Н.Ф. Хохлов1, И.А. Сидоров2, А.Г. Гудков3, Ю.В. Соловье4, С.В. Чижиков5, Р.В Агандеев6, Д.В Гордиенко7

1 РГАУ МСХА им. К.А. Тимирязева (Москва, Россия)

2−7 МГТУ им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет) (Москва, Россия)

Постановка проблемы. Задачи, неподдающиеся решению в рамках привычных традиционных узкодисциплинарных подходов, требуют всестороннего анализа текущих научно-технологических разработок с максимально возможной их адаптацией к внешним ключевым факторам и условиям. Современным инструментом, позволяющим обнаружить и, по возможности, исключить угрозы конечным результатам научно-технологической деятельности, может выступать SWOT-анализ, хорошо показавший себя в проектной деятельности при разработке инновационных технологий.

Цель. Оценить актуальность и технологические приоритеты агроинженерных приложений беспилотной микроволновой влажностно-температурной радиометрии на основе SWOT-анализа и представить модельную демонстрацию потенциальной приемлемости SWOT-анализа для эффективного приложения беспилотной микроволновой радиометрической системы к программам освоения залежных земель Нечерноземья.

Результаты. Выделены приоритеты и преимущества использования беспилотной микроволновой влажностно-температурной радиометрии в сельском хозяйстве. Отмечены недостатки и препятствия в развитии этой технологии. На основе SWOT-анализа информационных источников доступных баз данных по конструктивным характеристикам систем беспилотной микроволновой влажностно-температурной радиометрии проведена оценка внешних и внутренних аргументов адаптивной доработки и практически ориентированного продвижения перспективной отечественной разработки. Установлено, что разработанный отечественный конструкт пассивной микроволновой радиометрической системы потенциально вписывается в систему точного агромелиоративного освоения залежных земель и может принести положительный хозяйственный и экономический эффект.

Практическая значимость. Результаты исследования могут быть использованы для принятия решений в области технологического обновления и совершенствования процессов в аграрном секторе, что позволит повысить эффективность производства, снизить затраты и улучшить качество продукции. Также статья может быть полезна для специалистов, работающих в области разработки и внедрения инновационных технологий.

1. https://wikis.ec.europa.eu/display/ExactExternalWiki/SWOT+analysis+-+strengths%2C+weaknesses%2C+opportunities+and+threats.
2. Miccinesi L., Beni A., Massimiliano P. UAS-Borne for Remote Sensing: A Review // Elektronics. 2022. 11(20):3324. DOI: 10.3390/electronics11203324.
3. Queiroz D.M., Coelho A.L.F., Valente D.S.M., Schueller J.K. Sesors applied to digital Agriculture: A review // Artigo Cientifico. Rev.Ciȇnc.Agron.51(spe). 2020. https://doi.org/10.5935/1806-6690.20200086.
4. Snehlata K. Soil moisture estimation using microwave remote sensing – a literature review // SGVUJ CLIM Change WATER. 2021. V. 8. P. 55−72. https://www.gyanvihar.org/journals/wp-content/uploads/2021/07/MS-JCCW-05.pdf.
5. Weiss M., Jacob F., Duveiller G. Remote sensing for agricultural application: A meta-review // Remote Sensing of Enviroment. 2020. 236. 19h. https://hal.inrae.fr/hal-02627117/document.
6. Wu K., Rodriguez G.A., Zajc M., Jacguemin E., Clément M., Lambot S. A New Drone-Borne GPR for Soil Moisture Mapping. https://dial.uclouvain.be/pr/boreal/object/boreal%3A220122/datastream/PDF_01/view.
7. Gudeno G., Catapano I., Renda A., Vetrella A.R. Assessment of a micro-UAV system for microwave tomography radar imaging // Remote Sensing of Environment. 2018. 212 (2016): 90-102. DOI:10.1016/j.rse.2018.04.040.
8. Государственная программа «Эффективное вовлечение в оборот земель сельскохозяйственного назначения и развития мелиоративного комплекса» Утверждена постановлением Правительства РФ от 14 мая 2021 г. http://government.ru/rugovclassifier/895/events/.
9. Advancing airborne autonomy. Commercial drones saving money and saving lives in the UK. HM. Government. 2020. P. 51. https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1091358/drone-ambition-statement.pdf.
10. China΄s Agriculture. Drone Revolution. Disruption in the Agriculture Ecosystem. 2019. Ipsos Busness Consulting. P. 27. https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/publication/documents/2020-10/china-agriculture-drones.pdf.
11. Amushakra F., Jeong N., Elluru D.N. A Miniaturized Ultra-Wideband Radar for UAV Remote Sensing Applications // IEEE Microwave and Wireless Components Letters. 2022. V. 32. № 3. https://ieeexplore.ieee.org/document/9650553.
12. Drones for agriculture // ICT Update. 2016. № 82. P. 27. https://cgspace.cgiar.org/bitstream/handle/10568/89779/ICT082E _PDF.pdf.
13. Drones In Agriculture: Automation is the Future. Agriepicentre. 2021. 12.07. https://agri-epicentre.com/blog/drones-in-agriculture-automation-is-the-future/.
14. Peskett M. USS 7.5 Million for Israelʼs crop monithoring thehnology firm AgroScout // Farming technology todey. 2021. 06. https://www.farmingtechnologytoday.com/news/data-analytics/us7-5-million-for-israels-crop-monitoring-technology-firm-agroscout.html.
15. Peskett M. UK grants fist ever Operational Authorisaton for agricultural spraying by drone // Farming technology todey. 2023. 01.17. https://www.farmingtechnologytoday.com/news/agricultural-drones/uk-grants-first-ever-operational-authorisation-for-agricultural-spraying-by-drone.html.
16. Zhang H., Wang L., Tian T., Yin J. A Review of Unmanned Aerial Vehicle Low-Altitude Remote Sensing (UAV-LARS) Use in Agricultural Monitoring in China // R emote Sens. 2021. 13(6). 1221. https://doi.org/10.3390/rs13061221.
17. Peskett M. UK grants fist ever Operational Authorisaton for agricultural spraying by drone // Farming technology todey. 2023. 01. https://www.farmingtechnologytoday.com/news/agricultural-drones/uk-grants-first-ever-operational-authorisation-for-agricultural-spraying-by-drone.html.
18. Drones in Agriculture. Drone Safe Register 03.3023. https://dronesaferegister.org.uk/blog/drones-and-agriculture.
19. Swaef T., Maes W.H., Aper J., Baert J. et all. Applying RGB- and Thermal-Based Vegetation Indices from UAVs for High-Throughput Field Phenotyping of Drought Tolerance in Forage Grasses // Remote Sens. 2021. 13(1) 147. https://doi.org/10.3390/rs13010147.
20. Pineda M., Baron M., Pérez-Bueno M.L. Thermal Imaging for Plant Stress Detection and Phenotyping // Remote Sens. 2021. 13(1) 68. https://doi.org/10.3390/rs13010068.
21. Wu K., Lambot S. Analysis of Low-Frequency Drone-Borne for Root-Zone Soil Electrical Conductivity characterization // IEEE transactions on geosciences and remote sensing. 2022. V. 60. https://ieeexplore.ieee.org/document/9855498.
22. Louargant M., Vilette S., Jones G., Vigneau N. et al. Weed detection by aerial imaging: simulation of the impact soil, crop and weed spectral mixing // Conf. Prezision Agrikultureʼ 15. P. 587-592. file:///C:/Users/%D0%9F%D0%9A/Documents/ECPA_ article_1794_Louargant_fin.pdf https://doi.org/10.3920/978-90-8686-814-8_73.
23. Peǹna J.M., Ostos-Garrido F.J., Torres-Sanchez J., Piston F. Castro A.L. A UAV- based system for monitoring crop growth in wheat, barley and triticale phenotyping field trials // Prezision Agrikultureʼ19. P. 397-403. https://doi.org/10.3920/978-90-8686-888-9_49.
24. Swire J. Drones proven to aid plant breeding in indentifying valuable new crop traits.Agronomist & Arable farmer. 2022. 25.08. https://www.aafarmer.co.uk/agronomy/drones-proven-to-aid-plant-breeding-in-identifying-valuable-new-crop-traits.html.
25. Jamil N., Kootstra G., Kooistra L. Evaluation of Plant Growth Estimation in an Intercropping Fild with UAV // Imagery.Agriculture. 2022. 12 (1) 102. https://doi.org/10.3390/agriculture12010102.
26. Priya P.,Kumar R. Just Application of Remote Sensing in Agriculture // Agriculture. 2020. V. 1. № 2. https://justagriculture.in/files/newsletter/082.%20Application%20of%20Remote%20Sensing%20in%20Agriculture.pdf.
27. Agricultural and Sanitization Drones services in the UK 2023. Customiz Drones. https://c-drones.com/uk/sanitization-and-agricultural-drone.
28. Jensen S.A., Kynde S.A.R., Nielsen M.S., Garnaes J. 2018. Good practice guide for large scale drone based measurements. DFM. 32p. https://dfm.dk/wp-content/uploads/2019/04/good_practice_guide_PubID42_Drone_GPG_DFM.pdf.
29. WSL bringts drone-borne radiometer to market. Zurich area. 08.07.21. https://www.greaterzuricharea.com/en/news/wsl-brings-drone-borne-radiometer-market.
30. Инвентаризация и методы освоения залежных земель в Московской области. ФНЦ «ВИК им. В.Р. Вильямса. https://www.vniikormov.ru/roadmap/rm02.php.
31. Правительство ускорит вовлечение в оборот неиспользуемых сельхоз земель. 7 апреля 2022. https://www.interfax.ru/business/833761.
32. Searles K. Funding boost for UK agri-tech drone company // Robotics & Innovation 2022. 02. https://www.roboticsandinnovation.co.uk/news/agriculture/funding-boost-for-uk-agri-tech-drone-company.html.
33. UAVs in Agriculture. Drone-based Agriculrural Servis. SRDP. Farm Advisory Servise. hp.6. https://www.fas.scot/downloads/uavs-in-agriculture-drone-based-agricultural-services/.
34. Alsadik B., Dagras F., Nex F. UAV Remote Sensing for Smart Agriculture. GIM. 2023 January 19. https://www.gim-international.com/content/article/uav-remote-sensing-for-smart-agriculture.
35. Bulgakov V., Pascuzzi S., Adamchuk V., Gadzalo J., et al. Dinamics of temperature variation in Soil under Fallow Tillage at Different Depth // Agriculture. 2022. 12. (4). https://doi.org/10.3390/agriculture12040450.
36. Greimeister M., Pfeil I., Preimesberger W. Camici S. et al. Microwave remote sensing for agricultural drought monitoring: Recent developments and challenges // Front.Water. 2022. V. 4. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frwa.2022.1045451/full.
37. Singh V. Special Issue Information // In Special Issue of Agronomy «Remote Sensing in Agriculture» section «Precision and Digital Agriculture». 2021. https://www.mdpi.com/journal/agronomy/special_issues/remote_sensing_field.
38. Qin Q., Wu Z., Zhang T., Sagan V.et al. Optical and Thermal Remote Sensing for Monitoring Agricultural Drought // Remote Sens. 2021. 13. 5092. https://doi.org/10.3390/rs13245092.
39. Barille V., Simonetti S., Citroni R., Fotia A., et al. Experimenting Agriculture 4.0 with Sensors: A Data Fusion Approach between Remote Sensing // UAVs and Self-Driving Tractors Sensors 2022. 22(20). 7910. https://doi.org/10.3390/s22207910.
40. Liu X., Chen J., Butnor J.R., Qin G. et al. Noninvasive 2D and 3D Mapping of Root Zone Soil Moisture Through the detection of Coarse Roots With Ground-Penetrating Radar // Water Resources Research. 2019 10.1029/2019WR026930. https://www.srs.fs.usda.gov/pubs/ja/2020/ja_2020_butnor_002.pdf.
41. Wan X., Li X., Jang T., Zheng X., et al. High-Resolution Imaging of Radiation Brightness Temperature Obtained by Drone-Borne Microwave Radiometer // Remote Sens. 2023. 15(3) 832. https://doi.org/10.3390/rs15030832.
42. Miccinesi L., Beni A., Massimiliano P. UAS-Borne for Remote Sensing: A Review // Elektronics. 2022. 11(20):3324. DOI: 10.3390/electronics11203324 43.
43. RF Soil Moisture Mapping-University of Colorado Boulder. https://www.colorado.edu/ecee/rf-soil-moisture-mapping.
44. Wolleben M. Portable radiometer/radar system for remote sensing of soil moisture. 2016.
    https://patents.google.com/patent/CA2916617A1/en.
45. Болотов А.Г., Шеин Е.В., Сидоров И.А. Метод определения влажности почвы в системе адаптивного-ландшафтного земледелия // Нанотехнологии: разработка, применение – XXI век. 2021. Т. 13. № 4. С. 10-14. DOI: https://doi.org/10.18127/j22250980-202104-02.
46. Сидоров И.А. Методы определения влажности почвы для системы точного земледелия // Нанотехнологии: разработка, применение – XXI век. 2018. № 4. Т. 10. С. 44-50.
47. Сидоров И.А., Гудков А.Г., Шашурин В.Д., Чижиков С.В., Новичихин Е.П., Хохлов Н.Ф., Порохов И.О., Пчелинцев В.Э., Агандеев Р.В. Дистанционное определение влажностного портрета дамбы СВЧ-радиометром с борта беспилотного летательного аппарата // Нанотехнологии: разработка, применение – XXI век. 2022. Т. 14. № 3. С. 5−13.
    DOI: https://doi.org/10.18127/j22250980-202203-01.
48. Новичихин Е.П., Хохлов Н.Ф., Болотов А.Г., Сидоров И.А., Гудков А.Г., Порохов И.О., Чижиков С.В. Эвристический и прикладной потенциал совмещения микроволнового влажностно-температурного зондирования почвы и фотосъемки в фациально-дифференцированных агрогеосистемах // Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2022. № 11. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2022.11.18.