской, Волгоградской и Ульяновской областей.

word image 922 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 923 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
А б
Рисунок 2.5 – Регионы-лидеры по использованию дифференцированного внесения удобрений:

а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

word image 924 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 925 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.6 – Регионы-лидеры по использованию
дифференцированного посева:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.
word image 926 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 927 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.7 – Регионы-лидеры по использованию
дифференцированного опрыскивания:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.
word image 928 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 929 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.8 – Регионы-лидеры по использованию
дифференцированного орошения:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.
word image 930 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 931 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.9 – Регионы-лидеры по использованию дифференцированной
обработки почвы по почвенным картам:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Использование ДЗЗ для мониторинга посевов повысилось в Краснодарском крае и Воронежской области в 2 раза (рисунок 2.10).

word image 932 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 933 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.10 – Регионы-лидеры по использованию технологий
дистанционного зондирования земли:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Динамика роста по использованию картирования урожайности в Краснодарском крае на 67 %, Воронежской области на 14 % (рисунок 2.11).

word image 934 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 935 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.11 – Регионы-лидеры по применению технологий
картирования урожайности:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Повысилось количество хозяйств, использующие составление карт электропроводности почв (рисунок 2.12).

word image 936 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 937 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.12 – Регионы-лидеры по применению технологий
составления карт электропроводности почв:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Рассмотрим рейтинг элементов точного земледелия. В тройке наиболее используемых элементов находятся – оцифровка полей, параллельное вождение, спутниковый мониторинг транспортных средств (рисунок 2.13).

word image 938 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 2.13 – Рейтинг элементов точного земледелия

2.3 Рейтинг регионов по точному животноводству

В результате было проанализировано 68 регионов, элементы точного животноводства используются в 58 регионах, 1707 с общим поголовьем
3 млн (2019–2020 гг.).

Точное животноводство используется в 13 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 46 регионов, элементы точного животноводства использовались в 35 регионах, 789 хозяйствах с общим поголовьем 1,7 млн.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в животноводстве, в 1,7 раза; хозяйств – в 2,2 раза; поголовье КРС в хозяйствах, использующих элементы точного животноводства по регионам –
в 1,8 раза (таблица 2.9).

Таблица 2.9 – Сравнение использования элементов точного животноводства
в 2018 и 2019–2020 гг.

Год Количество регионов Хозяйства, использующие
элементы точного животноводства
всего использующих
элементы точного земледелия
всего поголовье
КРС, млн
2018 46 35 789 1,7
2019–2020 68 58 1707 3
Разница, ед. / раз 22 / 1,5 23 / 1,7 918 / 2,2 1,3 / 1,8

По количеству хозяйств, использовавших элементы точного животноводства (таблица 2.10), доминируют Удмуртская Республика (123 хозяйства), Кировская область (92 хозяйства), Алтайский край (88 хозяйств); по поголовью КРС (таблица 2.11) – Краснодарский край (212 тыс.), Свердловская область (188 тыс.), Удмуртская Республика (166 тыс.).

Таблица 2.10 – Количество хозяйств, использующих элементы точного
животноводства по регионам России

Регион Количество хозяйств
Удмуртская Республика 123
Кировская область 92
Алтайский край 88
Московская область 86
Свердловская область 86
Краснодарский край 81
Республика Башкортостан 70
Тюменская область 67
Брянская область 63
Вологодская область 62
Нижегородская область 60
Пермский край 50
Красноярский край 48
Смоленская область 43
Калужская область 41
Курганская область 37
Владимирская область 31
Ленинградская область 31
Воронежская область 30
Республика Коми 28
Рязанская область 28
Новосибирская область 27
Ярославская область 26
Чувашская Республика 25
Курская область 24
Архангельская область 23
Ростовская область 23
Томская область 22
Костромская область 20
Псковская область 19
Ставропольский край 19
Республика Алтай 15
Республика Бурятия 15
Республика Карелия 15
Ульяновская область 14
Тамбовская область 14
Амурская область 13
Челябинская область 13
Белгородская область 12
Ивановская область 12
Иркутская область 11
Камчатский край 10
Орловская область 10
Тверская область 10
Пензенская область 9
Республика Саха (Якутия) 9
Тульская область 9
Оренбургская область 6
Приморский край 6
Хабаровский край 6
Калининградская область 5
Республика Крым 5
Карачаево-Черкесская Республика 4
Приморский край 4
Волгоградская область 2
Еврейская автономная область 2
Сахалинская область 2
Магаданская область 1
Астраханская область
Кабардино-Балкарская Республика
Новгородская область
Республика Дагестан
Республика Тыва
Республика Хакасия
Мурманская область
Ненецкий автономный округ
Чеченская Республика
Чукотский автономный округ

Таблица 2.11 – Поголовье КРС в хозяйствах, использующих элементы
точного животноводства по регионам

Регион Поголовье
Краснодарский край 212305
Свердловская область 187944
Удмуртская Республика 165653
Воронежская область 161758
Алтайский край 159906
Брянская область 149860
Кировская область 142345
Тюменская область 134648
Вологодская область 118895
Красноярский край 110458
Республика Башкортостан 99916
Московская область 97088
Новосибирская область 92833
Калининградская область 74906
Владимирская область 69578
Рязанская область 65924
Нижегородская область 65675
Ленинградская область 62587
Республика Алтай 54822
Ярославская область 45809
Челябинская область 40744
Ростовская область 40324
Калужская область 40163
Ставропольский край 39005
Белгородская область 33107
Смоленская область 31395
Томская область 30587
Курская область 30519
Псковская область 29421
Пензенская область 29308
Курганская область 25280
Архангельская область 24851
Тверская область 22409
Ульяновская область 21617
Республика Бурятия 21298
Оренбургская область 21164
Тамбовская область 20242
Тульская область 18885
Костромская область 18602
Республика Карелия 17231
Пермский край 16066
Амурская область 14563
Республика Коми 13827
Чувашская Республика 12350
Орловская область 11128
Ивановская область 10845
Республика Крым 9550
Иркутская область 6510
Волгоградская область 6149
Камчатский край 5710
Приморский край 5312
Хабаровский край 5214
Республика Саха (Якутия) 5051
Сахалинская область 4167
Карачаево-Черкесская Республика 3463
Приморский край 1569
Еврейская автономная область 255
Астраханская область
Кабардино-Балкарская Республика
Новгородская область
Республика Дагестан
Республика Тыва
Республика Хакасия
Магаданская область
Мурманская область
Ненецкий автономный округ
Чеченская Республика
Чукотский автономный округ

Сравнительный рейтинг лидирующих регионов в 2018–2020 гг. показан в таблице 2.12.

Таблица 2.12 – Рейтинг регионов по использованию элементов точного
животноводства в 2018 и 2019–2020 гг.

По количеству хозяйств По поголовью КРС, тыс.
2018 г. 2019–2020 г. 2018 г. 2019–202 г.
Свердловская
область (83)
Удмуртская
Республика (123)
Омская
область (218)
Краснодарский
край (212)
Республика
Башкортостан (68)
Кировская
область (92)
Свердловская
область (151)
Свердловская
область (188)
Удмуртская
Республика (67)
Алтайский
край (88)
Воронежская
область (119)
Удмуртская
Республика (166)

В Удмуртской Республике количество хозяйство увеличилось в 1,7 раз. По поголовью КРС увеличилось в Краснодарском крае в 2,7 раза, Свердловской области – в 1,2 раза, Удмуртской Республике – в 1,9 раза.

Далее выполним анализ регионов по элементам точного животноводства. В таблице 2.13 представлено количество хозяйств в регионах, в которых использовались рассматриваемые элементы точного животноводства.

Таблица 2.13 – Количество хозяйств в регионах, использовавшие элементы
точного животноводства в 2019–2020 гг.

Регион

Элементы
точного животноводства

1. Мониторинг качества
продукции
животноводства
2. Электронная база
данных производственного процесса
3. Идентификация
и мониторинг отдельных особей животных
4. Мониторинг состояния здоровья стада 5. Роботизация процесса доения 6. Автоматическое
регулирование
микроклимата
Алтайский край 54 39 40
Амурская область 9 10 5 5 2
Архангельская область 17 19 3 5 4
Белгородская область 12 12 12 12
Брянская область 56 39 30 23 12
Владимирская область 16 28 19 11 1 1
Волгоградская область 2 2 2 2 1 1
Вологодская область 38 51 16 15 6
Воронежская область 10 15 19 7 2 1
Еврейская автономная область 1 1
Ивановская область 9 11 5 1 2
Иркутская область 9 4 3 8 3
Калининградская область 2 4 2
Калужская область 23 24 21 15 25 3
Камчатский край 9 8 1 1
Карачаево-Черкесская Республика 4 1 1 3 1 1
Кировская область 46 89 39 19 7 12
Костромская область 18 10 8 6 1
Краснодарский край 62 61 44 30 9 13
Красноярский край 44 34 10 7 4 3
Курская область 23 13 5 5 4 4
Ленинградская область 24 26 18 16 3 6
Московская область 69 77 24 11 5 2
Нижегородская область 53 41 30 15 2 6
Новосибирская область 20 25 24 23
Оренбургская область 6 6 6
Орловская область 10 5 2 1
Пензенская область 9 9 3 2
Пермский край 39 12 7 10 6 1
Приморский край 5 7 4 4 2 2
Псковская область 14 8 4 5
Республика Башкортостан 5 67 65
Республика Коми 21 14 6 2 6 6
Республика Крым 4 5 3
Республика Саха (Якутия) 1 9
Ростовская область 3 6 5
Рязанская область 23 18 8 10 3
Сахалинская область 2 2 2 2 1 1
Свердловская область 16 38 75 8 13 13
Смоленская область 41 17 8 4 3
Ставропольский край 12 17 7 5 1 3
Тамбовская область 12 11 5 4 2
Тверская область 6 6 3 4 1
Томская область 16 16 10 1 1 1
Тульская область 6 5 7 4 3 1
Тюменская область 59 42 17 11 3 13
Удмуртская Республика 89 97 14 4 4 2
Ульяновская область 11 9 7 6 5
Хабаровский край 4 3 1
Челябинская область 10 1 2 3 1
Чувашская Республика 24 24 10 10
Приморский край 1 3 1
Ярославская область 21 18 9 4 5 2
Курганская область 26 12
Республика Алтай 15
Республика Бурятия 15
Республика Карелия 2 15
Магаданская область 1

Использование технологии мониторинга качества продукции животноводства в Удмуртской Республике повысилось на 82 % (рисунок 2.14).

word image 939 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 940 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.14 – Регионы-лидеры по использованию мониторинга качества
продукции животноводства:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Динамика применения электронной базы производственного процесса наблюдается в Удмуртской Республике (повышение на 98 %) – рисунок 2.15.

word image 941 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 942 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.15 – Регионы-лидеры по использованию электронной базы
производственного процесса в животноводстве:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

В Свердловской области использование идентификации и мониторинга отдельных животных повысилось на 88 %, в Краснодарском крае – на 52 % (рисунок 2.16).

word image 943 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 944 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.16 – Регионы-лидеры по использованию идентификации
и мониторингу отдельных животных:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Анализируя лидеров по использованию мониторинга здоровья стада можно заметить, что в Краснодарском крае повышение на 43 % (рисунок 2.17).

word image 945 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 946 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.17 – Регионы-лидеры по использованию мониторинга
здоровья стада:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Произошло снижение использования роботизации в процессе доения (рисунок 2.18).

word image 947 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 948 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.18 – Регионы-лидеры по использованию роботизации
процесса доения:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Регионы-лидеры по использованию автоматического регулирования микроклимата и контроля за вредными газами представлены на рисунке 2.19.

word image 949 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 950 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б
Рисунок 2.19 – Регионы-лидеры по использованию автоматического
регулирования микроклимата и контроля за вредными газами:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Рассмотрим рейтинг элементов точного животноводства. В тройке наиболее используемых элементов находятся мониторинг качества продукции животноводства, электронная база производственного процесса, идентификация и мониторинг отдельных особей животных (рисунок 2.20).

Рисунок 2.20 – Рейтинг элементов точного земледелия

2.4 Рейтинг регионов по повышению квалификации

Проводился сбор материала по количеству сотрудников (по районам), прошедших повышение квалификации по направлению «Точное сельское хозяйство» («Точное земледелие» или «Точное животноводство»).

По повышению квалификации работников лидируют Ленинградская область (67 хозяйств), Московская область (47 хозяйств), Краснодарский край (46 хозяйств); Белгородская область (258 человек), Калужская область
(238 человек), Краснодарский край (234 человека) – таблицы 2.14 и 2.15.

Таблица 2.14 – Количество хозяйств, сотрудники которых прошли
обучение в области точного сельского хозяйства

Регион Количество хозяйств
Ленинградская область 67
Московская область 47
Краснодарский край 46
Алтайский край 39
Удмуртская Республика 31
Тюменская область 24
Кировская область 23
Тамбовская область 22
Воронежская область 21
Вологодская область 19
Белгородская область 17
Красноярский край 16
Курская область 13
Оренбургская область 13
Республика Коми 13
Пензенская область 11
Рязанская область 11
Амурская область 10
Ставропольский край 10
Челябинская область 10
Нижегородская область 9
Ярославская область 8
Костромская область 7
Смоленская область 6
Тверская область 6
Псковская область 4
Республика Крым 4
Ростовская область 4
Тульская область 4
Ульяновская область 4
Республика Башкортостан 3
Республика Алтай 2
Архангельская область 2
Волгоградская область 1
Кабардино-Балкарская Республика 1
Карачаево-Черкесская Республика 1
Орловская область 1
Республика Саха (Якутия) 1
Хабаровский край 1

Таблица 2.15 – Количество сотрудников, повысивших квалификацию
в области точного сельского хозяйства

Регион Количество человек
Белгородская область 258
Калужская область 238
Краснодарский край 234
Воронежская область 206
Амурская область 145
Ленинградская область 100
Московская область 80
Кировская область 78
Тамбовская область 68
Пензенская область 59
Алтайский край 46
Республика Крым 44
Удмуртская Республика 44
Челябинская область 41
Красноярский край 40
Рязанская область 37
Курская область 34
Вологодская область 32
Республика Коми 30
Тюменская область 30
Ульяновская область 30
Тульская область 27
Орловская область 26
Ставропольский край 23
Ярославская область 22
Нижегородская область 16
Оренбургская область 14
Смоленская область 12
Псковская область 10
Ростовская область 10
Костромская область 9
Тверская область 6
Республика Башкортостан 4
Архангельская область 3
Республика Саха (Якутия) 3
Волгоградская область 2
Карачаево-Черкесская Республика 2
Республика Алтай 2
Хабаровский край 2
Кабардино-Балкарская Республика 1

Сравнительный рейтинг лидирующих регионов в 2018–2020 гг. показан в таблице 2.16.

Таблица 2.16 – Рейтинг регионов по повышению квалификации в области
точного сельского хозяйства в 2018 и 2019–2020 гг.

По количеству хозяйств По количеству сотрудников
2018 г. 2019–2020 г. 2018 г. 2019–2020 г.
Забайкальский
край (35)
Ленинградская
область (67)
Республика
Башкортостан (500)
Белгородская
область (258)
Новосибирская
область (29)
Московская
область (47)
Забайкальский
край (479)
Калужская
область (238)
Краснодарский
край (20)
Краснодарский
край (46)
Тамбовская
область (209)
Краснодарский
край (234)

2.5 Программы по внедрению точного сельского хозяйства

При анализе также учитывались действующие в регионе программы по развитию, поддержке и внедрению элементов точного сельского хозяйства (таблица 2.17).

Таблица 2.17 – Программы по развитию, поддержке и внедрению элементов
точного сельского хозяйства в регионах России

Название программы Период
действия
Архангельская область
Правительством Архангельской области разработан Проект паспорта «Цифровое сельское хозяйство Архангельской области» С 2020 г.
Постановление правительства Архангельской области от 09.10.2012
№ 436-пп «Об утверждении государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия Архангельской области».Субсидия на закупку сельскохозяйственной техники из средств областного бюджета в размере до 40 % от стоимости без учета НДС, в том числе которая может использоваться при дифференцированном посеве, обработке почв, внесении удобрений, опрыскивании сорняков
Белгородская область
Ведомственная целевая программа «О развитии сельскохозяйственной кооперации в Белгородской области на 2015–2020 гг.» С 2015 г.
Государственная программа Белгородской области «Развитие сельского хозяйства рыболовства в Белгородской области 2015–2020 гг.», утвержденная постановлением Правительства Белгородской области от 28.10.2013 № 439-пп С 2015 г.
Долгосрочная целевая программа «Оздоровление хозяйств всех форм собственности от заболевания лейкозом КРС в Белгородской области на 2016–2020 гг.» С 2016 г.
Костромская область
В рамках мероприятия «Приобретение сельскохозяйственной техники и оборудования, в том числе по договорам финансовой аренды (лизинга)» подпрограммы «Техническая и технологическая модернизация, инновационное развитие агропромышленного комплекса» государственной программы Костромской области «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия
в Костромской области», утвержденной постановлением администрации Костромской области от 27 августа № 354-а, предоставляются субсидии
в размере от 10 до 40 %
Без срока действия
Московская область
Постановление Правительства Московской области от 09.10.2018
№ 727/36. Государственная программа Московской области «Сельское хозяйство Подмосковья». Возмещение части затрат (50 % стоимости) на приобретение: климатического оборудования, автоматических систем управления стадом, включая программное обеспечение; роботизированных доильных систем
С 2017 г.

ежегодно

Нижегородская область
Постановление Правительства Нижегородской области от 15.12.2015
№ 834 «Об утверждении положения о порядке предоставления субсидий на возмещение части затрат на приобретение оборудования и техники». Возмещение от 20 до 50 % стоимости техники
С 2018 г. ежегодно
Постановление Правительства Нижегородской области от 10.11.2015
№ 729 «О порядке предоставления субсидий на возмещение части затрат на приобретение оборудования и техники для производства продукции льноводства». Возмещение от 10 до 75 % стоимости техники
С 2015 г. ежегодно
Постановление Правительства Нижегородской области от 02.11.2012
№ 781 «Об утверждении положений по финансовой поддержке агропромышленного комплекса нижегородской области». Возмещение части процентной ставки при приобретении техники в кредитных организациях.
В рамках вышеуказанных мер государственной поддержки сельхозтоваропроизводители области могут приобретать современную сельскохозяйственную технику, в том числе и оснащенную оборудованием точного земледелия
С 2012 г. ежегодно
Новосибирская область
Государственная программа Новосибирской области «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия в Новосибирской области» (утверждена постановлением правительства Новосибирской области от 02.02.2015 № 37-п):

– Возмещение части затрат на приобретение и технический сервис технических средств и оборудования для сельскохозяйственного производства: от 20 до 50 %, от 5 до 10 млн на единицу техники (тракторы с мощностью двигателя свыше 59 кВт (80 л. с.); сеялки, посевные комплексы; зерноуборочные, кормоуборочные, картофелеуборочные, льноуборочные комбайны; машины и оборудование для послеуборочной обработки зерна, зерносушилки; самоходные косилки; техника для кормопроизводства; машины для обработки почвы; машины и установки для внесения удобрений и средств защиты растений; машины для внесения органических удобрений; системы параллельного вождения с функциями автоматического управления технологическим процессом в растениеводстве; мобильные кормораздатчики измельчители-смесители, оборудование для приготовления экстрадированных кормов; жатки; комплекты молокопроводов; доильные установки; охладители молока; машины для сбора плодов и ягод; модульные мини-цеха, комплекты оборудования для мини-цехов по убою скота мощностью до 7 гол. в смену; погрузчики самоходные)

С 2015 г. ежегодно
Рязанская область
Постановление Правительства № 367-П «О Порядке предоставления в 2017–2020 гг. сельскохозяйственным товаропроизводителям субсидий на возмещение части затрат на приобретение сельскохозяйственной техники».

Возмещение части затрат (20 % стоимости) на приобретение: оборудование системы точного земледелия (спутниковые станции навигации, бортовые компьютеры (мониторы), элементы системы параллельного вождения и автопилотирования (курсоуказатели, подруливающие устройства, автопилоты), бортовые датчики точного внесения удобрений, мониторинга урожая, измерения свойств почвы

С 2017 г.

ежегодно

Смоленская область
Областная государственная программа «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия в Смоленской области» на 2014–2020 гг., утвержденная постановлением Администрации Смоленской области от 20.11.2013 № 928.

Возмещение части затрат на приобретение: систем управления стадом –
до 140 тыс. руб., автоматических доильных систем – до 1750 тыс. руб.

С 2017 г.

ежегодно

Тамбовская область
Постановление Правительства № 367-П «О Порядке предоставления в 2017–2020 годах сельскохозяйственным товаропроизводителям субсидий на возмещение части затрат на приобретение сельскохозяйственной техники».

Возмещение части затрат (20 % стоимости) на приобретение: оборудование системы точного земледелия (спутниковые станции навигации, бортовые компьютеры (мониторы), элементы системы параллельного вождения и автопилотирования (курсоуказатели, подруливающие устройства, автопилоты), бортовые датчики точного внесения удобрений, мониторинга урожая, измерения свойств почвы

С 2017 г. ежегодно
Тверская область
Постановление Правительства Тверской области от 06.06.2017 № 171-пп «Возмещение части затрат за приобретенную машиностроительную продукцию». Ставка 10 % от стоимости приобретенной в текущем году машиностроительной продукции (без учета НДС) 2017–
2019 гг.
Постановление Правительства Тверской области от 25.04.2017 № 112-пп «Возмещение части затрат на приобретение технологического оборудования для объектов молочного скотоводства». Ставка 20 % от фактических затрат (без НДС) за приобретенное в отчетном и (или) текущем году
(в том числе по лизингу) новое (не бывшее в эксплуатации) оборудование для объектов молочного скотоводства
2017–
2019 гг.
Постановление Правительства Тверской области от 25.10.2017 № 355-пп «Возмещение части затрат на приобретение специализированного оборудования для глубокой переработки молока» ставка 50 % от фактических затрат (без НДС) за приобретенное в отчетном и (или) текущем году
(в том числе по лизингу) новое (не бывшее в эксплуатации) специализированное оборудование для глубокой переработки молока
2017–
2019 гг.
Тюменская область
Порядок предоставления субсидий из средств областного бюджета на техническое и технологическое оснащение и перевооружение в агропромышленном комплексе Тюменской области, утвержденный Постановление правительства Тюменской области от 21.02.2017 № 70-п «Об утверждении Положений о порядках предоставления средств областного бюджета на государственную поддержку сельскохозяйственного производства и о внесении изменений в постановление от 14.05.2012 № 180-п»
Хабаровский край
Постановление правительства Хабаровского края от 26.10.2016 № 382-пр «Об утверждении Порядка и условий предоставления субсидий сельскохозяйственным товаропроизводителям Хабаровского края на возмещение части прямых понесенных затрат на приобретение сельскохозяйственной техники»

Возмещение части затрат (до 50 % стоимости) на приобретение: оборудование системы точного земледелия (спутниковые станции навигации, бортовые компьютеры (мониторы), элементы системы параллельного вождения и автопилотирования (курсоуказатели, подруливающие устройства, автопилоты), бортовые датчики точного внесения удобрений, мониторинга урожая, измерения свойств почвы

С 2016 г. ежегодно
Ярославская область
ОЦП Развитие агропромышленного комплекса Ярославской области на 2014–2020 гг., постановление Правительства ЯО от 17.03.2014 № 221-п «Об утверждении областной целевой программы «Развитие агропромышленного комплекса ЯО» на 2014–2020 годы»; постановлением правительства области от 31.01.2011 № 32-п «О Порядке предоставления из областного и федерального бюджетов субсидий на возмещение части прямых понесенных затрат на создание и модернизацию объектов агропромышленного комплекса, а также на приобретение техники и оборудования». Возмещение части затрат (20 % стоимости) на приобретение: посевные комплексы 2014–
2020 гг.

Выводы

Рейтинги составлены на основе данных, полученных из 64 регионов по точному земледелию, 68 регионов по точному животноводству.

1. Элементы точного земледелия используются в 55 регионах, 2834 хозяйствах на площади 15,5 млн га (2019–2020 гг.). Точное земледелие используется в 10 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 52 региона, элементы точного земледелия использовались в 40 регионах, 1930 хозяйствах на площади 12,5 млн га.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в растениеводстве, – на 38 %; хозяйств – на 47 %; общая площадь, на которой применяются элементы точного земледелия – на 24 %.

По результатам анализа использования элементов точного земледелия
в лидерах находятся Волгоградская область (257 хозяйств), Краснодарский край (250 хозяйств), Воронежская область (211 хозяйств). Конкурируют по показателю общей площади, на которой используются элементы точного земледелия – Воронежская область (1,33 млн га), Краснодарский край
(1,22 млн га), Волгоградская область (1,2 млн га).

В Краснодарском крае количество хозяйство увеличилось на 32 %, Воронежской области – на 16 %.

Площадь, на которой используются элементы точного земледелия, в Воронежской области увеличилась на 18 %, в Краснодарском крае – на 27 %.

2. Элементы точного животноводства используются в 58 регионах,
1707 с общим поголовьем 3 млн (2019–2020 гг.). Точное животноводство используется в 13 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 46 регионов, элементы точного животноводства использовались в 35 регионах, 789 хозяйствах с общим поголовьем 1,7 млн.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в животноводстве в 1,7 раза; хозяйств – в 2,2 раза; поголовье КРС в хозяйствах, использующих элементы точного животноводства по регионам – в 1,8 раза.

По количеству хозяйств, использовавших элементы точного животноводства доминируют Удмуртская республика (123 хозяйства), Кировская область (92 хозяйства), Алтайский край (88 хозяйств); по поголовью КРС– Краснодарский край (212 тыс.), Свердловская область (188 тыс.), Удмуртская Республика (166 тыс.).

В Удмуртской Республике количество хозяйство увеличилось
в 1,7 раз.

По поголовью КРС увеличилось в Краснодарском крае в 2,7 раза, Свердловской области в 1,2 раза, Удмуртской Республике – 1,9 раза.

3. По повышению квалификации работников лидируют Ленинградская область (67 хозяйств), Московская область (47 хозяйств), Краснодарский край (46 хозяйств); Белгородская область (258 человек), Калужская область (238 человек), Краснодарский край (234 человека).

4. Программы по развитию, поддержке и внедрению элементов точного сельского хозяйства используются в 12 регионах: Архангельской, Белгородской, Костромской, Московской, Нижегородской, Новосибирской, Рязанской, Смоленской, Тамбовской, Тверской, Ярославской областях и Хабаровском крае.

3 РЕЗУЛЬТАТЫ АНКЕТИРОВАНИЯ В ОБЛАСТИ
ЦИФРОВОГО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

Центром прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ в сентябре–октябре 2020 г. проведено анкетирование по направлению, связанным с цифровым сельским хозяйством.

В анкетировании приняли участие 81 эксперт (56 % категории «наука
и образование», 26 % – бизнес, 11 % – административные органы; 7 % – другие) из Германии; Анголы; Москвы и Московской области; Санкт-Петербурга; Краснодара и Краснодарского края; Ростова-на-Дону и Рос­товской области; Твери; Чебоксар; Ставрополя; Саратова; Нальчика; Воронежа; Волгограда; Казани; Биробиджана; Новосибирска; Оренбурга; Орла; Рязани; Екатеринбурга; Ярославля; Кемерова; Улан-Удэ; Курска; Алтайского края; Брянской, Самарской, Псковской, Ульяновской, Челя­бинской областей.

Среди участвующих в опросе были президент некоммерческого партнерства; председатель совета директоров; глава сельского поселения; директора – 10 человек (12 %); советник; проректора / заместители директо­ров – 5 (6 %); руководители управлений / групп / направлений / проектов – 5
(6 %); деканы – 4 (5 %); заведующие кафедрой / лабораторией – 9 (11 %); профессора – 4 (5 %); доценты – 10 (12 %); начальники отделов – 5 (6 %); агрономы – 2 (2 %); главный / ведущий специалист, научный сотрудник – 4
(5 %); 26 % – консультанты, менеджеры, торговые представители, член партии.

В первом блоке основных вопросов представлены анкеты по цифровизации сельскохозяйственных предприятий и ее связи с повышением уровня жизни, концентрацией специалистов в российских и иностранных компаниях. Второй блок вопросов связан с эффективностью использования беспилотных летательных аппаратов, спутниковых снимков NDVI, приобретения агрохимической лаборатории для хозяйства, использования азотных сканеров при внесении удобрений в режиме on-line и системы картирования урожайности. Третий блок – с актуальностью применения новинок, которые появляются на выставках и рынке.

Вопросы по реализации технологических трендов в 2021–2030 гг. состоят из блока анкет по технологиям точного земледелия и животноводства.

Анкетирование состояло из 23 основных вопросов, 17 вопросов по реализации технологических трендов в 2021–2030 гг. (11 вопросов, связанных
с точным земледелием; 6 – точным животноводством) и проводилось в формате онлайн-тестирования на сайте foresight.kubsau.ru (рисунок 3.1).

word image 952 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

word image 154 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 3.1 – Анкета экспертного опроса

Предложенные вопросы анкеты показаны в таблице 3.1.

Таблица 3.1 – Вопросы анкеты

Вопрос Ответ Вариант ответа
Как Вы считаете будут ли сельхозпредприятия, не применяющие технологии цифровой трансформации, сильно проигрывать в конкуренции более современным компаниям? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Приводит ли рост высокотехнологичных компетенций в стране к увеличению валового внутреннего продукта? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Приводит ли рост высокотехнологичных компетенций в стране к повышению уровня жизни? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Возможна ли реализация программы цифрового сельского хозяйства без субсидирования государства? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Приводит ли деиндустриализация страны
к падению производительности в сельском хозяйстве?
Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Как Вы считаете, является ли потребностью современного сельхозмашиностроения рост роли сервисного обслуживания (техническое обслуживание, обновление и настройка программного обеспечения и т. п.)? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Как Вы считаете, актуален ли тренд аренды сельскохозяйственной техники на основе «времени реального использования»? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
По Вашему мнению, будет ли в рамках реализации цифрового сельского хозяйства происходить концентрация профессиональных специалистов в крупных агрохолдингах? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
По Вашему мнению, будет ли в рамках реализации цифрового сельского хозяйства происходить концентрация профессиональных специалистов в иностранных компаниях? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
По Вашему мнению, будет ли в рамках реализации цифрового сельского хозяйства происходить концентрация профессиональных специалистов в российских компаниях? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Как Вы считаете, получится ли у Минсельхоза России к 2024 г. создать цифровой сервис предоставления господдержки АПК? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Как Вы считаете, получится ли у Минсельхоза России перевести во всех регионах России до конца 2024 г. управление гидромелиоративными сооружениями с использованием государственной цифровой платформы? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является использование беспилотных летательных аппаратов? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является использование спутниковых снимков NDVI? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является приобретение агрохимической лаборатории для хозяйства? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является использование азотных сканеров при внесении удобрений в режиме on-line? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является начинать с системы картирования урожайности? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Является ли актуальным использование одновременного дифференцированного посева семян и дифференцированного внесения двух различных видов удобрений с индивидуальной нормой по картам-заданиям? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Является ли актуальным использование дифференцированного внесения гранулированных удобрений штанговым разбрасывателем по картам-заданиям? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Как Вы считаете новые системы земледелия (например, городские фермы вертикального типа) повышают ли эффективность производства за счет создания, не зависящих от агроклиматических факторов условий? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Актуально ли смешивание по адресному принципу «каждому полю индивидуальный подход» одно- двухкомпонентных стандартных удобрений (AN, МАР, KCl и т. п.) для внесения такого смешанного удобрения (бленда) с заданным (точным) содержанием N, P, K и в должное время? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Видите ли Вы рост потребности аграриев в использовании смешанных удобрений в течение 2–3 лет, как способа снижения себестоимости продукции растениеводства? Да
Нет
Затрудняюсь ответить
Видите ли Вы потребность аграриев в использовании смесей с равномерным распределением в них микроэлементов, штаммов бактерий, ингибиторов азота и т. п., добавляемых как в сухом, так и в жидком виде? Да
Нет
Затрудняюсь ответить

Вопросы, связанные с реализацией перспективных направлений представлены в таблице 3.2.

Эксперты, которые участвуют в работе центра прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ представлены в разделе http://foresight.kubsau.ru/experts/ (рисунок 3.3).

Анализируя полученные результаты можно констатировать, что сельхозпредприятия, не применяющие технологии цифровой трансформации, будут сильно проигрывать в конкуренции более современным компаниям –считают 91 % экспертов (рисунок 3.4). Такой же процент опрошенных считают, что рост высокотехнологичных компетенций в стране приводит к увеличению валового внутреннего продукта, а к повышению уровня жизни – 78 %.

Таблица 3.2 – Вопросы по реализации перспективных направлений

Наименование перспективного направления Важность

для РФ

Ожидаемые сроки
выполнения
высокая средняя низкая не актуально 2021–2025 2026–2030 после 2030 не выполнится
Точное земледелие
1. Оцифровка полей
2. Параллельное вождение
3. Спутниковый мониторинг транспортных средств
4. Дифференцированное опрыскивание сорняков
5. Дифференцированное внесение удобрений
6. Дифференцированный посев
7. Дифференцированное орошение
8. Дифференцированная обработка почвы по почвенным картам
9. Мониторинг состояния посевов с использованием дистанционного зондирования (аэро- или спутниковая фотосъемки)
10. Составление цифровых карт урожайности
11. Составление карт электропроводности почв
Точное животноводство
1. Мониторинг качества продукции животноводства
2. Электронная база данных производственного процесса
3. Идентификация и мониторинг отдельных особей животных с использованием современных информационных технологий (рацион кормления, удой, привес, температура тела, активность), удовлетворение их индивидуальных потребностей
4. Мониторинг состояния здоровья стада
5. Роботизация процесса доения
6. Автоматическое регулирование микроклимата и контроль за вредными газами в животноводческих помещениях

word image 953 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 3.3 – Эксперты центра прогнозирования и мониторинга

63 % опрошенных полагают, что не возможна реализация программы цифрового сельского хозяйства без субсидирования государства, а 29 % – наоборот.

На вопрос «Приводит ли деиндустриализация страны к падению производительности в сельском хозяйстве» эксперты ответили: 67 % – да, 11 % – нет, 22 % – затрудняются.

Потребностью современного сельхозмашиностроения является рост роли сервисного обслуживания (техническое обслуживание, обновление
и настройка программного обеспечения и т. п.) полагают 90 % экспертов.

В настоящее время на разных уровнях обсуждается тренд аренды сельскохозяйственной техники на основе «времени реального использования». Опрос специалистов, следующий: 62 % – согласны, 12 % – не согласны,
26 % – затрудняются.

Кадровый вопрос остается одним из самых болезненных для большинства сельхозпредприятий. В рамках реализации цифрового сельского хозяйства будет происходить концентрация профессиональных специалистов
в крупных агрохолдингах считают 79 % респондентов, в иностранных компаниях – 46 %, в российских компаниях – 66 %.

В рамках Дня российского поля 2020 в Брянской области Минсельхозом России заявлено о создании информационной системы цифровых сервисов, которая позволит перевести полностью в электронный вид предоставление господдержки АПК, исключить из него человеческий фактор (mcx.gov.ru).
В следующем году этот проект стартует в девяти пилотных регионах. Ожидается, что к концу 2024 г. все входящие в сферу полномочий Минсельхоза госуслуги будут оказываться в электронном виде.

В будущем году также во всех регионах станет доступна система мониторинга мелиоративного комплекса, а к 2024 г. запланировано, что все гидромелиоративные сооружения будут управляться на базе государственной цифровой платформы.

Результаты опроса по данным вопросам:

– получится к 2024 г. создать цифровой сервис предоставления господдержки АПК: да – 36 %, нет – 23 %, 41 % – затрудняются;

– получится перевести во всех регионах России до конца 2024 г. управление гидромелиоративными сооружениями с использованием государственной цифровой платформы: да – 16 %, нет – 37 %, затрудняюсь – 47 %.

Следующие вопросы связаны с эффективностью использования элементов точного земледелия:

– беспилотных летательных аппаратов: 70 % – да; 19 % – нет;

– спутниковых снимков NDVI: 64 % – да; 21 % – нет, 15 % – затрудняются;

– приобретением агрохимической лаборатории: 66 % – да, 25 % – нет,
9 % – затрудняются;

– использованием азотных сканеров при внесении удобрений в режиме on-line: 65 % – да, 17 % – нет, 18 % – затрудняются;

– начинать с системы картирования урожайности: да – 65 %, нет – 24 %, 11 % – затрудняются.

Далее ряд вопросов связаны с использования новинок, которые появляются на выставках и рынке актуальными считают:

– одновременного дифференцированного посева семян и дифференцированного внесения двух различных видов удобрений с индивидуальной нормой по картам-заданиям – 76 % экспертов;

– дифференцированного внесения гранулированных удобрений штанговым разбрасывателем по картам-заданиям – 63 %;

– использования новых систем земледелия (например, городских ферм вертикального типа), которые повышают эффективность производства за счет создания, не зависящих от агроклиматических факторов условий – 65 %;

– смешивания по адресному принципу «каждому полю индивидуальный подход» одно-двухкомпонентных стандартных удобрений (AN, МАР, KCl) для внесения такого смешанного удобрения (бленда) с заданным содержанием N, P, K и в должное время – 68 %;

– ростом потребности аграриев в использовании смешанных удобрений в течение 2–3 лет, как способа снижения себестоимости продукции растениеводства – 56 %;

– потребности аграриев в использовании смесей с равномерным распределением в них микроэлементов, штаммов бактерий, ингибиторов азота
и т. п., добавляемых как в сухом, так и в жидком виде – 51 %.

Как Вы считаете, будут
ли сельхозпредприятия,
не применяющие технологии цифровой трансформации, сильно проигрывать
в конкуренции более
современным компаниям?
Приводит ли рост
высокотехнологичных
компетенций в стране
к увеличению валового
внутреннего продукта?
Приводит ли рост
высокотехнологичных
компетенций в стране
к повышению уровня жизни?
word image 954 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Затрудняюсь

5 %

4 %

91 %

Нет

Да

word image 955 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Затрудняюсь

5 %

4 %

91 %

Нет

Да

word image 956 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

16 %

6 %

78 %

Затрудняюсь

Нет

Да

Возможна ли реализация программы цифрового
сельского хозяйства
без субсидирования
государства?
Приводит ли
деиндустриализация
страны к падению
производительности
в сельском хозяйстве?
Как Вы считаете,
является ли потребностью современного сельхозмашиностроения рост роли
сервисного обслуживания (техническое обслуживание, обновление и настройка программного обеспечения
и т. п.)?
word image 957 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Да

Затрудняюсь

Нет

8 %

63 %

29 %

word image 958 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

67 %

Затрудняюсь

Нет

Да

22 %

11 %

word image 959 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

6 %

4 %

90 %

Затрудняюсь

Нет

Да

Как Вы считаете, актуален ли тренд аренды сельскохозяйственной техники на
основе «времени реального использования»?
По Вашему мнению, будет ли в рамках реализации
цифрового сельского
хозяйства происходить концентрация
профессиональных
специалистов в крупных
агрохолдингах?
По Вашему мнению, будет ли в рамках реализации цифрового сельского
хозяйства происходить концентрация профессиональных специалистов
в иностранных компаниях?
word image 960 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

62 %

26 %

12 %

Затрудняюсь

Нет

Да

word image 961 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

11 %

10 %

79 %

Да

Нет

Затрудняюсь

word image 962 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

26 %

28 %

46 %

Затрудняюсь

Нет

Да

По Вашему мнению, будет ли в рамках реализации цифрового сельского
хозяйства происходить концентрация профессиональных специалистов
в российских компаниях?
Как Вы считаете,
получится ли у Минсельхоза России к 2024 г. создать цифровой сервис
предоставления
господдержки АПК?
Как Вы считаете,
получится ли у Минсельхоза России перевести во всех регионах России до конца 2024 г. управление гидромелиоративными сооружениями с использованием
государственной цифровой платформы?
word image 963 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

23 %

11 %

66 %

Да

Нет

Затрудняюсь

word image 964 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

41 %

23 %

36 %

Затрудняюсь

Нет

Да

word image 965 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

47 %

37 %

16 %

Затрудняюсь

Нет

Да

Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является использование беспилотных летательных аппаратов? Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является использование спутниковых снимков NDVI? Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является приобретение агрохимической лаборатории для хозяйства?
word image 966 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Затрудняюсь

70 %

11 %

19 %

Да

Нет

word image 967 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

64 %

Затрудняюсь

15 %

21 %

Да

Нет

word image 968 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

66 %

Затрудняюсь

9 %

25 %

Да

Нет

Считаете ли Вы, что при внедрении технологий
точного земледелия не
эффективным является
использование азотных
сканеров при внесении
удобрений в режиме on-line?
Считаете ли Вы, что при внедрении технологий
точного земледелия не
эффективным является начинать с системы картирования урожайности?
Является ли актуальным использование одновременного дифференцированного посева семян и дифференцированного внесения двух различных видов удобрений
с индивидуальной нормой
по картам-заданиям?
word image 969 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

65 %

18 %

17 %

Да

Нет

Затрудняюсь

word image 970 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

11 %

65 %

24 %

Затрудняюсь

Нет

Да

word image 971 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

19 %

5 %

76 %

Нет

Затрудняюсь

Да

Является ли актуальным использование дифференцированного внесения гранулированных удобрений штанговым разбрасывателем
по картам-заданиям?
Как Вы считаете новые
системы земледелия (например, городские фермы вертикального типа)
повышают ли эффективность производства за счет создания, не зависящих от агроклиматических
факторов условий?
Актуально ли смешивание по адресному принципу «каждому полю индивидуальный подход» одно-двухкомпонентных стандартных удобрений (AN, МАР, KCl) для внесения такого смешанного удобрения (бленда) с заданным содержанием N, P, K и в должное время?
word image 972 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

63 %

Затрудняюсь

29 %

8 %

Нет

Да

word image 973 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Затрудняюсь

25 %

10 %

65 %

Да

Нет

word image 974 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

23 %

9 %

68 %

Да

Нет

Затрудняюсь

Видите ли Вы рост потребности аграриев в использовании смешанных удобрений в течение 2–3 лет, как способа снижения себестоимости продукции растениеводства? Видите ли Вы потребность аграриев в использовании смесей с равномерным распределением в них микроэлементов, штаммов бактерий, ингибиторов азота и т. п., добавляемых как в сухом, так и в жидком виде?
word image 975 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Нет

33 %

11 %

56 %

Да

Затрудняюсь

word image 976 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Нет

44 %

Затрудняюсь

5 %

51 %

Да

Рисунок 3.4 – Результаты экспертного опроса

Перспективы реализации технологических трендов по важности
и ожидаемым срокам выполнения представлены в таблице 3.3.

Представленные элементы точного земледелия эксперты относят к высокой важности для реализации в 2021–2030 гг. (по убыванию в процентном соотношении):

– оцифровка полей и дифференцированное внесение удобрений (считают важным 83 % экспертов);

– мониторинг состояния посевов с использованием дистанционного зондирования (аэро- или спутниковая фотосъемки) – 77 %;

– дифференцированное опрыскивание сорняков (76 %);

– составление цифровых карт урожайности (74 %);

– спутниковый мониторинг транспортных средств (73 %);

– параллельное вождение (70 %);

– дифференцированный посев (67 %);

– дифференцированное орошение (62 %);

– дифференцированная обработка почвы по почвенным картам (61 %);

– составление карт электропроводности почв (47 %).

Таблица 3.3 – Реализации перспективных направлений (в процентах)

Наименование перспективного направления Важность
для РФ
Ожидаемые сроки выполнения
высокая средняя низкая не актуально 2021–2025 2026–2030 после 2030 не выполнится
Точное земледелие
1. Оцифровка полей 83 14 3 38 47 12 3
2. Параллельное вождение 70 28 2 45 37 15 3
3. Спутниковый мониторинг транспортных средств 73 23 3 1 56 30 13 1
4. Дифференцированное опрыскивание сорняков 76 17 6 1 31 45 19 5
5. Дифференцированное внесение удобрений 83 17 41 45 10 4
6. Дифференцированный посев 67 25 5 3 36 39 17 8
7. Дифференцированное орошение 62 35 1 2 25 46 23 6
8. Дифференцированная обработка почвы по почвенным картам 61 28 8 3 25 42 25 8
9. Мониторинг состояния посевов с использованием
дистанционного зондирования (аэро- или спутниковая
фотосъемки)
77 21 2 72 23 3 2
10. Составление цифровых карт урожайности 74 23 3 30 49 18 3
11. Составление карт электропроводности почв 47 31 17 5 21 38 25 16
Точное животноводство
1. Мониторинг качества продукции животноводства 83 15 2 44 33 17 6
2. Электронная база данных производственного процесса 73 21 1 5 30 46 18 6
3. Идентификация и мониторинг отдельных особей животных
с использованием современных информационных технологий (рацион кормления, удой, привес, температура тела,
активность), удовлетворение их индивидуальных потребностей
76 21 1 2 32 44 21 3
4. Мониторинг состояния здоровья стада 85 12 2 1 41 34 22 3
5. Роботизация процесса доения 65 29 4 2 40 31 19 10
6. Автоматическое регулирование микроклимата и контроль за вредными газами в животноводческих помещениях 71 25 3 1 36 43 13 8

Представленные элементы точного животноводства эксперты также относят к высокой важности для реализации в 2021–2030 гг. (по убыванию
в процентном соотношении):

– мониторинг состояния здоровья стада (85 %);

– мониторинг качества продукции животноводства (83 %);

– идентификация и мониторинг отдельных особей животных с использованием современных информационных технологий (рацион кормления, удой, привес, температура тела, активность), удовлетворение их индивидуальных потребностей (76 %);

– электронная база данных производственного процесса (73 %);

– автоматическое регулирование микроклимата и контроль за вредными газами в животноводческих помещениях (71 %);

– роботизация процесса доения (65 %).

Обобщая результаты по предполагаемым срокам использования элементов точного земледелия в 2021–2025 гг. на основании экспертного опроса получили (по убыванию в процентном соотношении):

– мониторинг состояния посевов с использованием дистанционного зондирования (аэро- или спутниковая фотосъемки) – считают 72 % экспертов;

– спутниковый мониторинг транспортных средств (56 %);

– параллельное вождение (45 %).

Предполагаемые сроки использования элементов точного земледелия
в 2026–2030 гг. на основании экспертного опроса получили (по убыванию
в процентном соотношении):

– составление цифровых карт урожайности (49 %);

– оцифровка полей (47 %);

– дифференцированное орошение (46 %);

– дифференцированное внесение удобрений (45 %);

– дифференцированное опрыскивание сорняков (45 %);

– дифференцированная обработка почвы по почвенным картам (42 %);

– дифференцированный посев (39 %);

– составление карт электропроводности почв (38 %).

Обобщая результаты по предполагаемым срокам использования элементов точного животноводства в 2021–2025 гг. на основании экспертного опроса получили (по убыванию в процентном соотношении):

– мониторинг качества продукции животноводства (44 %);

– мониторинг состояния здоровья стада (41 %);

– роботизация процесса доения (40 %).

Предполагаемые сроки использования элементов точного животноводства в 2026–2030 гг. на основании экспертного опроса получили (по убыванию в процентном соотношении):

– электронная база данных производственного процесса (46 %);

– идентификация и мониторинг отдельных особей животных с использованием современных информационных технологий (рацион кормления, удой, привес, температура тела, активность), удовлетворение их индивидуальных потребностей (44 %);

– автоматическое регулирование микроклимата и контроль за вредными газами в животноводческих помещениях (43 %).

Выводы

На основании проведенного анкетирования, связанного с вопросами цифровой трансформации сельского хозяйства, можно констатировать, что сельхозпредприятия, не применяющие технологии цифровой трансформации, будут проигрывать в конкуренции более современным компаниям.

При этом рост высокотехнологичных компетенций в стране способствует повышению уровня жизни.

Без субсидирования государства реализация программы цифрового сельского хозяйства будет затруднительна.

Деиндустриализация страны приводит к падению производительности
в сельском хозяйстве.

Потребностью современного сельхозмашиностроения является рост роли сервисного обслуживания (техническое обслуживание, обновление
и настройка программного обеспечения и т. п.).

Актуальным является тренд аренды сельскохозяйственной техники на основе «времени реального использования».

В рамках реализации цифрового сельского хозяйства будет происходить концентрация профессиональных специалистов в преимущественно крупных как отечественных, так и иностранных компаниях.

Представленные элементы точного земледелия и животноводства эксперты относят к высокой важности, большая часть которых будет реализована до 2030 г.

4 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ ПО
ДИФФЕРЕНЦИРОВАННОМУ ВНЕСЕНИЮ УДОБРЕНИЙ

В учебно-опытном хозяйстве Кубанского ГАУ «Краснодарское» с 19 февраля по 6 июля 2020 г. проводился эксперимент по сравнительному анализу дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line.

Цель эксперимента – сравнение режимов дифференцированного внесения азотных удобрений (первая и вторая подкормки) под озимую пшеницу
с использованием карт-заданий и сенсоров GreenSeeker.

Условия проведения эксперимента

Место проведения: учхоз Кубанского ГАУ «Краснодарское»

Даты проведения:

– первая подкормка – 19.02.2020 (период возобновления весенней вегетации, фаза кущения);

– вторая подкормка – 23.03.2020 (начало выхода в трубку)

Марка трактора: Claas Axion 850

Скорость движения: 19 км/ч

Марка разбрасывателя удобрений: Amazone ZA TS 4200

Рабочая ширина захвата разбрасывателя: 28 м

Терминал (бортовой компьютер): Amatron 3

Сенсоры: GreenSeeker + терминал Panasonic CF-U1 (ПО Farm Works Mobile)

Расстояние между сенсорами: 565 см

Высота размещения сенсоров над землей: 130 см

Удобрение: аммиачная селитра

На первом этапе производился выбор полей под проведение эксперимента. Были выбраны поля 2.2 (off-line / карта-задание) и 2.3 (режим on-line / сенсор), площадью 74,73 и 82,78 га соответственно, на которых была посеяна 16 октября 2019 г. пшеница озимая сорта Безостая 100. Предшественником
в обоих случаях была кукуруза на силос (рисунок 4.1).

word image 977 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 978 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 4.1 – Экспериментальные поля (2.2 – слева, 2.3 – справа)

Для определения изменения динамики роста растений перед первой подкормкой производились измерения количества растений на 1 п. м и высоты растений (рисунки 4.2, 4.3).

word image 155 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 4.2 – Определение количества растений на 1 п. м:

нижний ряд – поле 2.2; верхний ряд – поле 2.3

На поле, где использован режим on-line (сенсор), перед первой подкормкой высота растений была на 26 % больше, чем на поле, где использован режим off-line (карта-задание), перед второй подкормкой на 2 %.

word image 156 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 4.3 – Определение количества растений на 1 п. м

Таблица 4.1 – Результаты обработки статистических показателей растений по полю 2.2

Показатель Показатели статистики
среднее значение стандартное отклонение коэффициент вариации, % ошибка
выборочной средней
относительная ошибка
выборочной средней, %
Первая подкормка – 19.02.2020
Высота растений, см 11,3 1,9 16,5 0,2 2
Количество растений на 1 м 67,7 21,8 32,2 7 10,4
Вторая подкормка – 23.03.2020
Высота растений, см 31,8 2,9 9,1 0,3 0,9

Таблица 4.2 – Результаты обработки статистических показателей растений по полю 2.3

Показатель Показатели статистики
среднее значение стандартное отклонение коэффициент вариации, % ошибка
выборочной средней
относительная ошибка
выборочной средней, %
Первая подкормка – 19.02.2020
Высота растений, см 14,2 1,7 11,9 0,2 1,2
Количество растений на 1 м 68,5 8,8 12,8 2,8 4,1
Вторая подкормка – 23.03.2020
Высота растений, см 32,5 2,9 8,9 0,3 0,9

Для анализа за вегетацией растений использовалась система КосмосАгро (рисунок 4.4).

word image 979 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

2.2

2.3

Рисунок 4.4 – Карта полей в системе КосмосАгро

Для дистанционного мониторинга полей использовался беспилотный летательный аппарат DJI Phantom 4 Pro (рисунки 4.5, 4.6).

word image 157 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 4.5 – Фото полей перед первой подкормкой:

слева – 2.3, справа – 2.2

word image 980 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 981 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 4.6 – Выделенные фото полей перед первой подкормкой:

слева – 2.3, справа – 2.2

Определялись дозы внесения удобрений для зон с разной вегетацией (режим on-line):

– первая подкормка – 19.02.2020: низкая (NDVI – 0…0,59) – 125 кг/га, средняя (NDVI – 0,59…0,74) – 75…125 кг/га, высокая (NDVI – 0,74…1,00) – 75 кг/га; общая масса вносимого удобрения на поле – 8676 кг; средняя доза внесения удобрений – 105 кг/га;

– вторая подкормка – 23.03.2020: низкая (NDVI – 0…0,63) – 180 кг/га, средняя (NDVI – 0,65) – 140 кг/га, высокая (NDVI – 0,66…1,00) – 100 кг/га; общая масса вносимого удобрения на поле – 9670 кг; средняя доза внесения удобрений – 117 кг/га.

Определяли дозы внесения удобрений для зон с разной вегетацией (режиме off-line):

– первая подкормка – 19.02.2020: низкая (NDVI – 0…0,65) – 125 кг/га, средняя (NDVI – 0,65…0,76) – 100 кг/га, высокая (NDVI – 0,76…1,00) –
75 кг/га; общая масса вносимого удобрения на поле – 7250 кг; средняя доза внесения удобрений – 97 кг/га;

– вторая подкормка – 23.03.2020: низкая – 180 кг/га, средняя –
140 кг/га, высокая – 100 кг/га; общая масса вносимого удобрения на поле – 10500 кг; средняя доза внесения удобрений – 141 кг/га.

Создавались карты-задания в программе NEXT Farming AG OFFICE
(рисунок 4.7).

После определения стратегии производили дифференцированное внесение в режимах on-line (рисунок 4.8) и off-line (рисунок 4.9).

Вид поля после внесения удобрений показан на рисунке 4.10.

Контроль движения техники осуществлялся в системе ГЛОНАССОФТ (рисунки 4.11–4.12).

Анализ развития растений выполняем с использованием космоснимков в системе КосмосАгро по вегетации растений (индекс NDVI) на основе базовой, аналитической и шкалы распределения NDVI.

word image 982 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 983 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 984 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 985 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б

Рисунок 4.7 – Карты-задания для поля 2.2 подкормки:

а – первой; б – второй

word image 986 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию IMG_1246
а б

Рисунок 4.8 – Техника для дифференцированного внесения удобрений
в режиме off-line:

а – Claas Axion 850 + Amazone ZA TS 4200; б – Amatron 3

word image 158 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 159 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б

Рисунок 4.9 – Техника для дифференцированного внесения удобрений
в режиме on-line:

а – Claas Axion 850 + Amazone ZA TS 4200 + GreenSeeker; б – Panasonic CF-U1

word image 160 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 4.10 – Состояние поля после дифференцированного
внесения удобрений

word image 987 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 4.11 – Треки движения агрегата при дифференцированном
внесении удобрений

word image 988 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

word image 989 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 4.12 – Расход топлива при дифференцированном
внесении удобрений

На основании анализа динамики развития растений заметно выравнивание (по цвету) их развития после подкормки (рисунки 4.13–4.14).

word image 990 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию 19.02.2020 – первая подкормка word image 991 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 992 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию 23.03.2020 – вторая подкормка word image 993 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 994 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
20.01.2020 08.03.2020 17.03.2020 26.03.2020 10.04.2020

Рисунок 4.13 – Анализ развития растений по космоснимкам (базовая шкала):

слева – поле 2.2 (карта), справа – поле 2.3 (сенсор)

word image 995 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию 19.02.2020 – первая подкормка word image 996 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 997 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию 23.03.2020 – вторая подкормка word image 998 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 999 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
20.01.2020 08.03.2020 17.03.2020 26.03.2020 10.04.2020

Рисунок 4.14 – Анализ развития растений по космоснимкам
(аналитическая шкала):

слева – поле 2.2 (карта), справа – поле 2.3 (сенсор)

Сравнивая поля, можно заметить, что после 17.03.2020 идет лучшее развитие растений поля 2.3 (сенсор) – рисунки 4.15–4.17.

word image 1000 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию 109.02.2020 – первая подкормка word image 1001 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1002 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию 23.03.2020 – вторая подкормка word image 1003 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1004 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
20.01.2020 08.03.2020 17.03.2020 26.03.2020 10.04.2020
word image 1005 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1006 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1007 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1008 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
18.04.2020 25.04.2020 30.04.2020 11.05.2020

Рисунок 4.15 – Анализ развития растений по космоснимкам
(распределение NDVI):

слева – поле 2.2 (карта), справа – поле 2.3 (сенсор)

word image 1009 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию 19.02.2020 – первая подкормка word image 1010 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1011 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию 23.03.2020 – вторая подкормка word image 1012 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1013 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
20.01.2020 08.03.2020 17.03.2020 26.03.2020 10.04.2020
word image 1014 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1015 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1016 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1017 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
18.04.2020 25.04.2020 30.04.2020 11.05.2020

Рисунок 4.16 – Анализ развития растений по космоснимкам
(распределение NDVI) поле 2.2 (карта)

word image 1018 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию 19.02.2020 г. – первая подкормка word image 1019 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1020 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию 23.03.2020 – вторая подкормка word image 1021 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1022 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
20.01.2020 08.03.2020 17.03.2020 26.03.2020 10.04.2020
word image 1023 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1024 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1025 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1026 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
18.04.2020 25.04.2020 30.04.2020 11.05.2020

Рисунок 4.17 – Анализ развития растений по космоснимкам
(распределение NDVI) поле 2.3 (сенсор)

Проанализируем полученные данные (таблица 4.3). Перед первой подкормкой на поле 2.2 количество растений с индексом NDVI = 0,53 составляло 37 %, на поле 2.3 с индексом NDVI = 0,52 – 32 %.

Таблица 4.3 – Сравнительный анализ полей по наибольшему значению
индекса NDVI

Номер поля 20.01.2020 8.03.2020 17.03.2020 26.03.2020 10.04.2020 18.04.2020 25.04.2020 30.04.2020 11.05.2020
NDVI % NDVI % NDVI % NDVI % NDVI % NDVI % NDVI % NDVI % NDVI %
2.2 (карта) 0,53 37 0,72 30 0,76 27 0,60 33 0,79 32 0,7 24 0,81 36 0,81 31 0,79 43
2.3 (сенсор) 0,52 32 0,70 23 0,77 34 0,61 33 0,80 46 0,74 30 0,82 43 0,82 42 0,81 41

Через 18 дней после первой подкормки ситуация не изменилась – наибольший процент выше на поле 2.2. Через 27 дней – ситуация меняется
и в лидирующее положение вступает поле 2.3 (на 7 % выше).

Данная тенденция сохраняется и после второй подкормки через
3 (26.03.2020) и 15 (10.04.2020) дней.

Уборка пшеницы осуществлялась 5–6 июля 2020 г., использовались комбайны Tucano 580, Tucano 480, Tucano 450 с подключением к системе Teltmatics.

Перед проведением эксперимента определяли высоту растения в естественном и выпрямленном состоянии (рисунок 4.18, а), предварительную урожайность (рисунок 4.18, б), потери от самоосыпания (рисунок 4.18, в).

Сравнивая результаты статистической обработки данных, можно заметить, практически одинаковую предварительную урожайность по сравниваемым полям (таблица 4.4).

20200705_175502 20200705_181621
а б
20200705_181024
в

Рисунок 4.18 – Измерения:

а – высоты растения в естественном и выпрямленном состоянии; б – предварительной урожайности; в – потерь от самоосыпания

Таблица 4.4 – Обобщенные данные обработки статистических показателей

Показатель Статистические показатели
среднее
значение
стандартное отклонение коэффициент вариации, % ошибка
выборочной средней
относительная ошибка
выборочной средней, %
Поля 2.2 / 2.3
Высота растения
(в естественном
состоянии), см
78 / 84 5 / 7 7 / 8 2 / 2 2 / 3
Высота растения
(в выпрямленном
состоянии), см
85 / 92 6 / 6 7 / 7 2 / 2 2 / 2
Потери зерна от
самоосыпания
(естественные
потери), кг/га
1,7 / 3,78 1,5 / 2,19 92 / 58 0,5 / 0,71 30 / 19
Предварительная
урожайность
зерна, т/га
7,58 / 7,61 1,6 / 0,93 21 / 12,2 0,5 / 0,3 7 / 3,9

Средние значения урожайности, полученные в системе Telematics по полю 2.2 составляют 7,03 т/га (фактическая – 6,44 т/га), по полю 2.3 – 6.81 т/га (фактическая – 6,59 т/га) – рисунок 4.19. Усредняя значения по предварительной, фактической и картированию урожайности получим одинаковые значения по сравниваемым полям 7 т/га.

word image 1027 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1028 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1029 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1030 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1031 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1032 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1033 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию word image 1034 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию
а б

Рисунок 4.19 – Карты урожайности поля:

а – 2.2; б – 2.3

Выполнен расчет экономической эффективности с учетом действительной площади полей, участвующих в эксперименте не масштабируя на общую площадь для внесения удобрений в хозяйстве.

Расчет экономической эффективности показал, что при использовании режима on-line происходит экономия удобрений в среднем 16 кг/га, по сравнению с режимом off-line без потери урожайности и качества зерна (содержание клейковины повысилось на 2,3 %; протеина – 0,6 %) – таблица 4.5.

Таблица 4.5 – Сравнение затрат на дифференцированное внесение удобрений

Режим Площадь, га Общая масса вносимого удобрения на поле, кг Средняя доза внесения удобрений, кг/га
первая
подкормка
вторая
подкормка
первая
подкормка
вторая
подкормка
off-line
(карта-задание)
74,73 7250 10500 97 141
on-line
(сенсор)
82,78 8676 9670 105 117

Затраты труда на операции (трудоемкость операции):

word image 1035 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где Li– количество механизаторов; 1;

Wч.i – часовая производительность агрегата (машины), га/ч; производительность разбрасывателя Amazone ZA TS 4200 – 30 га/ч.

word image 1036 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Производительность труда на операции:

word image 1037 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где Pm.i – производительность, га/чел.ч;

word image 1038 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Удельные капиталовложения на выполнение операции:

word image 1039 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где – балансовая стоимость трактора, сельхозмашины, руб.; стоимость: трактор Claas Axion 850 – 6603512 руб., разбрасыватель Amazone ZA TS 4200 с терминалом Amatron 3 – 1470000 руб. (данные учхоза «Краснодарское»), сенсоры GreenSeeker –1400000 руб. (данные ООО «Агро-Софт»), ПО Космосагро + NEXT Farming AG OFFICE – 99000 руб. (данные учхоза «Краснодарское»); руб., руб., руб.;

– нормативная загрузка, ч./год; ч, ч.

word image 1040 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Оплата труда с отчислениями на социальные нужды:

word image 1041 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Амортизационные отчисления:

word image 1042 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где – годовая норма амортизационных отчислений, %; % (данные учхоза «Краснодарское»).

word image 1043 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Затраты на ремонты и техобслуживание:

word image 1044 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где – годовая норма отчислений на ремонты и ТО, %; 11,5 %, 10 %.

word image 1045 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Затраты на топливо и смазочные материалы:

word image 1046 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Прочие прямые затраты:

word image 1047 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Удельная материалоемкость (металлоемкость) на операции:

где – масса трактора и сельхозмашины, кг; 7900 кг, 685 кг;

– количество сельхозмашин в составе агрегата.

word image 1049 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Удельная энергоемкость:

word image 1050 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где – энергоемкость, кВт-ч/га;

– эффективная мощность двигателя, кВт; 171 кВт

word image 1051 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Эксплуатационные затраты:

word image 1052 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где – затраты на оплату труда, руб./га;

– амортизационные отчисления, руб./га;

– отчисления на ремонты и ТО, руб./га;

– затраты на топливо и смазочные материалы, руб./га;

– прочие прямые затраты, руб./га

word image 1053 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Приведенные затраты:

word image 1054 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где – прямые эксплуатационные затраты, руб./га;

– нормативный коэффициент эффективности капитальных вложений;

– капиталовложения на операции, руб./га

word image 1055 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Дополнительные приведенные затраты:

word image 1056 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где – приведенные затраты, руб.;

– годовая выработка

word image 1057 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Дополнительный эффект:

word image 1058 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где – экономия удобрений, кг/га; 16 кг/га;

– цена приобретения удобрения, руб./кг; 12,5 руб/кг;

– площадь, га; 83 га.

word image 1059 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Ожидаемый годовой экономический эффект:

word image 1060 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где – общий годовой экономический эффект, руб.;

– годовая экономия от сокращения приведенных затрат, руб.;

– дополнительный эффект, руб.

Учитываем снижение затрат на удобрения.

word image 1061 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Срок окупаемости:

word image 1062 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

где – размер дополнительных капиталовложений, руб.

word image 1063 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Дополнительные капиталовложения составляют 1,4 млн. руб., эффект от экономии удобрений – 110 руб./га (таблица 4.6).

Таблица 4.6 – Показатели экономической эффективности

Показатель Значение показателя Эффект
on-line off-line абсолют. относит.,%
Производительность труда, га/чел.ч 30 30
Затраты труда, чел.ч/га 0,03 0,03
Эксплуатационные
затраты, руб./га
280 338 58 21
в том числе:
оплата труда
40 40
амортизация 46 75 29 63
ремонты и ТО 48 77 29 60
топливно-смазочные материалы 144 144
прочие прямые затраты 1,6 1,6
Капиталовложения, руб./га 459 748 289 63
Металлоемкость, кг/га 0,28 0,3 0,02 7
Энергоемкость, кВт.ч/га 5,7 5,7
Дополнительные
капиталовложения, руб.
1400000 ×
Эффект от экономии удобрений, руб. 9025

Вывод

В учебно-опытном хозяйстве Кубанского ГАУ «Краснодарское» с 19 февраля по 6 июля 2020 г. проводился эксперимент по сравнительному анализу дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line.

Цель эксперимента – сравнение режимов дифференцированного внесения азотных удобрений (первая и вторая подкормки) под озимую пшеницу
с использованием карт-заданий и сенсоров GreenSeeker.

Результаты эксперимента показали, что при использовании режима
on-line происходит экономия удобрений в среднем 16 кг/га, по сравнению
с режимом off-line без потери урожайности и качества зерна (содержание клейковины повысилось на 2,3 %; протеина – 0,6 %).

Дополнительные капиталовложения составляют 1,4 млн. руб., эффект от экономии удобрений – 110 руб./га.

5 РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ ЦЕНТРА ПО ПОПУЛЯРИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ ТОЧНОГО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

По итогам работы в 2020 г. подготовлены:

Учебник:

Точное сельское хозяйство : учебник для ВО / под ред. Е. В. Труфляка. – СПб. : Лань, 2020. – 512 с.

Учебные пособия:

1. Труфляк, Е. В. Современные зерноуборочные комбайны : учеб. пособие / Е. В. Труфляк, Е. И. Трубилин. – 3-е изд., стер. – СПб. : Лань, 2020. – 320 с. – ISBN 978-5-8114-2448-1. – Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. – URL : https://e.lanbook.com/book/130497 (дата обращения: 24.01.2020). – Режим доступа : для авториз. пользователей.

2. Точное земледелие : учеб. пособие / Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 164 с.

3. Труфляк, Е. В. Современные зерноуборочные комбайны : учеб. пособие для СПО / Е. В. Труфляк, Е. И. Трубилин. – СПб. : Лань, 2020. – 320 с.

Монография:

Мониторинг и прогнозирование научно-технологического развития АПК России на период до 2030 года : монография / под общ. ред. И. Л. Воротникова; ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ. – Саратов : Амирит, 2020. – 328 с.

Аналитические материалы:

1. Труфляк, Е. В. Результаты анкетирования по направлению «Цифровая трансформация сельского хозяйства» / Е. В. Труфляк, А. С. Креймер,
Н. Ю. Курченко. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 21 с.

2. Труфляк, Е. В. Рейтинг регионов по использованию элементов точного сельского хозяйства / Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 26 с.

3. Курченко, Н. Ю. Нормативно-правовая база использования беспилотных авиационных систем / Н. Ю. Курченко, Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 45 с.

Статья в базе данных Web of Science:

Truflyak, E. V. Questionnaire results department of the departmental project «Digital agriculture» / E. V. Truflyak, N. Y. Kurchenko // Global Challenges and Prospects of the Modern Economic Development : II International Scientific Conference GCPMED. – European Proceedings of Soial & Behavioural Sciences (EpSBS), 2019. – e-ISSN 2357-1330. – 2020. – LXXIX – GCPMED. – P. 1565–1569. – DOI : 10.15405/epsbs.2020.03.224.

Статьи:

  1. Труфляк, Е. В. Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line / Е. В. Труфляк, Даду Монес // Научное обеспечение агропромышленного комплекса : сб. ст. по материалам 75-й науч.-практ. конф. студентов по итогам НИР за 2019 год / отв. за вып.
    А. Г. Кощаев. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – С. 342–345.
  2. Труфляк, Е. В. Экономическая эффективность дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line / Е. В. Труфляк, Е. А. Лазарев // Научное обеспечение агропромышленного комплекса : сб. ст. по материалам 75-й науч.-практ. конф. студентов по итогам НИР за 2019 год / отв. за вып. А. Г. Кощаев. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – С. 357–360.
  3. Сравнительный эксперимент по дифференцированному внесению удобрений в режимах on-line и off-line // Ресурсосберегающее земледелие (специализированный сельскохозяйственный журнал). – 2020. – № 48 (04). – С. 19–26.

Создан ютуб-канал «Центр прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ», на котором размещено 90 видео (режим доступа: https://www.youtube.com/
channel/UCrPRhGM7-WpIM2Z3MmfRjsQ/videos
) – рисунок 5.1.

Подготовлены и размещены на ютуб-канале:

– 14 презентаций на русском языке:

Презентация 1. Цифровая трансформация сельского хозяйства;

Презентация 2. Применение беспилотных летательных аппаратов в сельском хозяйстве;

Презентация 3. Технологии дифференцированного внесения удобрений и средств защиты растений;

Презентация 4. Практический опыт внедрения технологий точного земледелия в Ленинградской области;

Презентация 5. Анализ полей по космоснимкам;

Презентация 6. Практическое использование беспилотных летательных аппаратов;

Презентация 7. Космомониторинг – инструмент контроля и достижения высоких урожаев;

Презентация 8. Создание карт-заданий для дифференцированного внесения удобрений;

Презентация 9. Цифровая трансформация сельского хозяйства / Семинар 1 / Instagram / Казахстан;

Презентация 10. Дифференцированные технологии в точном земледелии / Семинар 2 / Instagram / Казахстан;

Презентация 11. Практическое применение точного земледелия / Семинар 3 / Instagram / Казахстан;

Презентация 12. Методология комплексного учета топлива на предприятии;

Презентация 13. Цифровая трансформация сельского хозяйства / Открытый урок / Золотая Осень 2020;

Презентация 14. Результаты исследования трендов цифрового сельского хозяйства в России (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=
PLAqcZxzZTUZLmm6TxT2VI_rUFEUJXm_uy
) – рисунок 5.2;

– 6 презентаций на арабском языке (режим доступа: https://www.you­tube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZJtqznvNLrhCx7LBdHc1QZN);

– 6 лекций на русском языке:

Лекция 1. Точное сельское хозяйство: состояние и перспективы;

Лекция 2. Оцифровка полей и локальный отбор проб в системе координат;

Лекция 3. Системы параллельного вождения;

Лекция 4. Дистанционное зондирование земли;

Лекция 5. Дифференцированные технологии;

Лекция 6. Роботизированные системы в растениеводстве (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZLyxsodbfBoTe
YEHLRk6wpd
) – рисунок 5.3;

– 2 лекции на английском языке:

Lecture 1. Precision agriculture today and the development trends;

Lecture 2. GIS and GPS agricultural mapping and soil sampling (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZI2bFBpG0Jp
AHh_Dh7_-_9v
) – рисунок 5.4;

– 1 Лекция на португальском языке: Palestra 1. Transformação digital da agricultura (режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=aIbpmUB2uJU&
list=PLAqcZxzZTUZLIc3ADxK9wXBTB5diK4VkR&index=1&t=524s
);

– 15 Лабораторных работ:

Лабораторная работа 1. Система мониторинга и контроля для сельскохозяйственной техники;

Лабораторная работа 2. Система контроля высева№

Лабораторная работа 3. Симулятор работы разбрасывателя удобрений;

Лабораторная работа 4. Симулятор работы опрыскивателя;

Лабораторная работа 5. Система навигации;

Лабораторная работа 6. Система спутникового мониторинга;

Лабораторная работа 7. Система мониторинга состояния и использования сельхозугодий;

Лабораторная работа 8. Подготовка БПЛА к полету;

Лабораторная работа 9. Подготовка полетного задания для БПЛА;

Лабораторная 10. Стенд для управления сервоприводами разбрасывателя удобрений;

Лабораторная работа 11. Стенд автопилота;

Лабораторная работа 12. Стенд для управления секциями опрыскивателя;

Лабораторная работа 13. Система Telematics;

Лабораторная работа 14. Система контроля топлива;

Лабораторная работа 15. Метеодатчик OneSoil (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZI4d_OV4dP5EGvF51toYEPD) – рисунок 5.5;

– 25 видео: «Центр точного земледелия», «Центр прогнозирования и мониторинга», «Модель беспилотной технологии уборки урожая», «Факультет механизации Кубанского ГАУ», «Стенд автопилота», «Стенд для управления секциями опрыскивателя», «Стенд высевающего аппарата сеялки КЛЕН», «Учебно-опытное хозяйство «Краснодарское», «Сельское хозяйство: из прошлого в будущее», «Перспективные технологии будущего», «Студенты из Германии в Кубанском ГАУ», «Учебно-опытное хозяйство «Кубань»», «Визит делегации Минсельхоза России», «Центр прогнозирования и мониторинга» в программах «Жить в южной столице», «Тема дня», Евгений Труфляк
в программе «Тема дня», «Сотрудник центра прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ в Индии», «Цифровизация АПК / Тема дня / Кубань 24», «Встреча Председателя Правительства с молодыми учеными и предпринимателями Краснодарского края», «Центр прогнозирования и мониторинга / Золотая Осень 2020 / СтудLife», «Онлайн лекция / Золотая Осень 2020 / СтудLife» (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZxz
ZTUZIZRaOh6cvghv1wLN1_Um0q
) – рисунок 5.6;

– 16 видео раздела «Научная работа»: «Аэродинамическая решетная зерноочистительная машина», «Демонстрация работы аэродинамической решетной зерноочистительной машины», «Сравнительные испытания сеялок при посеве риса с использованием дрона», «Сравнительные испытания дифвнесения удобрений в режимах on-line и off-line / подкормка 1», «Дифференцированное внесение удобрений в режиме on-line», «Сравнительные испытания дифвнесения удобрений в режимах on-line и off-line / подкормка 2», «Дифференцированный посев кукурузы на зерно», «Сравнительные испытания дифвнесения удобрений в режимах on-line и off-line / 10.04.2020», «Зональное внесение удобрений на рисовых чеках», «Сравнительные испытания дифвнесения удобрений в режимах on-line и off-line / GreenSeeker и N-тестер», «Сравнительные испытания дифвнесения удобрений в режимах on-line и off-line / экономика», «Испытания беспилотного летательного аппарата с мультиспектральной системой обработки изображений», «Прогнозирование урожайности с использованием беспилотного летательного аппарата», «Прогнозирование урожайности с использованием беспилотного летательного аппарата», «Локальный отбор проб почвы в системе координат», «Очистка зерна пшеницы / Grain Wheat Seed Cleaning / Limpeza do grau de trigo / تنظيف الحبوب» (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=
PLAqcZxzZTUZLGqLBCS5-UXa9x5qW_pLRi
) – рисунок 5.7.

word image 1064 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 5.1 – Главная страница ютуб-канала
«Центр прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ»

word image 1065 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 5.2 – Плейлист «Презентации»

word image 1066 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 5.3 – Плейлист «Лекции»

word image 1067 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 5.4 – Плейлист «Lectures»

word image 1068 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 5.5 – Плейлист «Лабораторные работы»

word image 1069 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 5.6 – Плейлист «Видео»

word image 1070 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 5.7 – Плейлист «Научная работа»

На сайте цента https://foresight.kubsau.ru в разделе «Новости» подробно освещены все мероприятия (19) с участием сотрудников (рисунок 5.8):

– «Чтения академика В. Н. Болтинского», 22.01.2020.

22 января в центре прогнозирования и мониторинга состоялся семинар «Чтения академика В. Н. Болтинского» в режиме вебинара, организованный РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева.

– «Делегация из Ирака», 22.01.2020.

22 января Кубанский ГАУ посетила делегация Бюро культуры Посольства Республики Ирак в России. В составе делегации доктор Абуд Хабиб Мташар – атташе по вопросам культуры и образования Посольства Республики Ирак в России и господин Аль-Хайдери – пресс-атташе, сотрудник Посольства Республики Ирак в России.

– «Делегация компании КЛААС», 30.01.2020.

30 января центр прогнозирования и мониторинга посетили гости из Германии – Ян-Хендрик Мор, член правления концерна КЛААС, главный исполнительный директор по производству зерноуборочной техники; доктор Ральф Бендиш – генеральный директор завода ООО «КЛААС».

– «Семинар компании AMAZONE», 31.01.2020.

31 января компания AMAZONE в центре прогнозирования и мониторинга провела семинар «Технологии дифференцированного внесения удобрений и средств защиты растений» для 40 специалистов 12 ведущих сельхозпредприятий Краснодарского края.

– «Презентация для иностранных студентов», 04.02.2020.

На подготовительном отделении для иностранных граждан нашего университета проводится обучение по четырем профилям предвузовской подготовки, в том числе инженерно-техническому. Наряду с аудиторными занятиями применяются инновационные формы и методы работы. 4 февраля по инициативе подготовительного отделения на факультете механизации с презентацией «Цифровая трансформация сельского хозяйства» на арабском языке выступил магистрант первого года обучения Аммар Мохаммед из Республики Судан.

– «Делегация Белгородского ГАУ», 13.02.2020.

13 февраля центр прогнозирования и мониторинга посетила делегация Белгородского ГАУ, в составе которой были ректор Станислав Алейник, первый проректор Александр Простенко и проректор по учебной работе Павел Бреславец.

– «On-line или Off-line», 19.02.2020.

19 февраля в учхозе «Краснодарское» стартовал интересный эксперимент по анализу дифференцированного внесения азотных удобрений под озимую пшеницу с использованием оптических сенсоров GreenSeeker и карт-заданий, построенных на основе космоснимков.

– «Комплексное обучение специалистов АПК».

В центре прогнозирования и мониторинга с 4 по 6 марта прошли повышение квалификации по программе «Точное земледелие» главные агрономы, управляющие отделениями, агрономы АО «Рассвет». Комплексное обучение включало как теоретические, так лабораторные и практические занятия.

– «Дистанционный круглый стол», 20.03.2020.

20 марта по инициативе ФГБНУ «ФНЦ риса» был проведен в центре прогнозирования и мониторинга дистанционный круглый стол «Точное земледелие в аграрном производстве: проблемы, решения, эффективность»,
в котором приняли участие ведущие ученые, специалисты и эксперты в области точного земледелия. Обсуждались вопросы использования цифровых технологий в АПК, позволяющих повысить рентабельность сельскохозяйственного производства.

– «КубГАУ принял участие во Всероссийском дне поля», 09.07.2020.

9 июля состоялась онлайн-выставка «Всероссийский день поля 2020». Участники ежегодного события – представители агропромышленной отрасли, стоящие у руля аграрного производства и сбыта, поддерживающие непрерывный научно-технический прогресс, обеспечивающие регулирование на государственном уровне.

– «Международное сотрудничество с Казахстаном», 09.07.2020.

9 июля в рамках научно-технической программы «Трансферт и адаптация технологий по точному земледелию при производстве продукции растениеводства по принципу «демонстрационных хозяйств (полигонов)» в Костанайской области» руководителем центра прогнозирования и мониторинга Евгением Труфляк проведен семинар с сельскохозяйственной опытной станцией «Заречное», а также хозяйствами Костанайской области Казахстана.

– «Развитие металлургии, металлообработки и машиностроения в Краснодарском крае», 29.07.2020.

29 июля в режиме видеоконференции состоялось заседание рабочей группы по развитию металлургии, металлообработки и машиностроения
в Краснодарском крае, в котором приняли участие более 65 человек из 50 организаций региона.

– «Трансферт и адаптация технологий точного земледелия».

9, 23 и 30 июля в рамках научно-технической программы «Трансферт
и адаптация технологий по точному земледелию при производстве продукции растениеводства по принципу «демонстрационных хозяйств (полигонов)» в Костанайской области» в центре прогнозирования и мониторинга проведены семинары, организованные сельскохозяйственной опытной станцией «Заречное».

– «Встреча с Председателем Правительства», 01.09.2020.

1 сентября Председатель Правительства России Михаил Мишустин
в сопровождении губернатора Краснодарского края Вениамина Кондратьева, Министра финансов Антона Силуанова, главы Минобрнауки Валерия Фалькова и Министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максута Шадаева посетили Кубанский государственный университет.

– «Книга «Точное сельское хозяйство», 11.09.2020.

Издан новый учебник «Точное сельское хозяйство» : учебник для ВО / под ред. Е. В. Труфляка. – СПб. : Лань, 2020. – 512 с.» коллектива авторов из Кубанского ГАУ (г. Краснодар), Агрофизического НИИ (г. Санкт-Петербург), ВИМ (г. Москва), Самарского ГАУ (г. Самара), Волгоградского ГАУ (г. Волгоград), ООО Агро-Софт (г. Краснодар, г. Ставрополь). В учебнике точное земледелие и точное животноводство рассматриваются как структурные подсистемы, определяющие инновационное развитие аграрной отрасли, изложена история возникновения точного сельского хозяйства, отражены его состояние в России и в мире, перспективы на будущее.

– «Кадровое обеспечение развития промышленных предприятий Краснодарского края», 24.09.2020.

24 сентября в инновационном центре «Аквариум» в преддверии Дня машиностроителя состоялось заседание рабочей группы по развитию металлургии, металлообработки и машиностроения Департамента промышленной политики Краснодарского края.

– «Онлайн-урок в рамках Золотой Осени 2020», 07.10.2020.

7 октября Евгений Труфляк провел онлайн-урок в рамках XXII Агропромышленной выставки АПК «Золотая Осень».

– «Цифровизация и инновации в сфере АПК».

27–30 октября Общероссийская молодежная общественная организация «Российский союз сельской молодежи» совместно с АО «Корпорация «МСП» при поддержке Минсельхоза России провели обучающие семинары для сотрудников Центров компетенций в сфере сельскохозяйственной кооперации и поддержки фермеров субъектов российской Федерации. Мероприятие соответствует федеральному проекту «Создание системы поддержки фермеров и развития сельской кооперации».

– «Финал онлайн-марафона «АгроПрофи», 01.12.2020.

1 декабря состоялся финал онлайн-марафона «АгроПрофи» проводимый Российским союзом сельской молодежи для студентов высших и средне-специальных учебных заведений аграрного направления подготовки.

word image 1071 Прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию

Рисунок 5.8 – Раздел «Новости»

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

Согласно техническому заданию в 2020 г. выполнено следующее:

1. Актуализация фактического состояния нормативно-правовой документации по беспилотным авиационным системам.

Проанализирована нормативно-правовая документация использования беспилотных авиационных систем в 54 странах – Россия, США, Израиль, Канада, Германия, Франция, Великобритания, Нидерланды, Швеция, Швейцария, Австрия, Венгрия, Бельгия, Ирландия, Норвегия, Хорватия, Кипр, Греция, Болгария, Италия, Чешская Республика, Эстония, Польша, Португалия, Испания, Дания, Финляндия, Китай, Южная Корея, Индия, Япония, Австралия, Аргентина, Азербайджан, Бразилия, Камерун, Египет, Индонезия, Иран, Мексика, Шри-Ланка, Турция, Венесуэла, Украина, Республика Беларусь, Чили, Эквадор, Перу, Сингапур, Исландия, Новая Зеландия, Кения, Шри-Ланка, Катар.

Использование дронов в большинстве стран разрешены при различных условиях в зависимости от законодательства.

Запрещено использование БПЛА в Ираке, Иране и Сирии. В ряде стран, таких как Северная Корея, Судан, Ливия, Ливан, Уганда и др. не обнаружены какие-либо упоминания о правилах применения беспилотной авиации.

2. Выполнено изучение и анализ состояния современного рынка технологического оборудования и тенденций развития в области цифрового сельского хозяйства.

На основе полученного материала подготовлен учебник (Точное сельское хозяйство : учебник для ВО / под ред. Е. В. Труфляка. – СПб. : Лань, 2020. – 512 с.) коллективом авторов из Кубанского ГАУ (г. Краснодар), Агрофизического НИИ (г. Санкт-Петербург), ВИМ (г. Москва), Самарского ГАУ (г. Самара), Волгоградского ГАУ (г. Волгоград), ООО Агро-Софт
(г. Краснодар, г. Ставрополь).

В учебнике точное земледелие и точное животноводство рассматриваются как структурные подсистемы, определяющие инновационное развитие аграрной отрасли, изложена история возникновения точного сельского хозяйства, отражены его состояние в России и в мире, перспективы на будущее.

3. Выполнено изучение кадрового, интеллектуального, методического обеспечения научных и образовательных учреждений по цифровизации АПК и оценка научно-технологических тенденций и их индикаторов развития
в РФ, которое отражено в изданном учебнике.

Точное сельское хозяйство» : учебник для ВО / под ред. Е. В. Труфляка. – СПб. : Лань, 2020. – 512 с.

4. Выполнена актуализация прогноза о перспективных направлениях технологического развития АПК РФ в области цифровизации сельского хозяйства.

Центром прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ в сентябре–октябре 2020 г. проведено анкетирование по направлению, свзанным
с цифровым сельским хозяйством.

В анкетировании приняли участие 81 эксперт (56 % категории «наука
и образование», 26 % – бизнес, 11 % – административные органы; 7 % – другие) из Германии; Анголы; Москвы и Московской области; Санкт-Петербурга; Краснодара и Краснодарского края; Ростова-на-Дону и Рос­товской области; Твери; Чебоксар; Ставрополя; Саратова; Нальчика; Воронежа; Волгограда; Казани; Биробиджана; Новосибирска; Оренбурга; Орла; Рязани; Екатеринбурга; Ярославля; Кемерова; Улан-Удэ; Курска; Алтайского края; Брянской, Самарской, Псковской, Ульяновской, Челябинской областей.

Среди участвующих в опросе были президент некоммерческого партнерства; председатель совета директоров; глава сельского поселения; директора – 10 человек (12 %); советник; проректора / заместители директоров – 5 (6 %); руководители управлений / групп / направлений / проектов – 5 (6 %); деканы – 4 (5 %); заведующие кафедрой / лабораторией – 9 (11 %); профессора – 4 (5 %); доценты – 10 (12 %); начальники отделов –
5 (6 %); агрономы – 2 (2 %); главный / ведущий специалист, научный сотрудник – 4 (5 %); 26 % – консультанты, менеджеры, торговые представители, член партии.

В первом блоке основных вопросов представлены анкеты по цифровизации с.-х. предприятий и ее связи с повышением уровня жизни, концентрацией специалистов в российских и иностранных компаниях. Второй блок вопросов связан с эффективностью использования беспилотных летательных аппаратов, спутниковых снимков NDVI, приобретения агрохимической лаборатории для хозяйства, использования азотных сканеров при внесении удобрений в режиме on-line и системы картирования урожайности. Третий блок – с актуальностью применения новинок, которые появляются на выставках и рынке.

Вопросы по реализации технологических трендов в 2021–2030 гг. состоят из блока анкет по технологиям точного земледелия и живот­новодства.

Анкетирование состояло из 23 основных вопросов, 17 вопросов по реализации технологических трендов в 2021–2030 гг. (11 вопросов, связанных
с точным земледелием; 6 – точным животноводством) и проводилось в формате онлайн-тестирования на сайте foresight.kubsau.ru.

На основании проведенного анкетирования, связанного с вопросами цифровой трансформации сельского хозяйства, можно констатировать, что сельхозпредприятия, не применяющие технологии цифровой трансформации, будут проигрывать в конкуренции более современным компаниям.

При этом рост высокотехнологичных компетенций в стране способствует повышению уровня жизни.

Без субсидирования государства реализация программы цифрового сельского хозяйства будет затруднительна.

Деиндустриализация страны приводит к падению производительности
в сельском хозяйстве.

Потребностью современного сельхозмашиностроения является рост роли сервисного обслуживания (техническое обслуживание, обновление
и настройка программного обеспечения и т. п.).

Актуальным является тренд аренды сельскохозяйственной техники на основе «времени реального использования».

В рамках реализации цифрового сельского хозяйства будет происходить концентрация профессиональных специалистов в преимущественно крупных как отечественных, так и иностранных компаниях.

Представленные элементы точного земледелия и животноводства эксперты относят к высокой важности, большая часть которых будет реализована до 2030 г.

6. Центром прогнозирования и мониторинга в 2019–2020 гг. организован через региональные органы управления сбор статистической информации по использованию элементов точного сельского хозяйства.

Рейтинги составлены на основе данных, полученных из 64 регионов по точному земледелию, 68 регионов по точному животноводству.

Элементы точного земледелия используются в 55 регионах, 2834 хозяйствах на площади 15,5 млн га (2019–2020 гг.). Точное земледелие используется в 10 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 52 региона, элементы точного земледелия использовались в 40 регионах, 1930 хозяйствах на площади 12,5 млн га.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в растениеводстве на 38 %; хозяйств – на 47 %; общая площадь, на которой применяются элементы точного земледелия – на 24 %.

По результатам анализа использования элементов точного земледелия
в лидерах находятся Волгоградская область (257 хозяйств), Краснодарский край (250 хозяйств), Воронежская область (211 хозяйств). Конкурируют по показателю общей площади, на которой используются элементы точного земледелия – Воронежская область (1,33 млн га), Краснодарский край
(1,22 млн га), Волгоградская область (1,2 млн га).

В Краснодарском крае количество хозяйство увеличилось на 32 %, в Воронежской области – на 16 %.

Площадь, на которой используются элементы точного земледелия, в Воронежской области увеличилась на 18 %, в Краснодарском крае – на 27 %.

Элементы точного животноводства используются в 58 регионах, 1707 хозяйствах с общим поголовьем 3 млн (2019–2020 гг.). Точное животноводство используется в 13 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 46 регионов, элементы точного животноводства использовались в 35 регионах, 789 хозяйствах с общим поголовьем 1,7 млн.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в животноводстве в 1,7 раза; хозяйств – в 2,2 раза; поголовье КРС в хозяйствах, использующих элементы точного животноводства по регионам –
в 1,8 раза.

По количеству хозяйств, использовавших элементы точного животноводства, доминируют Удмуртская Республика (123 хозяйства), Кировская область (92 хозяйства), Алтайский край (88 хозяйств); по поголовью КРС – Краснодарский край (212 тыс.), Свердловская область (188 тыс.), Удмуртская Республика (166 тыс.).

В Удмуртской Республике количество хозяйство увеличилось в 1,7 раз.

По поголовью КРС увеличилось в Краснодарском крае в 2,7 раза, Свердловской области – в 1,2 раза, Удмуртской Республике – 1,9 раза.

По повышению квалификации работников лидируют Ленинградская область (67 хозяйств), Московская область (47 хозяйств), Краснодарский край (46 хозяйств); Белгородская область (258 человек), Калужская область
(238 человек), Краснодарский край (234 человека).

Программы по развитию, поддержке и внедрению элементов точного сельского хозяйства используются в 12 регионах: Архангельской, Белгородской, Костромской, Московской, Нижегородской, Новосибирской, Рязанской, Смоленской, Тамбовской, Тверской, Ярославской областях и Хабаровском крае.

7. Подготовлены учебно-методические, научные и аналитические материалы по направлению «Цифровое сельское хозяйство» (см. приложение):

Учебник:

Точное сельское хозяйство : учебник для ВО / под ред. Е. В. Труфляка. – СПб. : Лань, 2020. – 512 с.

Учебные пособия:

Труфляк, Е. В. Современные зерноуборочные комбайны : учеб. пособие / Е. В. Труфляк, Е. И. Трубилин. – 3-е изд., стер. – СПб. : Лань, 2020. – 320 с. – ISBN 978-5-8114-2448-1. – Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. – URL : https://e.lanbook.com/book/130497 (дата обращения: 24.01.2020). – Режим доступа : для авториз. пользователей.

Точное земледелие : учеб. пособие / Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 164 с.

Труфляк, Е. В. Современные зерноуборочные комбайны : учеб. пособие для СПО / Е. В. Труфляк, Е. И. Трубилин. – СПб. : Лань, 2020. – 320 с.

Монография:

Мониторинг и прогнозирование научно-технологического развития АПК России на период до 2030 года : монография / под общ. ред. И. Л. Воротникова; ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ. – Саратов: Амирит, 2020. – 328 с.

Аналитические материалы:

Труфляк, Е. В. Результаты анкетирования по направлению «Цифровая трансформация сельского хозяйства» / Е. В. Труфляк, А. С. Креймер,
Н. Ю. Курченко. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 21 с.

Труфляк, Е. В. Рейтинг регионов по использованию элементов точного сельского хозяйства / Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 26 с.

Курченко, Н. Ю. Нормативно-правовая база использования беспилотных авиационных систем / Н. Ю. Курченко, Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 45 с.

Статья в базе данных Web of Science:

Truflyak, E. V. Questionnaire results department of the departmental project «Digital agriculture» / E. V. Truflyak, N. Y. Kurchenko // Global Challenges and Prospects of the Modern Economic Development 6 II International Scientific Conference GCPMED 2019. – European Proceedings of Soial & Behavioural Sciences (EpSBS), 2020. – e-ISSN: 2357-1330. – LXXIX – GCPMED. – P. 1565–1569. – DOI : 10.15405/epsbs.2020.03.224.

Статьи:

Труфляк, Е. В. Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line / Е. В. Труфляк, Даду Монес // Научное обеспечение агропромышленного комплекса : сб. ст. по материалам
75-й науч.-практ. конф. студентов по итогам НИР за 2019 год / отв. за вып.
А. Г. Кощаев. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – С. 342–345.

Труфляк, Е. В. Экономическая эффективность дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line / Е. В. Труфляк, Е. А. Лазарев // Научное обеспечение агропромышленного комплекса : сб. ст. по материалам 75-й науч.-практ. конф. студентов по итогам НИР за 2019 год / отв. за вып. А. Г. Кощаев. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – С. 357–360.

Сравнительный эксперимент по дифференцированному внесению удобрений в режимах on-line и off-line // Ресурсосберегающее земледелие (специализированный сельскохозяйственный журнал). – 2020. – № 48 (04). – С. 19–26.

Создан ютуб-канал «Центр прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ», на котором размещено 90 видео (режим доступа: https://www.youtube.com/channel/UCrPRhGM7-WpIM2Z3MmfRjsQ/videos). Подготовлены и размещены на ютуб-канале:

– 14 презентаций (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=
PLAqcZxzZTUZLmm6TxT2VI_rUFEUJXm_uy
);

– 6 презентаций на арабском языке (режим доступа: https://www.you­tube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZJtqznvNLrhCx7LBdHc1QZN);

– 6 лекций (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqc
ZxzZTUZLyxsodbfBoTeYEHLRk6wpd
);

– 2 лекции на английском языке (режим доступа: https://www.youtube.com/
playlist?list=PLAqcZxzZTUZI2bFBpG0JpAHh_Dh7_-_9v
);

– 1 лекция на португальском языке (режим доступа: https://www.you­tube.com/watch?v=aIbpmUB2uJU&list=PLAqcZxzZTUZLIc3ADxK9wXBTB5diK4VkR&index=1&t=524s);

– 15 лабораторных работ (https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZx
zZTUZI4d_OV4dP5EGvF51toYEPD
);

– 25 видео (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZ
xzZTUZIZRaOh6cvghv1wLN1_Um0q
);

– 16 видео раздела «Научная работа»: (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZLGqLBCS5-UXa9x5qW_pLRi).

8. Подготовлено по результатам работы Центра:

– 12 публикаций;

– 2 аналитических справки;

– 1 прогнозный материал;

– проведено и принято 20 научных и учебных мероприятия.

9. В учебно-опытном хозяйстве Кубанского ГАУ «Краснодарское»
с 19 февраля по 6 июля 2020 г. проводился эксперимент по сравнительному анализу дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line.

Цель эксперимента – сравнение режимов дифференцированного внесения азотных удобрений (первая и вторая подкормки) под озимую пшеницу с использованием карт-заданий и сенсоров GreenSeeker.

Результаты эксперимента показали, что при использовании режима on-line происходит экономия удобрений в среднем 16 кг/га, по сравнению с режимом off-line без потери урожайности и качества зерна (содержание клейковины повысилось на 2,3 %; протеина – 0,6 %).

Дополнительные капиталовложения составляют 1,4 млн руб., эффект от экономии удобрений – 110 руб./га.

Используемая литература и источники

 

Автор НИР 

Оглавление

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *