ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИНТЕНСИВНЫХ САДОВ
Аннотация
Технологической платформой Интернета вещей служат беспроводные сенсорные сети (далее - БСС), применяемые для мониторинга состояния почвы, растений и управления параметрами технологического процесса выращивания сельскохозяйственных культур. В системах управления выращивания фруктовых деревьев применение БСС способствует эффективному выращиванию «суперинтенсивных» садов. Внедрение технологий точного земледелия, в том числе систем капельного орошения с автоматическим управлением на основе данных влажности почвы снижают расход воды до 30-40% и удобрений до 15-25% по сравнению с традиционными методами полива. Несмотря на многочисленные исследования в области проектирования сетей, научный пробел остается в отсутствии формализованных методов поиска оптимального числа узлов, которые позволяли бы достигать баланса между показателями надежности и совокупной стоимости сети. В статье предлагается методика определения оптимального количества узлов в БСС, которая учитывает ключевые экономические и технические параметры при мониторинге садов. Для решения задачи оптимизации количества узлов предложен алгоритм, интегрирующий технические характеристики радиопередатчика, режимы его функционирования, технологические параметры выращивания плодовых культур и внешние воздействия. Предложенный методический подход позволяет осуществлять экономически оптимизированный расчет количества узлов БСС на основе интегральной оценки энергопотребления узлов, дальности радиосвязи и совокупных эксплуатационных затрат.
Литература
Official FAO Statistical Resource (FAOSTAT) n.d. https:// www.fao.org/faostat.
Astrakhantseva I.A., Gorev S.V., Astrakhantsev R.G. A Systems Approach to the Analysis of the Complex Technical Systems Fractal Nature. Ivecofin. 2023. № 3(57). Р. 87-97. DOI: 10.6060/ivecofin.2023573.657. EDN PSPGBG. (in Russian).
Tatarinov K.A. Agriculture 4.0: Historical Stages of Development and Socio-Economic Trends. Ivecofin. 2023. N 4(58). P. 46-51. DOI: 10.6060/ivecofin.2023584.663. (in Russian).
Hans М., Benson A, About J.E. Navigating ethics in wireless sensor networks for sustainable agriculture. https://www.frontiersin.org/journals/sustainable-food-systems/articles/10.3389/fsufs.2025.1634643/full.
Jamshidi B, Khabbaz Jolfaee H, Mohammadpour K, Seilsepour M, Dehghanisanij H, Hajnajari H, et al. Internet of things-based smart system for apple orchards monitoring and management. Smart Agricultural Technology. 2025. N 10. Р. 100715. DOI: 10.1016/j.atech.2024.100715.
Kondratyuk E.V., Komarova L.F., Somin V.A. New Materials in Water Treatment Technologies. Modern high technologies. Regional application. 2024. N 2(78). P. 72-76. DOI: 10.6060/snt.20247802.00010. (in Russian).
Hamouda F., Puig-Sirera À., Bonzi L., Remorini D., Massai R., Rallo G. Design and validation of a soil moisture-based wireless sensors network for the smart irrigation of a pear orchard. Agricultural Water Management. 2024. N 305. Р. 109138. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2024.109138.
Hamouda F., Puig-Sirera À., Bonzi L., Remorini D., Proven-zano G., Rallo G. Productive Response of a Pear Orchard (Pyrus Communis, L.) to the Precision Irrigation Conducted Through a Decision Support System (DSS). AIIA 2022: Biosystems Engineering Towards the Green Deal. Cham: Springer International Publishing. 2023. Vol. 337. P. 125–32. DOI: 10.1007/978-3-031-30329-6_13.
Boumehrez F., Sahour A., Bekhouche A., Maamri F., Djellab H. Smart Irrigation System for Orchards Apple Trees based on Fuzzy Logic and WSNs. 2024 IEEE International Conference on Advanced Systems and Emergent Technologies (IC_ASET). Tunisia: IEEE. 2024. P. 1–6. DOI: 10.1109/IC_ASET61847.2024.10596143.
Ahmed S., Marwat S.N.K., Brahim G.B., Khan W.U., Khan S., Al-Fuqaha A., et al. IoT based intelligent pest management system for precision agriculture. Sci Rep. 2024. N 14. Р. 31917. DOI: 10.1038/s41598-024-83012-3.
Hahn F., Martinez F. WSN System Warns “Atta Cephalotes” Climbing in Mango Fruit Trees. Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2022. Cham: Springer International Publishing. 2023. Vol. 2. (560). P. 284–96. DOI: 10.1007/978-3-031-18458-1_20.
Amogi B.R., Ranjan R., Khot L.R. Mask R-CNN aided fruit surface temperature monitoring algorithm with edge compute enabled internet of things system for automated apple heat stress management. Information Processing in Agriculture. 2024. N 11. Р. 603–11. DOI: 10.1016/j.inpa.2023.12.001.
Aringo M.Q., Ella V.B., Martinez C.G., Pereira G.S. Exante Cost-Benefit Analysis of High-end and Low-cost Wireless Sensor Network (WSN) Technology Packages for Efficient Irrigation Water Management in the Philippines. Journal of Economics, Management and Agricultural Development. 2022. Vol. 8. N 2. Art. 3. DOI: 10.22004/AG.ECON.342303.
Gulzar Y., Reegu F.A., Soomro A.B., Mir M.S., Zahir A., Onn C.W. Exploring the economic implications of IoT adoption in agriculture: A cost-benefit study in Jazan, Saudi Arabia. Sarhad Journal of Agriculture. 2025. N 41(1). Р. 51-65. DOI: 10.17582/journal.sja/2025/41.1.51.65.
Mishra H., Mishra D., Tiwari A.K, Nishad D.C. Cost-Benefit Analysis of Sensing and Data Collection with Drones for IoT Applications. Machine Learning for Drone-Enabled IoT Networks. Cham: Springer Nature Switzerland. 2025. P. 141-68. DOI: 10.1007/978-3-031-80961-3_8.
Papadopoulos G., Arduini S., Uyar H., Psiroukis V., Kasima-ti A., Fountas S. Economic and environmental benefits of digital agricultural technologies in crop production: a review. Smart Agricultural Technology. 2024. N 8. Р.100441. DOI: 10.1016/j.atech.2024.100441.
Gonova O.V. A Marginal Approach to Assessing the Efficiency of Agricultural Production: The Practical Aspect. Modern High Technologies. Regional Application. 2024. N 2(78). P. 15-21. DOI: 10.6060/snt.20247802.0002. (in Russian).
Goldschmidt E.E. The Evolution of Fruit Tree Productivity: A Review. Econ Bot. 2013. N 67. Р. 51–62. DOI: 10.1007/s12231-012-9219-y.
Samoylenko I., Fedorenko V., Samoylenko V. Adaptive data relay transmission in wireless sensor networks for reliable crop growth monitoring. Computers and Electronics in Agriculture. 2025. N 234. Р. 110367. DOI: 10.1016/j.compag.2025.110367.
Fedorenko V., Oleinikov D., Samoylenko I., Samoylenko V. Criteria for the deployment of a heterogeneous linear WSN: Operability vs energy efficiency. Ad Hoc Networks. 2023. N 147. Р. 103202. DOI: 10.1016/j.adhoc.2023.103202.
