Урожайность подсолнечника и кукурузы складывается из нескольких базовых элементов: густоты стояния растений, степени озернённости продуктивных органов и массы 1000 семян. Именно эти показатели лежат в основе расчёта биологической урожайности.
На этапе предуборочного обследования даже небольшая ошибка в расчётах может привести к серьёзным управленческим последствиям — от некорректного планирования техники до потерь при уборке и хранении. Классические методы оценки часто дают искажённую картину: при ручных замерах агроном невольно выбирает более развитые растения или «удобные» участки. В результате рассчитанная биологическая урожайность заметно расходится с фактической.
Цифровые инструменты позволяют снизить влияние человеческого фактора за счёт автоматизации измерений, охвата всего поля и системного сбора данных. Полученная информация консолидируется в BI-аналитику и формируется в наглядные отчёты и дашборды.
Шаг 1. Облёт дрона — объективная оценка густоты
Первый этап — обследование поля с помощью БПЛА. Полётное задание формируется в приложении, дрон фиксирует посевы, а нейросеть автоматически определяет количество растений на гектар.
Подход принципиально отличается от традиционного. Если раньше замеры выполнялись точечно и чаще всего по краю поля, то теперь агроном получает данные по всей площади. Информация о густоте стояния позволяет построить первичный прогноз урожайности на основе исторических данных и заранее продумать стратегию уборки.
Шаг 2. Подсчёт семянок — автоматизация ручных замеров
Подсчёт семян в корзинке подсолнечника или початке кукурузы — один из самых трудоёмких этапов. Ручная работа занимает много времени и сопровождается высокой вероятностью ошибки. Сегодня этот процесс можно автоматизировать.
На поле выделяют пять точек с разным уровнем развития растений, ориентируясь на показатель NDVI. Такой подход позволяет учесть как слабые, так и наиболее развитые зоны. В каждой точке отбирают по 10 растений подряд, очищают корзинки от цветков, початки — от обёртки и фотографируют.
Далее используется телеграм-бот, который за считанные секунды подсчитывает количество семянок и сразу передаёт данные в систему. В итоге формируются средние показатели озернённости по каждой зоне и по полю в целом. Для дальнейших расчётов агроному достаточно выбрать «средний» образец.
Шаг 3. Масса и влажность — переход к хозяйственной урожайности
Чтобы перевести биологическую урожайность в хозяйственную, необходимо учитывать массу семян и их влажность.
Отобранные корзинки или початки обмолачиваются вручную, семена взвешиваются, а система автоматически рассчитывает массу 1000 семян. Далее измеряется влажность средней выборки с помощью портативного влагомера.
Все данные фиксируются в приложении, что позволяет получить реальные показатели продуктивности по разным участкам поля и среднее значение в целом.
Шаг 4. Учет качества урожая
Высокая урожайность сама по себе не гарантирует высокой экономической отдачи. Качество продукции играет не меньшую роль, поэтому система позволяет дополнять расчёты лабораторными показателями.
Учитываются содержание масла, белка, крахмала, кислотное число, наличие сорной примеси, микотоксинов и другие параметры. Дополнительно фиксируются признаки полеглости и заболевания растений. Все эти данные сохраняются в системе.
В результате хозяйство получает не просто расчёт урожайности, а комплексную оценку: сколько будет собрано, какого качества и в каком состоянии находятся посевы.
Шаг 5. BI-отчёт и приоритизация уборки
Завершающий этап — аналитика. Система объединяет все показатели по полю или группе полей и автоматически формирует BI-отчёт. Пользователь может задать параметры и их вес для определения приоритета уборки.
На выходе формируется карта с визуальной градацией полей по степени приоритета. При добавлении качественных показателей появляется возможность заранее выделять партии с лучшими характеристиками и планировать их раздельное хранение.
Так прогноз урожайности становится инструментом стратегического управления — хозяйство понимает, с каких полей начинать уборку, где сосредоточить технику и как оптимизировать логистику.
Итог
Последовательная работа — от облёта дрона до BI-аналитики — превращает урожайность подсолнечника и кукурузы в управляемый показатель. Каждый этап дополняет предыдущий: оценка густоты, автоматизированный подсчёт озернённости, расчёт массы и влажности, анализ качества и итоговая аналитика.
Опыт сезонов 2024–2025 годов показал, что в условиях погодных стрессов такой подход становится не просто удобным, а необходимым. Цифровой прогноз позволяет хозяйству действовать проактивно: оценивать риски, выстраивать приоритеты уборки и формировать партии по качеству, управляя сезоном, а не подстраиваясь под него.
Более подробно о подходах, практических кейсах и экономике внедрения мы разберём на конференции группы компаний Геомир, которая пройдёт 3 февраля в Москве. Регистрация уже открыта.