Цифровизация сельского хозяйства: применение IoT и машинного обучения для повышения эффективности управления посевами

Аннотация

В условиях глобального изменения климата и роста спроса на продовольствие цифровые технологии становятся ключевым фактором устойчивого развития агропромышленного комплекса. В настоящей работе исследуется интеграция технологий интернета вещей (IoT) и методов машинного обучения в процессы управления посевами. Цель исследования: разработать и протестировать прототип интеллектуальной системы мониторинга агрофона, способной прогнозировать потребность в орошении и внесении удобрений на основе данных с датчиков почвы, метеостанций и спутниковых изображений. В ходе полевого эксперимента на опытном участке площадью 5 га в Ставропольском крае была собрана серия данных о влажности почвы, температуре воздуха и индексе NDVI. Исследование проводилось в 2024 г. С помощью алгоритма случайного леса (Random Forest) достигнута точность прогноза потребности в поливе 92 %. Результаты показали, что комбинированное использование IoT и машинного обучения позволяет сократить расход воды на 18 % и повысить урожайность пшеницы на 12 %. Полученные данные подтверждают практическую значимость предложенного подхода для внедрения в малые и средние сельхозпредприятия.