×

Атлас дронов для сельского хозяйства (СХБЛА) и рынок, 2018-2025 гг.

Декабрь 2018 года

Аналитический Отчет (полная версия)

Аналитический Отчет (полная версия)

Атлас дронов для сельского хозяйства (СХБЛА) и рынок, 2018-2025 гг.
Атлас дронов для сельского хозяйства (СХБЛА) и рынок, 2018-2025 гг.
Декабрь 2018
р.

Атлас дронов для сельского хозяйства (СХБЛА) и рынок, 2018-2025 гг.

Декабрь 2018 года

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы скачать PDF-версию Информационного бюллетеня

Скачать

+7 926 011 43 17; news@json.tv

Пишите, звоните, если есть вопросы

Точное земледелие или «умное» сельское хозяйство невозможно без получения и обработки первичных данных, поступающих из самых разнообразных источников, но, прежде всего, с беспилотных летательных аппаратов. По сравнению с другими источниками данных (ДЗЗ, сельхозтехника, датчики «в полях» и т.д.) именно дроны генерируют более точные и оперативные данные о состоянии сельскохозяйственных культур, что может помочь фермерам оптимизировать использование ресурсов (семена, удобрения, воду), быстрее реагировать на угрозы (сорняки, вредители, грибки), экономить время, улучшить состав вносимых удобрений, а также повысить свою рентабельность. Json & Partners Consulting представляет результаты исследования «Атлас дронов для сельского хозяйства (СХБЛА) и рынок, 2018-2025 гг.».

 

Значение БЛА в сельском хозяйстве

 

Беспилотные летательные аппараты в сельском хозяйстве (СХБЛА) — это новый, высокоточный способ получения с воздуха визуальных данных в различных спектрах в привязке к координатам местности, а также выполнения ряда важных с/х работ (обработка посевов, высадка деревьев, отпугивание вредителей). Как правило, СХБЛА управляется дистанционно с земли, либо запрограммирован и полностью автономен. Основные задачи большинства моделей СХБЛА используемых сегодня – это сбор разнообразной визуальной информации о состоянии сельхозугодий и орошение полей. Но также растет использование СХБЛА для орошения посадок и выполнения других задач.

 

СХБЛА используется в качестве элемента т.н. «беспилотной авиационной системы» (БАС), которая включает в себя:

 

- Непосредственно сам БЛА (дрон)

- Установленные на нём сенсоры

- Бортовое и внешнее программное обеспечение для анализа и визуализации полученных данных

- Систему телеметрии  (для управления и передачи  картинки в режиме  реального времени)

- Блок (пульт) радиоуправления

- Площадки запуска/наклонной стрелы (если требуются)

 

Работа сельскохозяйственной БАС включает последовательные этапы:

 

- Планирование  миссии

- Выполнение миссии (полет)

- Выгрузка данных с дрона и загрузка в ПО/сервис/облако

- Обработка данных, визуализация на устройствах пользователя

- Формирование отчетов с аналитикой (десктоп, мобильные устройства).

- Интеграция данных в процессы хозяйства/бизнеса/компании

- Формированные скорректированной новой миссии

- Загрузка новой миссии в дрон и остальную с/х технику для исполнения

 

 

Летающие дроны могут быть задействованы практически во всех этапах производственного цикла в сельском хозяйстве, за исключением уборки урожая – в подготовительных работах, посадочных работах, выращивании и защите, анализе и планировании. Они способны за несколько часов работы обследовать сельскохозяйственные участки внушительных размеров, а информация, собираемая с помощью камеры и сенсоров, позволяет фермеру: создавать электронные 3D карты полей, рассчитывать нормализованный вегетационный индекс с целью эффективного удобрения культур, инвентаризировать проводимые работы, охранять сельхозугодия и т.д.

 

Основные задачи, решаемые с помощью СХБЛА:

 

- Визуальное наблюдение (съемка в видимом диапазоне, мультиспектральная/спектрозональная)

- Выполнение сельскохозяйственных работ, как уже ставших традиционными (распыление удобрений и химикатов, поливка, посевные работы, отпугивание птиц), так и перспективых (опыление растений, сбор урожая, выпас скота и т.д.)

- Выполнение прочих работ (ретрансляция радио и навигационных сигналов для контроля животных, экологический мониторинг)

 

Основные барьеры при использовании СХБЛА:

 

- Приверженность традициям и неготовность использования

- Конкуренция с данными спутникового ДЗЗ

- Технические ограничения

- Финансовые риски

- Нормативные ограничения

 

Воздушные кодексы многих стран мира, как правило, ограничивает коммерческую или гражданскую эксплуатацию БЛА свыше определенной массы и свыше определенной высоты, и дальности полета, без специального разрешения. Поэтому даже, если технические возможности дрона позволяю покрыть всю территорию поля за один раз, текущее консервативное законодательство не позволяет вылет за пределами видимости оператора. Кроме того, как правило, самолеты и дроны используют т.н. пересекающееся воздушное пространство, по этой причине каждый вылет СХБЛА должен быть заранее согласован с регуляторами воздушного пространства и получен полетный план.

 

Подходы к оценке целесообразности использования СХБЛА

 

В настоящий момент в мире нет единой методики и формул оценки целесообразности использования БЛА в разных сферах бизнеса в сравнении с традиционным авиатранспортом. Это связано как с большим числом представленных моделей дронов на рынке, когда их цена и технические возможности отличаются очень существенно, так и с особенностями бизнеса в разных отраслях. Стоимость ежемесячного использование СХБЛА будет отличаться в больших пределах в зависимости от используемой модели  и частоты использования.

 

Крупные агропромышленные конгломераты такие как Monsanto начали оказывать комплексные услуги на базе СХБЛА и специализированного ПО, позволяющего сразу после возвращения дрона с поля проводить аналитику данных и получать рекомендации по конкретным улучшения в хозяйстве. Например, по идентификации болезней, паразитов и т.п. В результате подписчикам услуги уже не нужно заботиться о приобретении БЛА и содержании операторов дронов и аналитиков данных. Агроном сможет проанализировать данные в удобном виде. Но данные услуги доступны не во всех странах и регионах.

 

Специалисты J’son & Partners Consulting предлагают использовать подход на основе взаимоувязки размера хозяйства (площади полей) с оценкой доступности услуг на базе дрон-как-услуга (DaaS) в регионе бизнеса хозяйства и сравнение  стоимости покупки и обслуживания БЛА в сравнении с традиционными авиасредствами. Целью использования подхода является выбор наименее затратной технологии, обеспечивающей при этом получение нужных данных и реализацию требуемых работ.

 

Мировой рынок СХБЛА

 

Дроны в сельском хозяйстве позволяют повысить точность и оперативность получения данных, снизить потери и издержки, повысить урожайность и прибыльность сельхоз бизнеса. В самом ближайшем будущем использование СХБЛА будет очень обычным процессом, как и тракторов сейчас. В зависимости от потребностей конкретной СХ компании может быть целесообразно либо приобрести свой собственный СХБЛА и самостоятельно обрабатывать данные и анализировать результаты, либо приобретать дрон как услугу (DaaS), либо вообще подписаться на пакет «экономики фермы» и получать все данные от подрядчика услуги.

 

С каждым годом БЛА для с/х становятся все доступней, что стимулирует их проникновение в сектор. Ценовой диапазон  стоимости моделей СХБЛА существенно расширился и теперь на рынке доступны и достаточно бюджетные модели стоимостью до $2600. Современные СХБЛА позволяют не только получать с воздуха визуальные данные о посевах и почве в различных разрезах и в привязке к местности, но и выполнять ряд важных с/х работ (обработка посевов, высадка деревьев, отпугивания птиц). Такие дроны могут нести самую разнообразную полезную нагрузку – от обычных фото-видео камер потребительского класса с программными модификациями, до специализированных с/х сенсоров ИК-диапазона, гиперспектральных камер, тепловизоров, датчиков солнечного счета, лидаров, флуоресцентных камер, а также жидкостных баков и картриджей для высадки саженцев деревьев.

 

В последние годы на мировом рынке наблюдается увеличение числа компаний, предлагающих модели СХБЛА к продаже, а также коммерческие услуги на их основе и программного обеспечения для обработки данных СХБЛА, что обусловлено растущим интересом со стороны сельскохозяйственного сектора.

 

По оценкам J’son & Partners Consulting в 2018 году продажи СХБЛА на мировом рынке составят 1,1 млрд.долл. и к 2025 году могут вырасти в 6 раз - до 6,33 млрд. долл.

 

К 2025 году СХБЛА может стать крупнейшим сегментом рынка коммерческих БЛА, а стимулирование осведомленности фермеров и формирование нормативной базы будет этому способствовать. По прогнозу J’son & Partners Consultingк 2025 году около половины всех продаж новых коммерческих БЛА будет приходиться на дроны для сельского хозяйства.

 

По оценкам J’son & Partners Consultingосновную долю в предложении СХБЛА на мировом рынке в 2018 году занимают мультикоптеры – 56% в портфелях производителей и дроны-планеры - 39%. По типу выполняемых работ основную долю занимают БЛА для визуального наблюдения – 69% в портфелях производителей, а также дроны для орошения (распыление инсектициды, внесение удобрений, поливка) – 24%.

 

С точки зрения региональной структуры мирового рынка, около трети мирового рынка СХБЛА в стоимости продаж занимают США (27%). В США из 1094 фермерских хозяйств 33% уже используют СХБЛА в своей деятельности самостоятельно, либо через третьих лиц как услугу.

 

По прогнозам экспертов Json & Partners Consulting, развитие мирового рынка СХБЛА в среднесрочной перспективе можно разделить на три ключевые этапа. Первая фаза (следующие 3-5 лет) характеризуется массовым, но бессистемным внедрением БЛА в практику работы фермерских хозяйств разного уровня. На второй фазе (перспектива 5-7 лет) произойдет консолидация рынка услуг на базе СХБЛА с появлением операторов флота СХБЛА, предоставляющих законченные решения/услуги по сбору и аналитике с/х данных по подписке. И, наконец, третья фаза или зрелость рынка (перспектива 10-15 лет) будет характеризоваться уже выстраиванием вертикально-интегрированных холдингов, замыкающих на себя все этапы оказания услуг для сельского хозяйства с использование ДЗЗ, БЛА, программных решений для анализа данных, сетей передачи данных и т.д.

 

Российский рынок СХБЛА

 

Специфика российского с/х рынка – огромные площади пашни, необходимость ведения сельского хозяйства в зоне рискованного земледелия, различия регионов по климатическому и почвенному потенциалу. Например, Юг России и Черноземье благоприятны для земледелия, и там растениеводство представляет собой прибыльный бизнес. В регионах с менее благоприятными природными условиями, у производителей сельхозпродукции может просто не быть свободных средств на модернизацию техники, внедрение ГИС и систем агроуправления.

 

Среди наиболее активных участников рынка можно выделить таких игроков как «Беспилотные технологии» (г. Новосибирск), «Геоскан» (г. Санкт-Петербург), «Автономные аэрокосмические системы — «ГеоСервис» (г. Красноярск).

 

Они предоставляют заказчикам достаточно широкий набор услуг в сопровождении и контроле агротехнических мероприятий: от инвентаризации сельхозугодий, создания электронных карт полей до мониторинга техники и состояния посевов, расчета индекса вегетативности и других.

 

По оценкам J’son & Partners Consulting Россия занимает пока еще незначительную долю на мировом рынке СХБЛА – 2,3% в стоимости продаж в 2018 году и до 3,2% в стоимости продаж к 2025 году. В количественном выражении объем продаж в 2018 году составит 1,9 тыс.единиц и основную массу моделей СХБЛА составят дроны для визуального наблюдения посевов и дроны для распыления удобрений и инсектицидов. Сейчас около 5-10% фермеров/хозяйств в РФ используют технологии точного земледелия, а СХБЛА стали использоваться преимущественно с 2016 года.

 

Несмотря на присутствие в стране нескольких производителей СХБЛА, основная доля используемых ими комплектующих, в том числе контроллеры, сенсоры, моторы, поступает из других стран (например, Китай) и поэтому назвать эти разработки чисто российскими не совсем корректно. Многие компании, позиционирующие себя как российские зарегистрированы в других странах (США, Германия) и преимущественно ориентированы на продажи за пределами РФ, либо вообще закрывают свои офисы в России, так как не находят массового спроса на свою продукцию в России.

 

К факторам, стимулирующим развитие рынка ТЗД и использования СХБЛА относятся сравнительно низкая эффективность традиционных методов  земледелия, неэффективное расходование ресурсов и времени на выполнение работ, высокая стоимость традиционных услуг по аэрофотосъемке, высокие затраты на ремонт техники.

 

К барьерам использования БЛА в с/х относятся инертность и слабая информированность фермеров и небольших хозяйств о существовании и преимуществах СХБЛА, неравномерность распространения технологий в регионах/странах, нормативное регулирование, усложняющее процесс использования БЛА или даже запрещающее его, слабое покрытие с/х регионов сетями данных и ШПД интернет, что ограничивает применение облачных вычислений и пост- обработки данных с дронов.

_________________________________

 

Информационный бюллетень подготовлен компанией J'son & Partners Consulting. Мы прилагаем все усилия, чтобы предоставлять фактические и прогнозные данные, полностью отражающие ситуацию и имеющиеся в распоряжении на момент выхода материала. J'son & Partners Consulting оставляет за собой право пересматривать данные после публикации отдельными игроками новой официальной информации.

 

Детальные результаты исследования представлены в полной версии отчета «Атлас дронов (БЛА) для сельского хозяйства, прогноз 2018-2025 гг.»

 

Содержание

1. Об исследовании

2. Введение    

3. Определение дронов для сельского хозяйства (СХБЛА)        

4. Сферы применения дронов в сельском хозяйстве        

5. Кейсы применения СХБЛА в мире

5.1. «Лети и смотри» (Россия)

5.2. Агрохолдинг ИМК (Россия)         

5.3. Агро-Регион (Россия)       

5.4. Syngenta (Россия)  

5.5. Подсчет кокосовых пальм (Самоа)      

5.6. Планирование оросительных каналов (Нигерия)      

5.7. Предотвращение миграций саранчи (Африка)

5.8. Контроль самозахвата земель (Панама)        

6. Классификация СХБЛА 

7. Экосистема рынка СХБЛА        

8. Оценка влияния использования БЛА в сельском хозяйстве 

8.1. Проблемы традиционного сельского хозяйства        

8.2. Преимущества использования дронов в сельском хозяйстве        

8.3. Недостатки использования СХБЛА       

8.4. Барьеры использования СХБЛА  

8.1. Подходы к оценке целесообразности использования СХБЛА        

9. Мировой рынок СХБЛА 

10. Перспективы развития рынка СХБЛА        

11. Российский рынок СХБЛА       

12. Дроны для сельского хозяйства       

12.1. 3D Robotics  

12.1.1. Aerial Technology International (США)    

12.1.2. AeroHawk (США)    

12.1.3. Aeromao (Канада)  

12.1.4. AeroVironment (США)       

12.1.5. AgEagle Aerial Systems (США)     

12.1.6. Airborne Robotics (Австрия)        

12.1.7. ALTI – Бывший SteadiDrone (ЮАР)        

12.1.8. ASTA Technology (Китай)  

12.1.9. AX Drones (Китай)  

12.1.10. BirdsEye View Aerobotics (США)   

12.1.11. Clear Flight Solutions (Голландия)

12.1.12. Delair Technologies Inc. / Trimble (Франция)    

12.1.13. DJI (Китай)  

12.1.14. DreamEagle (Китай)

12.1.15. Dronee (Эстония)   

12.1.16. Droneseed (США)   

12.1.17. Foxtech (Китай)     

12.1.18. Homeland Surveillance Electronics LLC (США)    

12.1.19. Honeycomb (США) 

12.1.20. Horus (Бразилия)   

12.1.21. Intel - AscTec (Германия) 

12.1.22. JMRRC Shenzhen GC electronics Co., Ltd.  (Китай)       

12.1.23. Joyance Tech (Китай)       

12.1.24. Kray Technologies (Украина)       

12.1.25. Lockheed Martin (США)     

12.1.26. MMC (Китай)

12.1.27. ОКБ “Матрица технологий” (Украина)  

12.1.28. ООО "НПО "Итек" (Украина)      

12.1.29. Megadrone (Украина)       

12.1.30. OpenRobotix Labs (США)  

12.1.31. Parrot (Франция)    

12.1.32. Precision Hawk (США)       

12.1.33. RJX (Китай)  

12.1.34. SenseFly - Parrot (Швейцария)    

12.1.35. Sentera (США)       

12.1.36. SkyDrones (Бразилия)      

12.1.37. Skywalker (Китай)  

12.1.38. Swift Aeroplanes (США)     

12.1.39. Top Flight Technologies (США)    

12.1.40. Walkera Technology (Китай)       

12.1.41. XactSense (США)    

12.1.42. Yamaha Corporation (Япония)     

12.1.43. Zerotech (Китай)    

12.1.44. Agrofly (Россия)     

12.1.45. Агроскан (Россия)  

12.1.46. ООО «Геоскан»     

12.1.47. ООО «БОЗОН» (Россия)   

13. Программное обеспечение для СХБЛА      

13.1. AgLeader (США)   

13.2. AgPixel (США)      

13.3. Agribotix (США)    

13.4. AgWorks (США)   

13.5. Airinov (Франция) – совместно с Parrot

13.6. Airmap (США)      

13.7. BotLink (США)     

13.8. Drone Deploy (США)      

13.9. Mavrx (США)       

13.10. MicaSense (США)

13.11. Myagcentral (США)       

13.12. New Science Technologies - Cropio (США)    

13.13. Pix4D (Швейцария)      

13.14. Precision Hawk (США)   

13.15. Sensfly (Швейцария)    

13.16. Sentera (США)    

13.17. Simactive (Канада)       

13.18. SkyWards (США)

13.19. Proagrica - SST Summit (США) 

13.20. Trimble (США)    

13.21. AgiSoft (Россия) 

13.22. Агро Дрон Груп (Россия)       

13.23. ExactFarming (Россия)  

14. Сенсоры и оборудование         

15. Основные выводы         

 

Список рисунков

Рис. 1. Средняя урожайность с/х культур в РФ и в других странах, 2003-2012 гг.(ц/Га).        

Рис. 2. Схема работы БАС

Рис. 3. Пример визуальных данных по кадастру       

Рис. 4. Пример визуальных данных по определению границ земель        

Рис. 5. Пример визуальных данных по подсчету деревьев на участке      

Рис. 6. Пример визуальных данных по мониторингу здоровья растений  

Рис. 7. Пример визуальных данных по наличию стоячей воды       

Рис. 8. «Ковровая» посадка с дронов  

Рис. 9. Пример изображения с прогнозом урожайности     

Рис. 10. Пример изображения с прогнозом вегетационного индекса (NDVI)      

Рис. 11. Пример изображения с прогнозом потребности во внесении азотных удобрений      

Рис. 12. Модифицированные мультикоптеры потребительского и коммерческого классов    

Рис. 13. Подсчет пальм с помощьью анализа данных аэрофотосъемки с БЛА    

Рис. 14. Оценка структуры беспилотной техники в с/х по типам    

Рис. 15. Примеры СХБЛА с планером типа «неподвижное крыло» 

Рис. 16. Примеры СХБЛА типа «квадрокоптер»        

Рис. 17. Пример СХБЛА вертолетного типа     

Рис. 18. Пример СХБЛА типа «дирижабль»     

Рис. 19. Примеры производителей СХБЛА      

Рис. 20. Примеры разработчиков ПО и решений для анализа данных      

Рис. 21. Корреляция между уровнем охвата получаемых данных и их детализацеий. Чем выше от земли – тем ниже уровень  

Рис. 22. Статус регулирования полетов БЛА в разных странах мира, 2016 г.     

Рис. 23. Пример плана миссий максимально разрешенного радиуса в пределах прямой видимости оператора БЛА      

Рис. 24. Оценка и прогноз продаж СХБЛА на мировом рынке, млрд долл. США в 2016-2025 гг.       

Рис. 25. Прогноз динамики доли СХБЛА в общей структуре рынка БЛА, % от млрд $  

Рис. 26. Оценка и прогноз продаж СХБЛА на мировом рынке, единиц в 2016-2025 гг. 

Рис. 27. Прогноз динамики доли СХБЛА в общей структуре рынка БЛА, % от единиц в 2016-2025 гг.

Рис. 28. Оценка предложения СХБЛА на мировом рынке по типам БЛА. На основе анализа портфелей крупнейших производителей, 2018       

Рис. 29. Оценка предложения СХБЛА на мировом рынке по  функциям выполняемым БЛА. На основе анализа портфелей крупнейших производителей, 2018       

Рис. 30. Оценка распределения стоимости СХБЛА, 2018 год, в долл. от предложений на рынке      

Рис. 31. Оценка распределения стоимости СХБЛА, 2018 год, в долл. от предложений на рынке      

Рис. 32. Оценка распределения стоимости мультикоптеров для орошения, 2018 год, в долл. от предложений на рынке    

Рис. 33. Корреляция между стоимостью СХБЛА и максимальным временем его полета с нагрузкой, 2018 год    

Рис. 34. Оценка доли США в стоимости продаж СХБЛА на мировом рынке в 2018 гг.  

Рис. 35. Оценка и прогноз продаж СХБЛА в России, млн. долл.$ в 2016-2025 гг.

Рис. 36. Оценка и прогноз продаж СХБЛА в России, единиц в 2016-2025 гг.      

Рис. 37. Доля России в продажах СХБЛА, 2018 и 2025, % от стоимости долл.США и от количества

Рис. 38. Топ регионов  использующих ТЗД     

 

Список таблиц

Табл. 1. Модели использования СХБЛА в ТЗД 

Табл. 2. Достоинства и недостатки различных типов СХБЛА

Табл. 3. Достоинства и недостатки различных типов СХБЛА

Табл. 4. Матрица выбора целесообразных средств для сбора авиа-данных       

Табл. 5. Сравнение доли СХБЛА в стоимости и в объеме продаж БЛА на мировом рынке в 2018 и 2025 гг.

Табл. 6. Оценка изменения средней стоимости СХБЛА с 2018 до  2025 года, долл. $.  

Табл. 7. Оценка изменения средней стоимости СХБЛА с 2018 до  2025 года, долл. $.