СОЗДАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ
Аннотация
Разработана база данных сельскохозяйственной техники. Выполненный аналитический обзор современных систем управления базами данных (СУБД) показал, что доступной в использовании, легко внедряемой в различные программные решения является СУБД SQLite. В реляционной базе данных созданы сущности: земельные участки, сельскохозяйственные машины, агрегаты. С использованием СУБД SQLite были созданы таблицы, отражающие тяглово-сцепные свойства современных зарубежных и отечественных тракторов и агрегатов. Сущность земельные участки описана набором геометрических и атрибутивных свойств, отражающих пространственные (площадь, периметр) и также технологические свойства земельных участков. К таким свойствам отнесены: длина гона участка, балл энергоемкости почв, удельное сопротивление почв, каменистость почв, угол наклона рельефа, коэффициент наклона рельефа, внутрихозяйственная удаленность, коэффициент группы дорог, коэффициент наклона рельефа по маршруту следования. Практическая реализация выполнена на примере хозяйства Мирный Коченевского района Новосибирской области с использованием геоинформационной системы ArcGIS 10.6. Разработанная база данных позволяет осуществлять выбор сельскохозяйственной техники и может быть использована для сравнительного анализа подбора разных вариантов машинно-тракторных агрегатов с учетом технологических свойств земельных участков.
Цель: разработка базы данных для подбора сельскохозяйственной техники с учетом технологических свойств земельных участков.
Методы работы: методы проектирования баз данных.
Результаты: разработана база данных сельскохозяйственной техники с помощью SQLite, содержащая таблицы сельскохозяйственной техники (тракторов и агрегатов) и земельные участки. Информация о земельных участках структурирована в пространственной базе геоданных ArcGIS 10 и включает сведения о площади, типе использования, а также технологических свойствах, связанные с тяглово-сцепными свойствами тракторов.
Область применения результатов: разработанная база данных сельскохозяйственной техники позволит в дальнейшем осуществлять расчет временных затрат при обработке почвы на конкретном земельном участке.
Ключевые слова
Полный текст:
>PDF
Литература
Carolan, M., 2016. Publicising Food: big data, precision agriculture, and co-experimental techniques of addition. Sociol ogia. Ruralis 57 (2). https://doi.org/10.1111/soru.12120
Carolan M. Smart Farming Techniques as political ontology: access, sovereignty and performance of neoliberal and not-so-neoliberal worlds // Sociologia Ruralis, November 2017 DOI: 10.1111/soru.12202 (дата обращения 19.09.2020).
Big Data in smart Farming – A review / S. Wolfert, L. Ge, C. Veldouwn, M.-J. Bogaardt // Agricultural Syatems. 2017. N.153. P. 69-80.
Bronson K. Smart Farming: including rights holders for responsible agricultucal innovation // Technology innovation management review. 2018. Vol. 8. Issue. 2. P.7-14. DOI:10.22215/TIMREVIEW/1135
Regan A. Smart farming in Ireland: a risk perception study key governance actors // NJAS – Wagenigen J. of Life Sciences. 2019. Vol. 90-91. 100292 https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.02.003 (дата обращения 19.09.2020).
Sjaak Wolfert, Lan Ge, Cor Verdouw, Marc-Jeroen Bogaardt Big Data in Smart Farming – A review // Agricultural Systems. 2017. 153 P.69-80. http://dx.doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023
Sundmaeker, H., Verdouw, C., Wolfert, S., Pérez Freire, L. Internet of food and farm 2020. In: Vermesan, O., Friess, P. (Eds.) // Digitising the Industry - Internet of Things Connecting Physical, Digital and Virtual Worlds. 2016. – River Publishers, Gistrup Delft, P. 129–151.
Lacombre C., Couix N., Hazard L. Designed agroelological farming systems with farmers: a review // Agriciltural systems. 2018. Vol. 165. P. 208-220. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2018.06.014
The role of agroecology and integrated farming systems in agricultural sustainability / Edwards C.A., Grove T.L., Harwood R.R., Pierce Colfer C.J. // Agricilture, Ecosystems and Environment.1993. Vol.46. Is. 1-4. P.99-121. https://doi.org/10.1016/0167-8809(93)90017-J
Yakushev V.P. Vestnik RAN. 2019. № 2. pp.11-15.
Mayorova M.A., Markin M.I. Teoreticheskaya ekonomika. 2019. № 2. https://cyberleninka.ru/article/v/tsifrovoe-zemledelie-v-proizvodstvenno-ekonomicheskoy-deyatelnosti-predpriyatiy-apk
Shafeev R.Sh. Ispol’zovanie zemel’ sel’skokhozyaystvennogo naznacheniya v sovremennykh usloviyakh: pravovoy i ekonomicheskiy aspect [The use of agricultural land in modern conditions: legal and economic aspects]. Orenburg: Izd. tsentr OGAU, 2008. 159 p.
Pavlova A.I., Kalichkin V.K. Sibirskiy vestnik sel’skokhozyaystvennoy nauki, 2018. № 1. V.48. pp. 80-88. https://doi.org/10.26898/0370-8799-2018-1-11
Global Agro-Ecological Zones: version 1.0. Model documentation // FAO Land and water digital media series 11. Italy: FAO, 2000. 78 p.
Global Agro-Ecological Zones assessment / G. Fischer, M. Shah, H. val Velthuizen, F. Nachtergaele. 2006. URL: http://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/8099/1/RP-06-003.pdf
Global Agro-Ecological Zones: version 1.0. Model documentation / G. Fischer, F. O. Nachtergaele, S. Prieler at all. Laxenburg, Austria and FAO, Rome, Italy, 2012. 179 p.
Rosinformagrotech. The volume and subject matter of the factual database “Machinery and equipment for agricultural production” (title from the screen). URL: https://rosinformagrotech.ru/db/faktograficheskaya-bd-mashiny-i-oborudovanie-dlya-s-kh-proizvodstva/ob-em-i-tematika-bd
Rostselmash. Automated help system “Agricultural machinery”. Wheeled tractors. (title from the screen). https://www.agrobase.ru/catalog/category/machinerycategory_393
Database of technical characteristics of tractors and bench tests of engines for optimal design of agricultural units. http://www.vniiesh.ru/results/katalog/2152/9785.html
Korolev A.A. Geomatika. 2011. № 2. https://gisinfo.ru/item/84.htm
Microsoft. Rukovodstvo po arkhitekture zhurnala tranzaktsiy SQL Server i upravleniyu im [Microsoft. SQL Server Transaction Log Architecture and Management Guide]. URL: https://docs.microsoft.com/ru-ru/sql/relational-databases/sql-server-transaction-log-architecture-and-management-guide?view=sql-server-2017
Connolly T., Begg K. Bazy dannykh. Proektirovanie, realizatsiya i soprovozhdenie. Teoriya i praktika [Databases. Design, implementation and maintenance. Theory and practice]. M.: Izd. dom Vil’yamc, 2003. 1440 p.
Learning MySQL and MariaDB / by Russel J.T. Dyer. Beijing, Cambridge, Farnham, Köln, Sebastopol, Tokyo: O’Reilly Media, Inc., 2015. 443 c.
Kolisnichenko D.N. PHP i MySQL razrabotka veb-prilozheniya [PHP and MySQL web application development]. SPb.: BKhV-Peterburg, 2017. 640 p.
Drach V.E., Rodionov A.V., Chukhraeva A.I. Elektromagnitnye volny i elektronnye sistemy. 2018. V. 23. № 3. P. 71-80.
Morgunov E.P. PostgreSQL. Osnovy yazyka SQL: uchebnoe posobie [PostgreSQL. SQL Fundamentals: A Tutorial]. SPb.: BKhV-Peterburg, 2018. 337 p.
Panchenko I. Otkrytye sistemy. SUBD. 2015. № 3. Р. 34-37.
Wang Jinqin, Wan Lixin, The comparison of Embedded Database Berkeley DB and SQLite, The application of SCM and Embedded System, 2005, 28(2). P. 5-7
About SQLite. URL: https://www.sqlite.org/about.html
Nemetz S., Schmitt S., Freiling F. A standardized corpus for SQLite database forensics. Digital Investigation. 2018. N.24. P. 121-130. https://doi.org/10.1016/j.diin.2018.01.015
DOI: https://doi.org/10.12731/2070-7568-2020-3-158-175
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
(c) 2020 Anna Illarionova Pavlova, Vitaly Vladimirovich Tikhonovsky
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0.
ISSN 2070-7568 (Print)