About the VETfarm Project VETfarm նախագծի մասին
Reading time
Content
Այս կուրսը նախատեսված է մասնագիտական ուսուցում տրամադրելու համար Հեռազննման պատկերների վերլուծության ոլորտում, հատկապես Ճշգրիտ գյուղատնտեսության համար։ Այն VETfarm նախագծի մի մասն է, որը Erasmus+ Կարողությունների զարգացման նախաձեռնություն է և նպատակ ունի ստեղծել «Ցուցադրական գործընկերություն Հայաստանի պիստակի այգիների համար. աշխարհատարածական մոտեցում»։
Դասընթացը հիմնված է VETfarm նախագծի շրջանակներում ստեղծված Հեռազննման և ԱՏՀ դասընթացների վրա, որոնք ծառայում են որպես նախապայման։ Այն շեշտում է ինչպես տեսական գիտելիքների, այնպես էլ գործնական հմտությունների զարգացումը։
VETfarm ծրագրի հիմնական նպատակն է զարգացնել կարողություններ՝ ինտեգրված հեռազննման և աշխարհատեղեկատվական համակարգի (ԱՏՀ) տվյալներն օգտագործելու և դրանք պիստակի այգիների մոնիթորինգի համար մեկնաբանելու ուղղությամբ, ինչպես նաև կիրառել ճշգրիտ գյուղատնտեսության մեթոդներ։
Դասընթացը կենտրոնանում է ինտեգրված հեռազննման և ԱՏՀ տվյալներն օգտագործելու վրա՝ պիստակի այգիների մոնիթորինգի համար, այդ թվում՝ ծառերի առողջությունը, հողի պայմանները և ջրի կարիքները։ Ուսանողները կսովորեն վերլուծել արբանյակային պատկերները, ինտեգրել Իրերի ինտերնետ (ԻԻ) սենսորներից ստացված տվյալները և կիրառել ամպային գործիքներ՝ Կառավարման գոտիներ (ԿԳ) ստեղծելու համար, որպեսզի օպտիմալացնեն գյուղատնտեսական ներդրումները՝ բարձրացնելու արդյունավետությունն ու կայունությունը ֆերմերային պրակտիկայում։
Դասընթացը կենտրոնանում է ինտեգրված հեռազննման (ՀԶ) և աշխարհատեղեկատվական համակարգի (ԱՏՀ) տվյալներն օգտագործելու վրա՝ ճշգրիտ գյուղատնտեսության համար՝ հատուկ շեշտադրմամբ պիստակի այգիների և ծառերի մոնիթորինգի վրա։
Այն շեշտում է Երկրի դիտարկման (ԵԴ) տվյալների վերլուծությունը, մոդելավորումը և հարստացումը՝ Իրերի ինտերնետ (ԻԻ) սենսորային ցանցերի միջոցով, որպեսզի օպտիմալացվեն գյուղատնտեսական ներդրումները և մոնիթորինգի ենթարկվի մշակաբույսերի վիճակը։
Այս ինտեգրված դասընթացում զգալի շեշտադրում է կատարվում պիստակի այգիներում Գիտելիքների կառավարման վրա։ Այս դասընթացը նվիրված է գիտելիքների տարածմանը և համագործակցային ուսուցմանը։
Այն մասնակիցներին ծանոթացնում է շարժական սենսորային հարթակների և թվային գործիքների ինտեգրմանը՝ հեռազննման և աշխարհատեղեկատվական համակարգերի միջոցով պիստակի մասին գիտելիքները կառավարելու համար։
Այս դասընթացի կարևոր տարբերակիչ առանձնահատկությունը Հայաստանում գտնվող ցուցադրական հարթակի հետ ուղղակի կապն է։ Մասնակիցները հնարավորություն կունենան կառավարել պիստակի ֆերմա՝ այդպիսով ստանալով գործնական և ինտերակտիվ ուսուցում տեղում։
Այս դասընթացները կապված կլինեն VETfarm նախագծի շրջանակներում մշակված սարքավորումների, անձնակազմի և ուսանողների վերապատրաստման, ինչպես նաև փորձաշրջանի ծրագրերի հետ՝ խթանելով գործնական կիրառումն ու համագործակցությունը։
Բացահայտելով ֆերմերների կոնտեքստը և արդիական կարիքները՝ հաշվի առնելով համապատասխան գործոններ, ինչպիսիք են վնասատուները և կառավարման պրակտիկաները, դասընթացը կմշակի ենթակառուցվածքներ, գիտելիքներ և թվային գործիքներ։ Դրանք Շարժական լաբորատորիաների միջոցով կգնահատեն պիստակի ֆերմայի կառավարման պրակտիկաների ազդեցությունը ծառի/պտղի աճի և առողջության վրա։
Այս փակ շղթայի չափումը, մոդելների թարմացումը և գործողությունները պահանջում են հմուտ անձնակազմ։
Ճշգրիտ գյուղատնտեսության համար Կառավարման գոտիները (ԿԳ). Հեռազննման մոտեցում:
«Հայեցակարգ. Կառավարման գոտիները (ԿԳ) սահմանվում են որպես «համասեռ արտադրական գոտիներ» դաշտի կամ այգու ներսում, որոնք նույնականացվում են «բերքատվությունը սահմանափակող գործոնների» նման բնութագրերի հիման վրա։
Սահմանազատում. Դասընթացն ընդգրկում է «կառավարման գոտիների (ԿԳ) սահմանազատումը պիստակի այգիներում՝ օգտագործելով Sentinel-2 արբանյակային տվյալները՝ նպատակ ունենալով օպտիմալացնել կառավարման պրակտիկաները»։ Սա ներառում է արբանյակային և ԱՏՀ տվյալների վերլուծություն՝ համասեռ բնութագրերով հատուկ տարածքներ նույնականացնելու համար, որոնք սովորաբար դասակարգվում են «բարձր բերքատվության», «միջին բերքատվության» և «ցածր բերքատվության» գոտիների։»
Մասնավորապես, հատուկ ուշադրություն է դարձվում բաց, անվճար ծրագրային համակարգերին՝ Կառավարման գոտիները (ԿԳ) դիտարկելու, մեկնաբանելու և ստեղծելու համար։
«Նմուշառման ռազմավարություն. Կառավարման գոտիները (ԿԳ) կարևոր են նմուշառման աշխատանքները ղեկավարելու համար։ «Նմուշները միշտ պետք է վերցնել համասեռ տարածքներից կամ հատվածներից (ԿԳ), որպեսզի ապահովվեն վիճակագրորեն հուսալի արդյունքներ»։ Ընդհանուր ուղեցույցն առաջարկում է դաշտը բաժանել երեք հատվածի և յուրաքանչյուրից վերցնել առնվազն երեք նմուշ՝ ընդհանուր առմամբ ինը նմուշ ստանալու համար։
Կիրառություն. Կառավարման գոտիները (ԿԳ) հնարավորություն են տալիս «ներդրումների տարածականորեն փոփոխական կիրառման», ինչպիսիք են ջուրը և նմուշառման աշխատանքները, ինչը հանգեցնում է ռեսուրսների ավելի արդյունավետ բաշխման և թափոնների կրճատման։»
Ծանոթություն:
- Այգու համատեքստում կառավարման գոտիները սահմանվում են երեք չափումներով՝ գումարած ժամանակը (3D+Time): Այս գոտիների վրա ազդում է «գործող մեքենաների» «լուծաչափը»։Համասեռ շրջաններ ստեղծելու համար կարող են կիրառվել quad tree և voxel tree ծրագրային ապահովումները։Սակայն, քանի որ ծառերը դասավորված են տնկման ցանցի վրա, անհրաժեշտ է հարմարեցնել սեգմենտացման չափանիշները «անընդհատ» մոդելից դեպի ցանցի վրա հիմնված մոտեցում։».