Context
Potrzeba realizacji operacji jest uzasadniona wynikami badań naukowych w rozumieniu art. 4. Ust. 2 ustawy z dnia 20 lipca 2018 r. Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce. Badania naukowe jednoznacznie wskazują potrzebę rozwiązań, które pozwolą na określenie zaopatrzenia roślin w substancje odżywcze, co umożliwia dostosowanie prowadzonych zabiegów agrotechnicznych do bieżącego zapotrzebowania upraw, a w efekcie osiągnięcie optymalnych plonów. W tym zakresie kluczowa jest możliwość określenia zasobności azotu w badanej roślinie, a poza tym określenie ilości wody w roślinie oraz potencjalnego występowania w niej stresów. Wdrożenie urządzeń o określonych możliwościach analitycznych może mieć istotny wpływ na redukcję zanieczyszczeń spowodowanych nieprzyswojonym nadmiarem składników pokarmowych zastosowanych w nawozach. Uzyskane pomiary będą mogły posłużyć do stworzenia map wykorzystywanych do precyzyjnego nawożenia.
Ograniczenie zużycia zasobów jest jednym z głównych wyzwań stojących przed europejskimi producentami żywności. Zastosowanie proponowanego rozwiązania, może przyczynić się do efektywniejszego zarządzania zasobami oraz ograniczenia strat wynikających ze stosowania nieodpowiedniej dawki nawozu. Wykorzystanie map sporządzonych na podstawie danych o zasobności roślin w azot i wodę do prowadzonych zabiegów agrotechnicznych i dostosowania optymalnej dawki nawozu może wpłynąć na wzrost jakości osiąganych plonów. Dzięki temu, poza korzyściami dla środowiska naturalnego, może przyczynić się do zwiększenia zysków. Wykorzystanie innowacji przy produkcji kiszonki pozwoli na osiągniecie wyższej produktywności dzięki wyznaczeniu optymalnego terminu zbioru kukurydzy na kiszonkę.
Objectives
The purpose of the operation is to develop improved organizational and technological innovations in the field of plant research and translation of the results into precision in the use of fertilizers and optimization of the plant development environment. The operation will produce a measuring device that will collect data on plant nitrogen abundance, plant moisture and stress index based on spectrophotometry technique. A solution will be produced that will allow automatic generation of maps for precise fertilization on the basis of the corrected nitrogen demand index of plants.
Objectives
Celem operacji jest wytworzenie ulepszonych innowacji organizacyjnych oraz technologicznych w zakresie badań roślin oraz przekładania wyników na precyzję wykorzystania nawozów i optymalizację środowiska rozwoju roślin. W ramach operacji wytworzona zostanie aparatura pomiarowa, która na podstawie techniki spektrofotometrii zbierze dane o zasobności roślin w azot, wilgotności rośliny oraz wskaźnika stresowego. Wytworzone zostanie rozwiązanie pozwalające na automatyczne generowanie map do precyzyjnego nawożenia na podstawie skorygowanego wskaźnika zapotrzebowania roślin na azot.
Activities
The project will be carried out in 5 stages. Each member of the consortium will carry out a series of activities leading to the creation of innovations as a result of research and development work. The main tasks will include support for plant sampling and subsequent analysis, conducting appropriate agrotechnology and internal cooperation, as well as the purchase of the necessary equipment and machinery to carry out the operation. The consortium members undertake to implement the project in accordance with its methodology and objectives.
Activities
Realizacja projektu nastąpi w ciągu 5 etapów. Każdy z członków konsorcjum będzie prowadził szereg działań prowadzących do wytworzenia innowacji na skutek prac badawczo-rozwojowych. Do głównych zadań będzie należało wsparcie w zakresie pobierania próbek roślin a nastęnie ich analizowania, prowadzenia odpowiedniej agrotechniki oraz wewnętrznej współpracy oraz zakup niezbędnych urządzeń i maszyn do przeprowadzenia operacji. Konsorcjanci zobowiązują się realizować projekt zgodnie z jego metodologią oraz założeniami.
Additional comments
W wyniku badań zostaną opracowane algorytmy pozwalające na znaczne poprawienie skuteczności rolnictwa precyzyjnego. Algorytmy służące do tworzenia map nawożenia oraz kontrolowania ilości suchej masy w kukurydzy. Mogą one zostać wykorzystane w szeroko pojętych systemach wspomagających podejmowanie decyzji lub systemach ERP wykorzystywanych w dużych gospodarstwach. Oprócz wartości naukowej algorytmy mogą zostać wykorzystane w wielu prywatnych podmiotach. W obliczu zaostrzającej się polityki nawozowej wpłyną one korzystnie na redukcję użytych nawozów azotowych. Algorytmy te wpłyną również na jakość produkowanych pasz w gospodarstwach, pozwalając na określenie momentu zbioru kukurydzy na podstawie zawartości suchej masy. Zakładane założenia będą miały pozytywny wpływ na zakresy ekonomiczne gospodarstwa, ze względu na ograniczenie kosztów związanych z doborem odpowiedniej ilości nawozów zużywanych w celu nawożenia upraw oraz wspomogą gospodarstwa produkujące kiszonkę z kukurydzy. Zastosowanie to będzie miało na celu wspomaganie użytkownika w podejmowaniu decyzji ustalenia terminu zbioru kukurydzy na podstawie określenia odpowiedniego stosunku suchej masy w roślinie. Algorytmy znajdą swoje zastosowanie u producentów rozsiewaczy do nawozów oraz maszyn rolniczych posiadających terminale. Może to być ważny impuls dla polskich producentów maszyn rolniczych oraz rozwoju rolnictwa precyzyjnego, ponieważ wiele z nich dopiero wkracza w etap oferowania maszyn opartych na systemach rolnictwa precyzyjnego, a zapotrzebowanie na tego typu rozwiązania wzrasta w bardzo szybkim tempie.
Project details
- Main funding source
- Rural development 2014-2020 for Operational Groups
- Rural Development Programme
- 2014PL06RDNP001 Program Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2014-2020
Location
- Main geographical location
- Lubelski
EUR 1 416 292.00
Total budget
Total contributions from EAFRD, national co-financing, additional national financing and other financing.
Resources
Links
1 Practice Abstracts
Implementation of the operation will culminate in the development of a practical digital solution that can be successfully applied by the farmer. Digitization of agricultural processes carries the potential to increase farm productivity, while affecting the sustainability of the agricultural sector both economically and ecologically. They are based on data sets that are processed for the purposes required on the farm. The operation includes the creation of a measuring device to read the nitrogen index corrected for the plant's stress index and moisture level. On the basis of the index, it will be possible to create precise maps that the farmer will be able to use when implementing precise agrotechnical measures. This will be a digital solution that will allow the farmer, among other things, to apply the optimal dose of fertilizer. The measuring apparatus that is the subject of the operation will make it possible to determine the optimal date for harvesting corn for silage.to-use and familiar elements. Therefore, special attention will be paid to the field of user experience (UX). Thanks to the use of digital form, the data will be mobile and the costs of implementation on the farm will be low. The use of a digital solution in the form of maps will allow the farmer using it to optimize the use of fertilizers and maximize yields while maintaining high quality products. The use of the optimal dose of fertilizer will translate directly into the economic result of farms.r plant moisture data, among other things. As a result, the farmer will have precise plant nutrition data in the form of a map.
Realizacja operacji będzie zakończona opracowaniem rozwiązania cyfrowego, które z powodzeniem będzie mogło zostać zastosowane przez rolnika. Cyfryzacja procesów w rolnictwie niesie potencjał do zwiększenia wydajności gospodarstw rolnych, jednocześnie wpływając na zrównoważony rozwój sektora rolnego zarówno pod katem ekonomicznym i ekologicznym. Ich podstawą są zestawy danych, które podlegają przetworzeniu dla celów wymaganych w gospodarstwie. Operacja obejmuje stworzenie aparatury pomiarowej pozwalającej na odczytywanie wskaźnika azotu skorygowanego o wskaźnik stresowy rośliny i poziom jej wilgotności. Na podstawie wskaźnika możliwe będzie tworzenie precyzyjnych map, które rolnik będzie mógł wykorzystać przy realizacji precyzyjnych zabiegów agrotechnicznych. Będzie to rozwiązanie cyfrowe, które pozwoli to rolnikowi między innymi na stosowanie optymalnej dawki nawozu. Aparatura będąca przedmiotem operacji umożliwi wyznaczenie optymalnego terminu zbioru kukurydzy na kiszonkę. Ponadto zostanie stworzona aplikacja przeznczona o zarządzania tym procesem. Opracowane rozwiązanie zostanie udostępnione do użytku w formie rozwiązania oprogramowania cyfrowego. Ze względu na niewielkie koszty dystrybucji rozwiązań cyfrowych, produkt w postaci aplikacji będzie konkurencyjną ofertą na rynku cyfrowych usług rolniczych. Rolnicy są grupą użytkowników, którzy oczekują takich interfejsów, które nie odbiegają od powszechnych rozwiązań, a nowe funkcje prezentują za pomocą prostych w obsłudze i znajomych elementów. Dlatego też, szczególe uwaga poświęcona zostanie dziedzinie user experience (UX). Dzięki wykorzystaniu formy cyfrowej dane będą mobilne, a koszty wdrożenia w gospodarstwie niewielkie.
Contacts
Project coordinator
-
Instytut Nowoczesnego Rolnictwa Sp. z o. o.
Project coordinator
Project partners
-
Bartosz Wróblewski
Project partner
-
Iwona Czech-Kapała
Project partner
-
QED Poland Sp. z o. o.
Project partner
-
Szymon Kowalski
Project partner
-
Sławomir Czech
Project partner