<<<  Back

2022, № 101

UDC: 634.8
GSNTI: 68.35.55

Digital transformation of field research in the Anapa ampelographic collection

The relevance of digital transformation for the viticulture industry involves the development and implementation of data collection, analysis and visualization tools in Russia and abroad. The essence of digital transformation is the study and management of grape plantations based on digital tools and modern information technologies to increase the efficiency and accuracy of data collection. The purpose of the work was to develop a program for collecting data on the state of grape plantations in real time based on mobile digital devices. The developed programs for digital devices can be used when conducting agrobiological and phenological records in the Anapa Ampelographic Collection (AAC) in the monitoring system of grape plantations. The software tools are developed on the basis of AppSheet technology as a platform for collaboration of mobile devices with Internet server databases. The programs in AppSheet allow you to record data using a mobile digital device and transfer them to a cloud database on the Internet for processing. The program registers the time of the study and codifies the variety samples by name, address of the cluster and 5 basic features in the form of an alphanumeric designation. This allows you to identify the variety, its location, to carry out a simple sorting and grouping of data on the varieties of the collection by one or more features without the complexity of programming and creating additional SQL queries. The automated system of data collection, accounting and processing can be used for route-field research in agronomic and phenological accounting of grape plantations.
Keywords: Grapes, variety, digitalization, agrobiological accounting, codification, database, software.
DOI: 10.21515/1999-1703-101-140-148

References:

1. О виноградарстве и виноделии в Российской Федерации [Текст]: Федеральный закон от 27.12.2019 N 468-ФЗ (ред. от 02.07.2021) // URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201912280016 (дата обращения: 17.08.2022).
2. Орлов, В. А. Элементы цифровизации виноградных насаждений на основе геоинформационной системы / В. А. Орлов, А. А. Лукьянов // Плодоводство и виноградарство Юга России. - 2022. - № 73(1). - С. 14-27. - DOI: 10.30679/2219-5335-2022-1-73-14-27.
3. Степных, Н. В. Цифровизация управления агротехнологиями / Н. В. Степных, Е. В. Нестерова, А. М. Заргарян, О. А. Жукова, Т. В. Степных. - Куртамыш: ООО «Куртамышская типография», 2018. - 43 с.
4. Кузнецов, П. Н. Автоматизированный технологический комплекс мониторинга и диагностики виноградников / П. Н. Кузнецов, Д. Ю. Котельников // Вестник аграрной науки Дона. - 2021. - № 4 (56). - С. 16-23.
5. Smart Irrigation and Pruning Practices Reduce Heat Wave Impact on Yields // July 24, 2021 URL: https://www.terraview.co/vineyard-reduce-heat-wave-impact/(дата обращения: 17.08.2022).
6. NASA researchers are helping growers improve wine quality by using remote-sensing technology to scan vineyards from high above California. NASA/Ames Research Center. "NASA Scans Vineyards From Above To Help Growers." ScienceDaily. Retrieved August 13, 2022. - URL: http//www.sciencedaily.com/releases/2001/09/010903092914.htm (дата обращения: 17.08.2022).
7. Tondriaux, C. How can remote sensing techniques help monitoring the vine and maximize the terroir potential? / C. Tondriaux, A. Costard, C. Bertin, S. Duthoit, J. Hourdel, J. Rousseau // E3S Web Conf.Volume 50, 2018 XII Congreso Internacional Terroir, Published online 22 August 2018. - DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/20185002007 (дата обращения: 17.08.2022).
8. Sectormentor: Case study: vineyard monitoring at Gusbourne, 13 Jun 2022 // URL: https://vines.vidacycle.com/vineyard-monitoring-at-gusbourne/ (дата обращения: 17.08.2022).
9. Новое приложение для смартфонов предскажет урожайность виноградников раньше и точнее. Федеральный Журнал Агробизнес. Ежедневное Интернет-издание о сельском хозяйстве и агробизнесе. г. Краснодар, 2021 г. [Электронный ресурс] // URL: https://agbz.ru/news/novoe-prilozhenie-dlya-smartfonov-predskazhet-urozhay-nost-vinogradnikov-ranshe-i-tochnee/?sphrase_id=1728212 (дата обращения: 17.08.2022).
10. Hellman, Ed. The vineyard advisor mobile applicationmay. Texas Tech University 20, 2019. / Ed. Hellman // URL: https://www.lodigrowers.com/the-vineyard-advisor-mobile-application/ (дата обращения: 17.08.2022).
11. Ehman, L. Semios Named to 2022 Thrive Top 50 Global Agtech Companies / L. Ehman. March 23, 2022. URL: https://blog.semios.com/thrive-top-50-2022, Semios Scouting Tool. URL: https://semios.com/solutions/scouting-tool/#weglot_switcher (дата обращения: 17.08.2022).
12. Егоров, Е. А. Роль цифровых технологий в управлении производственно-технологическими процессами в плодоводстве (защита плодовых насаждений и урожая) на примере Краснодарского края. / Е. А. Егоров, Ж. А. Шадрина, Г. А. Кочьян, М. Е. Подгорная, А. В. Васильченко // Садоводство и виноградарство. - 2019. - №(6). - С. 42-49. - https://doi.org/10.31676/0235-2591-2019-6-42-49
13. Ильина, И. А. Разработка электронной базы данных для оценки экологического потенциала сортов винограда и применения в селекции / И. А. Ильина, В. С. Петров, Д. В. Попова, В. В. Соколова // Плодоводство и виноградарство Юга России. - 2021. - № 69(3). - С.1-19. - DOI: 10.30679/2219-5335-2021-3-69-1-19.
14. Алейникова, Н. В. Информационные базы данных - основа формирования адаптивных систем контроля вредных организмов в ампелоценозах Крыма / Н. В. Алейникова, Я. Э. Радионовская, Е. С. Галкина, В. В. Андреев, Л. В. Диденко, С. Ю. Белаш, П. А. Диденко, В. Н. Шапоренко, Е. А. Болотянская // Биология растений и садоводство: теория, инновации. - 2020;1(157):18-25. - https://doi.org/10.36305/2712-7788-2020-4-157-18-25.
15. Попова, Д. В. Системная архитектура компьютерной модели управления ампелоценозами / Д. В. Попова, И. А. Ильина, В. С. Петров, В. В. Соколова // Плодоводство и виноградарство юга России. - 2019. - № 60(6). - С. 124-135. DOI 10.30679/2219-5335-2019-6-60-124-135.
16. Лазаревский, М. А. Изучение сортов винограда / М. А. Лазаревский. - Ростов н/Д: Ростовский университет, 1963. - 151 с.
17. Матузок, Н. В. Совершенствование методики прогнозирования урожайности виноградных насаждений перед обрезкой / Н. В. Матузок, Л. М. Малтабар // Виноград и вино России. - 1996. - № 5.
18. Матузок, Н. В. Оптимизация технологии возделывания винограда на основе использования метода прогнозирования урожайности / Н. В. Матузок, Л. П. Трошин // Научный журнал КубГАУ. - 2015. - № 105(01) - С. 1000-1034.
19. Лукьянов, А. А. Автоматизированная система сбора, учета и обработки данных агробиологических и фенологических показателей сортов винограда / А. А. Лукьянов, В. А. Орлов // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2022665023. 9.08.2022 Бюл. №8. Заявка 2022664328, 27.07.2022.
20. Большаков, В. А. Система управления базами данных «RU-VITIS» / В. А. Большаков, В. С. Петров. - Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2018661315, 05.09.2018. Заявка № 2018618280 от 03.08.2018.

Authors:

1. Orlov Vitaliy Alexandrovich, PhD in Agriculture, senior researcher, Anapa Zonal Experimental Station of Viticulture and Winemaking - branch of the Federal State Budgetary Scientific Institution "North Caucasian Federal Scientific Center for Horticulture, Viticulture, Winemaking".
2. Luk’yanov Alexei Alexandrovich, PhD in Agriculture, senior researcher, director, Anapa Zonal Experimental Station of Viticulture and Winemaking - branch of the Federal State Budgetary Scientific Institution "North Caucasian Federal Scientific Center for Horticulture, Viticulture, Winemaking".