Abstract. Precision farming systems are being intensively introduced into the agricultural production of the Republic of Kazakhstan. Based on the data of development firms and dealerships centers, precision farming allows the cost of fertilizing, seeds, plant protection products and fuels and lubricants to be reduced by an average of 20 %. In doing so, the possibilities of obtaining efficiency from the use of precision farming systems under certain conditions of their use have not been fully studied. The aim of the work was to determine the impact of parallel and automatic driving systems on the technical and operational as well as economic indices during comparative tests in the North Kazakhstan region of the Republic of Kazakhstan. Research methods. During process of conducting comparative tests, the test conditions, agrotechnical, energy, operational and technological as well as economic indices of aggregates equipped with parallel and automatic driving systems and without systems were determined. All indices were determined in accordance with the requirements of current state standards. Results. In the article are presented the results of comparative tests of a self-moving sprayer on chemical weeding of wheat and flax crops, as well as a combine harvester for wheat harvesting in the conditions of Northern Kazakhstan. The use of GPS navigation and automatic control on the chemical weeding of grain and oilseeds crops contributes to an increase in productivity by 14.6 %, reduction in specific energy consumption by 8 %, fuel consumption by 17.0 %, and working fluid consumption by 14.5 %. In doing so, the total cost of money is reduced by 9 %, the annual savings of the total cost of money is 6562.6 thousand tenge (1093.7 thousand rubles). Using a parallel driving system (GPS-navigation with a course indicator) for harvesting wheat leads to an increase productivity by 2.1 %, reduction of total cost of money by 3 %, labor costs and specific fuel consumption by 1.4 %, while the annual savings of total cost of money is 233.4 thousand tenge (38.9 thousand rubles). The scientific novelty. In the conditions of the Northern region of the Republic of Kazakhstan, the influence of parallel and automatic driving systems on the technical, operational and economic performance of machine-tractor units was studied for the first time.
comparative tests, precision farming, parallel driving, automatic driving, aggregate, chemical weeding, grain crop harvesting, navigation system.
Постановка проблемы (Introduction)
В начале 90-х годов XX века в мировой аграрной науке появилась новая концепция, известная как точное земледелие. Возникновение точного земледелия было обусловлено появлением возможности использования глобальной навигационной системы (GPS, Глонасс). Использование технологий точного земледелия приведет к преобразованию сельского хозяйства. Данный вывод сделан на основе полученных экономических эффектов в области рентабельности, производительности, качества урожая и охраны окружающей среды [1, с. 364].
Точное земледелие позволяет сократить затраты на внесение удобрений, семена, СЗР и ГСМ в среднем на 20 % [2], [3, с. 104], [4, с. 10]. Помимо сокращения затрат энергии, ресурсов и увеличения урожайности точное земледелие позволяет выровнять физические и агрохимические свойства почвы, поле приобретает правильную форму, удобную для проведения агротехнических операций [5, с. 361], [6, с. 173]. Применение систем точного земледелия с получение максимальной прибыли при условии оптимизации сельскохозяйственного производства, экономии хозяйственных и природных ресурсов. При этом открываются реальные возможности производства качественной продукции и сохранения окружающей среды [7, с. 217], [8, с. 142], [9, с. 149]. Системы точного земледелия хорошо зарекомендовала себя и успешно применяется в США, Канаде, Бразилии и в странах Европы [10, с. 13], [11, с. 459], [12, c. 12], [13, c. 535], [14, c. 14]. В настоящее время на рынке РК предлагают различные системы точного земледелия такие, как системы параллельного и автоматического вождения, контроля высева семян, картирования урожайности, дифференцированного внесения минеральных удобрений и СЗР. Многие из перечисленных систем уже используется в сельскохозяйственном производстве. Их можно приобрести и установить на имеющуюся в хозяйстве с/х технику. На новых тракторах, посевных комплексах или самоходных опрыскивателях заводы изготовители уже при сборке устанавливают это оборудование. При этом не до конца изучены возможности получения эффективности от применения систем точного земледелия в определенных условиях их использования.
В Костанайском филиале Научно-производственного центра агроинженерии в 2019 году, были проведены работы по определению влияния системы GPS навигации и автоматического управления на технико-эксплуатационные и экономические показатели агрегата.
Задачи исследований:
- Изучить влияние систем автоматического и параллельного вождения на агротехнические, энергетические и эксплуатационно-технологические показатели работы МТА в северном регионе Республики Казахстан.
- Определить эффективность использования агрегатов с системами автоматического и параллельного вождения по сравнению с аналогичными агрегатами без систем.
Для решения поставленных задач были проведены сравнительные испытания. При проведении испытаний определялись агротехнические, энергетические и эксплуатационно-технологические показатели опрыскивателя самоходного John Deere 4730 на химпрополке с использованием системы GPS-навигации и автоматического управления GreenStar 2, комбайна зерноуборочный РСМ-142 АCROS-530, жатки Power Stream 9 с системой параллельного вождения (курсоуказатель) фирмы Raven и без систем автоматического и параллельного вождения (системы отключалась).
Методология и методы исследования (Methods)
Испытания проводились в одном из хозяйств Северо-Казахстанской области, Республики Казахстан. Методика проведения сравнительных испытаний основывалась на требованиях нормативной документации. Условия проведения испытаний определялись в соответствии с требованиями ГОСТ 20915-2011[[1]]. Оценка агротехнических показателей на химпрополке по ГОСТ Р 53053-2008[[2]], на уборке пшеницы по ГОСТ Р 28301-2015[[3]]. Оценка энергетических показателей – по ГОСТ 52777-2007[[4]]. Эксплуатационно-технологическая оценка – по ГОСТ 24055-2016[[5]]. Обработка полученных данных проводилась методом математической статистики с использованием компьютерной программы Excel [15, c.351]. Оценка экономической эффективности агрегатов определялась по СТ РК ГОСТ Р 53056-2010[[6]].
Результаты (Results)
Сравнительные испытания опрыскивателя самоходного John Deere 4730, оборудованного системой GPS-навигации, автоматического вождения (AutoTrac) с дисплеем GreenStar 2 и без системы автоматического вождения проводились в период с 19 по 26 июня 2019 года. Опрыскиватель самоходный в работе представлен на рис. 1.
 |
Рис. 1. Опрыскиватель John Deere 4730 в работе (вид сзади сбоку)
Fig. 1. John Deere 4730 sprayer in operation (rear side view)
Сравнительные испытания опрыскивателя самоходного проводились на химической обработке посевов зерновых и масличных культур. Работы выполнялись с 19–20 часов до 10–11 часов утра следующего дня. Такой режим работы был выбран из-за высоких дневных температур окружающей среды и высокой скорости ветра. Дневная температура повышалась до 25–30 °C, а скорость ветра достигала 6–8 м/с. Настройка и подготовка опрыскивателя к работе осуществлялась специалистами хозяйства.
Условия сравнительных испытаний на химической обработке посевов зерновых и масличных культур (пшеница, лен) были типичными для зоны. Средние значения показателей на глубине до 10 см: влажность почвы – 26,4 %; объемная масса почвы – 1,1 г/см3; твердость почвы – 1,5 МПа. Влажность воздуха – 38 %, температура воздуха – 16,2 0С, скорость ветра – 0,8 м/с, высота растений – 11,2 см, температура рабочей жидкости – 15 °С, ширина междурядья у льна – 25,2 см, у пшеницы – 15,3 см, число сорняков – 229 шт/м2.
В таблице 1 представлены показатели работы опрыскивателя самоходного оборудованного системой GPS-навигации, автоматического вождения (AutoTrac) с дисплеем GreenStar 2 и без системы.
Таблица 1
Показатели работы опрыскивателя самоходного оборудованного системой автоматического вождения GreenStar 2 и без системы при сравнительных испытаниях
|
Показатели |
Значения показателей |
||
|
По НД |
По данным испытаний |
||
|
Без системы |
С системой |
||
|
Дата испытаний |
Нет данных |
20–23.06.19 |
23–26.06.19 |
|
Рабочая скорость движения, км/ч |
До 32 |
26,2 |
26,2 |
|
Конструктивная ширина захвата, м |
30,5 |
30,5 |
|
|
Рабочая ширина захвата, м |
Нет данных |
27,8 |
30,4 |
|
Часовой расход топлива, кг/ч |
35,3 |
34,9 |
34,9 |
|
Затраты мощности на перемещение, кВт |
Нет данных |
94,9 |
94,9 |
|
Производительность за час основного времени, га |
64–97 |
72,6 |
79,3 |
|
Мощность на привод насоса, кВт |
Нет данных |
14,5 |
14,5 |
|
Мощность, потребляемая агрегатом, кВт |
Нет данных |
109,4 |
109,4 |
|
Удельные энергозатраты за час основного времени, МДж/га |
Нет данных |
5,4 |
5,0 |
|
Эксплуатационные показатели: а) производительность за 1 час, га: – основного времени – сменного времени – эксплуатационного времени |
Нет данных Нет данных Нет данных |
72,8 38,6 38,6 |
79,6 45,2 45,2 |
|
б) удельный расход топлива, кг/га |
Нет данных |
0,78 |
0,66 |
|
в) количество обслуживающего персонала: – на агрегате – на вспомогательных операциях
|
1 Нет данных
|
1 3 заправщика водой и гербицидами |
1 2 заправщика водой и гербицидами |
|
Эксплуатационно-технологические коэффициенты: – надежность технологического процесса – использования сменного времени – использования эксплуатационного времени |
Нет данных Нет данных Нет данных |
1,0 0,53 0,53 |
1,0 0,57 0,57 |
|
Показатели качества технологического процесса: – заданный расход рабочей жидкости, л/га – фактический расход рабочей жидкости, л/га – отклонение фактического расхода жидкости от заданного, % |
Нет данных Нет данных
До 7,5 |
55,0 59,6
7,7 |
55,0 52,0
5,8 |
Table 1
Performance indicators of self-moving sprayer equipped with automatic driving system “GreenStar 2” and without the system during comparative tests
|
Indicators |
Value of indicator |
||
|
By ND |
Indicators based on test data |
||
|
Without a system |
With a system |
||
|
Test date |
No data |
20–23.06.19 |
23–26.06.19 |
|
Operating speed, km/h |
Up to 32 |
26.2 |
26.2 |
|
Design width, m |
30.5 |
30.5 |
|
|
Working width, m |
No data |
27.8 |
30.4 |
|
Hourly fuel consumption, kg/h |
35.3 |
34.9 |
34.9 |
|
Power consumption for moving, kW |
No data |
94.9 |
94.9 |
|
Productivity per hour of the main time, ha |
64–97 |
72.6 |
79.3 |
|
Power to the pump drive, kW |
No data |
14.5 |
14.5 |
|
Power consumed by the aggregate, kW |
No data |
109.4 |
109.4 |
|
Specific energy consumption per hour of the main time, MJ/ha |
No data |
5.4 |
5.0 |
|
Performance indicators: a) productivity for 1 hour of time, ha: – main – shift – operational |
No data No data No data |
72.8 38.6 38.6 |
79.6 45.2 45.2 |
|
b) specific fuel consumption, kg/ha |
No data |
0.78 |
0.66 |
|
с) number of service personnel: – on the aggregate – on auxiliary operations |
1 No data |
1 3 water and herbicide tankers |
1 2 water and herbicide tankers |
|
Operational and technological coefficients: – technologicalprocess reliability – use of shift time – use of operating time |
No data No data No data |
1.0 0.53 0.53 |
1.0 0.57 0.57 |
|
Technological process quality indicators: – set flow rate of the working fluid, l/ha – actual flow rate of the working fluid, l/ha – deviation of the actual liquid flow rate from the set value, % |
No data No data Up to 7.5 |
55.0 59.6 7.4 |
55.0 52.0 5.8 |
Анализ результатов сравнительных испытаний опрыскивателя самоходного John Deere 4730 (без системы GPS-навигации и автоматического вождения) на химпрополке зерновых и масличных культур (таблица 1) показывает, что при рабочей ширине захвата 27,8 м и скорости движения 26,2 км/ч производительность агрегата за час основного времени составляет 72,8 га, сменного и эксплуатационного времени – 38,6 га. Коэффициенты использования сменного и эксплуатационного времени – 0,53. Коэффициенты использования сменного и эксплуатационного времени равны по причине того, что в процессе проведения эксплуатационно-технологической оценки технических отказов зафиксировано не было. Затраты мощности на передвижение опрыскивателя по полю – 94,4 кВт, удельный расход топлива – 0,78 кг/га. Удельные энергозатраты за час основного времени составляют 5,4 МДж/га. Фактический расход рабочей жидкости составил 59,6 л/га.
Использование системы GPS-навигации и автоматического вождения обеспечило увеличение рабочей ширины захвата до 30,4 м. На скорости движения 26,2 км/ч производительность за один час основного времени достигала 79,6 га, сменного и эксплуатационного времени – 45,2 га. Коэффициенты использования сменного и эксплуатационного времени – 0,57. Затраты мощности на передвижение опрыскивателя по полю – 94,4 кВт, удельный расход топлива – 0,66 кг/га. Удельные энергозатраты за час основного времени составляют 5,0 МДж/га. Фактический расход рабочей жидкости – 52,0 л/га.
Применение системы GPS-навигации, автоматического вождения (AutoTrac) с дисплеем GreenStar 2 на химпрополке зерновых и масличных культур обеспечило увеличение рабочей ширины захвата на 2,6 м, или на 8,4 %. При этом производительность опрыскивателя за один час сменного и эксплуатационного времени увеличилась на 6,6 га, что составляет 14,6 %. Использование системы GPS-навигации и автоматического управления GreenStar 2 при работе опрыскивателя самоходного John Deere 4730 приводит к снижению удельных энергозатрат на 8 %. Удельный расход топлива снижается на 0,12 кг/га, а удельный расход рабочей жидкости – на 7,6 л/га, или на 17,0 и 14,5 % соответственно.
Установлено, что агрегат устойчиво и с требуемым качеством выполняет технологический процесс независимо от наличия системы GPS-навигации и автоматического управления.
На основании полученных данных проведен расчет экономической эффективности применения опрыскивателя самоходного John Deere 4730, оборудованного системой GPS-навигации и автоматического управления GreenStar 2 и без системы.
Анализ результатов экономической оценки сравнительных испытаний показал, что применение опрыскивателя самоходного John Deere 4730, оборудованного системой GPS навигации и автоматического управления, обеспечивает годовую экономию совокупных затрат денежных средств на химпрополке зерновых и масличных культур в размере 6562,6 тыс. тенге (1 093,7 тыс. руб.). Совокупные затраты денежных средств снижаются на 9 %, удельный расход топлива и гербицидов – на 17,0 и 14,5 % соответственно.
В период с 12 по 15 сентября 2019 года проведены сравнительные испытания комбайна зерноуборочного АCROS-530 с жаткой-хедером Power Stream 9, оборудованного системой параллельного вождения (GPS-навигация с курсоуказателем) фирмы Raven (США) и без использования системы параллельного вождения. Комбайн зерноуборочный АCROS-530 с жаткой-хедером Power Stream 9 представлен на рис. 2.
Испытания проводились на уборке пшеницы в Северо-Казахстанской области. Условия сравнительных испытаний комбайна зерноуборочного АCROS-530 с жаткой-хедером Power Stream 9 при проведении агротехнической, энергетической и эксплуатационно-технологической оценок были характерны для зоны в период проведения работ. Средние значения показателей на глубине до 10 см: влажность почвы – 19,7 %; твердость почвы – 1,2 МПа. Урожайность зерна пшеницы – 20,2 ц/га, масса 1000 зерен – 43 г, влажностью зерна – 18 %, влажностью соломы – 16,2 %, высота растений – 0,6 м, густота растений – 379 шт/м2, засоренность сорняками отсутствует. В таблице 2 представлены показатели работы комбайна зерноуборочного АCROS-530, оборудованного системой параллельного вождения (GPS-навигация с курсоуказателем) и без системы при сравнительных испытаниях.
|
Рис. 2. Комбайн зерноуборочный РСМ-142 АCROS-530 с жаткой Power Stream 9 в работе
Fig. 2. Combine harvester RSM-142 АCROS-530 with header Power Stream 9 in operation
Таблица 2
Показатели работы комбайна зерноуборочного АCROS-530, оборудованного системой параллельного вождения (GPS-навигация с курсоуказателем) и без системы при сравнительных испытаниях
|
Показатели |
Значения показателей |
||
|
По НД |
По данным испытаний |
||
|
Без системы |
С системой |
||
|
Дата испытаний |
Нет данных |
12–13.09.19 |
14–15.09.19 |
|
Рабочая скорость движения, км/ч |
Не более 10,0 |
7,8 |
7,8 |
|
Конструктивная ширина захвата, м |
9,0 |
9,0 |
|
|
Рабочая ширина захвата, м |
Нет данных |
8,6 |
8,7 |
|
Часовой расход топлива, кг/ч |
Нет данных |
30,8 |
30,8 |
|
Затраты мощности на перемещение, кВт |
Нет данных |
60,9 |
60,9 |
|
Мощность, потребляемая агрегатом, кВт |
Нет данных |
143,2 |
143,2 |
|
Удельные энергозатраты за час основного времени, МДж/га |
Нет данных |
76,9 |
75,8 |
|
Эксплуатационные показатели: а) производительность за 1 час времени, га: |
|
||
|
– основного, га т |
Не менее 3,40 Не менее 14,00 |
6,7 10,6 |
6,8 10,7 |
|
– сменного, га т |
Нет данных Нет данных |
4,7 7,4 |
4,8 7,5 |
|
– эксплуатационного, га т |
Нет данных Нет данных |
4,7 7,4 |
4,8 7,5 |
|
б) удельный расход топлива, кг/га кг/т |
Нет данных Нет данных |
7,1 4,5 |
7,0 4,4 |
|
в) количество обслуживающего персонала, чел |
1 |
1 |
1 |
|
Эксплуатационно-технологические коэффициенты: – надежность технологического процесса |
Нет данных |
1,0 |
1,0 |
|
– использования сменного времени |
Нет данных |
0,7 |
0,7 |
|
– использования эксплуатационного времени |
Нет данных |
0,7 |
0,7 |
|
Показатели качества технологического процесса: – потери за жаткой, всего, % – фактическая подача, кг/с – суммарные потери зерна за молотилкой, % – дробление зерна, % – содержание сорной примеси, % |
Не более 0,5 Нет данных Не более 1,5 Не более 2,0 Не более 2,0 |
0,5 8,6 1,1 1,4 0,4 |
0,5 8,7 1,2 1,0 0,2 |
Table 2
Performance indicators of the combine harvester “ACROS-530” equipped with a parallel driving system (GPS navigation with a course indicator) and without a system during comparative tests
|
Indicators |
Value of indicator |
|||
|
By ND |
Indicators based on test data |
|||
|
Without a system |
With a system |
|||
|
Test date |
No data |
12–13.09.19 |
14–15.09.19 |
|
|
Operatingspeed, km/h |
No more than 10.0 |
7.8 |
7.8 |
|
|
Designwidth, m |
9.0 |
9.0 |
||
|
Workingwidth, m |
No data |
8.6 |
8.7 |
|
|
Hourly fuel consumption, kg/h |
No data |
30.8 |
30.8 |
|
|
Power consumption for moving, kW |
No data |
60.9 |
60.9 |
|
|
Power consumed by the aggregate, kW |
No data |
143.2 |
143.2 |
|
|
Specific energy consumption per hour of the main time, MJ/ha |
No data |
76.9 |
75.8 |
|
|
Performance indicators: a) productivity for 1 hour of time, ha: |
|
|
|
|
|
– main, ha t |
At least 3.4 At least 14.0 |
6.7 10.6 |
6.8 10.7 |
|
|
– shift, ha t |
No data No data |
4.7 7.4 |
4.8 7.5 |
|
|
– operational, ha t |
No data No data |
4.7 7.4 |
4.8 7.5 |
|
|
b) specific fuel consumption, kg/ha kg/t |
No data No data |
7.1 4.5 |
7.0 4.4 |
|
|
с) number of service personnel, people |
1 |
1 |
1 |
|
|
Operational and technological coefficients: – technological process reliability |
No data |
1.0 |
1.0 |
|
|
– use of shift time |
No data |
0.7 |
0.7 |
|
|
– use of operating time |
No data |
0.7 |
0.7 |
|
|
Technological process quality indicators: – losses behind the harvest reaper, total, % – actual feed, kg/s – total losses of grain afterseparator, % – grain crushing, % – content of weed admixture, % |
No more than 0.5 No data No more than 1.5 No more than 2.0 No more than 2.0 |
0.5 8.6 1.1 1.4 0.4 |
0,.5 8.7 1.2 1.0 0.2 |
|
Результаты сравнительных испытаний комбайна зерноуборочного АCROS-530 (без системы GPS навигации и параллельного вождения) на уборке зерновых (таблица 3) показывают, что на скорости движения 7,8 км/ч и рабочей ширине захвата 8,6 м производительность за час основного времени составляет 6,7 га, сменного и эксплуатационного времени – 4,7 га. Коэффициенты использования сменного и эксплуатационного времени – 0,7. Удельный расход топлива 7,1 кг/га. Удельные энергозатраты за час основного времени составляют 76,9 МДж/га.
Использование системы GPS навигации и параллельного вождения обеспечило увеличение рабочей ширины захвата до 8,7 м. На скорости движения 7,8 км/ч производительность за один час основного времени достигала 6,8 га, сменного и эксплуатационного времени – 4,8 га. Коэффициенты использования сменного и эксплуатационного времени – 0,7. Затраты мощности на передвижение комбайна по полю – 143,2 кВт, удельный расход топлива – 7,0 кг/га. Удельные энергозатраты за час основного времени составляют 75,8 МДж/га.
Применение системы GPS навигации и параллельного вождения на уборке зерновых культур обеспечило увеличение рабочей ширины захвата на 0,1 м или на 1,2 %. При этом производительность комбайна за один час сменного и эксплуатационного времени увеличилась на 0,1 га, что составляет 2,1 %. Использование системы GPS навигации и параллельного управления при работе комбайна зерноуборочного АCROS-530 с жаткой Power Stream 9 приводит к снижению удельных энергозатрат на 1,1 МДж/га, или 1,9 %, а удельный расход топлива снижается на 0,1 кг/га, или на 1,4 %.
Установлено, что уборочный агрегат устойчиво и качественно выполняет технологический процесс не зависимо от наличия системы GPS-навигации, параллельного управления.
На основании полученных данных проведен расчет экономической эффективности применения комбайна зерноуборочного АCROS-530 с жаткой Power Stream 9, оборудованного системой GPS навигации и параллельного управления и без системы.
Анализ результатов экономической оценки показал, что использование на уборке пшеницы комбайна АCROS-530 с системой параллельного вождения (GPS-навигация с курсоуказателем) приводит к снижению совокупных затрат денежных средств на 3 %, затрат труда и удельного расхода топлива – на 1,4 % по сравнению с комбайном АCROS-530 без системы параллельного вождения. Использование на уборке пшеницы комбайна АCROS-530 с жаткой-хедером Power Stream 9, укомплектованного системой параллельного вождения, обеспечивает годовую экономию совокупных затрат денежных средств в размере 233,4 тыс. тенге (38,9 тыс. руб).
По результатам сравнительных испытаний установлено, что применение системы параллельного вождения на уборке зерновых требует повышенного напряжения и внимания, что приводит к увеличению утомляемости механизатора.
Обсуждение и выводы (Discussion and Conclusion)
Использование системы GPS-навигации и автоматического управления на химпрополке зерновых и масличных культур способствует увеличению сменной производительности на 14,6 %, снижению удельных энергозатрат на 8 %, расхода топлива – на 17,0 %, а расхода рабочей жидкости на – 14,5 %. При этом совокупные затраты денежных средств снижаются на 9 %, годовая экономия совокупных затрат денежных средств составляет 6562,6 тыс. тенге (1093,7 тыс. руб.).
Использование системы параллельного вождения (GPS-навигация с курсоуказателем) на уборке пшеницы приводит к увеличению производительности на 2,1 %, снижению совокупных затрат денежных средств – на 3 %, затрат труда и удельного расхода топлива – на 1,4 % , при этом годовая экономия совокупных затрат денежных средств составляет 233,4 тыс. тенге (38,9 тыс. руб.).
Применение системы параллельного вождения на уборке зерновых требует повышенного напряжения и внимания, что приводит к увеличению утомляемости механизатора. Для повышения эффективности использования зерноуборочного комбайна его необходимо оборудовать системой автоматического управления.
Полученные результаты исследований (испытаний) могут быть использованы в практической работе инженерных служб сельскохозяйственных предприятий Северного Казахстана при производстве зерновых, масличных, пропашных и кормовых культур, а так же при выборе и приобретении систем GPS-навигации и управления.
[1] ГОСТ 20915-2011. Испытания сельскохозяйственной техники. Методы определения условий испытаний.
[2] ГОСТ Р 53053-2008. Машины для защиты растений. Опрыскиватели. Методы испытаний.
[3] ГОСТ 28301-2007. Комбайны зерноуборочные. Методы испытаний. - Введ. 2010-04-28. – Минск: Евразийский совет по стандартизации, метрологии и сертификации, 2007. – 53 с.
[4] ГОСТ Р 52777-2007. Техника сельскохозяйственная. Методы энергетической оценки. – Введ. 2007-11-13.– М.: Стандартинформ, 2007. – 7 с.
[5] ГОСТ 24055-88. Техника сельскохозяйственная. Методы эксплуатационно-технологической оценки. – Введ. 1989-01-01. – М.: Государственный комитет СССР по стандартам, 1989. – 15 с.
[6] СТ РК ГОСТ Р 53056-2010. Техника сельскохозяйственная. Методы экономической оценки. – Введ. 2010-10-04. – Астана: Комитет по техническому регулированию и метрологии Министерства индустрии и торговли республики Казахстан, 2010. – 26 с.
1. Yakushev V. V. Tochnoe zemledelie: teoriya i praktika. SPb., 2016. 364 s.
2. Ot tochnogo zemledeliya do «umnyh ferm» [Elektronnyy resurs] // Matrica.kz: novostnoy portal. URL: http://www.matritca.kz (data obrascheniya: 18.05.2020).
3. Didimova V. S., Zamotaylova V. A. Ocenka effektivnosti vnedreniya sistem tochnogo zemledeliya // Informacionnoe obschestvo: sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya: sbornik materialov VIII mezhdunarodnogo foruma. Krasnodar, 2017. S. 104-107.
4. Porfir'ev E. I., Aleksanov D. S. Ocenka potrebnosti v navigacionnoy tehnike pri vnedrenii sistem tochnogo zemledeliya // Mezhdunarodnyy nauchno-issledovatel'skiy zhurnal. 2016. № 9 (51) S. 10-13 DOI:https://doi.org/10.18454/IRJ.2016.51.149.
5. Garcia L. C., van der Meer R. W., de Souza N. M., Justino A., Neto P. H-W. Seeding maneuvers using navigation system // Engenharia Agricola. 2016. Vol. 36. No. 2. Pr. 361-366.
6. Kelc D., Stajnko D., Berk P., Rakun J., Vindis P., Lakota M. Reduction of environmental pollution by using RTK-navigation in soil cultivation // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2019. Vol. 12. No. 5. Pr. 173-178.
7. Lagun A. A., Shilova I. N. Predposylki i ekonomicheskaya effektivnost' vnedreniya sistemy tochnogo zemledeliya v sel'skohozyaystvennyh predpriyatiyah vologodskoy oblasti // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2018. № 2 (57). S. 217-226.
8. Beluhova-Uzunova R., Dunchev D. Precision farming - concepts and perspectives // Problems of Agricultural Economics Zagadnienia Ekonomiki Rolnej. 2019. Vol. 3 (360). Pp. 142-145.
9. Zvyagina N. N., Yadriceva T. S. Primenenie tochnyh tehnologiy v zernovom proizvodstve i ih vliyanie na effektivnost' proizvodstva i ekologicheskuyu bezopasnost' // Vestnik michurinskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2016. № 3. S. 149-153.
10. Truflyak E. V., Kreymer A. S., Kurchenko N. Yu., Didych V. A. Cifrovye tehnologii v APK // Sel'skiy mehanizator. 2018. № 7. S. 13-14.
11. Truflyak E. V. Tochnoe sel'skoe hozyaystva: vchera, segodnya, zavtra // Innovacionnye tehnologii v nauke i obrazovanii: materialy V mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii. Rostov-na-Donu, 2017. S. 459-464.
12. Barocco R. Yield Mapping Hardware Components for Grains and Cotton Using On-the-Go Monitoring Systems // The Department of Agricultural and Biological Engineering. UF/IFAS Extension. University of Florida, 2017. 12 p.
13. Truflyak E. V., Bol'bat A. I. Ekonomicheskaya effektivnost' ispol'zovaniya elementov tochnogo zemledeliya // Rol' melioracii zemel' v realizacii gosudarstvennoy nauchno-tehnicheskoy politiki v interesah ustoychivogo razvitiya sel'skogo hozyaystva: materialy mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii, posvyaschennoy 50-letiyu Vserossiyskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta oroshaemogo zemledeliya. Volgograd, 2017. S. 535-542.
14. Gusev A., Ziablitckaia G., Ziablitckaia N., Kholmanskikh M., Novopashin L. An analysis of research areas in precision Agriculture // International Transaction Journal Of Engineering Management & Applied Sciences & Technologies. 2019. Vol. 10 (12). Pp. 14-24.
15. Dospehov B. A. Metodika polevogo opyta. M.: Agropromizdat, 1985. 351 s.
