Základem precizního zemědělství jsou technologie, které nejenže dokážou důležitá data generovat, ale zároveň je umějí i za pomoci sofistikovaných algoritmů softwarově analyzovat a komponovat do funkčních celků. Využívání umělé inteligence (AI) tak dává zemědělcům obrovské možnosti, jak opravdu poznat svou půdu a ušetřit nemalé peníze.
Zemědělských podniků, kde hospodáři aplikují alespoň některé z principů takzvaného precizního zemědělství, je už v Česku poměrně velké množství. A před několika lety přejaly tuto myšlenku další dvě farmy: AZOS Zakřany hospodařící na 1 000 hektarech půdy a ZD Naloučany s 580 hektary. „Tenkrát jsem měl zkušenosti spíše teoretické. Učili jsme se o tom na univerzitě a další informace jsem získával od přátel a spolužáků, kteří již nové postupy s pozitivními výsledky aplikovali,“ vzpomíná agronom obou podniků Jiří Souček a dodává, že právě tato inspirace pro něj byla stěžejní. „Při zachování nebo mírném zvýšení výnosu všichni dokázali ušetřit na vstupech, jako jsou hnojiva a osiva. To byl argument, kterým se mi podařilo přesvědčit naše vedení, a proto jsem začal hledat realizátora. Nakonec jsem oslovil společnost CleverFarm, aby nám s implementací pomohla.“ Procesy zavádění inovativního hospodaření do zemědělských podniků se mohou v detailech lišit, ale více méně vždy stojí na tom, že je třeba nejprve zkontrolovat techniku, tedy traktory, rozmetadla a postřikovače, zda je kompatibilní a může provádět variabilní pěstební zásahy. „My k tomu vytváříme zároveň report, v němž způsobilost techniky detailně popíšeme, a pokud zjistíme, že některá technika vhodná není, přidáváme i seznam investičních nákladů,“ říká Adam Zlotý, ředitel společnosti CleverFarm, která stojí za vývojem unikátního softwaru pro správu hospodářství. Jiří Souček jej doplňuje s tím, že změny v některé technice museli řešit i v Zakřanech. „Například rozmetadla jsme si začali půjčovat od různých dodavatelů tak, abychom byli během krátké doby technicky připraveni k přechodu na precizní zemědělství.“ Kromě kontroly a přípravy techniky je však k úspěšné implementaci potřeba ještě jedna důležitá věc: dostatečné množství dat, z nichž se dá v rámci precizního zemědělství vycházet. Zakřanská farma měla to štěstí, že společně s CleverFarm dokázala poskládat dohromady data za osm let. Typicky šlo například o historické osevní postupy, tedy co se na jednotlivých pozemcích v minulosti pěstovalo, dále se skládaly informace o laboratorních rozborech půdních vzorků nebo se ucelovaly výnosové mapy.
Precizní zemědělství vede k úsporám a vyšším výnosům
Jedna z definic precizního zemědělství vypovídá, že jde o individuální přístup k půdě, kdy se ve správném čase dělá se správnou intenzitou správný pěstební zásah. Aby bylo možné veškeré tyto kroky řídit, a hlavně dlouhodobě uřídit, je potřeba mít k dispozici specializovaný software, v němž se veškerá sesbíraná data vyhodnocují, spravují a vizualizují. Pro AZOS Zakřany i ZD Nalučany nakonec Jiří Souček zvolil nástroj pro správu farmy [FMS — farm management system (nebo také software či solution) — druh farmářského softwaru, který pomáhá provozovat efektivnější hospodaření, v pokročilejších podobách pak např. na základě sledování kvality a výnosů plodin a hospodářských zvířat generuje zprávy, upozornění a doporučení pomáhající optimalizovat péči, sklízet plodiny nebo přemístit zvířata s přihlédnutím na aktuální podmínky v konkrétních lokali-tách — pozn. red.] právě od Clever- Farm a jedním z důvodů byla dostupnost analýz za pomoci algoritmů umělé inteligence. Bez ohledu na dodavatele jsou FMS v současné době absolutním základem správy zemědělského hospodaření. Legislativa totiž ukládá každému v Česku hospodařícímu subjektu, který je příjemcem dotací, evidovat určité činnosti na farmě. Jde například o termíny setí, aplikace hnojiv a aplikace přípravků na ochranu rostlin a také data ze sklizní. Každý takový software tedy slouží jako podpora agroevidenčních činností a zabezpečení souladu s legislativními požadavky. Některé systémy mají však navíc i funkce související s precizním zemědělstvím. Farm management, který společnost CleverFarm sama vyvíjela, může například zobrazit takzvané management zóny neboli zóny relativního výnosového potenciálu. To jsou data získaná na základě vyhodnocování dlouhodobé historie posuzované z družicových snímků. Na vizualizovaných datech v podobě map pak červené plochy označují místa, kde na konci sezóny bývá nízký výnos, a zelená místa oblasti s vysokým výnosem. „A právě těmto management zónám se uzpůsobuje hospodaření a provádí variabilní setí. Hustota výsevku se uzpůsobuje tak, aby se dosáhlo co nejlepšího výnosu v poměru k nákladům i v těch nejhorších zónách. Precizní zemědělství tedy vede nejen k vysokým úsporám, ale také ke zlepšení výnosu,“ říká dále Adam Zlotý. Dalšími klíčovými podklady, které se v systému zpracovávají, jsou data z monitoringu vývoje porostu v průběhu sezóny, na jejichž základě se uzpůsobuje míra hnojení na konkrétních částech pozemků. Neméně důležité jsou i výstupy z půdních charakteristik, které mohou být v některých případech limitním faktorem pro dosažení výnosu. Sleduje a vyhodnocuje se pH, množství fosforu, dusíku a dalších látek. „Vizualizovaná data jsou opět v podobě map s barevnou škálou, která značí množství obsahu látek v půdě. Při precizním obhospodařování se pak dá materiál rozvézt jen po oblastech, kde je potřeba, čímž se opět sníží náklady a zvýší celkový výnos.“ Na farmě v Zakřanech se rozhodli, že budou za pomoci precizního zemědělství zejména podporovat silné zóny a šetřit při zachování výnosu. „Strategie vyrovnání porostu je dobrá například u řepky, ale u obilnin nám smysl nedává. Některá místa můžeme hnojit, jak chceme, ale pokud v daném místě parcely není potenciál, ani sebevětší dávka hnojiva výrazný rozdíl ve výnosu neudělá,“ vysvětluje Jiří Souček s tím, že díky variabilitě a modernímu rozmetadlu za minulou sezónu jen na materiálu ušetřili v Zakřanech 580 tisíc Kč. „Na plodinách, u nichž jsme prováděli zásobní a pak regenerační hnojení, což jsou řepka, ječmen ozimý, žito, pšenice a ječmen jarní, jsme jen variabilními dávkami ušetřili 265 tisíc Kč. A předpokládám, že letos to bude výrazně více.“
Umělá inteligence se hodí pro analýzy satelitních dat
Satelitní snímky, které software CleverFarm využívá, pocházejí z evropské družice Sentinel 2. Tato surová data jsou uložena na pozemních Sentinel hubech a jsou dostupná zdarma. Vyhodnocení dat ale pak probíhá v systému díky celé škále algoritmů. A v oblasti monitoringu systém ze snímků za pomoci AI a malé neuronové sítě vyhodnocuje dokonce i biofyzikální parametry, jako je obsah biomasy, chlorofylu a vody v listech. „Základem těchto analýz byla nejprve mobilní laboratoř, která jezdila po ČR, sbírala a analyzovala vzorky rostlin. Měřila se u nich například plocha listů a zároveň i GPS pozice. A tyto in situ, tedy na konkrétních místech, pořízené vzorky se poté porovnávaly s družicovými daty, přičemž neuronová síť zkoumala zejména různé závislosti. To znamená, co je třeba z pixelů a z jednotlivých spektrálních pásů vyčíst, aby se dosáhlo shod se skutečnými hodnotami naměřenými v terénu,“ vysvětluje princip Adam Zlotý s tím, že výsledný plodinový model je v současné době kalibrovaný pro obiloviny, řepku, kukuřici, brambory a vojtěšku. Ačkoliv je systém Clever- Farm zcela funkční, společnost na jeho vývoji podle Adama Zlotého pokračuje i nadále. Další funkcí, kterou plánuje přidat, jsou predikce, na jejichž vývoji letos začala pracovat a spolupracovat v rámci výzkumného projektu s Mendelovou univerzitou a s výzkumným ústavem Czechglobe. „Během dvou let už by měl systém umět doporučovat například dávky materiálu, ať už jde o osivo, či hnojiva, které je třeba použít s ohledem na předchozí dosažené výsledky,“ odhaluje na závěr plány do budoucna. /Kristina Kadlas Blümelová/
