68.85.17 Применение авиации в сельском хозяйстве (№3 2009)


Содержание номера


УДК 629.375:63+631.372:629.735

См. также док. 819

723. [Измерение и прогнозирование параметров факела распыла закрепленных на крыле самолета разбрызгивателей опрыскивателя. (США)]. Kirk I.W. Measurement and Prediction of Atomization Parameters from Fixed-Wing Aircraft Spray Nozzles // Transaction of ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2007.-Vol. 50, N 3.-P. 693-703.-Англ.-Bibliogr.: p.699. Шифр 146941/Б. 
АВИАОБРАБОТКА; ОПРЫСКИВАТЕЛИ; НАСАДКИ; ОПРЫСКИВАНИЕ; МОДЕЛИРОВАНИЕ; ТОЧНОСТЬ; КАПЛИ; РАЗМЕРЫ; СПЕКТР РАСПЫЛА; США 
Представлен обзор распылительных форсунок (ФС), используемых в с.-х. авиации, с определением типов ФС и рабочих режимов, которые наиболее часто применяются для распыления химикатов в США. Разработаны и оценены компьютерные модели (КМ) распыления жидкости, позволяющие определить средний медианный диаметр капель по переносимому объему, относительный радиус захвата, распределение капель по размерам, процент капель с радиусом менее 100 и 200 мкм для 11 ФС, наиболее часто используемых в самолетных опрыскивателях. В исследовании использован разработанный ранее экспериментальный стенд, включающий центробежный вентилятор, подключенный к воздуховоду, имеющему квадратное выходное окно со стороной 30 см и создающему ламинарный воздушный поток. В центре потока помещалась исследуемая ФС с обтекателем. На расстоянии 0,74 м от нее располагался лазерный измеритель дисперсности, сканирующий зону длиной 1,12 м вдоль потока в 4 горизонтальных плоскостях и поперек факела распыла (ФР). Всего за одно измерение регистрировалось от 16 до 45 тыс. капель при 27 различных режимах распыления по схеме многофакторного эксперимента. Для обработки данных использована программа ОАР-1000. Для каждого параметра ФР разработано подгоночное уравнение 2-го порядка, включающее размер выходного отверстия ФС, угол наклона ФС относительно направления воздушного потока (ВП), давление распыла, скорость ВП. Уравнения подгонялись к экспериментальным данным с определением подгоночных коэффициентов. Качество подгонки оценено для прямоточной ФС СР-09. Всего получено 9 КМ, позволяющих рассчитать распределение капель по размерам, оценить коэффициенты уноса ветром, классифицировать ФР. Показано, что наиболее значимым фактором для всех ФС является скорость ВП. Результаты оценки моделей свидетельствуют о возможности их использования для проверки соответствия ФС паспортным данным и требованиям стандартов к величине ветрового уноса капель. Ил. 2. Табл. 3. Библ. 26. (Константинов В.Н.).

724. [Исследование взаимосвязи между характеристиками полога (площадь листовой поверхности, количество листьев) и урожайностью плодов мандаринов сатсума, обнаруженных методом дистанционной мультиспектральной спектроскопии. (Япония)]. Ye X., Sakai K., Asada S.-I., Sasao A. Inter-Relationships Between Canopy Features and Fruit Yield in Citrus as Detected by Airborne Multispectral Imagery // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2008.-Vol. 51, N 2.-P. 739-751.-Англ.-Bibliogr.: p.750-751. Шифр 146941/Б. 
МАНДАРИН; CITRUS UNSHIU; УРОЖАЙНОСТЬ; РАСТИТЕЛЬНЫЙ ПОЛОГ; ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ; СПЕКТРОСКОПИЯ; ПЛОЩАДЬ ЛИСТОВОЙ ПОВЕРХНОСТИ; ОБЛИСТВЕННОСТЬ; ЯПОНИЯ 
Исследована корреляция между спектральными характеристиками сделанных с самолета изображений цитрусовых садов и их урожаем. Оценена возможность использования мультиспектральных изображений для расчета ожидаемого урожая цитрусовых. Эксперименты выполнены для террасного мандаринового сада площадью примерно 2700 м2 в местности со среднегодовой температурой 14,1° С и годовыми осадками около 2800 мм. Предварительные исследования выполнены для 31 дерева в возрасте 19 лет и 17 деревьев в возрасте 8 лет. Изображения получены сразу после уборки урожая в 2002 г. и для 3 дат в начале следующего сезона с высоты приблизительно 1000 м в безоблачную погоду между 10 и 12 ч по местному времени. Изображения в диапазонах волн в голубом (430-490 нм), зеленом (535-585 нм), красном (610-660 нм) и близком инфракрасном (835-885 нм) диапазонах имели разрешение 0,2 х 0,2 м. Полученные цифровые мультиспектральные изображения использованы для расчета спектральных коэффициентов отражения с удалением информационного шума и привязкой к географическим координатам. Затем данные калибровались с вычитанием коэффициентов отражения белой крыши дома вблизи экспериментального участка. Для сравнения осенью собран и учтен урожай с каждого дерева. Рассчитаны нормализованные дифференциальные вегетационные индексы и с помощью специально разработанной программы для каждого дерева вычислено число пикселей, коэффициенты отражения которых превышают заданный порог, меньше его, либо лежат в пределах заданного интервала значений. Исследована корреляция полученных значений с величиной собранного урожая для каждого дерева. Показано, что спектральные характеристики крон существенно коррелируют с величиной урожая, особенно при достаточно развитой листовой поверхности, а характеристики более молодой листвы хорошо коррелируют с урожаем предшествующего и последующего годов. Такая взаимозависимость может служить основой для теоретического исследования динамики плодоношения в садах. Информация, полученная с использованием одной спектральной полосы, также коррелирует с величиной урожая, однако точность расчетов при этом не достаточна для практического применения. Ил. 8. Табл. 3. Библ. 29. (Константинов В.Н.).

725. [Новая система Crop Circle для сканирования урожая с целью составления карт и планов внесения азотных удобрений. (Великобритания)]. Variable-Rate Nitrogen Application: Joining the Precision Farming Circle // Profi. Tractors and Farm Machinery.-2008.-N 4.-P. 52-55.-Англ. Шифр *Росинформагротех. 
АЗОТНЫЕ УДОБРЕНИЯ; НОРМЫ; УРОЖАЙНОСТЬ; АГРОХИМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ; КАРТИРОВАНИЕ; ГЛОБАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОРИЕНТАЦИИ; ТОЧНОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ; ВЕЛИКОБРИТАНИЯ 
Внедрена новая система Crop Circle фирмы "SoilEssentials" (Великобритания) для сканирования урожая с целью составления карт и планов внесения удобрений, в т.ч. и азотных (АУ). Фирма дает рекомендации по составлению карт, анализу данных состояния почвы. Для сканирования растительного покрова используется устройство Crop Circle. Карты показывают, что происходит с урожаем в данный период и сравнивает эту информацию с данными предыдущего времени. На ряде карт представлен общий результат изменения норм внесения АУ на одном поле на протяжении вегетационного периода и влияние на урожай культуры. Изучались методы определения потребностей в АУ культуры на корню, рассмотрены возможности использования переменных норм внесения в почву АУ. (Санжаровская М.И.).

726. [Оценка точности прогностической компьютерной модели AGDISP по сравнению с полевыми опытами по авиаопрыскиванию агрохимикатами хлопковых полей на точность, равномерность распределения в зависимости от высоты и густоты стояния растений. (США)]. Hoffmann W.C., Fritz B.K., Martin D.E. AGDISP Sensitivity to Crop Canopy Characterization // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2007.-Vol. 50, N 4.-P. 1117-1122.-Англ.-Bibliogr.: p.1122. Шифр 146941/Б. 
КОМПЬЮТЕРНЫЕ МОДЕЛИ; ПРОГНОСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ; ТОЧНОСТЬ; АГРОХИМИКАТЫ; РАВНОМЕРНОСТЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ; АВИАОБРАБОТКА; СНОС ПЕСТИЦИДОВ; США 
Выполнено количественное исследование влияния параметров растительного покрова выращиваемых растений (высота и густота), на качество нанесения распыляемых с самолета химикатов и их ветровой дрейф. Определены распределение по площади капель р-ра и их перенос ветром при различной высоте растительного покрова и при его отсутствии. Капли улавливались на майларовые листы площадью 100 см2, расположенные на расстоянии до 50 м по ветру от места нанесения р-ра. Результаты измерений сравнивались с расчетами на основе компьютерной модели AGDISP8.08. Распыление флуоресцентного р-ра осуществлялось при скорости 209 км/ч с высоты над вершинами растений около 3 м при ширине захвата 19,8 м и дозе распыляемого р-ра 28,0 л/га. Диаметр выходного отверстия 25 форсунок 0,125 мм, давление р-ра 206 кПа. Направление распыления - 30°, средний медианный диаметр капель - 274 мкм. Измерения выполнены на вспаханном поле с измельченными растительными остатками, а также на хлопчатнике при различных стадиях развития и высоте растений до 1м. Преимущественное направление ветра составляло от 30° до 45° относительно рядов растений. Направление полета самолета при опрыскивании перпендикулярно направлению ветра при длине пролета 600 м. Улавливатели капель укреплялись на верхушках растений и дополнительно 1 лента натягивалась на расстоянии 50 м от оси траектории полета на 2 стойках на высоте от 1 до 6 м от земли. Согласно расчетам на расстоянии 50 м от оси траектории по ветру средний медианный диаметр капель должен быть 70 мкм. Капли смывались с подложек и по интенсивности свечения определялось распределение распыляемого р-ра. Исследования показали, что распределение оседающих капель при высоте растений от 0,3 до 0,8 м очень хорошо совпадает с расчетными данными. В целом результаты расчетов дают превышение плотности распределения капель примерно в 2 раза на высоте 1 м, а на высоте 4 и 6 м совпадение с экспериментом хорошее. Различие расчетных и экспериментальных данных особенно заметно при малой высоте растений и при коэффициенте листовой поверхности, превышающем 80%. Ил. 7. Табл. 2. Библ. 22. (Константинов В.Н.).

727. [Оценка чувствительности тепловых инфракрасных датчиков, установленных на легких беспилотных аппаратах, для оценки отзывчивости растений хлопчатника на орошение и мульчирование растительными остатками. (США)].Sullivan D.G., Fulton J.P., Shaw J.N., Bland G. Evaluating the Sensitivity of an Unmanned Thermal Infrared Aerial System to Detect Water Stress in a Cotton Canopy // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2007.-Vol. 50, N 6.-P. 1955-1962.-Англ.-Bibliogr.: p.1962. Шифр 146941/Б. 
ХЛОПЧАТНИК; ОРОШЕНИЕ; МУЛЬЧИРОВАНИЕ; АВИАЦИЯ; ТЕПЛОВОЕ ИЗЛУЧЕНИЕ; ИНФРАКРАСНЫЕ ЛУЧИ; ИНФРАКРАСНАЯ ФОТОСЪЕМКА; ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ; ВОДНЫЙ СТРЕСС; ТОЧНОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ; США 
Исследована эффективность использования беспилотного летательного аппарата (ЛА), оснащенного инфракрасными датчиками, работающими в диапазоне длин волн от 7 до 14 мкм, для определения в режиме реального времени отклика растений хлопчатника (ХЛ) на различные способы орошения и обработки растительных остатков (РО). Эксперименты выполнены на поле площадью 6,1 га с минимальной обработкой почвы и подпочвенным капельным орошением при многолетнем выращивании ХЛ. В прямых полевых измерениях определялись характеристики растений, почвы и растительных остатков. Вертикально вниз с высоты 1,5 м при разрешении 5 мегапикселей сделаны цифровые фотографии участков площадью 1,4 м2, которые разделялись на 3 класса, включающие РО, растения ХЛ и прочие фотографии. Классификация осуществлялась с помощью компьютерного итеративного самоорганизующегося анализа данных ISODATA, позволяющего получить среднюю точность классификации 80%. В качестве ЛА использована серийная радиоуправляемая модель самолета, переделанная под электродвигатель с установкой платформы для съемочной аппаратуры. Одномоторная модель мощностью 300 Вт с литиевыми полимерными батареями имела размах крыльев 2,4 м при массе 3,6 кг и скорость от 24 до 64 км/ч. Обеспечивалась максимальная продолжительность полета 600 мин. Легкая инфракрасная камера с разрешением 160 х 120 пикселей имела чувствительность до 100 мК. Фотографии делались с высоты 90 м на стадиях развития от начала до максимума цветения ХЛ с коэффициентом листовой поверхности (ЛП) от 15 до 72%. Пространственное разрешение фотоснимков на 1 пиксель составляло 0,5 м. Полученные цифровые изображения привязывались к местности и статистически обрабатывались совместно с данными полевых измерений влажности почвы на глубине 0-25 см, устьичной проводимости (УП) и густоты стояния растений. Для оценки надежности данных выполнен расчет вариаций, полученных при многократных пролетах ЛА. Обнаружена отрицательная корреляция между излучением в тепловом диапазоне и УП, а также густотой стояния растений, что указывает на увеличение стресса ЛП при уменьшении УП и смыкании ЛП. Показано, что данные по тепловому излучению более чувствительны к параметрам ЛП, зависящим от режима орошения и технологии переработки РО, чем наземные фотоснимки. Ил. 4. Табл. 1. Библ. 24. (Константинов В.Н.).

728. [Применение авиационных гиперспектральных изображений кукурузных полей для определения пространственного распределения густоты стояния растений в центральной части шт. Айова, США]. Thorp K.R., Steward B.L., Kaleita A.L., Batchelor W.D. Using Aerial Hyperspectral Remote Sensing Imagery to Estimate Corn Plant Stand Density // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2008.-Vol. 51, N 1.-P. 311-320.-Англ.-Bibliogr.: p.319-320. Шифр 146941/Б. 
КУКУРУЗА; ГУСТОТА СТОЯНИЯ; ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ; АВИАЦИЯ; ВИДЕОТЕХНИКА; ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ; ИНФРАКРАСНАЯ СПЕКТРОСКОПИЯ; США 
Наземная система для определения густоты стояния растений (ГСР) кукурузы с компьютерной визуализацией (КВ) применена с целью исследования возможности использования гиперспектрального анализа отраженного света при дистанционном зондировании (ДЗ) с самолетов для определения показателей развития растений и ожидаемого урожая. С использованием основных компонент линейного регрессионного анализа определены важнейшие спектральные диапазоны излучения, а также пространственные и временные ограничения в использовании ДЗ для оценки наземных систем, позволяющих дистанционно определять ГСР. В исследовании использованы сделанные с самолетов гиперспектральные цифровые изображения 3 участков поля площадью примерно 3 га каждый в шт. Айова для 3 дат в конце июня, июля и в начале сентября в течение вегетационного периода в 2004 г. Изображения имели пространственное разрешение 1 м и спектральное разрешение 3 нм в диапазоне электромагнитных волн от 498 до 855 нм. Наземные измерения отраженного света сделаны с помощью системы КВ, установленной на минитракторе и включающей видеокамеру, подвешенную на высоте 0,53 м, а также матовый экран, устраняющий солнечные блики. Система имеет специальную подвеску, изолирующую ее от вибраций трактора. Привязка к местности осуществлена с помощью спутниковой системы определения координат. Для обеспечения точности в определении координат, достигающей 10 см, использован дополнительный стационарный приемник спутниковой навигации. Видеокамера работала с выдержкой 1/1000 при выключенной автофокусировке. Применена специальная компьютерная программа для обработки данных в режиме реального времени с последующим дополнительным анализом записанной информации. Растения идентифицировались и подсчитывались с выдачей текстового файла, содержащего географические координаты каждого растения. Гиперспектральные изображения (ГИ) растений подвергались пространственной корректировке, географической привязке и калибровке. Затем данные наземных измерений и результаты анализа ГИ объединялись по ячейкам сетки при 3 уровнях пространственного разрешения в 2; 6 и 10 м. Определялось общее количество растений в каждой ячейке сетки и плотность расположения растений. Корреляционный анализ данных 2 типов показал, что наилучшее соответствие получается при разрешении 6 и 10 м, а также при проведении дистанционных измерений в середине вегетационного периода в конце вегетационной и начале репродуктивной фаз развития. Пространственное распределение ГСР кукурузы с помощью ДЗ может быть определено только при отсутствии вариаций других параметров растений. Ил. 6. Табл. 4. Библ. 34. (Константинов В.Н.).

729. [Применение дистанционной гиперспектральной спектроскопии для картирования пространственных различий урожая сорго в условиях шт. Техас, США]. Yang C., Everitt J.H., Bradford J.M. Yield Estimation from Hyperspectral Imagery Using Spectral Angle Mapper (SAM) // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2008.-Vol. 51, N 2.-P. 729-737.-Англ.-Bibliogr.: p.736-737. Шифр 146941/Б. 
СОРГО; УРОЖАЙНОСТЬ; КАРТИРОВАНИЕ; ТОЧНОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ; ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ; МОНИТОРИНГ; США 
Исследована возможность использования метода картирования спектрального угла (СУ) для обработки сделанных с самолета гиперспектральных изображений поля с целью определения распределения урожая сорго. Определена корреляция данных по распределению урожая, полученных с помощью датчиков урожая, с результатами обработки изображений по предложенной методике, в сравнении с результатами расчетов по методу нормализованных дифференциальных вегетационных индексов (ВИ) для всех возможных наборов узких спектральных полос (СП). Эксперименты выполнены на 2 орошаемых участках с зерновым сорго, для которых получены гиперспектральные изображения в 128 СП шириной 3,63 нм в диапазоне от 457,2 до 921,7 нм. Ширина развертки при сканировании с высоты 1680 м и скорости полета самолета 150 км/ч равна 640 пикселей (840 м) при радиометрическом разрешении 12 бит и пространственном разрешении 1,3 м/пиксель. После корректировки изображений выполнена их пространственная (1 м/пиксель) и радиометрическая (по центру каждой полосы от 477,2 до 843,7 нм) калибровка. При уборке урожая выполнено картирование его распределения с использованием спутниковой навигации и нормализацией к влажности 14%. Гиперспектральные углы (ГСУ) для каждого пикселя определялись по скалярному произведению нормализованного спектрального вектора (СВ) пикселя и эталонного СВ, полученного для изображения только листовой поверхности на заранее заданных участках поля, полностью покрытых здоровыми растениями. Для проверки качества эталонных СВ сделаны наземные фотографии здоровых растений сорго, чистой почвы, покрытия дорожной магистрали и водной поверхности. Для 102 СП рассчитаны нормализованные дифференциальные ВИ. С помощью линейного регрессионного анализа вычислены корреляционные матрицы для 10 изображений ГСУ и 5151 ВИ. Статистический анализ показал, что все эталонные спектры обеспечивают одинаковую корреляцию с непосредственными измерениями урожая, но предпочтительно использовать почвенные спектры, которые определяются наиболее просто и точно. В среднем метод СУ обеспечивает лучшую корреляцию, но использование ВИ для некоторых сочетаний пар СП в видимом и близком инфракрасном диапазонах дает более высокую точность. Тем не менее, в методе СП используются все спектральные диапазоны, что обеспечивает более высокую надежность результатов картирования. Ил. 8. Табл. 4. Библ. 21. (Константинов В.Н.).

730. [Разработка навесной радарной системы, работающей в широком частотном диапазоне, для полевого мониторинга корнеплодов сахарной свеклы. (ФРГ)]. Konstantinovic M., Woeckel S., Lammers S.P., Sachs J. UWB Radar System for Yield Monitoring of Sugar Beet // Transactions of the ASABE / Amer. soc. of agriculture and biol. engineering.-St. Joseph (Mich.), 2008.-Vol. 51, N 2.-P. 753-761.-Англ.-Bibliogr.: p.760-761. Шифр 146941/Б. 
СВЕКЛА САХАРНАЯ; КОРНЕПЛОДЫ; ИДЕНТИФИКАЦИЯ; МОНИТОРИНГ; РАДАРЫ; УРОЖАЙНОСТЬ; РАЗМЕРЫ; МАССА; ГУСТОТА СТОЯНИЯ; КАРТИРОВАНИЕ; ТОЧНОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ; ГЛОБАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОРИЕНТАЦИИ; ФРГ 
Исследована возможность создания системы предварительной бесконтактной и неразрушающей оценки ожидаемого урожая сахарной свеклы и др. корнеплодов (КК) с использованием сверхширокополосного радара. В экспериментах применена разработанная ранее установка с рабочей частотой почти от 0 до 4,5 ГГц в зависимости от используемой антенны (АН), что обеспечивает высокое разрешение, лучшую калибровку, повышенную точность идентификации и классификации объектов. Функция отклика отраженного сигнала на электромагнитный импульс содержит информацию о параметрах отражения и рассеяния сигнала, которые, в свою очередь, зависят от материала, размера и формы объектов, а также от различий между ними и почвой по диэлектрическим характеристикам. Для определения функции отклика из регистрируемого сигнала вычитается отраженное почвой излучение, передаточная функция самой АН и перекрестная наводка от передающей к приемной АН. В лабораторных условиях исследована эффективность использования различных видов АН при 3 типах почв. Оптимальный угол падения излучения составлял 30°, а угол между АН - 45°. Такая же конфигурация использована и в полевых условиях для оценки системы накопления и обработки информации и эффективности примененного алгоритма при идентификации отдельных КК и расчете их массы в режиме реального времени. В испытаниях у КК удалялась ботва, а расстояния между ними составляли 20 см. Для устранения помех от соседних КК использована модифицированная методика селективной миграции, позволяющая выделять узкую полосу участка возле каждого КК. Достигнута точность идентификации от 90 до 96%, причем не обнаруженные КК обычно имели наименьший размер. Точность определения местоположения КК достигла 99% с ошибкой от 1,1 до 3,6 см. Однако в целом энергия выделенного сигнала слабо коррелировала с массой КК (коэффициент корреляции более 60%), хотя в некоторых случаях корреляция оказалась достаточно высокой. То же относится к корреляции энергии сигнала с высотой наземной части КК (коэффициент корреляции от 30 до 60%). Ил. 9. Библ. 16. (Константинов В.Н.).

731. [Расчет экономической эффективности применения на с.-х. технике автоматических систем управления. (ФРГ)].Frank H., Gandorfer M., Noack P.O. Wirtschaftlichkeit von Lenksystemen // Neue Landwirtsch..-2007.-N 11.-P. 38-39.-Нем. Шифр П32198. 
С-Х ТЕХНИКА; АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ; ГЛОБАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОРИЕНТАЦИИ; НАВИГАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ; ФРГ

732. [Системы управления сельскохозяйственной техникой на базе GPS. (Великобритания)]. Manual-steer GPS Guidance units compared. Celestial Guidance // Power Farming.-2007.-V. 117, N 6.-P. 35-39.-Англ. Шифр *Росинформагротех. 
С-Х ТЕХНИКА; АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ; ГЛОБАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОРИЕНТАЦИИ; НАВИГАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ; ВЕЛИКОБРИТАНИЯ 
Приборы наведения на основе системы GPS позволяют с.-х. технике выполнять работу более точно и эффективно. Навигаторы с поддержкой GPS могут работать с точностью до 0,5 м. Система полного автоматического управления обычно встраивается в систему управления (СУ) трактора вместе с сенсорным угловым датчиком и способна давать точность 20 мм. Объемы продаж оборудования с системами рулевого управления увеличиваются. Приведены результаты испытаний рабочих характеристик 6 СУ с.-х. техникой на базе GPS: Farm Works Guide Mate, Raven Envisio Plus,TeeJet Centerline 220, Patchwork Blackbox, Sirio Lightbar, Trimble EZ-Guide 500+. Оценивались качество конструкции, простота управления, регулирования, др. приспособления. (Санжаровская М.И.).


Содержание номера

Авторизуйтесь чтобы оставить комментарий