التصنيف: الاستشعار عن بعد

أهلاً بكم في قسم "الاستشعار عن بعد في الزراعة" على موقعنا الإلكتروني! نقدم هنا دليلاً شاملاً حول كيفية إحداث هذه التقنية ثورة في الصناعة الزراعية.

تعتمد هذه التقنية على استخدام أجهزة الاستشعار والصور لجمع بيانات عن سطح الأرض دون لمسه فعلياً. وفي القطاع الزراعي، اكتسبت هذه التقنية أهمية متزايدة في توفير معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب حول صحة المحاصيل ورطوبة التربة وتقديرات الإنتاج.

ستجد في قسم "الاستشعار عن بعد في الزراعة" معلومات وافية عن أنواعه المختلفة المستخدمة في الزراعة، مثل الأقمار الصناعية والطائرات المسيّرة وأجهزة الاستشعار الأرضية. كما سنتناول تطبيقاته المتنوعة، بما في ذلك رسم خرائط المحاصيل، والكشف عن الأمراض، والزراعة الدقيقة.

قام فريق خبرائنا بانتقاء مجموعة مختارة بعناية من المقالات ودراسات الحالة والأبحاث التي تُسلط الضوء على فوائد وتحديات استخدام تقنية الاستشعار عن بُعد في الزراعة. كما نقدم رؤى حول أحدث التوجهات والتطورات في هذا المجال، بما في ذلك تقنيات الاستشعار الجديدة وأساليب تحليل البيانات.

دليل وتحديثات الاستشعار عن بعد

سواء كنت مزارعًا أو باحثًا أو متخصصًا في هذا المجال، فإن هذا القسم هو المكان الأمثل للتعرف أكثر على هذا المجال المثير والمتطور بسرعة. انضم إلينا في هذه الرحلة لنستكشف كيف تُغير تقنية الاستشعار عن بُعد مستقبل الزراعة.

صور الكواكب (يومية، بدقة 3 متر) لإنشاء مناطق الإدارة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

أصبح الوصول إلى صور القمر الصناعي Planet أسهل وأسرع وأقل تكلفة مع تطبيق GeoPard Agriculture. منذ أغسطس 2022، أتاح GeoPard إمكانية البحث عن صور Planet المطلوبة وتحليلها فقط ضمن النطاق الزمني الذي يفضله المستخدم.

لذا، يطلب مستخدم GeoPard صور الكواكب المفضلة فقط ويمكنه استخدامها في مجموعة أدوات التحليل الخاصة بـ GeoPard.

صور الكواكب تمتد سينتينل ولاندسات تغطيات (مقدمة افتراضيًا) ويمكن دمجها مع طبقات بيانات أخرى (مجموعات بيانات آلات الحصاد/الرش/البذر، وملف تعريف التضاريس) عبر البيانات الموجودة متعدد الطبقات, متعدد السنوات, و أدوات المعادلات. 

 

صور الكواكب لإنشاء مناطق الإدارة

 

كوكب تُعد أكبر شبكة أقمار صناعية لمراقبة الأرض، حيث توفر مجموعة بيانات عالمية شبه يومية، وتتيح بيانات صور الأقمار الصناعية عالية الدقة وعالية التردد.

مناطق الإدارة المستندة إلى صور بلانيت سكوب (بدقة 3.5 متر).

اقرأ المزيد عن جيوبارد / شراكة الكوكب.

ما هي صور الكواكب وما استخدامها في إنشاء مناطق الإدارة؟

يشير هذا المصطلح إلى صور الأقمار الصناعية التي توفرها شركة بلانيت لابز، وهي شركة خاصة تُشغّل أسطولًا من الأقمار الصناعية الصغيرة تُسمى دوفز. تلتقط هذه الأقمار صورًا عالية الدقة لسطح الأرض يوميًا. ويعني مصطلح "دقة 3 أمتار" أن كل بكسل في الصورة يُمثل مساحة 3×3 أمتار على سطح الأرض. يتيح هذا المستوى من الدقة إجراء تحليل دقيق ومراقبة شاملة لمختلف المعالم والتغيرات على سطح الأرض.

عندما يتعلق الأمر بإنشاء مناطق الإدارة، يمكن أن تكون صور الكواكب بدقة 3 أمتار يوميًا مفيدة للغاية لمختلف الصناعات والتطبيقات، مثل:

  • زراعةيمكن أن تساعد الصور عالية الدقة في إنشاء مناطق إدارة في الزراعة، حيث قد تتطلب مناطق مختلفة من الحقل معالجات مختلفة، مثل الري والتسميد ومكافحة الآفات. ومن خلال تحليل هذه الصور، يستطيع المزارعون تحديد الأنماط المتعلقة بصحة المحاصيل ورطوبة التربة وعوامل أخرى، مما يمكّنهم من اتخاذ قرارات أفضل بشأن تخصيص الموارد.
  • الإدارة البيئية: يمكن استخدام صور الأقمار الصناعية لتحديد ومراقبة المناطق الحساسة بيئياً، مثل الأراضي الرطبة والغابات وموائل الحياة البرية. ويمكن استخدام هذه المعلومات لإنشاء مناطق إدارة تحمي هذه المناطق وتضمن ممارسات مستدامة لاستخدام الأراضي.
  • التخطيط الحضري: تساعد الصور عالية الدقة مخططي المدن على تحديد مناطق النمو، وأنماط استخدام الأراضي، وتطوير البنية التحتية. ويمكن استخدام هذه المعلومات لإنشاء مناطق إدارية توجه التنمية المستقبلية وتضمن الاستخدام الأمثل للموارد.
  • إدارة الكوارث يمكن أن تساعد صور الأقمار الصناعية في تحديد ومراقبة المناطق المعرضة للكوارث، مثل السهول الفيضية أو بؤر حرائق الغابات. ويمكن إنشاء مناطق إدارة لتحديد طرق الإخلاء، وتخصيص الموارد للاستجابة للكوارث، وتوجيه سياسات استخدام الأراضي التي تقلل من مخاطر الكوارث المستقبلية.
  • إدارة الموارد الطبيعية: يمكن أن تساعد الصور عالية الدقة في رصد وإدارة الموارد مثل المياه والمعادن والغابات. ومن خلال تحديد المناطق ذات القيمة العالية للموارد أو المناطق التي تعاني من ندرتها، يمكن إنشاء مناطق إدارة لضمان الاستخدام المستدام لهذه الموارد والحفاظ عليها.

باختصار، تعد صور الكواكب بدقة 3 أمتار يوميًا أداة قيّمة لإنشاء مناطق إدارة في مختلف المجالات، حيث توفر معلومات حديثة ومفصلة يمكن أن تساعد صناع القرار على تحسين تخصيص الموارد وضمان ممارسات استخدام الأراضي المستدامة.

الأسئلة الشائعة

1. ما الذي يمكن أن يساعد استخدام الصور في ترسيخه؟

يمكن أن يساعد استخدام الصور في إنشاء نظام زراعي أكثر كفاءة وفعالية. فمن خلال استخدام تقنيات مثل الطائرات المسيّرة أو التصوير بالأقمار الصناعية، يمكن للصور أن توفر معلومات قيّمة حول صحة المحاصيل، وظروف التربة، واحتياجات الري.

تساعد هذه التقنية في تحديد مواطن الخلل، مثل انتشار الآفات أو نقص العناصر الغذائية، مما يُمكّن المزارعين من اتخاذ إجراءات مُوجّهة. علاوة على ذلك، تُسهم الصور في مراقبة نمو المحاصيل وتطورها، مما يُتيح اتخاذ قرارات دقيقة وزيادة الإنتاجية إلى أقصى حد. 

التحليلات القائمة على المعادلات في الزراعة الدقيقة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

مع إطلاق وحدة التحليلات القائمة على المعادلات، خطا فريق GeoPard خطوة كبيرة نحو تمكين المزارعين والمهندسين الزراعيين ومحللي البيانات المكانية من الحصول على رؤى عملية لكل متر مربع. تتضمن الوحدة فهرسًا لأكثر من 50 صيغة دقيقة مُعدة مسبقًا من GeoPard، تغطي نطاقًا واسعًا من التحليلات المتعلقة بالزراعة.

تم تطوير الصيغ الدقيقة بناءً على بحث زراعي مستقل متعدد السنوات في الجامعة والصناعة وقد خضعت لاختبارات صارمة لضمان دقتها وفائدتها. ويمكن تهيئتها بسهولة لتكون يتم التنفيذ تلقائيًا في أي مجال، نوفر للمستخدمين رؤى قوية وموثوقة يمكن أن تساعدهم على تحسين غلة محاصيلهم وتقليل تكاليف المدخلات.

تُعدّ وحدة التحليلات القائمة على المعادلات ميزة أساسية في منصة GeoPard، حيث تُزوّد المستخدمين بأداة فعّالة لفهم عملياتهم الزراعية بشكل أعمق واتخاذ قرارات مبنية على البيانات بشأن ممارساتهم الزراعية. وبفضل الكتالوج المتنامي باستمرار من الصيغ وإمكانية تخصيصها لتناسب مختلف سيناريوهات الحقول، تستطيع GeoPard تلبية الاحتياجات الخاصة لأي عملية زراعية.

 

إزالة البوتاسيوم بناءً على بيانات الإنتاج

إزالة البوتاسيوم بناءً على بيانات الإنتاج

 

حالات الاستخدام (انظر الأمثلة أدناه):

  • امتصاص النيتروجين بالأرقام المطلقة باستخدام بيانات الإنتاجية والبروتين
  • كفاءة استخدام النيتروجين (NUE) وحسابات الفائض باستخدام طبقات بيانات العائد والبروتين
  • توصيات الجير بناءً على بيانات درجة الحموضة من عينات التربة أو أجهزة مسح التربة
  • الحقل الفرعي (المناطق أو مستوى البكسل) خرائط مناطق الاهتمام)
  • توصيات التسميد بالعناصر الغذائية الدقيقة والكبيرة بناءً على بيانات أخذ عينات التربة، والإمكانات الحقلية، والتضاريس، والمحصول
  • نمذجة الكربون
  • الكشف عن التغييرات والتنبيه (حساب الفرق بين صور Sentinel-2 أو Landsat8-9 أو Planet)
  • نمذجة رطوبة التربة والحبوب
  • حساب المحصول الجاف من مجموعات بيانات المحصول الرطب
  • حساب الفرق بين خرائط الوصفة الطبية المستهدفة والخرائط المطبقة

 

توصيات البوتاسيوم بناءً على هدفين للإنتاجية (مناطق الإنتاجية)

توصيات البوتاسيوم بناءً على هدفين للإنتاجية (مناطق الإنتاجية)

 

 

 

 

الأسمدة: دليل التوصيات. بوتاسيوم / ذرة.

الأسمدة: دليل التوصيات (جامعة ولاية داكوتا الجنوبية): البوتاسيوم / الذرة. مراجعة وتنقيح: جيسون كلارك | أستاذ مساعد وأخصائي خصوبة التربة في قسم الإرشاد الزراعي بجامعة ولاية داكوتا الجنوبية

 

كفاءة استخدام البوتاسيوم بالكيلوغرام/هكتار

كفاءة استخدام البوتاسيوم بالكيلوغرام/هكتار

 

 

 

كفاءة استخدام النيتروجين كنسبة مئوية. يعتمد الحساب على طبقات بيانات المحصول والبروتين ورطوبة الحبوب

كفاءة استخدام النيتروجين كنسبة مئوية. يعتمد الحساب على طبقات بيانات المحصول والبروتين ورطوبة الحبوب

 

 

النيتروجين: الجرعة المستهدفة مقابل الجرعة المطبقة

النيتروجين: الجرعة المستهدفة مقابل الجرعة المطبقة

 

الفرق في نسبة الكلوروفيل بين صورتين فضائيتين

الفرق في نسبة الكلوروفيل بين صورتين فضائيتين

 

يمكن لمستخدم GeoPard تعديل الملفات الموجودة وإنشاء ملفاته الخاصة. الصيغ الخاصة يعتمد على الصور، والتربة، والمحصول، والتضاريس، أو أي طبقات بيانات أخرى يدعمها GeoPard. 

أمثلة على قالب معادلات GeoPard

أمثلة على قالب معادلات GeoPard

 

تساعد التحليلات القائمة على الصيغ المزارعين والمهندسين الزراعيين وعلماء البيانات على أتمتة سير عملهم واتخاذ القرارات بناءً على بيانات متعددة وأبحاث علمية لتمكين تنفيذ الزراعة المستدامة والدقيقة بسهولة أكبر.

ما هو التحليل القائم على المعادلات في الزراعة الدقيقة؟ استخدام صيغة الدقة

يشير التحليل القائم على المعادلات في الزراعة الدقيقة إلى استخدام النماذج الرياضية والمعادلات والصيغ الدقيقة والخوارزميات لتحليل البيانات الزراعية واستخلاص رؤى يمكن أن تساعد المزارعين على اتخاذ قرارات أفضل بشأن إدارة المحاصيل.

تتضمن أساليب التحليل هذه عوامل مختلفة مثل الظروف الجوية وخصائص التربة ونمو المحاصيل واحتياجاتها من العناصر الغذائية لتحسين الممارسات الزراعية وزيادة غلة المحاصيل، مع تقليل هدر الموارد والتأثير البيئي.

تتضمن بعض المكونات الرئيسية للتحليلات القائمة على المعادلات في الزراعة الدقيقة ما يلي:

  • نماذج نمو المحاصيل: تصف هذه النماذج العلاقة بين عوامل مختلفة كالأحوال الجوية وخصائص التربة وممارسات إدارة المحاصيل، وذلك للتنبؤ بنمو المحاصيل وإنتاجيتها. ومن أمثلة هذه النماذج نموذجا CERES (توليف موارد بيئة المحاصيل) وAPSIM (محاكاة أنظمة الإنتاج الزراعي). ويمكن لهذه النماذج أن تساعد المزارعين على اتخاذ قرارات مدروسة بشأن مواعيد الزراعة وأنواع المحاصيل وجدولة الري.
  • نماذج التربة والمياه: تُقدّر هذه النماذج محتوى الماء في التربة بناءً على عوامل مثل هطول الأمطار والتبخر واستخدام المحاصيل للمياه. ويمكنها مساعدة المزارعين على تحسين ممارسات الري، مما يضمن استخدام المياه بكفاءة وفي الوقت المناسب لزيادة إنتاجية المحاصيل إلى أقصى حد.
  • نماذج إدارة المغذيات: تتنبأ هذه النماذج باحتياجات المحاصيل من العناصر الغذائية، وتساعد المزارعين على تحديد المعدلات المثلى وتوقيت استخدام الأسمدة. وباستخدام هذه النماذج، يضمن المزارعون حصول المحاصيل على الكمية المناسبة من العناصر الغذائية، مع تقليل مخاطر جريان المغذيات والتلوث البيئي.
  • نماذج الآفات والأمراض: تتنبأ هذه النماذج باحتمالية تفشي الآفات والأمراض بناءً على عوامل مثل الأحوال الجوية، ومراحل نمو المحاصيل، وممارسات الإدارة الزراعية. وباستخدام هذه النماذج، يستطيع المزارعون اتخاذ قرارات استباقية بشأن إدارة الآفات والأمراض، مثل تعديل مواعيد الزراعة أو استخدام المبيدات في الوقت المناسب.
  • النماذج القائمة على الاستشعار عن بعد: تستخدم هذه النماذج صور الأقمار الصناعية وبيانات الاستشعار عن بُعد الأخرى لرصد صحة المحاصيل، والكشف عن عوامل الإجهاد، وتقدير المحصول. ومن خلال دمج هذه المعلومات مع مصادر بيانات أخرى، يستطيع المزارعون اتخاذ قرارات أفضل بشأن إدارة المحاصيل وتحسين استخدام الموارد.

باختصار، تستخدم التحليلات القائمة على المعادلات في الزراعة الدقيقة النماذج الرياضية والخوارزميات لتحليل التفاعلات المعقدة بين مختلف العوامل التي تؤثر على نمو المحاصيل وإدارتها. ومن خلال الاستفادة من هذه التحليلات، يستطيع المزارعون اتخاذ قرارات مبنية على البيانات لتحسين الممارسات الزراعية، وزيادة غلة المحاصيل، وتقليل الأثر البيئي.

الأسئلة الشائعة

1. كيف يمكن للزراعة الدقيقة أن تساعد في معالجة قضايا استخدام الموارد والتلوث في الزراعة؟

يمكن أن يساهم ذلك في معالجة مشكلات استخدام الموارد والتلوث في الزراعة من خلال الاستخدام الموجه للموارد، والإدارة الفعالة لها، وتعزيز المراقبة، واعتماد ممارسات الحفاظ على الموارد. وباستخدام المدخلات الزراعية كالأسمدة والمبيدات فقط عند الحاجة، يستطيع المزارعون تقليل الهدر والحد من التلوث.

يُمكّن اتخاذ القرارات بناءً على البيانات من الإدارة المثلى للموارد، بينما يسمح الرصد الفوري بالتدخل في الوقت المناسب لمنع حوادث التلوث. إضافةً إلى ذلك، يُعزز تطبيق ممارسات الحفاظ على البيئة الزراعة المستدامة ويُقلل من الآثار البيئية.

التكامل بين GeoPard و UP42

نُشر على بواسطة dementievgeopard

GeoPard و UP42 يسرنا الإعلان عن شراكة تقنية بين المنصات.

 

تتوفر الآن وحدات التحليل GeoPard في سوق UP42 GIS وتتضمن الإمكانيات التالية:

  • مجموعات الأقمار الصناعية المتكاملة: الثريا،, الثريا الجديدة, ، بقعة
  • الغطاء النباتي المدعوم المؤشرات: NDVI، EVI، SAVI، NDWI
  • الناتج في تنسيق COG (صيغة GeoTIFF مُحسّنة للسحابة)

 

سيسمح هذا التكامل لعملاء Up42 بالوصول إلى مراقبة المحاصيل المتقدمة (دون اقتصارها على المحاصيل فقط) باستخدام خوارزميات معالجة صور الأقمار الصناعية GeoPard.

تُستخدم الكتلة التحليلية GeoPard لحساب NDWI على مستوى دقة 30 سم لـ Pleiades NEO.
تُستخدم الكتلة التحليلية GeoPard لحساب NDWI على مستوى دقة 30 سم لـ Pleiades NEO.

 

 

ديمتري ديمينتييف، الرئيس التنفيذي لشركة GeoPard: "تتيح الشراكة التقنية مع UP42 لعملاء UP42 استخدام تحليلات GeoPard الجغرافية المكانية المبتكرة، بما في ذلك معالجة صور الأقمار الصناعية على نطاق واسع وبسرعة غير مسبوقة لمثل هذه المجموعات الضخمة من البيانات. ويمكن استخدام النتائج التحليلية في الزراعة الدقيقة التوجيهية، والزراعة المتجددة/الكربونية، والمراقبة الزمنية والمكانية الدقيقة للمحاصيل.".
كما يشير ذلك إلى طموح GeoPard في الاندماج مع أكثر منصات التكنولوجيا تقدماً في العالم.”

 

أعلن فريق GeoPard سابقًا التكامل مع جون دير (أكبر منتج للآلات والمعدات الزراعية) عبر منصة مركز عمليات MyJohnDeere (أكبر منصة زراعية رقمية في العالم من حيث المساحة)، و كوكب – شركة تصوير بالأقمار الصناعية تمتلك أكبر عدد من الأقمار الصناعية.

 

خرائط الجهد الميداني لـ GeoPard مقابل بيانات المحصول

نُشر على بواسطة dementievgeopard

غالباً ما تبدو خرائط الجهد الميداني من GeoPard تمامًا مثل العائد بيانات.

نقوم بإنشائها باستخدام تحليلات متعددة الطبقات من المعلومات التاريخية والتضاريس وتحليل التربة العارية.

عملية مثل هذه خرائط العائد الاصطناعي مؤتمتة (ومسجلة ببراءة اختراع) ويستغرق الأمر حوالي دقيقة واحدة لأي حقل في العالم لتوليدها.

 

خرائط الجهد الميداني لـ GeoPard مقابل بيانات المحصول

يمكن استخدامها كأساس لما يلي:

ما هي خرائط الجهد الميداني؟

خرائط إمكانات الحقل، والمعروفة أيضاً بخرائط إمكانات المحصول أو خرائط إمكانات الإنتاجية، هي تمثيلات مرئية للتباين المكاني في إمكانات محصول المحاصيل أو إنتاجيتها داخل الحقل. تُنشأ هذه الخرائط من خلال تحليل عوامل مختلفة تؤثر على نمو المحاصيل، مثل خصائص التربة والتضاريس وبيانات المحصول التاريخية.

يمكن استخدام هذه الخرائط في الزراعة الدقيقة لتوجيه قرارات الإدارة، مثل تطبيق الأسمدة بمعدلات متغيرة، والري، والمدخلات الأخرى، وكذلك لتحديد المناطق التي تتطلب اهتمامًا خاصًا أو ممارسات إدارية محددة.

تتضمن بعض العوامل الرئيسية التي تؤخذ في الاعتبار عادةً عند إنشاء خرائط جهد المجال ما يلي:

  1. خصائص التربة: تلعب خصائص التربة، مثل الملمس والبنية ومحتوى المادة العضوية وتوافر العناصر الغذائية، دورًا هامًا في تحديد إمكانات إنتاجية المحاصيل. ومن خلال رسم خرائط لخصائص التربة في الحقل، يستطيع المزارعون تحديد المناطق ذات الإنتاجية العالية أو المنخفضة.
  2. تضاريستؤثر عوامل مثل الارتفاع والانحدار والاتجاه على نمو المحاصيل وإنتاجيتها. فعلى سبيل المثال، قد تكون المناطق المنخفضة عرضة لتشبع التربة بالمياه أو لخطر الصقيع، بينما تكون المنحدرات الشديدة أكثر عرضة للتآكل. ويمكن أن يساعد رسم خرائط هذه الخصائص الطبوغرافية المزارعين على فهم كيفية تأثيرها على الإنتاجية وتعديل ممارساتهم الزراعية وفقًا لذلك.
  3. بيانات الإنتاج التاريخية: من خلال تحليل بيانات المحاصيل التاريخية من السنوات أو المواسم السابقة، يستطيع المزارعون تحديد الاتجاهات والأنماط في إنتاجية حقولهم. ويمكن استخدام هذه المعلومات لإنشاء خرائط تُبرز المناطق ذات الإنتاجية العالية أو المنخفضة باستمرار.
  4. بيانات الاستشعار عن بعد: يمكن استخدام صور الأقمار الصناعية والصور الجوية وبيانات الاستشعار عن بعد الأخرى لتقييم صحة المحاصيل وحيويتها ومرحلة نموها. ويمكن استخدام هذه المعلومات لإنشاء خرائط تعكس التباين المكاني في إمكانات إنتاجية المحاصيل.
  5. بيانات المناخ: تؤثر المتغيرات المناخية، كدرجة الحرارة والهطول المطري والإشعاع الشمسي، على نمو المحاصيل وإنتاجيتها. وبدمج البيانات المناخية في هذه الخرائط، يستطيع المزارعون فهم كيفية تأثير العوامل البيئية على إنتاجية حقولهم بشكل أفضل.

تُعدّ هذه الخرائط أدوات قيّمة في الزراعة الدقيقة، إذ تُساعد المزارعين على تصوّر التباين المكاني في إمكانات الإنتاجية داخل حقولهم. وباستخدام هذه الخرائط لتوجيه قرارات الإدارة، يستطيع المزارعون تحسين استخدام الموارد، وزيادة غلة المحاصيل الإجمالية، والحدّ من الأثر البيئي لعملياتهم الزراعية.

الفرق بين خرائط الجهد الميداني وبيانات المحصول

تُستخدم خرائط إمكانات الحقول وبيانات المحصول في الزراعة الدقيقة لمساعدة المزارعين على فهم التباين المكاني في حقولهم واتخاذ قرارات إدارية أكثر استنارة. ومع ذلك، توجد بعض الاختلافات الرئيسية بينهما:

مصادر البيانات:

تُنشأ هذه الخرائط من خلال دمج بيانات من مصادر متنوعة، مثل خصائص التربة، والتضاريس، وبيانات المحاصيل التاريخية، وبيانات الاستشعار عن بُعد، وبيانات المناخ. وتُجمع هذه البيانات باستخدام أجهزة مراقبة المحاصيل المثبتة على معدات الحصاد، والتي تسجل محصول المحاصيل أثناء حصاده.

الجانب الزمني:

تمثل هذه الخرائط تقديرًا للإنتاجية المحتملة لحقل ما، وهي عادةً ما تكون ثابتة أو تتغير ببطء مع مرور الوقت، ما لم تحدث تغيرات كبيرة في خصائص التربة أو عوامل مؤثرة أخرى. ومع ذلك، فإن بيانات المحصول خاصة بموسم زراعي معين أو عدة مواسم، ويمكن أن تختلف اختلافًا كبيرًا من عام إلى آخر بناءً على عوامل مثل الظروف الجوية، وانتشار الآفات، وممارسات الإدارة الزراعية.

باختصار، تُعدّ خرائط إمكانات الحقول وبيانات المحصول أدوات متكاملة في الزراعة الدقيقة. تُقدّم هذه الخرائط تقديرًا للإنتاجية المحتملة للحقل، مما يُساعد المزارعين على تحديد المناطق التي قد تتطلب ممارسات إدارة مختلفة. أما بيانات المحصول، فتوثّق الناتج الفعلي للمحصول، ويمكن استخدامها لتقييم فعالية ممارسات الإدارة وتوجيه عملية اتخاذ القرارات المستقبلية.

مؤشرات الغطاء النباتي ومحتوى الكلوروفيل

نُشر على بواسطة dementievgeopard

يُوسّع GeoPard نطاق مؤشرات الغطاء النباتي المرتبطة بالكلوروفيل المدعومة بـ

  • مؤشر محتوى الكلوروفيل في الغطاء النباتي (CCCI)
  • مؤشر نسبة امتصاص الكلوروفيل المعدل (MCARI)
  • مؤشر امتصاص الكلوروفيل المحول في الانعكاس (TCARI)
  • نسبة MCARI/OSAVI
  • نسبة TCARI/OSAVI

فهي تساعد على فهم مرحلة نمو المحاصيل الحالية بما في ذلك

  • تحديد المناطق التي تحتاج إلى مغذيات،,
  • تقدير إزالة النيتروجين،,
  • تقييم العائد المحتمل،,

وتُستخدم هذه المعلومات لإنشاء خرائط دقيقة لتطبيق النيتروجين بمعدل متغير.

اقرأ المزيدما هو المؤشر؟ الأفضل للاستخدام في الزراعة الدقيقة

اقرأ المزيد: مؤشرات الغطاء النباتي GeoPard

مؤشرات الغطاء النباتي ومحتوى الكلوروفيلمؤشر محتوى الكلوروفيل في الغطاء النباتي (CCCI) مقابل مؤشر نسبة امتصاص الكلوروفيل المعدل (MCARI) مقابل مؤشر امتصاص الكلوروفيل المحول في الانعكاس (TCARI) مقابل نسبة MCARI/OSAVI

ما هي مؤشرات الغطاء النباتي؟

مؤشرات الغطاء النباتي هي قيم عددية مستمدة من بيانات طيفية يتم استشعارها عن بعد، مثل صور الأقمار الصناعية أو الصور الجوية، لتحديد كثافة وصحة وتوزيع الحياة النباتية على سطح الأرض.

تُستخدم هذه التقنيات بشكل شائع في تطبيقات الاستشعار عن بعد والزراعة والرصد البيئي وإدارة الأراضي لتقييم ومراقبة نمو النباتات وإنتاجيتها وصحتها.

يتم حساب هذه المؤشرات باستخدام قيم الانعكاس لأطوال موجية مختلفة من الضوء، وخاصة في نطاقات الضوء الأحمر والأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR)، وأحيانًا نطاقات أخرى.

تختلف خصائص انعكاس الضوء في الغطاء النباتي باختلاف أطوال موجات الضوء، مما يسمح بالتمييز بين الغطاء النباتي وأنواع الغطاء الأرضي الأخرى.

تتميز النباتات عادةً بامتصاص قوي في المنطقة الحمراء وانعكاس عالٍ في منطقة الأشعة تحت الحمراء القريبة بسبب الكلوروفيل وخصائص بنية الخلية.

تتضمن بعض مؤشرات الغطاء النباتي المستخدمة على نطاق واسع ما يلي:

  • مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري (NDVI)يُعدّ مؤشر NDVI المؤشر النباتي الأكثر شيوعًا واستخدامًا، ويُحسب كالتالي: (NIR – Red) / (NIR + Red). تتراوح قيم NDVI من -1 إلى 1، حيث تشير القيم الأعلى إلى غطاء نباتي أكثر صحة وكثافة.
  • مؤشر الغطاء النباتي المحسن (EVI)يُحسّن هذا المؤشر من مؤشر NDVI عن طريق تقليل التشويش الجوي والتربة، بالإضافة إلى تصحيح إشارات خلفية الغطاء النباتي. ويستخدم نطاقات إضافية، مثل اللون الأزرق، ويُدمج معاملات لتقليل هذه التأثيرات.
  • مؤشر الغطاء النباتي المعدل حسب التربة (SAVI): صُمم مؤشر SAVI لتقليل تأثير سطوع التربة على مؤشر الغطاء النباتي. وهو يُدخل عامل تصحيح لسطوع التربة، مما يُتيح إجراء تقييمات أكثر دقة للغطاء النباتي في المناطق ذات الغطاء النباتي المتناثر أو المنخفض.
  • مؤشر الغطاء النباتي الأخضر والأحمر (GRVI)مؤشر GRVI هو مؤشر نسبي بسيط آخر يستخدم النطاقين الأخضر والأحمر لتقييم صحة الغطاء النباتي. ويتم حسابه كالتالي: (الأخضر - الأحمر) / (الأخضر + الأحمر).

تُستخدم هذه المؤشرات، من بين مؤشرات أخرى، من قبل الباحثين ومديري الأراضي وصناع السياسات لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استخدام الأراضي والزراعة والغابات وإدارة الموارد الطبيعية والرصد البيئي.

مؤشر الاختلاف المعياري للرطوبة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

عدد مؤشرات الغطاء النباتي المدعومة بواسطة GeoPard يتزايد هذا الأمر باستمرار. يقدم فريق GeoPard مؤشر الرطوبة التفاضلي المعياري (NDMI). يحدد هذا المؤشر محتوى الماء في الغطاء النباتي، بالإضافة إلى مؤشر الماء التفاضلي المعياري (NDWI). وهو مفيد في تحديد المواقع ذات المحتوى المائي الحالي. الإجهاد المائي في النباتات.

تشير قيم NDMI المنخفضة إلى المواقع التي تتعرض فيها النباتات للإجهاد بسبب نقص الرطوبة.
من جهة أخرى، تُبرز قيم مؤشر المياه التفاضلي المعياري المنخفضة التي تلي ذروة الغطاء النباتي المناطق التي أصبحت جاهز للحصاد أولاً.

الفرق في المحتوى المائي النسبي للنباتات بين صورتين من صور الأقمار الصناعية (مجموعة Sentinel-2 في هذه الحالة)

الفرق في المحتوى المائي النسبي للنباتات بين صورتين من صور الأقمار الصناعية (مجموعة Sentinel-2 في هذه الحالة)

في لقطات الشاشة التالية، يمكنك العثور على مناطق NDMI التي تم إنشاؤها بناءً على صور الأقمار الصناعية بتاريخ 19 يونيو (ذروة الغطاء النباتي) و6 يوليو وخريطة المعادلة التي تمثل الفرق في NDMI.

تم حساب مؤشر الرطوبة التفاضلي المعياري على صورة من القمر الصناعي Planet / Sentinel-2 / Landsatتم حساب مؤشر NDMI بناءً على صورة من Planet / Sentinel-2 / Landsat

ما هو مؤشر الرطوبة؟

هو مقياس أو حساب يُستخدم لتقييم محتوى الرطوبة أو مدى توفرها في منطقة أو إقليم معين. ويُستمد عادةً من عوامل بيئية مختلفة مثل الهطول المطري، والتبخر، وخصائص التربة، والغطاء النباتي.

فهو يوفر مؤشراً نسبياً لمدى رطوبة أو جفاف منطقة ما، مما يساعد على تحديد حالات الإجهاد المائي أو الجفاف المحتملة.

إنها أداة قيّمة لرصد وإدارة موارد المياه، والتخطيط الزراعي، وفهم الظروف البيئية لمنطقة معينة.

ما هو مؤشر الرطوبة التفاضلي المعياري؟

مؤشر الرطوبة التفاضلي المعياري (NDMI) هو مؤشر نباتي يُستمد من بيانات الاستشعار عن بُعد لتقييم ومراقبة محتوى الرطوبة في الغطاء النباتي. ومثل غيره من المؤشرات النباتية، يُحسب باستخدام قيم الانعكاس الطيفي من صور الأقمار الصناعية أو الصور الجوية.

وهو مفيد بشكل خاص في رصد إجهاد النباتات المائي، وتقييم ظروف الجفاف، وتقدير مخاطر الحرائق، ودراسة تأثيرات تغير المناخ على الغطاء النباتي.

يُحسب مؤشر NDMI باستخدام نطاقي الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) والأشعة تحت الحمراء ذات الموجة القصيرة (SWIR)، وهما نطاقان حساسان لمحتوى الرطوبة في الغطاء النباتي. صيغة حساب مؤشر NDMI هي:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

تتراوح قيم مؤشر NDWI عادةً بين -1 و1، حيث تشير القيم الأعلى إلى ارتفاع محتوى الرطوبة في الغطاء النباتي، بينما تشير القيم الأدنى إلى انخفاض محتوى الرطوبة أو إجهاد الماء في الغطاء النباتي. وقد ترتبط قيم NDMI السالبة بالمناطق غير المغطاة بالنباتات أو المناطق ذات محتوى الرطوبة المنخفض جدًا.

ما هو NDWI؟

مؤشر NDWI، أو مؤشر الفرق الطبيعي للمياه، هو مؤشر للاستشعار عن بعد يستخدم لتحديد وتقييم محتوى المياه أو السمات المتعلقة بالمياه في الغطاء النباتي أو المناظر الطبيعية.

يتم حسابها من خلال تحليل انعكاس نطاقات الأشعة تحت الحمراء القريبة والضوء الأخضر من صور الأقمار الصناعية أو الصور الجوية. وهي مفيدة بشكل خاص لتحديد المسطحات المائية، ورصد التغيرات في توافر المياه، وتقييم صحة الغطاء النباتي.

من خلال مقارنة امتصاص وانعكاس الأطوال الموجية المختلفة، فإنه يوفر معلومات قيمة لتطبيقات مثل رصد الجفاف والتحليل الهيدرولوجي وإدارة النظام البيئي.

تصوير مؤشر NDMI لتحديد مؤشر الماء التفاضلي المعياري

تتضمن عملية تصوير مؤشر NDMI معالجة صور الأقمار الصناعية أو الصور الجوية، وحساب قيم NDMI، ثم عرض النتائج على شكل خريطة أو صورة مُرمّزة بالألوان. فيما يلي الخطوات العامة لتصوير مؤشر NDMI:

  • الحصول على صور الأقمار الصناعية أو الصور الجوية: احصل على صور متعددة الأطياف من قمر صناعي أو منصة جوية، مثل لاندسات أو سنتينل أو موديس. تأكد من أن الصور تتضمن النطاقات اللازمة: الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) والأشعة تحت الحمراء ذات الموجة القصيرة (SWIR).
  • معالجة الصور مسبقًا: بحسب مصدر البيانات، قد تحتاج إلى معالجة الصور مسبقًا لتصحيح التشوهات الجوية والهندسية والإشعاعية. حوّل الأرقام الرقمية (DN) في الصورة إلى قيم الانعكاس الطيفي.
  • حساب مؤشر NDMI: لكل بكسل في الصورة، استخدم قيم انعكاس الأشعة تحت الحمراء القريبة والأشعة تحت الحمراء ذات الموجة القصيرة لحساب NDMI باستخدام الصيغة: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • تعيين الألوان: قم بتعيين لوحة ألوان لقيم مؤشر NDMI. عادةً ما يُستخدم مقياس ألوان متدرج، يتراوح من لون واحد (مثل الأحمر) لقيم NDMI المنخفضة (التي تشير إلى انخفاض نسبة الرطوبة) إلى لون آخر (مثل الأخضر) لقيم NDMI المرتفعة (التي تشير إلى ارتفاع نسبة الرطوبة). يمكنك استخدام برامج مثل QGIS أو ArcGIS، أو مكتبات برمجية مثل Rasterio وMatplotlib من بايثون لإنشاء خريطة ألوان.
  • تصور خريطة مؤشر إدارة الكوارث الطبيعية (NDMI): اعرض خريطة أو صورة مؤشر NDMI باستخدام برنامج نظم المعلومات الجغرافية، أو مكتبة برمجية، أو منصة إلكترونية. سيتيح لك ذلك تحليل التوزيع المكاني لمحتوى رطوبة الغطاء النباتي وتحديد مناطق الإجهاد المائي أو الرطوبة العالية.
  • التفسير والتحليل: استخدم خاصية عرض مؤشر الماء الطبيعي (NDWI) لتقييم صحة الغطاء النباتي، ومراقبة ظروف الجفاف، أو تقييم مخاطر الحرائق. كما يمكنك مقارنة خرائط مؤشر الماء الطبيعي من فترات زمنية مختلفة لتحليل التغيرات في محتوى رطوبة الغطاء النباتي مع مرور الوقت.

تذكر أن أدوات البرمجيات أو مكتبات البرمجة المختلفة قد تختلف قليلاً في سير العمل، لكن العملية العامة ستكون متشابهة. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك إضافة طبقات بيانات أخرى، مثل استخدامات الأراضي، والارتفاع، والحدود الإدارية، لتحسين تحليلك وفهم العلاقات بين محتوى رطوبة الغطاء النباتي وعوامل أخرى بشكل أفضل. 

الاستكشاف الآلي للمحاصيل باستخدام تقاطع طبقات البيانات

نُشر على بواسطة dementievgeopard

لدينا في GeoPard وحدة لـ إنشاء مناطق استكشاف بيانات المحاصيل تلقائيًا باستخدام تكوين مرن للمنطق التجاري والزراعي.

يسمح ذلك بالتحكم في مساحات شاسعة من الحقول والقيام بالاستطلاع فقط عند حدوث حالة طارئة.

يمكن أن تكون منطق الأعمال/الزراعة مرنًا. في هذا المثال، يتم إنشاء المهام في المناطق التي لدينا فيها مناطق ذات إمكانات حقلية تاريخية عالية وغطاء نباتي منخفض في أحدث صور الأقمار الصناعية.

مثال على حالة استخدام أخرى: منطقة ذات إنتاجية منخفضة (من ملف الإنتاج) تتقاطع مع مناطق ذات درجة حموضة منخفضة - لضبط مستويات خصوبة الجير.

 

مناطق استكشاف بيانات المحاصيل الآلية مع تقاطع طبقات البيانات
تتقاطع مناطق الإنتاجية الميدانية التاريخية العالية مع أحدث صور كوكب الأرض ذات الغطاء النباتي المنخفض -> يتم إنشاء مهام الاستكشاف تلقائيًا في GeoPard

بالنسبة لشركات تجارة المحاصيل ومصممي نماذج البيانات، يمكن أن يكون التقاطع بين المناطق الأكثر استقرارًا تاريخيًا والمناطق ذات الإنتاجية العالية مؤشرًا جيدًا لاستقراء توقعات الإنتاجية.

إذا كنت مزارعًا أو مهندسًا زراعيًا أو متخصصًا في الزراعة الدقيقة، فأنت تدرك أهمية جمع بيانات المحاصيل. فهو أمر ضروري لمراقبة صحة محاصيلك وتحديد أي مشاكل محتملة قبل أن تتفاقم.

لكن عمليات استكشاف المحاصيل التقليدية قد تستغرق وقتاً طويلاً وتتطلب جهداً كبيراً. وهنا تبرز أهمية مهام الاستكشاف الآلية.

GeoPard هو برنامج ثوري للزراعة الدقيقة المؤتمتة، يستخدم خوارزميات متطورة وصور الأقمار الصناعية لمراقبة محاصيلك تلقائيًا. مع GeoPard، يمكنك بسهولة إعداد مهام استكشاف مؤتمتة تُنبهك إلى أي مشاكل محتملة، مثل الآفات أو الأمراض أو نقص العناصر الغذائية.

من أهم مزايا استخدام مهام الاستكشاف الآلي القدرة على تحديد المشكلات في محاصيلك بسرعة ودقة. يستخدم برنامج GeoPard خوارزميات متطورة لتحليل صور الأقمار الصناعية لحقولك، ما يُمكّنه من رصد أدق التغييرات في محاصيلك.

هذا يعني أنه يمكنك تحديد أي مشاكل محتملة بسرعة واتخاذ إجراءات لمعالجتها قبل أن تصبح أكثر خطورة.

من المزايا الأخرى لمهام الاستكشاف الآلي القدرة على مراقبة المحاصيل بشكل منتظم. أما في الاستكشاف التقليدي، فقد يصعب زيارة الحقول بانتظام والتحقق من وجود أي مشاكل محتملة.

لكن مع GeoPard، يمكنك إعداد مهام آلية لمراقبة محاصيلك بشكل يومي أو أسبوعي، مما يمنحك رؤية أكثر شمولاً لصحتها.

تتميز مهام الاستكشاف الآلي في GeoPard بإمكانية تخصيصها، مما يسمح لك بتكييفها وفقًا لاحتياجاتك الخاصة. يمكنك إعداد مهام لمراقبة مشكلات محددة، مثل الآفات أو الأمراض، أو إعداد مهام لمراقبة مناطق معينة من حقلك. هذا يعني أنه يمكنك الحصول على المعلومات التي تحتاجها لاتخاذ قرارات مدروسة بشأن محاصيلك.

إلى جانب مهام الاستكشاف الآلية، يوفر برنامج GeoPard مجموعة من الميزات الأخرى التي تساعدك في إدارة عمليات الزراعة الدقيقة. يمكنك استخدام GeoPard لتخطيط الزراعة والتسميد، ومراقبة مستويات رطوبة التربة، وتتبع المحصول.

بشكل عام، تُعدّ مهام الاستكشاف الآلية في GeoPard أداةً فعّالة للمزارعين والمهندسين الزراعيين والمتخصصين في الزراعة الدقيقة. فباستخدام GeoPard، يمكنك مراقبة محاصيلك بسرعة وسهولة، وتحديد المشكلات المحتملة، مما يساعدك على اتخاذ قرارات أفضل بشأن عملياتك الزراعية.

ما هو استكشاف المحاصيل؟

يُعدّ استكشاف المحاصيل ممارسةً زراعيةً تتضمن فحص المحاصيل ومراقبتها بشكلٍ منهجي لتقييم صحتها ونموها والمشاكل المحتملة. ويشمل ذلك عادةً السير في الحقول أو استخدام تقنيات مثل الطائرات المسيّرة أو أجهزة الاستشعار لجمع البيانات.

يقوم كشافة المحاصيل بمراقبة وجمع المعلومات حول عوامل مثل تفشي الآفات، وانتشار الأمراض، ونقص العناصر الغذائية، وضغط الأعشاب الضارة.

تساعد هذه البيانات المزارعين على اتخاذ قرارات مدروسة بشأن إدارة المحاصيل، مثل تطبيق المعالجات الموجهة، وتعديل استخدام الأسمدة، أو تطبيق استراتيجيات مكافحة الآفات. وتلعب دورًا حاسمًا في زيادة غلة المحاصيل وضمان صحتها بشكل عام.

ما هو الاستكشاف الآلي لبيانات المحاصيل؟

يشير الاستكشاف الآلي للمحاصيل إلى تطبيق التقنيات المتطورة، بما في ذلك الروبوتات والمركبات الجوية غير المأهولة (UAVs) وأجهزة الاستشعار المختلفة والذكاء الاصطناعي (AI)، لمراقبة وتقييم صحة المحاصيل ونموها في البيئة الزراعية.

الهدف هو تعزيز الفعالية، وخفض النفقات، وتبسيط إدارة المحاصيل من خلال أتمتة المهام التي كان يقوم بها تقليديًا كشافة المحاصيل البشرية.

تتضمن عملية الاستكشاف الآلي لبيانات المحاصيل عدة مراحل، مثل:

  • جمع البيانات: تقوم الطائرات بدون طيار أو الروبوتات الأرضية المزودة بمجموعة من أجهزة الاستشعار (مثل الكاميرات وأجهزة الاستشعار متعددة الأطياف وتقنية الليدار) بجمع معلومات عن حالة المحاصيل، بما في ذلك صحة النبات، وانتشار الآفات والأمراض، وخصائص التربة، وتركيزات العناصر الغذائية.
  • تحليل البياناتثم تتم معالجة البيانات التي تم جمعها وفحصها باستخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي للكشف عن الأنماط والمخالفات والاتجاهات المتعلقة بصحة المحاصيل وتطورها.
  • اتخاذ القرارات: يمكن استخدام نتائج تحليل البيانات لاتخاذ خيارات مستنيرة بشأن إدارة المحاصيل، بما في ذلك تحسين الري والتسميد ومكافحة الآفات والتدخلات الأخرى.
  • اتخاذ الإجراءات: يمكن للمزارعين تنفيذ تدابير محددة بناءً على المعرفة المكتسبة من المراقبة الآلية للمحاصيل لمعالجة مشاكل محددة في الحقل، مثل استخدام المبيدات أو المغذيات فقط عند الحاجة، مما يقلل من النفايات والتأثير البيئي.

من خلال تزويد المزارعين ببيانات دقيقة وفي الوقت الفعلي، يمكن تعزيز الإنتاجية الزراعية والاستدامة بشكل كبير، مما يسمح باتخاذ قرارات أفضل وتنفيذ أساليب إدارة أكثر دقة.

كيفية تحديد منطقة الكشافة؟

يتضمن تحديد مناطق استكشاف بيانات المحاصيل تقسيم حقل المزرعة إلى أقسام أصغر يمكن إدارتها بناءً على جوانب مثل تكوين التربة، والتضاريس، ونتائج المحاصيل التاريخية، أو عوامل أخرى ذات صلة.

الهدف هو تحديد مناطق موحدة تمثل ظروفًا متشابهة، مما يتيح ممارسات استكشاف ومراقبة وإدارة أكثر تركيزًا. إليك طريقة خطوة بخطوة لتحديد منطقة استكشاف المحاصيل:

  • جمع المعلومات التاريخية: اجمع بيانات عن غلة المحاصيل السابقة، ونتائج تحليل التربة، وانتشار الآفات والأمراض، وأي معلومات أخرى مهمة للحقل. يمكن أن تساعد هذه البيانات في تحديد المناطق ذات الظروف أو الأداء المماثل.
  • فحص تكوين التربة والتضاريس: ادرس أنواع التربة وتضاريس حقلكم لفهم الاختلافات الطبيعية. يمكن أن تؤثر تركيبات التربة المختلفة ومستويات الارتفاع على نمو المحاصيل وامتصاص العناصر الغذائية وتوفر المياه، مما يؤثر بدوره على صحة المحاصيل.
  • استخدام تقنية الاستشعار عن بعد: استخدم صور الأقمار الصناعية أو الطائرات المسيّرة للحصول على تفاصيل إضافية حول ظروف الحقل، مثل مؤشرات الغطاء النباتي، ومستويات رطوبة التربة، وتغيرات درجات الحرارة. تساعد هذه المعلومات في تحسين مناطق الاستكشاف من خلال توفير رؤية أشمل للحقل.
  • تطبيق تقنيات الزراعة الدقيقة: استخدم برامج الزراعة الدقيقة لمعالجة البيانات المجمعة وتحليلها. يمكن لهذه الأدوات أن تساعد في تحديد الأنماط وتحديد مناطق الاستكشاف القائمة على البيانات، مع مراعاة عوامل مثل صحة المحاصيل، وتنوع التربة، والتضاريس.
  • إنشاء مناطق استطلاعبناءً على تحليل البيانات، قسّم الحقل إلى مناطق أصغر متجانسة ذات سمات متشابهة. يجب أن تكون هذه المناطق قابلة للإدارة من حيث الحجم ومُكيّفة مع المتطلبات المحددة لعملك.
  • قم بالتحديث والتعديل بانتظام: مع تغير الظروف وتوفر بيانات جديدة، يجب إعادة تقييم مناطق الرصد وتعديلها لضمان استمرار ملاءمتها ودقتها. وقد يشمل ذلك تحديث المناطق بناءً على بيانات المحصول الجديدة، أو ظهور الآفات والأمراض، أو غيرها من العوامل التي تؤثر على أداء المحاصيل.

وبالتالي، من خلال تحديد وإنشاء منطقة استكشاف المحاصيل، يمكن للمزارعين تركيز جهود المراقبة الخاصة بهم بشكل أكثر كفاءة وتطبيق ممارسات الإدارة المستهدفة، مما يؤدي إلى استخدام أفضل للموارد وتحسين صحة المحاصيل.

تنبؤ إنتاجية المحاصيل ببيانات الاستشعار عن بعد في الزراعة الدقيقة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

للتنبؤ بمحصول المحاصيل، نحتاج إلى فهم كمية ضوء الشمس التي تتلقاها النباتات وكمية المياه التي تحتاجها. يعتمد نمو النبات على هذين العاملين، ولكن هناك العديد من العوامل الأخرى التي تؤثر على نمو النبات مثل درجة الحرارة والرطوبة و نوع التربة.

تُعدّ كمية ونوعية المحاصيل المنتجة في العالم عاملاً رئيسياً يؤثر على الأمن الغذائي. ويكتسب هذا الأمر أهمية خاصة في الدول النامية حيث لا تزال الزراعة تشكل جزءاً هاماً من اقتصادها.

الاستشعار عن بعد يمكن استخدام البيانات لتقدير كميات الضوء التي تتلقاها النباتات، وبالتالي التنبؤ بمحصول المحاصيل. تُعد بيانات الاستشعار عن بُعد أداةً فعّالة لتقدير محصول المحاصيل، إذ توفر معلومات عن المحاصيل النامية وبيئتها، مما يسمح بتقدير إنتاج المحاصيل.

تُعدّ بيانات الاستشعار عن بُعد شكلاً من أشكال تحليل البيانات في الزراعة، ويمكن استخدامها للتنبؤ بالمحصول قبل الحصاد. تتناول هذه المقالة كل ما تحتاج معرفته عن بيانات الاستشعار عن بُعد.

ما هي بيانات إنتاج المحاصيل في الزراعة؟

بيانات إنتاج المحاصيل هي معلومات عن كمية المحاصيل التي ينتجها مزارع أو مجموعة مزارعين. وتشمل كمية المحصول المحصود لكل هكتار من الأرض. ويمكن قياس ذلك بالطن أو البوشل أو أي وحدة قياس أخرى حسب نوع المحصول.

تُعدّ بيانات إنتاجية المزارع بالغة الأهمية في القطاع الزراعي، إذ تُساعد المزارعين على تحديد كمية المحاصيل التي ينبغي زراعتها في الموسم القادم. كما تُتيح لهم هذه البيانات تحديد ما إذا كانت هناك أي مشكلة في محاصيلهم تستدعي المعالجة.

ويمكن أيضاً استخدام بيانات الإنتاج لرصد التقدم المحرز نحو الأهداف العالمية التي تحددها الحكومات والمنظمات غير الحكومية والجهات المعنية الأخرى.

بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم بيانات المحصول لتحديد نقاط القوة والضعف في الممارسات الزراعية وتقديم توصيات بناءً على هذه المعلومات. تُعدّ بيانات المحصول مفيدة في اتخاذ قرارات مدروسة بشأن العديد من جوانب الزراعة، مثل:

تحليلات البيانات في الزراعة الدقيقة

اختيار البذور: إن اختيار الأصناف والهجائن بناءً على بيانات المحصول يمكن أن يساعد في ضمان زراعة الحقول بأكثر البذور ربحية المتاحة.

مكافحة الآفات: من خلال مراقبة نمو النبات، يمكن لبيانات المحصول أن تساعد المزارعين على تحديد الوقت المناسب لإدخال النباتات. مكافحة الآفات يمكن أن تؤدي هذه الإجراءات إلى تقليل استخدام المبيدات الحشرية وزيادة الأرباح.

جدولة الري: إن استخدام المعلومات من أجهزة مراقبة المحاصيل يسمح للمزارعين بضبط جدول الري بدقة، مما يساعد على الحفاظ على المياه والمال مع الحفاظ على غلة عالية.

ما هي بيانات الاستشعار عن بعد؟

الاستشعار عن بعد هو علم الحصول على معلومات حول جسم أو ظاهرة ما دون التلامس المباشر معها، وبالتالي بطريقة غير تدخلية. ويُستخدم في الزراعة لمراقبة المحاصيل والتربة ومستويات الرطوبة.

تستخدم تقنية الاستشعار عن بعد انبعاثات الإشعاع الكهرومغناطيسي مثل تلك المنبعثة من موجات الراديو والميكروويف والأشعة تحت الحمراء والضوء المرئي والأشعة فوق البنفسجية.

يُتيح الاستشعار عن بُعد للمحاصيل قياس ظروف نموها بمرور الوقت، كما يُوفر معلومات عن حالتها في نقاط زمنية ومكانية محددة. ويمكن استخدام هذه المعلومات لتقدير غلة المحاصيل وتحديد موعد الحصاد الأمثل.

يمكن استخدام البيانات المستشعرة عن بعد لقياس تغيرات استخدام الأراضي، ومراقبة نمو المحاصيل، وإنتاجية المزارع، والكشف عن مستويات رطوبة التربة وملوحتها، وتحديد مستويات الإصابة بالآفات، ومراقبة مستويات التلوث البيئي، وما إلى ذلك.

فعلى سبيل المثال، إذا كنت تمشي في حقل وتنظر إلى النباتات، فأنت تجمع بيانات عنها. وإذا كنت تقود طائرة هليكوبتر أو طائرة وتنظر إلى النباتات من الأعلى، فأنت تجمع بيانات الاستشعار عن بعد.

هناك العديد من أنواع تقنيات وأجهزة الاستشعار عن بعد المختلفة المستخدمة لجمع هذه البيانات: صور الأقمار الصناعية، والصور الجوية، وأنظمة الرادار، والليدار، وغيرها.

ما هو التنبؤ بمحصول المحاصيل؟

التنبؤ بمحصول المحاصيل هو عملية تقدير المحصول المحتمل أو المتوقع لمحصول معين لمنطقة معينة وموسم نمو معين.

يتضمن ذلك تحليل عوامل مختلفة مثل الظروف الجوية وخصائص التربة وعلم الوراثة للمحاصيل وممارسات الإدارة من أجل وضع تنبؤات مستنيرة حول الحصاد المحتمل.

من المهم ملاحظة أن توقعات غلة المحاصيل عرضة لعدم اليقين بسبب تعقيد النظم الزراعية وتأثير العوامل غير المتوقعة مثل الآفات والأمراض والظواهر الجوية المتطرفة.

على الرغم من أن نماذج التنبؤ توفر رؤى قيّمة، إلا أنها بمثابة أداة للمساعدة في اتخاذ القرارات بدلاً من توفير اليقين المطلق.

كيف يعمل؟

يتم دمج مصادر البيانات التالية لإنشاء ترجيح متنوع لأرقام توقعات المحصول بناءً على ظروف موسم الزراعة الحالي في مختلف المناطق.

يقوم علماء البيانات في Farmers Edge بدمج مصادر البيانات هذه مع أحدث التطورات في مجال التعلم الآلي لتحديث تقديرات توقعات المحصول كلما تعطل أحد مكونات المحصول الرئيسية.

1. بيانات ما قبل الموسم

يجب أن تكون بيانات ما قبل الموسم دقيقة لوضع الأساس اللازم للتنبؤ بمحصول المحاصيل. تتوفر هذه المعلومات قبل زراعة المحصول، وهي تُهيئ الظروف لقراءات التنبؤ الأولية بالمحصول.

يتم دمج بيانات مثل موقع الحقل، والمحاصيل الحالية والسابقة، والطقس الخاص بالحقل في الأشهر السابقة للزراعة أو البذر، ومعلومات وبيانات اختبار التربة، واتجاهات الطقس الإقليمية على مدى العقد الماضي، لتوفير نظرة ثاقبة حول كيفية بدء الموسم بأرقام دقيقة للمحصول يمكن توقعها.

2. بيانات الموسم

توفر البيانات الموسمية نظرة ثاقبة على المتغيرات التي تؤثر على إنتاجية المزرعة طوال موسم النمو بعد وضع الأساس.

توفر محطات الأرصاد الجوية في المزارع من Farmers Edge بيانات تركز على الحقل تعمل على تحسين مجموعات البيانات هذه من خلال تقديم القيم المتوقعة والمتنبأ بها والتي يتم تخزينها ثم إعادة ضبطها عند ورود البيانات كل يوم، مما يؤدي إلى تطوير النماذج.

كما يتم أخذ البيانات الأخرى التي يتم جمعها خلال الموسم، مثل استخدام الأسمدة، في الاعتبار خلال الموسم، سواء كان ذلك مخططًا له أم لا، لتحسين تشخيص الحقول وتقديم قيم التنبؤ بالمحصول.

3. بيانات خاصة بالمحاصيل

قد توفر شبكة Farmers Edge الواسعة من المهندسين الزراعيين المحليين بيانات خاصة بالمحاصيل خلال موسم النمو.

حدد مهندسو الزراعة في Farmers Edge بيانات خاصة بالمحاصيل تؤثر على المحصول خلال موسم النمو، بما في ذلك محتوى الماء خلال مراحل النمو الرئيسية أو الساعات التي تتجاوز درجات الحرارة الأساسية للمحاصيل خلال الفترات الرئيسية لتحديد المحصول، وذلك بالنسبة للمحاصيل الخمسة الرئيسية في التنبؤ بالمحصول (الذرة، الكانولا، العدس، فول الصويا، والقمح).

4. صور المحاصيل والحقول

تُستخدم صور الأقمار الصناعية عالية الدقة لتحديد قيم مؤشر NDVI لصحة المحاصيل في الحقول بسرعة ودقة، مما يسمح للباحثين بالبحث عن نتائج خاطئة أو مشاكل إقليمية تتعلق بالمحاصيل والتي يمكن أن تؤثر على المحصول.

يمكن استخدام هذه الاتجاهات الإقليمية لتحديد ما إذا كانت المناطق تسير على المسار الصحيح للتنبؤات أو ما إذا كانت العوامل البيئية قد شوهت قيم التنبؤ بمحصول المحاصيل.

5. بيانات المدرج التكراري

تستخدم نماذج التنبؤ بمحصول Farmers Edge الإحصائيات الكبيرة للعثور على توزيعات مختلفة في صور الحقول بمرور الوقت، مما يوفر وضوحًا لشبكة عصبية التفافية يمكنها استخدام هذه التعديلات للتنبؤ بالمحصول عبر مناطق واسعة، مثل الولايات المتحدة أو كندا، مع تغير الصور بمرور الوقت.

ما هي بيانات الاستشعار عن بعد في الزراعة؟

ليس من السهل التنبؤ بالإنتاج قبل أن تمر الحصادة عبر الحقل، لكن فريق Farmers Edge سعيد بتزويد المنتجين بتوقعات إنتاج المزارع بناءً على إحصاءات كاملة ودقيقة.

لكل مصدر من مصادر البيانات وزن في التنبؤ بمحصول المحاصيل، والذي يمكن تغييره بناءً على معلمات النموذج.

كيف يمكن زيادة إنتاجية المزارع باستخدام التقنيات الدقيقة؟

ناقش أصحاب المزارع وعملوا على زيادة الإنتاج الزراعي لأجيال. بعض الطرق التي تم اكتشافها كانت فعالة، بينما كانت طرق أخرى غير فعالة.

بالإضافة إلى الخبرة القيّمة للأجيال السابقة من المزارعين، قد تستفيد الصناعة الزراعية الآن من التطورات العلمية والتكنولوجية الحديثة.

دعونا نلقي نظرة على أكثر الطرق شيوعاً التي يمكن للمزارعين من خلالها زيادة المحاصيل، وكيف يمكن الاستفادة من الخبرة السابقة والتكنولوجيا الجديدة لتعزيز الإنتاجية الزراعية.

1. الري المناسب

يحتاج المزارعون الراغبون في زيادة متوسط إنتاج محاصيلهم لكل فدان إلى نظام ري مُصمّم جيدًا. فتوفير الكمية المناسبة من الماء للنباتات يؤثر بشكل مباشر على نموها، وبالتالي على غلة المحاصيل.

تُعدّ التنبؤات الجوية بالغة الأهمية لريّ الأراضي الزراعية بكفاءة. وقد أصبح التنبؤ الجويّ على المستوى المحليّ ممكناً بفضل التقنيات الحديثة، والتي تشمل برامج وتطبيقات مُخصصة للمزارعين.

يجعل ذلك الري الدقيق وهذا ممكن من خلال السماح للمزارعين بالاستعداد مسبقًا وجدولة ري محاصيلهم بأدق وأكفأ طريقة ممكنة.

2. اختبار التربة وجودتها

تُعدّ جودة التربة أو خصوبتها من أهم العوامل المؤثرة على غلة المحاصيل. فإلى جانب الإنتاج الزراعي، تؤثر جودة التربة على تكلفة زراعة نبات معين، إذ تتطلب بعض النباتات نسبًا محددة من عناصر معينة في التربة، مثل الجزيئات المعدنية والمواد العضوية والماء والهواء.

يجب على المزارعين مراقبة حالة التربة في قطع أراضيهم بانتظام لتحقيق غلة زراعية أعلى. تناوب المحاصيل تُعد هذه التقنية من أكثر التقنيات فعالية للحفاظ على صحة التربة، من بين أمور أخرى.

تساهم دورة النباتات في قطعة أرض محددة في تجنب إجهاد التربة وتعطيل دورات الحشرات، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاج الزراعي، وبالتالي زيادة متوسط إنتاجية المزرعة لكل فدان.

3. جودة البذور

تؤثر جودة البذور التي يستخدمها المزارعون في زراعة حقولهم على الإنتاج الزراعي. ولذلك، يُنصح المزارعون بزراعة البذور المعتمدة فقط، والتي اجتازت جميع فحوصات الجودة اللازمة، في أراضيهم الزراعية لزيادة المحصول.

قد تكون البذور المعتمدة أغلى ثمناً من البذور غير المعتمدة، لكن النتيجة ستكون جديرة بالاهتمام لأن جودة البذور هي أحد أهم العناصر التي تؤثر على إنتاجية المحاصيل.

إلى جانب ذلك، يُعدّ استخدام البذور عالية الجودة فقط من أكثر الطرق مسؤوليةً بيئياً لتعزيز إنتاجية المحاصيل. ويمكن للمزارع فحص جودة بذور معينة من خلال التواصل مع شركة متخصصة في البذور، وإجراء تجارب مُخصصة على قطعة أرض محددة عند الحاجة.

إلى جانب ذلك، من المهم فهم أن جودة البذور ليست دائمة أو ثابتة. فمنذ لحظة زراعتها في الأرض، تحتاج حبوب البذور إلى الحماية. ومن استراتيجيات معالجة البذور المستخدمة لتحقيق ذلك تغليف البذور.

إنها تقنية تغليف حبوب البذور بمواد خارجية لتحسين خصائصها (الوزن، الحجم) و/أو تزويدها بمواد كيميائية فعالة (المغذيات الدقيقة، والملقحات الميكروبية، ومنظمات النمو، وما إلى ذلك) لحمايتها من أمراض النبات وتعزيز نموها.

4. الاستخدام الذكي للأسمدة

الأسمدة صُممت الأسمدة لتغذية أنواع مختلفة من التربة، وتعزيز نمو النباتات، وزيادة المحاصيل، ولكن يجب استخدامها باعتدال وروية. فالإفراط في استخدام الأسمدة قد يُؤثر سلبًا على جودة التربة، وبالتالي على الإنتاجية الزراعية.

قد تتطلب مناطق مختلفة من الحقل مستويات متفاوتة من تسميد التربة، لذا فإن أفضل طريقة هي استخدام الأسمدة بشكل انتقائي، وفقًا لاحتياجات كل منطقة من مناطق الحقل. هذا النهج الدقيق في تسميد الحقول يحافظ على صحة التربة، مما يؤدي إلى زيادة متوسط إنتاجية الفدان.

A برامج مراقبة المحاصيل يُعدّ هذا أحد الخيارات التقنية المتاحة في هذا السياق. فهو يحتوي على أداة لتقسيم الأراضي الزراعية إلى مناطق تتراوح بين 2 و7 مناطق بناءً على صور الأقمار الصناعية، مما يُحدد الأماكن التي تتطلب عناية أكبر من غيرها.

يلجأ المزارعون في كثير من الأحيان إلى استخدام التكنولوجيا الدقيقة كإحدى أكثر الطرق الصديقة للبيئة لتعزيز الإنتاج.

5. أساليب حماية المحاصيل

يجب على المزارعين الراغبين في زيادة المحاصيل الاهتمام بنباتاتهم طوال فترة نموها وحتى نهاية موسم الزراعة. ويستخدم المزارعون مجموعة متنوعة من المركبات للحد من تأثير الأعشاب الضارة والآفات والأمراض على إنتاجية المحاصيل، وذلك بحسب الظروف.

تُعدّ مبيدات الأعشاب، ومبيدات الحشرات، والمجففات، ومنظمات نمو النبات، ومبيدات الفطريات، والمواد المساعدة، وغيرها من المواد الكيميائية أمثلة شائعة. ويمكن حماية المحاصيل بطرق متنوعة، ويُعدّ مكافحة الأعشاب الضارة والآفات ومكافحة أمراض النبات من أهمها.

6. الوقاية من أمراض النبات وإدارتها

تُعدّ الأمراض النباتية من المخاطر الكبيرة الأخرى التي تُهدد الأداء الزراعي للمزارعين. ويمكن للمزارعين استخدام مجموعة متنوعة من أساليب الوقاية من أمراض النبات وإدارتها، مثل اختيار أصناف مقاومة أو متسامحة مع الأمراض، ومعالجة البذور بمبيدات الفطريات، واستخدام المبيدات الحشرية وغيرها من المواد المماثلة على النباتات النامية، وذلك بحسب نوع النباتات المراد زراعتها في الحقل.

ينبغي على المزارعين إيلاء اهتمام خاص لتوقيت استخدام هذه الأساليب أو غيرها لضمان تحقيق أقصى قدر من التأثير. من الضروري التذكير بأن حماية النباتات في الوقت المناسب أمر بالغ الأهمية لزيادة إنتاجية المزرعة لكل فدان؛ فكلما تم اكتشاف المشكلة مبكراً، كان حلها أسرع وأسهل، وقلّت مساحة الأراضي المتضررة.

7. إدارة الأعشاب الضارة والآفات

خلال موسم النمو، تتمثل التحديات الرئيسية التي تواجه المزارعين في مكافحة الأعشاب الضارة وإدارة الآفات. فعلى سبيل المثال، يمكن لنبتة واحدة أن تنتج أكثر من 10 ملايين بذرة، والتي إذا لم تتم مكافحتها على الفور، يمكن أن تقلل بشكل كبير من غلة الحقل وتسبب مشاكل لسنوات. كما يجب على المزارعين اتباع نهج شامل لمكافحة تفشي الآفات.

يجب أن يكون المزارعون على أهبة الاستعداد باستمرار للاستجابة الفورية لمشاكل انتشار الآفات لأن الآفات كائنات شديدة التكيف وسريعة التكاثر، مما قد يعرض المحاصيل في أراضٍ زراعية محددة للخطر.

يُعدّ التنبؤ بمحصول المحاصيل مصدر قلق بالغ للمزارعين، إذ يؤثر بشكل مباشر على هامش ربحهم. فإذا عرف المزارع كمية المحصول المتوقعة من أرضه، استطاع تخطيط محاصيله وفقًا لذلك، وبالتالي زيادة هامش ربحه. ولذا، من المهم التنبؤ بدقة بمحصول المزرعة قبل زراعة أي محصول في أي أرض.

التنبؤ بمحصول المحاصيل باستخدام أدوات GeoPard الزراعية

لقد كانت هذه المسألة مهمة في علم الزراعة منذ العصور القديمة. وهي بالغة الأهمية للأمن الغذائي، لا سيما في أوقات الجفاف أو الفيضانات أو الكوارث الطبيعية الأخرى.

يستخدم المزارعون أيضًا التنبؤ بمحصول المحاصيل لاتخاذ قرارات بشأن موعد زراعة المحاصيل وحصادها بناءً على محتوى رطوبة التربة، وانتشار الآفات، وعوامل أخرى مثل الظروف الجوية واحتياجات الأسمدة.

لتحقيق قرارات أكثر استنارة وتحسين كفاءة النمو باستخدام بيانات إنتاجية المزارع،, انقر هنا اطلب عرضًا توضيحيًا الآن.

الأسئلة الشائعة

1. كيف يزيد المزارعون من إنتاج محاصيلهم؟

يزيد المزارعون من إنتاجية محاصيلهم من خلال إدارة التربة، والري الفعال، وتناوب المحاصيل، ومكافحة الآفات والأعشاب الضارة. تعمل هذه الممارسات على تحسين خصوبة التربة، وتوافر المياه، والحد من الآفات والأمراض، مما يؤدي إلى زيادة إنتاجية المحاصيل.

2. كيف يتم حساب إنتاجية المحاصيل لكل هكتار/قطعة أرض؟

يمكن قياسه عبر طرق وعوامل مختلفة. إحدى الطرق الشائعة هي حصاد عينة تمثيلية من المحصول من منطقة معينة ووزنها. ثم يُستخدَم هذا الوزن لتقدير إجمالي إنتاج الحقل أو المزرعة بأكملها.

على سبيل المثال، إذا كان وزن العينة 100 كيلوغرام ومساحة الحقل 2 هكتار، فإن محصول الهكتار الواحد سيكون 50 كيلوغرامًا.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام التقنيات المتقدمة مثل الاستشعار عن بعد وصور الأقمار الصناعية لتقييم صحة المحاصيل ومؤشرات الغطاء النباتي والكتلة الحيوية، مما يوفر رؤى قيمة.

تُؤخذ عوامل أخرى في الاعتبار عند قياس إنتاجية المحصول، مثل جودة الحبوب وحجمها وقيمتها السوقية. فعلى سبيل المثال، إذا كان وزن العينة 100 كيلوغرام ومساحة الحقل هكتارين، فإن إنتاجية المحصول لكل هكتار ستكون 50 كيلوغرامًا.

3. كيف تقوم بتقدير محصول المحاصيل قبل الحصاد؟

يمكن تقدير محصول المحاصيل قبل الحصاد من خلال مجموعة من الطرق.

يتمثل أحد الأساليب في استخدام نماذج نمو خاصة بكل محصول، تأخذ في الاعتبار عوامل مثل تاريخ الزراعة، والظروف الجوية، وصحة المحصول للتنبؤ بالمحصول المحتمل.

وهناك طريقة أخرى تتمثل في استخدام تقنيات الاستشعار عن بعد، مثل صور الأقمار الصناعية أو الطائرات بدون طيار، لتقييم قوة المحاصيل وكتلتها الحيوية.

4. أي نوع من أنظمة الزراعة ينتج حبوبًا أكثر صحة؟

غالباً ما ترتبط أنظمة الزراعة العضوية بحبوب أكثر صحة. تتجنب الزراعة العضوية استخدام المبيدات الحشرية ومبيدات الأعشاب الاصطناعية والكائنات المعدلة وراثياً. وبدلاً من ذلك، يعتمد المزارعون العضويون على الأسمدة الطبيعية، وتناوب المحاصيل، وأساليب المكافحة البيولوجية للآفات.

تساهم هذه الممارسات في إنتاج حبوب خالية من المخلفات الكيميائية، وربما تحتوي على نسبة أعلى من العناصر الغذائية الأساسية، ومستويات أقل من التلوث بالمبيدات.

ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن الفوائد الصحية المحددة للحبوب يمكن أن تختلف تبعاً لعوامل مثل جودة التربة، ونوع المحصول، وممارسات التعامل بعد الحصاد.

5. كيف تساهم المبيدات في زيادة إنتاجية المحاصيل؟

تساهم المبيدات في زيادة إنتاجية المحاصيل من خلال حماية النباتات من مختلف الآفات والأمراض والأعشاب الضارة. كما أنها تساعد في مكافحة أو القضاء على الحشرات والفطريات والبكتيريا والكائنات الحية الأخرى الضارة التي قد تُلحق الضرر بالمحاصيل أو تُدمرها.

من خلال تقليل تأثير الآفات، تسمح المبيدات للنباتات بالنمو بقوة أكبر، واستخدام العناصر الغذائية بكفاءة، وتخصيص المزيد من الموارد للنمو الإنتاجي.

نظام مراقبة المحاصيل عن بُعد: كيف يعمل؟

نُشر على بواسطة dementievgeopard

يشير نظام مراقبة المحاصيل عن بُعد في الزراعة الدقيقة إلى استخدام تقنيات وأدوات متنوعة لمراقبة المحاصيل وإدارتها عن بُعد. ويعتمد هذا النهج على جمع البيانات وتحليلها وتقنيات الاتصال لاتخاذ قرارات مدروسة بشأن صحة المحاصيل والري والتسميد والإدارة العامة للمزرعة.

لم يتخلف قطاع الزراعة عن ركب التطور الرقمي في القرن الحادي والعشرين، حيث بات كل شيء يتجه نحو الرقمنة. فبينما تقرأ هذه المقالة، يستخدم العديد من المزارعين حول العالم التكنولوجيا لأداء مهام متنوعة في حقولهم، مثل مراقبة رطوبة النباتات، وحالة التربة، والصحة العامة، ودرجات الحرارة، وغيرها الكثير باستخدام أجهزة الاستشعار.

بفضل تبني التكنولوجيا، يتمتع المزارعون بمزايا الحصول على إحصاءات دقيقة مقارنةً بالماضي حين كانوا يعتمدون على التخمين والحدس في اتخاذ القرارات. وهذا يساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل تُسفر عن زيادة المحاصيل.

ما هو نظام مراقبة المحاصيل؟

يشير رصد المحاصيل إلى عملية المراقبة والتقييم وجمع البيانات المتعلقة بالمحاصيل بشكل منهجي طوال دورة نموها.

يتضمن ذلك المراقبة المنتظمة والمنهجية للمحاصيل لجمع معلومات حول صحتها ونموها وتطورها.

يهدف هذا النهج إلى اتخاذ قرارات مدروسة بشأن ممارسات إدارة المحاصيل، وتحسين استخدام الموارد، وزيادة الإنتاجية إلى أقصى حد. ويتضمن عادةً الأنشطة التالية:

  • الفحص البصري
  • الملاحظات الفينولوجية
  • مراقبة التربة
  • مراقبة الأحوال الجوية
  • المراقبة القائمة على أجهزة الاستشعار
  • تحليل البيانات

من خلال مراقبة المحاصيل، يستطيع المزارعون معالجة المشكلات بشكل استباقي، وتحسين تخصيص الموارد، واتخاذ قرارات مدروسة لتحسين صحة المحاصيل وإنتاجيتها وربحيتها بشكل عام. وتُعدّ هذه المراقبة عنصراً أساسياً في الزراعة الدقيقة، إذ تُمكّن المزارعين من تطبيق إدارة مستدامة وموجّهة للمحاصيل.

نظام مراقبة المحاصيل الذكي: كيف يعمل؟

يهدف هذا النظام بشكل أساسي إلى جعل الزراعة أسهل وأكثر ربحية مقارنةً بالأساليب التقليدية. بدءًا من عرض بيانات الحقول وصولًا إلى توقعات الطقس، ستجد أدناه كل ما قد ترغب بمعرفته حول مراقبة المحاصيل عن بُعد والمواضيع ذات الصلة.

يشتمل نظام مراقبة المحاصيل الذكي على تقنيات متنوعة لجمع البيانات وتحليلها واستخدامها من أجل إدارة المحاصيل بكفاءة. إليك شرحًا لكيفية عمله عادةً:

1. نشر أجهزة الاستشعار

يبدأ النظام بنشر أجهزة استشعار في الحقل. يمكن لهذه الأجهزة قياس معايير مثل رطوبة التربة ودرجة الحرارة والرطوبة ومستويات العناصر الغذائية وشدة الضوء.

قد تشمل هذه الأنظمة أيضاً أجهزة استشعار للطقس لجمع بيانات عن هطول الأمطار وسرعة الرياح والإشعاع الشمسي. وتُوضع هذه الأجهزة بشكل استراتيجي في جميع أنحاء الحقل لجمع بيانات تمثيلية.

2. جمع البيانات

تقوم أجهزة الاستشعار المنتشرة بجمع البيانات باستمرار من الميدان. ويمكن القيام بذلك باستخدام اتصالات سلكية أو لاسلكية.

تُستخدم أجهزة الاستشعار اللاسلكية على نطاق واسع لما توفره من مرونة وسهولة في النشر. تُرسل البيانات المُجمّعة إلى نظام مركزي لمزيد من المعالجة والتحليل.

3. نقل البيانات

تقوم أجهزة الاستشعار اللاسلكية بنقل البيانات المُجمّعة إلى مركز تحكم أو بوابة مركزية. ويمكن تحقيق ذلك باستخدام تقنيات اتصال لاسلكية متنوعة، مثل شبكات الهاتف المحمول، أو شبكات الواي فاي، أو أنظمة الراديو المخصصة. ويمكن أن يكون نقل البيانات فورياً أو على فترات منتظمة، وذلك بحسب إعدادات النظام.

4. تخزين البيانات ومعالجتها

تُخزَّن البيانات المُجمَّعة في قاعدة بيانات لإجراء المزيد من التحليلات. وتُطبَّق تقنيات متقدمة لمعالجة البيانات، بما في ذلك خوارزميات التعلّم الآلي والنماذج الإحصائية، لاستخلاص رؤى وأنماط ذات دلالة. ويساعد هذا التحليل في تحديد الارتباطات والاتجاهات والشذوذات في حالة المحاصيل.

5. دعم اتخاذ القرار والتنبيهات

استناداً إلى البيانات المُحللة، يُقدّم النظام دعماً لاتخاذ القرارات للمزارعين أو المهندسين الزراعيين. ويُصدر تنبيهات وإشعارات بشأن الأحداث الهامة، مثل انخفاض مستويات رطوبة التربة عن حدٍّ معين أو وجود آفات أو أمراض.

يتم إرسال هذه التنبيهات عبر لوحات المعلومات المستندة إلى الويب، أو تطبيقات الهاتف المحمول، أو إشعارات البريد الإلكتروني/الرسائل النصية القصيرة، مما يتيح التدخل في الوقت المناسب.

6. التصور وإعداد التقارير

يعرض النظام البيانات المُحللة بطريقة سهلة الاستخدام من خلال الرسوم البيانية والتقارير. وتُستخدم الرسوم البيانية والمخططات والخرائط عادةً لنقل المعلومات حول صحة المحاصيل وأنماط نموها والظروف البيئية. وهذا يُساعد المزارعين على فهم البيانات بسهولة واتخاذ قرارات مدروسة.

7. الأتمتة والتحكم

في بعض الحالات، يمكن دمجها مع أنظمة الري الآلية، أو أنظمة التسميد المائي، أو الآلات.

استناداً إلى البيانات والتحليلات التي تم جمعها، يمكن للنظام التحكم تلقائياً في جداول الري، وضبط معدلات تطبيق المغذيات، أو تفعيل تدابير مكافحة الآفات.

يتيح هذا التكامل اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي بناءً على البيانات والتحكم الدقيق في ممارسات إدارة المحاصيل.

يتمثل الهدف الأساسي لنظام مراقبة المحاصيل الذكي في تحسين استخدام الموارد، وزيادة إنتاجية المحاصيل، وخفض التكاليف، وذلك بتزويد المزارعين بمعلومات دقيقة وفي الوقت المناسب لاتخاذ القرارات. ومن خلال الاستفادة من التكنولوجيا، تُمكّن هذه الأنظمة من تطبيق ممارسات إدارة محاصيل أكثر كفاءة واستدامة في الزراعة الحديثة.

أهمية نظام مراقبة المحاصيل عن بعد

من أهم المهام التي تُنفذ باستمرار لضمان غلة جيدة هي مراقبة المحاصيل. فبمراقبة النباتات بشكل دائم، يتم ضمان نموها في أفضل الظروف، وفي حال وجود أي خلل، يتم تصحيحه في الوقت المناسب، مما يقلل من الآثار المدمرة المحتملة.

بصفتك مزارعًا أو من هواة الزراعة، تجدر الإشارة إلى أنه من الضروري حاليًا أن تتوقع محاصيل ضخمة أفضل وذات جودة أعلى، حيث يتم حل معظم العيوب في وقت مبكر بما فيه الكفاية.

منذ مراقبة المحاصيل يُعدّ التدريب المتخصص أحد أهم متطلبات الحصاد الجيد. ولا يعني هذا بالضرورة الحصول على شهادة جامعية، بل يكفي فهم كيفية تنسيق ومراقبة وتقييم النتائج. من خلال ذلك، ستتمكن من اتخاذ قرارات أفضل بناءً على تشخيص دقيق، وبالتالي الحصول على أفضل المحاصيل.

عند اختيار مراقبة محاصيلك، عليك أن تعلم أنه بصرف النظر عن منع الإصابات وانتشار الآفات والأمراض وحتى الأعشاب الضارة، فإنها تخضع دائمًا للسيطرة، وبالتالي لا توجد آثار مدمرة تقلل من الأداء وحتى جودة المنتجات النهائية.

هل تعلم أن المحاصيل تتعرض باستمرار لتهديدات غريبة سنوياً بسبب الطفرات والتحولات في المكونات البيولوجية للآفات، وبالتالي فإن اختيار طريقة واحدة مماثلة لمعالجتها يعني أنك مخطئ وتحتاج إلى تغيير التكتيكات في كل مرة؟

ولهذا السبب، يُنظر إلى مراقبة المحاصيل على أنها مهمة جادة تتطلب المزيد من المسؤولية، وهي مهمة لا ينبغي الاستهانة بها.

عندما يقوم المرء بمراقبة محاصيل الفاكهة مثل الكمثرى وحتى التفاح، عند استخدام برنامج الإدارة المتكاملة للآفات، يُنصح ليس فقط بتتبع التغيرات في الأشجار ولكن أيضًا بالتحقق من حالة الطقس في المنطقة التي تؤثر عليها.

يُمكّنك هذا من الحصول على قائمة بالآفات المحتملة التي قد تُهدد نمو الأشجار. يُساعدك استخدام المراقبة البصرية المنتظمة لبستانك على تقليل التكاليف والوقت اللازمين من موسم الزراعة إلى موسم الحصاد.

المناخ والآفات

يكمن الجانب المثير للجدل عند تحليل تأثير المناخ في قدرة بعض الآفات على التغذي عليه، ثم تتحول بسرعة إلى عوامل سامة للمحاصيل. في الواقع، يفتقر العديد من المزارعين في القطاع الزراعي إلى الوعي الكافي، فلا يلاحظون الإصابة إلا بعد فوات الأوان، حين تكون محاصيلهم قد غزتها الآفات بشكل كبير.

والجانب الأفضل في هذا هو أن الآفات تتفاعل دائماً بشكل متوقع مع المناخ، وبالتالي يمكن وضع استراتيجية مثالية لتجنب هجوم آفات آخر ومنعها في المستقبل.

على الرغم من زيادة وتيرة المراقبة، لا يزال مزارعو الخضراوات والفواكه يكتشفون وجود الآفات أو أي تهديد متأخرًا بعض الشيء. وهذا يُظهر مدى أهمية مراقبة العوامل المناخية التي تُعدّ في نهاية المطاف مؤشرات مبكرة لظهور الآفات وانتشارها.

مراقبة المحاصيل المجمعة

يمكن استخدام العديد من الطرق لمراقبة المحاصيل، وإحدى هذه الطرق هي المراقبة البصرية باستخدام كتل تمكنك من تحليل الأشجار التي لها خصائص متشابهة بناءً على نوعها وعمرها وحتى حالتها المادية.

تتمثل الفكرة وراء المراقبة البصرية في وجود كتل تعمل كعلامات، ويمكن دراستها كوحدة واحدة وليس بشكل منفصل، لأنها طريقة يستخدمها العديد من المزارعين في جميع أنحاء العالم، ولأن خبراء البستنة لديهم دائمًا وقت محدود لمراجعة كل كتلة مرتبة في الحقل.

أهمية نظام مراقبة المحاصيل عن بعد

يجب إيلاء عناية خاصة عند اختيار القطعة الأنسب. ذلك لأن القطعة المختارة يجب أن تكون على دراية كاملة بتاريخ الآفات حتى يتسنى تطبيق أفضل طرق العلاج والوقاية لحماية نمو الأشجار الأخرى.

لا تحتاج إلى معدات ضخمة أو أدوات معقدة أو حتى أساليب معقدة لمراقبة محاصيلك. إحدى أفضل الطرق هي ببساطة إجراء فحص بصري دقيق وشامل يمكّنك من ملاحظة الأنواع المختلفة من آفات موجود في الأشجار.

يمكن إنجاز ذلك دائمًا باستخدام عدسة عادية، إلا أن الخبراء يستخدمون دائمًا معدات أكثر تعقيدًا مثل المجهر ثنائي العدسات. وهذا يمكّنهم من عدّ العث والتربس وتحديد أنواعهما.

درجة حرارة المحاصيل

لقياس درجة الحرارة بدقة عند مراقبة المحاصيل، يمكن استخدام ميزان حرارة بسيط بعد معرفة المعلومات الأساسية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام ميزان حرارة يقيس من الحد الأقصى إلى الحد الأدنى، وهو شائع بين الموردين في المناطق الريفية، مع تسجيل معلومات إضافية.

تجدر الإشارة أيضاً إلى ضرورة وضع مقياس الحرارة في البستان مع الحرص على عدم تعريضه لأشعة الشمس المباشرة. كما يمكنك إضافة مسجل بيانات لتسجيل معلومات الطقس بدقة أكبر.

بالنسبة لأجهزة تسجيل البيانات، يمكنك أيضًا اختيار استخدام تلك التي لديها القدرة على قياس درجة الحرارة، والأمطار، والرطوبة، وحتى رطوبة الأوراق.

لكي تتمكن من وضع الأشجار التي لن تتم دراستها مع تلك الموجودة في الكتل التي ستعمل كمؤشرات، ولكي تتمكن من التمييز بينها، ما عليك سوى وضع علامات عليها باستخدام طلاء الأكريليك أو حتى الشريط اللاصق.

يضمن تطبيق الإدارة المتكاملة للآفات اختيار وتحديد الأزهار والبراعم والثمار بشكل عشوائي لمراقبة كل شجرة على حدة.

بعد مرور حوالي أسبوع إلى أسبوعين، في الوقت الذي تتطور فيه الثمار، يحتاج المزارعون إلى قضاء من عشر إلى عشرين دقيقة لكل فدانين ونصف في إدارة الثمار والزهور والبراعم التي تم وضع علامات عليها بدقة، بحثًا عن أي علامات قد تدل على وجود آفة واحدة أو أكثر في المحصول.

عند العثور على آفة في المحاصيل، يجب تسجيلها بسرعة وبطريقة مفصلة في السجل المخصص لهذا النوع من البيانات.

الخاتمة

جميع أعضاء فريقنا من الخبراء الزراعيين هم محترفون في مجموعة من فروع الزراعة، وهم قادرون أيضاً على تقديم خدمات المراقبة من خلال دمج الزيارات الميدانية مع التقييم الكمي والنوعي ونظام مراقبة المحاصيل عن بعد.

جميع هذه الأنظمة المبتكرة عبارة عن تقييمات تركز على مجموعة واسعة من الأنشطة التي تراقب بعناية تطور المحاصيل، وتجمع البيانات والمعلومات المتعلقة بالمنطقة.

ثم يقوم فريقنا المحترف بتحليل هذه البيانات بعناية، ثم يتم تدوينها في تقرير نهائي يمكّنهم من ذكر وتقييم العوامل الرئيسية والعوامل التي يمكن أن تؤثر على إنتاجية المحاصيل.

بناءً على هذه النتائج، يُمكن لـ GeoPard تزويدك بوقت تقديري للحصاد، بالإضافة إلى تقدير محصولك. وهذا يُتيح للعملاء مراقبة محاصيلهم بسلاسة من خلال صور الأقمار الصناعية الحديثة. كما يُمكنهم إضافة طبقات بيانات الوزن في موقع مُحدد دون الحاجة إلى استخدام أي منشأة.

أنواع الاستشعار عن بعد في الزراعة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

شهد استخدام أنظمة التكنولوجيا المتقدمة مثل الاستشعار عن بعد في الزراعة زيادة في الآونة الأخيرة. الممارسات الزراعية اليوم أكثر فعالية وتماسكًا وسلاسة بشكل كبير مقارنة بالممارسات الزراعية التقليدية.

يمكن أن يؤدي استخدام الأساليب المتقدمة، على سبيل المثال، تقدير المحاصيل في جميع جوانب عملية الزراعة إلى إنتاج محصول مثالي وحصاد أفضل.

ولضمان تحقيق محصول أعلى، يحتاج المزارعون إلى ضمان أفضل صحة لمحاصيلهم. في حين أن استخدام النظم العرفية يحد منمراقبة المناطق الأكبر، حيث كان المزارعون يعتمدون على زيارة جميع أجزاء الأرض فعليًا.

أحدثت الابتكارات الأخيرة مجموعة متنوعة من الطرق التي يمكن للمزارعين من خلالها مراقبة جودة المحاصيل بسهولة في مناطق أكبر.

ما هو الاستشعار عن بعد؟

تعريفالاستشعار عن بعد هو مجال دراسة وتكنولوجيا يتضمن جمع المعلومات عن سطح الأرض أو عن الأجسام الأخرى من مسافة. ويستخدم أجهزة ومستشعرات متنوعة، مثل الأقمار الصناعية والطائرات والمسيرات، لجمع البيانات دون إجراء اتصال مادي بالهدف.

ببساطة، يتضمن فحص الأراضي بمعدات متطورة من مسافات بعيدة. يشمل الفحص الخصائص الفيزيائية لقطعة أرض.

تعمل هذه العملية من خلال تقدير الإشعاع المنتج والمنعكس من الأرض، مما يساعد في تكوين صورة للأرض ويساعد المتخصصين في إصدار حكم على أجزاء معينة من الأرض.

تشمل هذه الموجات الكهرومغناطيسية الضوء المرئي والأشعة تحت الحمراء والميكروويف. من خلال تحليل خصائص الإشعاع، يمكّن العلماء من استخلاص معلومات قيمة حول ميزات وعمليات الأرض.

يمتلك نطاقًا واسعًا من التطبيقات عبر تخصصات مختلفة، بما في ذلك المراقبة البيئية، والزراعة، والتخطيط الحضري، وإدارة الكوارث. إنه يوفر وسيلة لمراقبة ودراسة مساحات شاسعة من سطح الأرض، والتي سيكون من الصعب أو المستحيل الوصول إليها مباشرة.

فيمَ يُستخدم الاستشعار عن بُعد؟

لتعزيز تنمية المحاصيل ولزيادة الإنتاج في سوق صعب، يميل المنتجون إلى استغلال أحدث التقنيات المتاحة. لضمان أكبر عائد، يحتاج المزارعون إلى أن تظل المحاصيل في أفضل صحة.

يصبح رصد قوة المحاصيل عبر منطقة واسعة أسهل بكثير مع استخدام الاستشعار عن بعد في الزراعة.

تُدعم البيانات التي تم جمعها من هذه العملية الزراعة الدقيقة، مما يمكّن المزارعين من تحقيق محاصيل أعلى. تشمل بعض تطبيقات الاستشعار عن بعد الشائعة:

  • رسم خرائط الغطاء الأرضي واستخدامات الأراضي: يمكنه تحديد وتصنيف أنواع مختلفة من الغطاء الأرضي، مثل الغابات والمحاصيل والمسطحات المائية والمناطق الحضرية. تساعد هذه المعلومات في مراقبة التغيرات في استخدام الأراضي، وتقييم إزالة الغابات، وإدارة الموارد الطبيعية، وتخطيط التنمية الحضرية.
  • المراقبة البيئية يسمح بمراقبة وتحليل المعايير البيئية مثل صحة الغطاء النباتي، وجودة المياه، وتلوث الهواء، ومؤشرات تغير المناخ. ويساعد في رصد وفهم الظواهر الطبيعية، مثل حرائق الغابات، والجفاف، وذوبان القمم الجليدية القطبية.
  • الزراعة وإدارة المحاصيل يمكن للاستشعار عن بعد الزراعي تقييم صحة المحاصيل وتقدير غلال المحاصيل وتحديد المناطق المتضررة من الآفات أو الأمراض. تساعد هذه المعلومات المزارعين في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الري والتسميد ومكافحة الآفات، مما يؤدي إلى تحسين إنتاجية المحاصيل وإدارة الموارد.
  • إدارة الكوارث وهو يؤدي دورًا حاسمًا في جهود الاستجابة للكوارث والتعافي منها. فهو يساعد في رسم خرائط لمدى الكوارث الطبيعية مثل الأعاصير والفيضانات والزلازل، مما يتيح تخصيص الموارد وتوزيع المساعدات بكفاءة. كما أنه يساعد في تقييم الأضرار بعد الكوارث والتخطيط لأنشطة إعادة الإعمار.
  • الجيولوجيا والتنقيب عن المعادن يمكن لتقنياتها، مثل التصوير فائق الطيف والرادار، اكتشاف وتوصيف السمات الجيولوجية والرواسب المعدنية. تدعم هذه المعلومات رسم الخرائط الجيولوجية، واستكشاف المعادن، وتقييم الموارد.

تستمر تقنيات الاستشعار عن بعد في التطور مع التقدم في تكنولوجيا أجهزة الاستشعار وخوارزميات معالجة الصور وطرق تحليل البيانات.

مع تزايد توافر صور الأقمار الصناعية عالية الدقة ودمج بيانات الاستشعار عن بعد مع أنظمة المعلومات الجغرافية (GIS)، تتسع تطبيقاتها وإمكاناتها، مما يساهم في فهم أفضل لكوكبنا وتسهيل عمليات اتخاذ القرار المستنيرة.

كيف يعمل الاستشعار عن بعد؟

وهو يعمل عن طريق التقاط وتحليل الإشعاع الكهرومغناطيسي المنبعث أو المنعكس من الأجسام أو الأسطح على الأرض من مسافة بعيدة. وفيما يلي شرح مبسط لكيفية عمل الاستشعار عن بعد:

كيف يعمل الاستشعار عن بعد؟

  • مصدر الطاقة يبدأ بمصدر طاقة، يمكن أن يكون طبيعيًا (مثل أشعة الشمس) أو اصطناعيًا (مثل أجهزة الاستشعار النشطة مثل الرادار). يصدر مصدر الطاقة إشعاعًا كهرومغناطيسيًا نحو سطح الأرض.
  • التفاعل مع الهدف: تتفاعل الطاقة المنبعثة مع الأجسام أو الأسطح المستهدفة. يتم امتصاص جزء من الطاقة، وجزء آخر ينعكس، وقد يمر جزء عبر الهدف. يعتمد التفاعل على خصائص الهدف، مثل تركيبته، قوامه، ومحتواه من الرطوبة.
  • كشف المستشعرات: المستشعرات، الموجودة عادةً في الأقمار الصناعية أو الطائرات أو الطائرات بدون طيار، تكتشف الطاقة المنعكسة أو المنبعثة من الهدف. يمكن لهذه المستشعرات التقاط نطاق واسع من الأطوال الموجية، بما في ذلك المرئية وتحت الحمراء والميكروويف.
  • اكتساب البيانات: تجمع المستشعرات البيانات في شكل صور أو قياسات رقمية. وقد تتضمن البيانات التي يتم الحصول عليها شدة الطاقة المنعكسة أو المنبعثة عند أطوال موجية مختلفة.
  • نقل وتخزين البيانات بمجرد جمع البيانات، يتم إرسالها إلى محطات أرضية أو تخزينها على متن منصة الاستشعار. ثم تتم معالجتها وإتاحتها لمزيد من التحليل.
  • معالجة البيانات وتحليلها: تتم معالجة بيانات الاستشعار عن بعد باستخدام خوارزميات وتقنيات متخصصة. يشمل ذلك تصحيحات للتداخلات الجوية والتشوهات الهندسية والمعايرة الإشعاعية. ثم يتم تحليل البيانات المعالجة لاستخلاص معلومات ذات مغزى حول سطح الأرض.
  • التفسير والتطبيق يتم تفسير البيانات المحللة من قبل خبراء، مثل العلماء أو الجغرافيين أو المهندسين الزراعيين. فهم يحددون ويصنفون الأشياء، ويرسمون خرائط لأنواع الغطاء الأرضي، ويرصدون التغيرات، ويستخرجون المعلومات ذات الصلة لمختلف التطبيقات.
  • التصور والتواصل غالبًا ما يتم تصور النتائج النهائية من خلال الخرائط والصور أو تمثيلات رسومية أخرى. هذه المخرجات المرئية تسهل على صناع القرار والعلماء والجمهور فهم المعلومات وتفسيرها.

من المهم ملاحظة أنه يمكنه استخدام كل من تقنيات الاستشعار السلبي والنشط. تكتشف المستشعرات السلبية الطاقة الطبيعية (مثل ضوء الشمس) التي تنعكس أو تنبعث من سطح الأرض. من ناحية أخرى، تبعث المستشعرات النشطة طاقتها الخاصة (مثل نبضات الرادار) وتقيس الطاقة التي تنعكس مرة أخرى.

كيف يعمل في الزراعة؟

تعمل عملية الاستشعار عن بعد في الزراعة من خلال المعلومات التي تجمعها أجهزة مختلفة على مدار فترة من الزمن. يمكن بعد ذلك استخدام البيانات المجمعة لتحليل جوانب مختلفة من المحصول والإنتاجية.

يُستخدم هذا التحليل لإجراء تغييرات على المحاصيل لضمان أقصى إنتاج. يمكن استخدام هذه العملية لإجراء مجموعة متنوعة من التحليلات وتنفيذ التدابير وفقًا لذلك. التهديدات الشائعة التي يواجهها المزارعون هي تفشي الآفات والأعشاب الضارة في المحاصيل.

في الزراعة، يمكن أن يساعد في الكشف عن ذلك مبكرًا وتنبيه المزارعين لاتخاذ الإجراءات المضادة اللازمة لضمان صحة المحاصيل. لتنفيذ العملية عبر مناطق مختلفة من الأراضي ذات الأحجام المتفاوتة وأنواع المحاصيل، يتم استخدام أنواع مختلفة من الأجهزة والمستشعرات.

أنواع الاستشعار عن بعد في الزراعة

في الزراعة، تشمل تقنيات الاستشعار عن بعد مجموعة متنوعة من الأساليب لجمع وتحليل البيانات حول المحاصيل والمناظر الطبيعية الزراعية. فيما يلي بعض الأنواع الشائعة للاستشعار عن بعد المستخدمة في الزراعة:

1. الاستشعار البصري: تلتقط المستشعرات البصرية الإشعاع الكهرومغناطيسي في مناطق الطيف المرئي، والأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR)، والأشعة تحت الحمراء الحرارية (TIR) للطيف الكهرومغناطيسي. توفر هذه المستشعرات معلومات قيمة حول صحة المحاصيل، وفهارس النبات، والغطاء الأرضي. يتم الحصول على بيانات الاستشعار البصري عادةً من خلال صور الأقمار الصناعية أو التصوير الجوي.

2. الاستشعار متعدد الأطياف: تلتقط المستشعرات متعددة الأطياف البيانات في عدة نطاقات منفصلة ضمن الطيف الكهرومغناطيسي. فهي تتيح تحليل أطوال موجية محددة ذات صلة بصحة الغطاء النباتي ومراقبة المحاصيل. تُستخدم البيانات متعددة الأطياف بشكل شائع لحساب مؤشرات الغطاء النباتي مثل مؤشر تنوع الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI) ومؤشر تنوع الغطاء النباتي المعزز (EVI) لتقييم ظروف المحاصيل.

3. الاستشعار فائق الطيف: تلتقط المستشعرات فائقة الطيف البيانات في مئات النطاقات الطيفية الضيقة والمتجاورة عبر الطيف الكهرومغناطيسي. يسمح هذا الدقة الطيفية العالية بالتحليل التفصيلي وتحديد المواد المحددة وخصائص النباتات. بيانات الطيف الفائق قيمة للكشف عن الأمراض وتقييم المغذيات وتصنيف المحاصيل المفصل.

٤. الإحساس الحراري: تلتقط المستشعرات الحرارية البيانات في منطقة الطيف الكهرومغناطيسي تحت الحمراء الحرارية. تقيس الإشعاع المنبعث من الأجسام، بما في ذلك المحاصيل والتربة، والذي يرتبط بدرجة حرارتها. يعتبر الاستشعار الحراري مفيدًا لتقييم الإجهاد المائي، والكشف عن كفاءة الري، ومراقبة صحة المحاصيل بناءً على تباينات درجة الحرارة.

5. الاستشعار بالرادار: تستخدم مستشعرات الرادار الإشعاع الكهرومغناطيسي لاختراق الغطاء السحابي والنباتات والتربة، مما يسمح بالحصول على البيانات بغض النظر عن الظروف الجوية. تقيس مستشعرات الرادار الإشارة المرتدة، والتي توفر معلومات حول بنية ومحتوى رطوبة المحاصيل والتضاريس. بيانات الرادار قيمة لرسم الخرائط الطبوغرافية، ومراقبة رطوبة التربة، وتقييم مراحل نمو المحاصيل.

6. استشعار بالليدار: أجهزة الاستشعار بالليدار (الكشف عن الضوء وتحديد المدى) تبعث نبضات ليزر وتقيس الوقت الذي يستغرقه الضوء المنعكس للعودة. توفر بيانات الليدار معلومات ثلاثية الأبعاد عالية الدقة حول ارتفاع المحاصيل وهيكل الغطاء النباتي وارتفاع التضاريس. وهي مفيدة لتطبيقات الزراعة الدقيقة، بما في ذلك تقدير ارتفاع المحاصيل ونمذجة التضاريس وتوصيف الغطاء النباتي.

7. المركبات الجوية غير المأهولة (الطائرات بدون طيار)تتيح الطائرات بدون طيار المجهزة بمجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار، مثل كاميرات RGB أو المستشعرات متعددة الأطياف أو المستشعرات الحرارية، جمع بيانات عالية الدقة ومرنة على نطاق محلي. توفر الطائرات بدون طيار معلومات مفصلة وفي الوقت المناسب لمراقبة المحاصيل والكشف عن الأمراض وممارسات الزراعة الدقيقة.

توفر هذه الأنواع المختلفة من تقنيات الاستشعار عن بعد مصادر بيانات وقدرات متكاملة، مما يسمح بفهم شامل للأنظمة الزراعية.

من خلال دمج وتحليل البيانات من مصادر متعددة، يمكن للمزارعين ومهندسي الزراعة والباحثين اكتساب رؤى حول صحة المحاصيل ونموها وحالتها الغذائية وإدارة المياه والعوامل الأساسية الأخرى التي تساهم في الإدارة الزراعية الفعالة.

أنواع المستشعرات

تُستخدم المستشعرات بأنواعها المختلفة معًا لجمع أنواع مختلفة من المعلومات عبر أحجام متباينة من الأراضي. تُصنف المستشعرات أساسًا حسب أنواعها اللوجستية. هناك المستشعرات الفضائية، والمستشعرات الجوية، والمستشعرات الأرضية.

يمكن تصنيف هذه المستشعرات بشكل أكبر مثل مستشعرات الأرض ويمكن أن تأتي بتشكيلات مختلفة. هناك مستشعرات أرضية محمولة باليد، وهناك مستشعرات أرضية مثبتة بالمركبات، مثل تلك المثبتة بالجرارات، وهناك مستشعرات أرضية قائمة بذاتها مثبتة عادةً بأعمدة والأشجار الكبيرة.

مجسات أرضية تُستخدم بشكل شائع للتحقق من مستويات المغذيات، ورطوبة التربة، والطقس. وباستخدام هذه، يمكن إجراء العديد من التغييرات فيما يتعلق باستخدام الأسمدة والري للحفاظ على ارتفاع المحصول.

الفئة التالية من المستشعرات هي المستشعرات الجوية. بفضل توفر الطائرات المسيرة، أصبحت المستشعرات الجوية ميسورة التكلفة وفي المتناول.

هذه أجهزة الاستشعار الجوية يمكنها التقاط صور عالية الدقة للأرض، وكذلك جمع بيانات أخرى من أجهزة الاستشعار أثناء التحليق على ارتفاعات منخفضة لفترات أطول فوق المحاصيل. يمكن للبيانات التي تم جمعها عبر هذه المستشعرات المساعدة في اكتشاف الأعشاب الضارة، وتقدير المحاصيل، وتحليلات مفصلة أخرى مثل قياس ملوحة التربة ومحتوى الكلوروفيل.

في حين أصبحت متاحة وبأسعار معقولة، إلا أنها تظل غير صالحة للاستخدام في الرياح القوية والطقس الغائم، وهو ما يمثل عيبًا في استخدامها.

الأبعد من بين جميع منصات الاستشعار للتصوير هو مستشعر قمر صناعي. تقليديًا، كان استخدام الأقمار الصناعية لأي نوع من التصوير متاحًا للحكومات والجيوش. يساعد استخدام التصوير بالأقمار الصناعية في الزراعة على تغطية مساحات شاسعة من الأراضي ويمكن أن يساعد في التحقق من حالة المحاصيل.

بعد وقوع كارثة طبيعية، يمكن أن يساعد في حساب الخسائر وتقدير إنتاجية المحاصيل. في حين أن هناك العديد من الإيجابيات لاستخدام بيانات أجهزة الاستشعار عبر الأقمار الصناعية، إلا أن هناك العديد من المحاذير المرتبطة بها، فبادئ ذي بدء، إنها مكلفة وحتى لو تم تجاهل التكلفة، يجب طلب التصوير لوقت محدد عادةً قبل أشهر.

والتي قد تكون كلها بلا جدوى إذا كان هناك غطاء سحابي في المنطقة المطلوبة في الوقت المطلوب. بدأت الحكومات حول العالم في فتح صور الأقمار الصناعية للجمهور، مما قد يسهل العملية كثيرًا في المستقبل.

عمل المستشعر

من خلال تحديد الألوان في حقل من المحاصيل، تنقل أجهزة الاستشعار المعلومات التي يمكن أن تكون مفيدة في استنتاج حالة صحة النبات. وبالنظر إلى لون النبات من خلال البيانات الدقيقة التي توفرها أجهزة الاستشعار، يمكن قياس مستويات الكلوروفيل في النبات والتي يمكن للمزارع من خلالها تحديد أي نقص في التغذية أو مشكلة في صحة النبات.

يمكن استخلاص البيانات البسيطة من خلال مستشعرات الألوان الشائعة، ولكن للحصول على معلومات معقدة، يتم استخدام مستشعرات الأشعة تحت الحمراء والموجات القصيرة.

عمل أجهزة الاستشعار في الزراعة

ينعكس الضوء عن أوراق الشجر بشكل مختلف في طيف الأشعة تحت الحمراء إذا تعرضت الورقة للتلف داخليًا، وهذا يمكن أن يشير أيضًا إلى عدم كفاية محتوى الماء. أحد أكثر النماذج الموثوقة في الاستشعار الزراعي عن بعد يُعرف بمؤشر الاختلاف الطبيعي للغطاء النباتي أو NDVI.

وباستخدام مستشعرات الأشعة تحت الحمراء والحافة الحمراء، يمكن لنموذج المؤشر الموحد لتباين الغطاء النباتي غير المائي تحديد المحاصيل المتضررة بسهولة، مما يمنح المزارعين مزيدًا من وقت رد الفعل لاتخاذ تدابير مضادة فعالة لإنقاذ المحاصيل.

يمكن أيضًا استخدام هذه المستشعرات لمراقبة صحة التربة وقياس ملوحة التربة. تميل التربة التي تحتوي على نسبة عالية من الأملاح إلى أن تكون أكثر سطوعًا في نطاق الأشعة تحت الحمراء، مما يمكن أن يساعد في تحديد التربة التي تحتاج إلى المزيد من الري والعلاج.

يمكن أن يساعد استخدام المستشعرات الحرارية في تحسين نظام الري. يتم عرض الحرارة المنبعثة من أي مصدر كدرجة لون أفتح في نطاق الأشعة تحت الحمراء.

بعد الري، يمكن للمزارع إرسال مستشعر حراري طويل الموجة بالأشعة تحت الحمراء (LWIR) فوق حقوله للتحقق من المناطق التي تشع حرارة بسبب أنظمة مياه سيئة، بحيث يمكن إصلاح المشكلات المتعلقة بنظام الري.

يمكن لأجهزة الاستشعار بالأقمار الصناعية أن تغطي مجموعة واسعة من القدرات. ونظراً لقدرتها على تجاوز الظروف المناخية، فهي مثالية للمراقبة البستانية. وإلى جانب أجهزة الاستشعار الرادارية وأجهزة الاستشعار بالموجات الدقيقة، يوفر النظام العالمي لتحديد المواقع من الأقمار الصناعية معلومات دقيقة عن الموقع، وهو أمر أساسي في الابتكارات الزراعية الجديدة مثل أجهزة الزراعة ذاتية التشغيل والمركبات الزراعية ذاتية القيادة.

دور ومزايا الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية في الزراعة

يلعب دورًا حيويًا في الزراعة من خلال توفير معلومات ورؤى قيمة تساهم في تحسين إدارة المحاصيل، وزيادة الإنتاجية، وممارسات الزراعة المستدامة. فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي يعتبر فيها الاستشعار عن بعد مهمًا في الزراعة:

تقدير المساحة المزروعة للمحاصيل

من الاستخدامات الهامة للاستشعار عن بعد في البستنة تقييم مناطق زراعة المحاصيل. تمنح البيانات من أجهزة الاستشعار الجوية والفضائية تحليلاً دقيقاً للمناطق المزروعة وتساعد في تقييم المخاطر في حال وقوع كارثة أو مصيبة.

دور ومزايا الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية في الزراعة

تقييم صحة المحاصيل

يتيح هذا للمزارعين ومهندسي الزراعة مراقبة صحة ونشاط المحاصيل على مساحات واسعة. من خلال تحليل صور الأقمار الصناعية أو الجوية، يمكنهم اكتشاف العلامات المبكرة للإجهاد، أو نقص المغذيات، أو تفشي الأمراض، أو الإصابة بالآفات. يمكّن نظام الإنذار المبكر هذا من التدخل في الوقت المناسب واتخاذ إجراءات علاجية مستهدفة، مما يقلل من خسائر المحاصيل ويحسن تخصيص الموارد.

تقدير الحصاد والتنبؤ به

يمكن للبيانات، جنبًا إلى جنب مع النماذج الإحصائية، المساعدة في تقدير ومحصول المحاصيل. من خلال تحليل مؤشرات الغطاء النباتي ومراقبة عوامل مثل تغطية الظلة والكتلة الحيوية، يمكن للمزارعين توقع الاختلافات المحتملة في المحصول واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الحصاد والتخزين والتسويق لمنتجاتهم.

تحديد أمراض المحاصيل

يجعل الاستشعار عن بعد بنظام المعلومات الجغرافية في الزراعة التعرف على التلوثات وهجمات الآفات في المحاصيل على مساحات واسعة في المراحل المبكرة أسهل. وهذا يمنح المنتجين فرصة كافية لتطبيق أي وسيلة مضادة لحماية المحاصيل من أي خسائر فادحة. ويصبح هذا ممكنًا من خلال التصوير الفضائي والتحليل.

خصائص التربة

لعل العنصر الأساسي في ضمان محصول جيد من المحاصيل هو الدعم المناسب للتربة. فهي تؤثر بشكل مباشر على المحصول. أي تقدم في إدارة المزارع إن نظام الزراعة يسبب تغيرات في التربة، والتي بدورها تؤثر على قدرة التربة الإنتاجية.

يمكن التعرف على خصائص مثل ملوحة التربة، ودرجة حموضة التربة، ومستوى المادة العضوية، ونسيج التربة باستخدام الاستشعار عن بعد، ويمكن تحليل هذه البيانات للقيام بأي معالجة مهمة للتربة.

يمنح رسم خرائط رطوبة التربة تقييمًا دقيقًا لمحتوى الماء في التربة، مما يمكن أن يساعد في إجراء أي ترقيات في بنية نظام الري.

إدارة الري

المياه مورد حيوي في الزراعة، وتلعب دورًا حاسمًا في تحسين استخدامها. من خلال تقييم مستويات رطوبة النباتات ومعدلات النتح، تساعد المزارعين على تحديد متطلبات المياه الدقيقة لمحاصيلهم.

تمكّن هذه المعلومات من تطبيق استراتيجيات ري فعالة، مما يقلل من هدر المياه، ويضمن حصول المحاصيل على رطوبة كافية لنمو أمثل.

تأثير الفيضانات

من خلال المستشعرات المعتمدة على الأقمار الصناعية والبيانات المجمعة عبر المستشعرات الأرضية، يمكنها المساعدة في تقديم الكثير من المعلومات المحددة لتحديد تقييم دقيق للخسائر.

في حالة حدوث فيضانات بسبب الأمطار الغزيرة، فإن مناطق الأراضي ذات أنظمة الصرف الضعيفة تكون معرضة لخطر تشبع التربة بالمياه، مما يسبب خسائر أساسية في المحاصيل والإنتاج.

يمكن أن يساعد تقييم الخسائر في المزيد من التخطيط للسيطرة على الأضرار والإجراءات المضادة لتقليل الخسائر إلى الحد الأدنى.

نمذجة NATCAT

يمكن للاستشعار عن بعد في الزراعة المساعدة في تقييم المخاطر الحالية للكوارث الطبيعية والتنبؤ بها. من خلال الاستفادة من المعلومات التي تنقلها المستشعرات وسلوك المخاطر المنتظمة.

Tيتطلب هذا رسم خرائط للمخاطر وحساب المخاطر من خلال تقدير المخاطر التي يتم الانتهاء منها بواسطة نماذج كوارث محاكاة بواسطة الكمبيوتر.

تساعد خرائط الاستشعار عن بعد المعدة بمساعدة المعلومات التاريخية والمعلومات الحالية التي تم جمعها من أجهزة استشعار مختلفة في تعيين المناطق ذات القدرة العالية على الفيضانات بتصنيفات مخاطر عالية.

يساعد هذا في الزراعة حيث لا يتم زراعة المناطق ذات التصنيف المخاطر الأعلى ويتم معالجتها لتحسين الحماية من الفيضانات للموسم التالي.

تحليل صور الطائرات بدون طيار لتقييم أضرار المحاصيل

يتم استخدام تحليل صور الطائرات بدون طيار في تقييم المحاصيل عن الأضرار الناجمة عن العواصف الثلجية، وعد الأشجار، والغزو. تعتبر صور الطائرات بدون طيار دقيقة بنفس دقة الدقة المكانية للمدخلات. والتي يمكن زيادتها حسب الحاجة.

إدارة المغذيات

يمكن أن يساعد في تقييم نقص المغذيات وإدارة ممارسات التسميد. من خلال تحليل أنماط الانعكاس الطيفي، يمكن للمزارعين تحديد المناطق في الحقل ذات مستويات المغذيات المتفاوتة.

يسمح ذلك بالاستخدام المستهدف للأسمدة، مما يقلل من الاستخدام الزائد والتلوث البيئي المحتمل مع زيادة امتصاص المحاصيل للمغذيات والإنتاجية.

تقييم الأثر البيئي

إنه يوفر وسيلة لتقييم التأثير البيئي للممارسات الزراعية. يساعد في مراقبة تآكل التربة، وتقييم فعالية تدابير الحفظ، وتحديد مناطق التلوث المحتملة، مثل الجريان السطحي المفرط للأسمدة أو انحراف المبيدات.

تدعم هذه المعلومات تنفيذ ممارسات زراعية مستدامة، والحد من الآثار البيئية السلبية، وتعزيز استدامة زراعية طويلة الأجل.

ومن خلال الاستفادة من قوة تقنيات الاستشعار عن بُعد، يمكن للمزارعين والمهنيين الزراعيين اتخاذ قرارات أكثر استنارة، وتحسين تخصيص الموارد، وتنفيذ ممارسات مستدامة. ويؤدي ذلك إلى زيادة الإنتاجية وتقليل الأثر البيئي وتحسين الأمن الغذائي، مما يعود بالنفع على المزارعين والمستهلكين على حد سواء.

wpChatIcon
wpChatIcon

    طلب عرض توضيحي وتدريبي مجاني من GeoPard / استشارة








    ب بالنقر على الزر، فإنك توافق على سياسة الخصوصية. نحن بحاجة إليها للرد على طلبك.

      اشتراك


      ب بالنقر على الزر، فإنك توافق على سياسة الخصوصية

        أرسل لنا المعلومات


        ب بالنقر على الزر، فإنك توافق على سياسة الخصوصية

        نحن نستخدم ملفات تعريف الارتباط لنقدم لك أفضل تجربة تصفح، ونخصص محتوى موقعنا، ونحلل حركة المرور عليه، ونعرض لك إعلانات ذات صلة.
        شاهد لدينا سياسة الخصوصية لمزيد من المعلومات.

        قبول الكل