Precizna poljoprivreda je doživela novu industrijsku revoluciju uporedivu sa pronalaskom točka ili traktora, ruku pod ruku sa novim tehnologijama. Poboljšanja se rađaju svakim danom, konstantno se napreduje ka novom svetu, paralelno sa svim vrstama napretka kao što su nove vrste biljaka otpornih na bolesti, optimizacija sistema za navodnjavanje, optimizacija sistema za transport materijala i zaliha širom zemlje.

Tehnologija dronova (poznata kao UAV ili UAS) dovela je do značajne promene u načinu sagledavanja i razumevanja precizne poljoprivrede budući se njena upotreba razgranala i specijalizovala do neslućenih granica, stvarajući proizvode koji zadovoljavaju specifične potrebe u primarnom sektoru koji je već zahtevao novu revoluciju. 


Precizna poljoprivreda (PA) je pristup upravljanja celom farmom koristeći informacione tehnologije, podatke o satelitskom pozicioniranju (GNSS), daljinsko detekciju i prikupljanje proksimalnih podataka. Ovaj projekat ima za cilj da obezbedi kompletnu platformu za obuku u najnaprednijim izazovima poljoprivrede. Predmeti su birani u skladu sa osnovnim zahtevima za agronome, stručnjake za osiguranje poljoprivrede i poljoprivrednike. Teme kao što su fotogrametrija, monitoring polja, analiza zdravlja useva i senzori, i upotreba bespilotnih vazdušnih sistema (UAS) su opisane i analizirane kao teorija i studije slučaja na pojednostavljen način kako bi se stručnjaci upoznali sa novim trendovima politike u sektoru nauke o životnoj sredini i poljoprivredi.

Ovaj kurs je namenjen poljoprivrednicima i agronomima, oni će naučiti osnove korišćenja UAS-a sa odgovarajućim senzorom za procenu zdravlja njihovog uzgoja i procena prinosa.

Uvodni modul ovog kursa bić́e fiziologija biljaka i fotosinteza za početnike. Modul će biti razumljiv čak i neagronomima ili biolozima, fokusiraće se na pripravnike sa nekoliko disciplina. Svrha je da se kurs obrati operaterima sa nenaučnim iskustvom, npr. poljoprivrednicima, ali je u ovoj fazi važno obezbediti razumljiv materijal za obuku za polaznike. Za dalje proučavanje dodatni materijal biće dostupan naprednim čitaocima. Dakle, materijal upućujemo širokoj publici i različitim ciljnim grupama.

Biće predstavljene specifikacije različitih senzora, naučna pozadina za upotrebu ovih senzora i analizirani standardi kao i studije slučaja / primeri najkomercijalnijih senzora. Mapiranje je krajnji cilj kursa. Partnerstvo će predstaviti i koristiti, kao studije slučaja, stvarne mape sa eksperimentalnih polja, praćene stvarnim podacima dobijenim nakon žetve. Tako će se paralelno prikazati „tradicionalni“ način prikupljanja podataka i inovativan način predložen ovim projektom. Polaznik obuke će imati priliku da razume inovaciju i prednosti koje proizilaze za poljoprivrednike.

U vezi sa fotogrametrijom, prvo poglavlje kursa biće pregled 35-godišnje istorije daljinske detekcije u poljoprivredi, evolucije od niske prostorne i vremenske rezolucije satelitskih snimaka i vazdušne fotogrametrije do naprednijih tehnologija i koncepata koji stoje iza ideja korišćenja u poljoprivredi. Drugi modul će se fokusirati na aktuelne tehnologije izdvajanja informacija iz svemirskih i vazdušnih senzora i primenu informacija u preciznoj poljoprivredi. Aplikacije zasnovane na vazdušnim multispektralnim, RGB i termalnim kamerama, LiDAR sistemima i svemirskim optičkim i radarskim senzorima, uključujući: praćenje zdravlja useva, biomasu i procenu prinosa, zone upravljanja, otkrivanje bolesti, brojanje biljaka, itd. Korišćenje fotogrametrijskih metoda za generisanje 3D rekonstrukcije reljefa terena ili krošnje, web i desktop aplikacije koje služe kao interfejsi za usluge koje se pružaju zainteresovanim stranama u poljoprivredi (npr. poljoprivrednicima, agronomima, industriji itd.) su takođe opisane u ovom poglavlju.

Materijal će pružiti jedinstvenu edukaciju polaznicima različitih profila (od farmera do naprednih korisnika) u zavisnosti šta postoji na tržištu i kako se može koristiti. Treći modul će imati za cilj da pripremi polaznike za budućnost daljinskog prikupljanja podataka i pružanja informacija. Govoriće se o trendu sinergije između satelitskih podataka sa visokom vremenskom i spektralnom rezolucijom sa podacima visoke prostorne rezolucije sa dronova i senzorskih sistema zasnovanih na terenu. Biće reči o moći tehnologija kao što su fuzija podataka, metode veštačke inteligencije. Ovaj dokument će biti kreiran za sve tipove krajnjih korisnika sledeće generacije precizne poljoprivrede.

Pored toga, biće reči i o osnovama korišćenja bespilotnih letelica i satelitskih snimaka kao i o fotogrametriji, jer je ovo deo intelektualnog produkta, koji je više namenjen polaznicima sa iskustvom u poljoprivredi.

 


Pre nekoliko godina bilo je moguć́e izvoditi letove bez ikakve dozvole lokalnih nadležnih organa i bez ikakvog osiguranja za UAV i operatera. Poslednjih godina na evropskom i nacionalnom nivou skoro sve države članice su postavile pravni okvir za korišćenje UAS u nekoliko profesionalnih delatnosti kao što su: poljoprivreda, građevinarstvo, nadzor, fotografija itd. U ovim pravnim aktima različite kategorije UAS su specificirane prema težini UAS-a i zahtevima za obuku za svaku kategoriju.

Prema navodima operatera i stručnjaka UAS-a, veliki deo građana nije upoznat sa ovom zakonskom regulativom, a neki od njih koriste UAS bez preduzimanja mera zaštite tj. nemaju osiguranje za svoje UAS. Ovaj intelektualni produkt je prilagođen za svakog građanina ili potencijalnog operatera koji želi da razume zahteve i bude spreman za nacionalne ispite. Takođe, ovaj dokument će biti veoma koristan i popularan jer je deo zahteva ispita nacionalnog vazduhoplovstva.

Ovaj kurs neće biti zbir pravnih akata, već́ će konzorcijum preneti iskustvo operatera koji su se suočili sa određenim poteškoćama pokušavajući da posluju u okviru pravnog okvira i najsavremenijeg stanja u evropskom prostoru. Dakle, to neće biti „prečišćeni“ tekst već́ praktičan pogled na sprovođenje zakona. Ovo je inovativni element u ovom produktu, jer ćemo premašiti zahteve nacionalnih ispita i preneti, što je više moguće, iskustvo profesionalaca. Partnerstvo će predložiti jedinstveni okvir zasnovan na znanju i iskustvu proisteklom iz ovog rezultata.