تطبق شركة VitAgro الأوكرانية الرائدة في مجال الزراعة في أوكرانيا برنامج GeoPard للزراعة الدقيقة للإدارة المتكاملة للمزارع على مساحة 85,000 هكتار

كولونيا، ألمانيا وكييف، أوكرانيا، يوليو 2025

فيت أغرو, ، أحد أبرز المنتجين الزراعيين في أوكرانيا 85000 هكتار (210000 فدان), ، وقد تم تنفيذه جيبارد برنامج الزراعة الدقيقة كنظام دعم قرار شامل طوال موسم النمو. تدعم المنصة سير العمل بدءًا من التحضير قبل الموسم، بما في ذلك التخطيط وتحليل التربة، وصولًا إلى العمليات الميدانية خلال فترة النمو الكاملة.

بصفتها إحدى أفضل 15 شركة زراعية في أوكرانيا، قامت شركة VitAgro بدمج GeoPard في عملياتها لتحسين إدارة التربة، وتنفيذ استراتيجيات التسميد ذات المعدل المتغير (VRA)، وتحديد الأثر المالي لممارسات الزراعة الدقيقة من خلال التجارب الميدانية القائمة على البيانات.

“"لقد أحدثت GeoPard تحولاً جذرياً في كيفية إدارة الحقول من خلال تحويل البيانات المعقدة إلى توصيات عملية قابلة للتنفيذ.". تساعد المنصة في بناء استراتيجيات مُستهدفة لأخذ عينات التربة تُحدد بدقة مناطق مُعينة من الحقل تتطلب عناية خاصة، مما يُتيح إدارة مُخصصة لكل منطقة بدلاً من تطبيق موحد على كامل الحقول. أوليه بيلان، كبير التقنيين في شركة فيت أغرو.

تحتوي البطاقة المحتملة على البيانات التاريخية الأساسية التي توضح عدم الحداثة على سطح الأرض

خريطة تقسيم المناطق ذات الإمكانات الحقلية المستندة إلى بيانات تاريخية عميقة، تُظهر التباين داخل الحقل

بفضل نظام GeoPard، تستطيع شركة VitAgro القيام بما يلي بشكل منهجي:

  • إنشاء دقيق خطط أخذ عينات التربة بناءً على التباين الميداني
  • يولد خرائط التطبيقات الخاصة بكل منطقة للأسمدة ومنتجات حماية المحاصيل
  • مراقبة معدلات الاستخدام الفعلية مقابل الوصفات الطبية المخطط لها
  • حساب مقاييس عائد الاستثمار الواضحة لمبادرات الزراعة الدقيقة
  • اتخذ قرارات مدعومة بالبيانات لاستراتيجيات إدارة المحاصيل والمدخلات المستقبلية

“"لا يزال نظام GeoPard أداة مهمة لمنتجي المحاصيل في أوكرانيا"، كما قال. ديمتري ديمينتييف،, الرئيس التنفيذي لشركة GeoPard. "“لم تعد الزراعة الدقيقة خياراً بالنسبة للشركات التي تخطط للمستقبل.. فهو يُمكّن من إنتاج حبوب ذات جودة أعلى بتكاليف مُحسّنة وممارسات أكثر استدامة، مما يُعزز الأمن الغذائي.”

تم دعم التنفيذ بالتعاون مع أغريسمارت, ، وهي شركة استشارات زراعية تعمل مع كل من VitAgro و GeoPard لمواءمة المنهجية الزراعية وتطبيقها في جميع العمليات.

تُبرز هذه الشراكة كيف يمكن للزراعة الرقمية تحسين الإنتاجية مع دعم المسؤولية البيئية. فمن خلال بناء توصيات تقييم المخاطر المتغيرة من مناطق الإمكانات الحقلية، تُطبّق شركة VitAgro المدخلات فقط عند الحاجة وبالمعدلات المناسبة، مما يقلل الفاقد والأثر البيئي.

لماذا نقيس التباين داخل الحقل؟

تُسهّل مناطق الإنتاجية المُنشأة في برنامج GeoPard ملاحظة اختلافات الأداء داخل الحقل الواحد، والتي غالبًا ما تنتج عن تباين أنواع التربة. يقوم برنامج GeoPard تلقائيًا بإنشاء مناطق الإدارة ونقاط أخذ العينات لخطة استخدام المواد الكيميائية الزراعية.

خطة جيدة لمشكلة هرونتو، والتي ستوضح بعض المشاكل المحتملة لأساس منطقة البحر

خطة أخذ عينات التربة توضح نقاط أخذ العينات بناءً على مناطق الحقل

نصائح مفيدة حول أساس التوصية الأساسية لـ GeoPard

أخذ عينات التربة بناءً على توصيات GeoPard

أخذ عينات التربة والتوصيات القائمة على المناطق

تقوم شركة VitAgro بجمع عينات التربة من النقاط الموصى بها وإرسالها إلى المختبرات. وبناءً على تحليلات متعددة الطبقات ومعادلات علمية معتمدة، يقوم الفريق بعد ذلك بإنشاء خرائط VRA لتحديد معدلات البذر والتسميد المتغيرة لكل منطقة.

بعد تحليل كل منطقة، تصبح المؤشرات الزراعية المتميزة مرئية، مما يتيح استخدام المدخلات بشكل أكثر دقة وفعالية من حيث التكلفة، وهو ما يعكس عدم تجانس الحقل الحقيقي.

مناطق إنتاج GeoPard - عند النظر بصريًا إلى قطعة واحدة من مصادر المياه في الأساس التي ترغب في الحصول على أنواع مختلفة منها جرونتيف - آخر تحليل تجريبي في جميع مناطق الإنتاج لنتائج رائعة.

مناطق الإنتاجية من GeoPard – عند الفحص البصري لأجزاء من نفس الحقل مع مناطق مختلفة بناءً على أنواع التربة المختلفة – بعد إجراء التحليل في كل منطقة إنتاجية، نحصل على مؤشرات مختلفة.

“قال أولكسندر بيريديري، أخصائي الكيمياء الزراعية في شركة فيت أغرو: "بفضل الخيارات المتعددة التي يوفرها برنامج GeoPard، والتي تلبي احتياجاتنا بالكامل، أصبح العمل في مجال معالجة التربة بالمبيدات الزراعية داخل شركتنا أكثر كفاءة ودقة. إن التكنولوجيا تتطور بسرعة، ومن المهم مواكبة هذا التطور. ولا يزال إيماننا راسخًا بأن السعي نحو التقدم والتحسين، حتى في ظل الظروف الصعبة التي تمر بها البلاد، سيؤتي ثماره. فالذين يزرعون في الشدائد يحصدون في النهاية بفرح." (مزمور ١٢٦: ٥-٦)

التكامل مع مركز عمليات جون دير

يُمكّن التكامل الآلي مع مركز عمليات جون دير شركة فيت أغرو من:

  • قم بإنشاء توصيات ذكية لتقييم المخاطر البيئية في GeoPard باستخدام خرائط الجهد الميداني، وتحليلات مختبر التربة، والحسابات القائمة على المعادلات.
  • أرسل الوصفات الطبية إلى شركة جون دير على شكل خطط عمل، بما في ذلك أشكال المناطق المختلفة للبذر وتطبيق الأسمدة.
  • استخرج البيانات الفعلية المطبقة إلى GeoPard لإجراء تحليلات الأداء الموسمية

بعد كل عملية ميدانية، تعود البيانات تلقائيًا إلى GeoPard، مما يجعل من الممكن تقييم دقة التنفيذ وفعالية كل إجراء زراعي.

التنفيذ العملي لأسعار الفائدة المتغيرة في الميدان

يتم دعم التنفيذ الميداني من خلال التكامل السلس للمعدات. ويستطيع المشغلون الوصول إلى خرائط الوصفات التي تم إنشاؤها بواسطة GeoPard مباشرة في شاشات الكابينة، مما يتيح التنفيذ الدقيق للخطط الزراعية.

تقوم شركة VitAgro أيضاً بإنشاء مختبرها الخاص لأخذ عينات التربة، وتخطط لتوسيع خدماتها من خلال توفير أدوات دعم القرار وتوصيات بشأن الأسمدة للمنتجين الزراعيين الآخرين في جميع أنحاء أوكرانيا. ويمثل هذا التوسع خطوة هامة نحو تبني ممارسات الزراعة الدقيقة على نطاق أوسع في البلاد.

عند تخطيط معدلات VRA باستخدام أداة الجرعات الذكية، يقوم النظام تلقائيًا بتخصيص المعدلات ويعرض على الفور الوفورات لكل منتج.

إن رؤية آلات الكبائن التي يتم عرضها بواسطة بطاقة VRA، يتم عرضها على الشاشات. روسكيداخ: Amazone ZA-TS 4200. روسكيداخ، الذي يوفر اختلافًا كبيرًا.

عرض من داخل الكابينة لخريطة معدل الرش المتغير على الشاشة. آلة الرش: أمازون ZA-TS 4200، تُستخدم للرش بمعدل متغير.

تأثير التكامل

وفقًا للتقديرات الأولية، فإن نموذج الإدارة الرقمية المتكاملة يمكّن شركة VitAgro من تحقيق ما يلي بالفعل في موسم 2025:

  • انخفاض تكاليف الأسمدة المعدنية 15-25%
  • زيادة إنتاجية المحاصيل الرئيسية باستخدام 5-8%
  • تقليل البصمة الكربونية للعمليات

ستشكل البيانات الناتجة أساسًا لـ توسيع نطاق ممارسات الزراعة الدقيقة لتشمل جميع المساحات وتعزيز الخبرة الداخلية لشركة فيت أغرو.

نبذة عن الشركات

فيت أغرو تُعدّ شركة VitAgro واحدة من أبرز المنتجين الزراعيين في أوكرانيا، حيث تزرع 85,000 هكتار (210,000 فدان). وبصفتها من بين أفضل 15 منتجًا في أوكرانيا، تُركّز VitAgro على ممارسات الزراعة المستدامة، والابتكار التكنولوجي، والكفاءة التشغيلية. وتزرع الشركة مجموعة متنوعة من المحاصيل، بما في ذلك الحبوب والبذور الزيتية، مُوازنةً بين أهداف الإنتاجية والمسؤولية البيئية. وفي فبراير 2025، أنجزت VitAgro أيضًا أول تصدير للغاز الحيوي الأوكراني إلى الاتحاد الأوروبي، حيث سلّمت شحنة قدرها 68,000 متر مكعب (720 ميغاواط ساعة) إلى ألمانيا، لتصبح بذلك واحدة من أكبر الشركات المُنتجة للغاز الحيوي في البلاد. أول مورد للغاز الحيوي من أوكرانيا إلى السوق الأوروبية. vitagro.com.ua

جيبارد توفر هذه المنصة برمجيات متطورة للزراعة الدقيقة مصممة لتحسين إدارة المزارع والعمليات الزراعية. وتدمج المنصة بيانات التربة، وصور الأقمار الصناعية، وبيانات الآلات، والخبرات الزراعية لتقديم توصيات عملية للمزارعين والشركات الزراعية. جيبارد.تك

تنفذ شركة فيتاغرو الأوكرانية الرائدة في مجال الزراعة برنامج GeoPard للزراعة الدقيقة لإدارة المزارع الشاملة

كيلين، هيميتشين، كييف، أوكرانيا – 22 إبريل 2025فيتاغرو, ، واحدة من منشآت الرعاية الصحية الأوكرانية التي تبلغ مساحتها 85000 هكتار (210000 أكريل)، تم التحقق منها برنامج آمن للغاية جيبارد نظام معقد يسمح لك بالتفكير في كل موسم زراعي – بما في ذلك القروض حتى الموسم التخطيط وتحليل هورونتيف إلى رحلة استكشافية آمنة الفترة النباتية

تنضم VitAgro إلى أفضل 15 شركة في أوكرانيا، حيث تدمج تقنية GeoPard في عملياتها لتحسين إدارة الإطارات، إن تحسين ممارسة التفاضل والتكامل هو ممارسة رائعة ومذهلة للأمور المالية تم تصميمها بشكل جيد من خلال مراقبة بيانات التلوث البيئي.

“"GeoPard تقوم بتحويل سياستها إلى إدارة السياسات، بفضل التوصيات العملية لتحليل دانيش الأساسي"، – العبارة بيلان أوليغ ميكولايوفيتش، شركة جولوفني للتكنولوجيا. ”تدعم المنصة استراتيجيات بناء الثقة في قضية هيرونتو والتي تحدد منطقة محددة, كذلك استخدام وسائل الراحة التي تتيح لك إنشاء مؤسسة فردية دون الحاجة إلى إعادة التأمين في كل شيء".

تحتوي البطاقة المحتملة على البيانات التاريخية الأساسية التي توضح عدم الحداثة على سطح الأرض

تحتوي البطاقة المحتملة على البيانات التاريخية الأساسية التي توضح عدم الحداثة على سطح الأرض

التحقق من صحة فيتاجرو بشكل منهجي:​

  • الخطط المهمة المتعلقة بـ هيرونتو على أساس التقلبات
  • إن إنشاء بطاقة محددة على المستوى المحلي هي الأفضل والضروري لروزلين
  • مراقبة المعايير الواقعية في خطط الخطط المستقبلية
  • الحصول على إرشادات واضحة لتأجير العقارات لمبادرة بسيطة للغاية
  • تحسين مساهمات الموارد المالية لإدارة إستراتيجيات الحوسبة

“"تنتج شركة GeoPard أهمية كبيرة لثقافة السيليكا في أوكرانيا"، - كما قال دميترو ديمنتيف، العام مدير GeoPard. ”التحقق من التواضع والحداثة في أي عمل تجاري ينقسم إلى مايبوتند لا يفسد كثيرًا بالإضافة إلى ذلك، أفضل الممارسات لتحسين الاهتزازات والتدريبات الثابتة، забезпечуючи подовольчу беspеку“.

يمكن للشراكة الشيطانية التي تهدف إلى تحسين الإنتاجية أن تؤدي إلى إنتاجية صديقة للبيئة بشكل خاص видповидальности. تعزيز البطاقات التفاضلية في المنطقة الأساسية المحتملة, موارد فيتاجرو الصادقة ليست كذلك, أكثر من ذلك بالطبع، وفقًا للمعايير الطبيعية، فإن العوامل المسببة للحساسية والتأثير على أعلى مستوى من التواصل.

من هو عالم غير عادي؟ 

تعمل منتجات الإنتاج التي تدعم أفضل GeoPard على زيادة الميزات المرئية في مساحة واحدة مما يجعلها أكثر ذكاءً نصائح مفيدة. GeoPard عبارة عن مناطق نموذجية أوتوماتيكية أو نقاط للخطة الزراعية. 

خطة جيدة لمشكلة هرونتو، والتي ستوضح بعض المشاكل المحتملة لأساس منطقة البحر

خطة جيدة لمشكلة هرونتو، والتي ستوضح بعض المشاكل المحتملة لأساس منطقة البحر

نصائح مفيدة حول أساس التوصية الأساسية لـ GeoPard

نصائح مفيدة حول أساس التوصية الأساسية لـ GeoPard

فيدبير هرونتوفيتش زارسكيف

Vitagro هو أحد أفضل صناعات الكيماويات في تلك النقاط، قبل المختبر، ثم - في الأساس تحليل الصيغة المعتمدة - نموذج بطاقة VRA للهدف المختلف جيد جدًا في أي منطقة. تحتوي هذه المقالة على تحليل تفصيلي للمناطق التي تحتوي على إرشادات محددة مما يزيد من ثباتها واقتصادها الموارد, فائض غير عادي.

مناطق إنتاج GeoPard - عند النظر بصريًا إلى قطعة واحدة من مصادر المياه في الأساس التي ترغب في الحصول على أنواع مختلفة منها جرونتيف - آخر تحليل تجريبي في جميع مناطق الإنتاج لنتائج رائعة.

مناطق إنتاج GeoPard – عند النظر بصريًا إلى قطعة واحدة من مصادر المياه في الأساس التي ترغب في الحصول على أنواع مختلفة منها الرئيسية – آخر تحليل تجريبي في جميع مناطق الإنتاج لنتائج رائعة.

“بسبب برامج الخيارات المتعددة Geopard، التي تشجعنا على تطلعاتنا، يمكن لكبيرنا أن يمارس الجنس في الفضاء إن الدعم الزراعي الذي توفره شركتنا فعال ويسهل الوصول إليها المزيد من النتائج. من المؤكد أننا نرحب بهم في هذا الوقت من خلال فكرة رائعة والتكنولوجيا تؤدي إلى العديد من العمليات غير المرغوب فيها. فيريمو، إن طائرتنا أو طائرتنا لا تلغي ذلك حمام في هذه الساعة ليس مريحًا للساعة الحمراء، ينبض بالحياة، ينعش، ينعش ويغمر في كرة منزلق إن الحصول على فارق كبير في الحصول على التمايز، يؤدي إلى نتائج جيدة. “نعم، نعم تعرف على الكلمات، تواصل مع الراديو. "لأنهم يقضون وقتًا ممتعًا خلف ظهرهم، فإنهم يقلبون السفينة، حتى يلتقطوا صورهم." (مزمور 126: 5-6)" – ألكسندر بيريديري، AGROCHIMIC VitAgro

التكامل مع مركز العمليات جون ديري

التكامل التلقائي لمركز John Deere Ops Center مع تعزيز Vitagro لتوصيات GeoPard VRA (على أساس احتمالية البطاقة, التحليل الزراعي والتحليل الإحصائي)، نقترح عليهم جون ديري في خطة العمل من بين المخاطر تعتبر المقاييس الهندسية الإيجابية والسلبية جيدة أيضًا لمطابقة البطاقات الفعلية لتحليلات الإنتاج الموسمية. بعد إعادة تشغيل العمليات الرئيسية تلقائيًا إلى GeoPard، مما يتيح لك رؤية أفضل فعالة للغاية اليوم.

التجسيد العملي لـ VRA في بولي

يتم التجسيد العملي في ما يتم ضمانه من خلال التكامل الأفضل مع الشركات التجارية. يتيح المشغلون إمكانية الوصول إلى عربة GeoPard المميزة بشكل آمن في كابينة أجهزتهم، مما يسمح لهم بالرؤية الدقيقة خطط الهندسة الزراعية

في البداية, لقد بنى فيتاجرو مختبرًا أساسيًا لحل مشكلة هرونتي وخطط تقديم خدماته, تساعد أدوات المساعدة في اتخاذ القرار والتوصية بشكل جيد داخلها فيروس كورونا في جميع أنحاء أوكرانيا. إنها تتوسع وتنمو بشكل كبير إلى حد كبير من ممارسة الممارسة الدقيقة في القطاع الزراعي.

معيار التخطيط التفاضلي (VRA) من خلال أداة الجرعات الذكية: معايير نظام الإنشاء التلقائي والرؤية الاقتصادية لكل منتج.

إن رؤية آلات الكبائن التي يتم عرضها بواسطة بطاقة VRA، يتم عرضها على الشاشات. روسكيداخ: Amazone ZA-TS 4200. روسكيداخ، الذي يوفر اختلافًا كبيرًا.

إن رؤية آلات الكبائن التي يتم عرضها بواسطة بطاقة VRA، يتم عرضها على الشاشات. روسكيداخ: Amazone ZA-TS 4200. روسكيداخ، الذي يوفر اختلافًا كبيرًا.

ومن ثم، من أجل إعادة الإعمار، النموذج الرقمي المتكامل للإدارة سيعزز "فيتاجرو" في موسم 2025 تزجيج المعادن جيد جدًا 15–25%, رواد الثقافة الأساسية 5-8% تمتع برؤية الشرائح المنعشة. تكملة هذا الأساس لتحسين ممارسة التثقيف الصحي لجميع وسائل التحسين شركة الخبراء الداخليين.

Про компанії:

فيتاغرو – واحدة من منشآت الرعاية الصحية الأوكرانية التي تبلغ مساحتها 85000 هكتار (210000 أكريل) هناك الكثير من السيليكون. باعتباره فيروسًا يصل إلى أعلى 15 مركزًا في العالم، ينضم فيتاجرو إلى الممارسات والتقنيات القديمة في مجال صناعة السيليكات الابتكارات وفعالية العمليات. الشركة لديها ثقافات عالية الجودة، بما في ذلك الزرنيخ والزيوت وغيرها من المنتجات والمنتجين إليك طرقًا أولية لتحقيق النجاح في تحقيق الإنتاجية, إنها أيضًا صديقة للبيئة. في ليو 2025، تم تصدير أول صادرات حيوية من أوكرانيا إلى روسيا (الجزء 68000 متر مكعب / 720 ميجاوات) إلى هيميتشيني), أعلى بكثير من المعادن الحيوية اللاحقة للتزلج على الجليد. ​vitagro.com.ua

جيبارد – التغييرات اللاحقة في البرامج التي تم تصميمها للمنظمة تمامًا، والتي تهدف إلى تحسين إدارة المزارع عمليات المياه والصرف الصحي. منصة متكاملة للشركة في مجال البحث العلمي وأبحاث الروبوتات وآلات الهندسة الزراعية وأي إضافات توصيات عملية للمصنعين. جيبارد.تك

التعلم في الوقت الفعلي المدعوم بتقنية الجيل الخامس في الزراعة المستدامة: دراسة على بنجر السكر

يسرنا أن نعلن عن الإنجاز الناجح لمشروع "شبكات الجيل الخامس كعامل تمكين للتعلم في الوقت الحقيقي في الزراعة المستدامة"، بدعم من تمويل جزئي من وزارة الشؤون الاقتصادية والصناعة والعمل المناخي والطاقة في ولاية شمال الراين وستفاليا.

تمثل هذه المبادرة خطوة هامة إلى الأمام في استكشاف الإمكانات التحويلية لتكنولوجيا الجيل الخامس في الزراعة، والتي تهدف على وجه التحديد إلى تعزيز الجوانب البيئية والاقتصادية والمستدامة لزراعة بنجر السكر.

لقد استفادت من زمن الاستجابة المنخفض لتقنية الجيل الخامس لدمج أنظمة تكنولوجيا المعلومات المتقدمة في الوقت الفعلي، مما يتيح الاستجابات الفورية لبيانات المستشعرات والموقع ضمن أطر زمنية محددة مسبقًا.

صورة من الفعالية الختامية لعرض المشروع في جامعة هام ليبشتات (HSHL)
صورة من الفعالية الختامية لعرض المشروع في جامعة هام ليبشتات (HSHL)

تركيز المشروع والشراكة

بالتعاون مع شركاء في مختبر HSHL وبدعم من شركة Pfeifer & Langen، ركز المشروع على دراسة دورة حياة زراعة بنجر السكر بالكامل في حقول تابعة للشركاء. وهدف إلى إثبات كيف يمكن لتقنية الجيل الخامس أن تُشكل محفزًا تقنيًا محوريًا في القطاع الزراعي في شمال الراين وستفاليا، مُبرزًا إمكاناتها كعامل تمكين للابتكار والكفاءة.

دور الزراعة الجغرافية

لعبت شركة GeoPard Agriculture دورًا محوريًا في تحديد وتنفيذ الجوانب الرئيسية للمشروع، بما في ذلك سيناريوهات رصد النباتات ومراقبتها والتنبؤ بإنتاجها. وقد طورنا نظام ذكاء اصطناعي أوليًا مصممًا خصيصًا لبيئة الزراعة بتقنية الجيل الخامس، ونفذنا نماذج ضمن بنية تحتية سحابية، وأنشأنا تطبيقًا للهواتف المحمولة للتفاعل الفوري مع النماذج السحابية.

التكامل التكنولوجي

تم استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي عبر بنية تحتية سحابية قوية ذات قدرات حاسوبية عالية. قامت خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتصنيف النباتات في الوقت الفعلي أثناء كل عملية تهجين، وراقبت نموها طوال دورة حياتها، مما ألغى الحاجة إلى زيارات ميدانية غير ضرورية لمجرد جمع البيانات.

وقد مكّن هذا التقدم من التطبيق الدقيق للأسمدة ومنتجات حماية المحاصيل، مع تعديل معدلات التطبيق ديناميكيًا أثناء عمليات العبور من خلال خوارزميات التعلم الآلي.

نشر المركبات غير المأهولة

علاوة على ذلك، استغل المشروع انخفاض زمن الاستجابة في تقنية الجيل الخامس لنشر مركبات غير مأهولة لمراقبة النباتات وجمع البيانات. وقد لعبت هذه المركبات دورًا حاسمًا في جمع معلومات آنية، ومواصلة تحسين الممارسات الزراعية.

نتائج المشروع: تعزيز إنتاج بنجر السكر بتقنية الجيل الخامس

أظهر المشروع كيف يمكن لتقنية الجيل الخامس أن تُحدث نقلة نوعية في القطاع الزراعي في شمال الراين وستفاليا، وذلك من خلال تحليل دورة حياة زراعة بنجر السكر بأكملها، مُسلطًا الضوء على التحسينات الكبيرة التي تُتيحها هذه التقنية. ولعرض نتائج المشروع بكفاءة، استخدم الباحثون حزم عمل تتضمن سيناريوهات وبنى تحتية مختلفة.

حقل تجريبي لبنجر السكر
حقل تجريبي لبنجر السكر

تعريف السيناريو مع مراعاة البنية التحتية الحالية للبيانات الجغرافية والتعلم الآلي

أظهر المشروع كيف يمكن تحسين العمليات التقليدية ضمن دورة إنتاج بنجر السكر من خلال دمج تقنية الجيل الخامس. وشملت الأهداف الرئيسية ما يلي:

  • تم تطوير سيناريوهات جاهزة للتنفيذ للتعرف على النباتات ومراقبتها والتنبؤ بالإنتاج.
  • المتطلبات التقنية المحددة اللازمة للتنفيذ الناجح لهذه السيناريوهات.
  • تم تحديد وتقييم المؤشرات البيئية والاقتصادية ذات الصلة لتقييم القيمة المضافة التي توفرها شبكة الجيل الخامس.

أكدت هذه المرحلة التزام المشروع بدمج أحدث التقنيات مع الممارسات الزراعية القائمة. وقد استفادت هذه البنية من سرعة اتصال شبكة الجيل الخامس (5G) لتسهيل جمع البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي بين الأجهزة الطرفية والحوسبة السحابية. ووفرت البنية التحتية السحابية موارد أساسية لتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، بينما قدمت منصة الذكاء الاصطناعي أدوات فعالة لتطوير النماذج ونشرها. وقدمت طبقة التطبيقات رؤى عملية مستمدة من نماذج الذكاء الاصطناعي للمستخدمين النهائيين، مما عزز قدراتهم على اتخاذ القرارات.

التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في سياق الجيل الخامس

انصبّ تركيز هذا الجزء على تكييف أنظمة التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي الحالية لتتوافق مع السيناريوهات المذكورة أعلاه، وتحسينها وفقًا لذلك. وشملت الأهداف الرئيسية ما يلي:

  • حدد أهداف النظام وقم بتطوير بنية النظام
  • تم جمع بيانات الحقيقة الأساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها.
  • تم إنشاء قاعدة بيانات مناسبة وتصنيفها خصيصًا لتحديد النباتات ومراقبتها.
  • دمج نماذج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في البنية التحتية لشبكة الجيل الخامس.

في هذه المرحلة، لعبت الأجهزة الطرفية المزودة بشرائح SIM للهواتف المحمولة التي تستخدم تقنية الجيل الخامس دورًا محوريًا. وتمت مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية، مثل زمن الاستجابة أو زمن الاستجابة الشامل، عن كثب. وشملت القياسات تقييم موثوقية وتوافر حزم البيانات المستلمة بدقة، بالإضافة إلى تحليل معدلات بيانات المستخدم ومعدلات ذروة البيانات.

علاوة على ذلك، تم وضع افتراضات بناءً على بث فيديو بدقة UHD بتنسيق MP4، يتم نقله عبر بروتوكول التحكم في الإرسال (TCP). وشملت الحلول المحتملة التي تم استكشافها التحسين باستخدام صور فردية بدلاً من تدفقات الفيديو المستمرة، وإجراء تحسينات أساسية مباشرة على الأجهزة الطرفية، وتطبيق تقنيات تكميم النموذج لتعزيز الكفاءة.

البنية التحتية السحابية وخدمات AWS

اعتمد المشروع بشكل كبير على البنية التحتية السحابية التي تستفيد من خدمات AWS مثل Lambda و SageMaker و S3 و CloudWatch و RDS، والتي لعبت دورًا حاسمًا في توفير الموارد اللازمة لتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي.

استُخدمت خدمة AWS Lambda لإدارة مثيلات التطبيقات وتقديمها بكفاءة، بينما سهّلت خدمة AWS SageMaker بناء مسارات قوية للتعلم الآلي. وكانت حلول التخزين مثل S3 وCloudWatch وRDS ضرورية لتخزين مجموعات البيانات والسجلات المهمة لتشغيل نماذج التعلم الآلي والشبكات العصبية.

البنية التحتية السحابية AWS
البنية التحتية السحابية AWS

وبالتالي، دعمت هذه البنية التحتية قدرات معالجة البيانات في الوقت الفعلي التي أتاحتها شبكة الجيل الخامس.

زمن استجابة شبكة الجيل الخامس

صُممت شبكات الجيل الخامس لتحقيق زمن استجابة منخفض للغاية، يتراوح عادةً بين 1 و10 مللي ثانية. ويعكس هذا الزمن الوقت الذي تستغرقه البيانات للانتقال بين الأجهزة المحمولة وخوادم AWS عبر شبكة الجيل الخامس. كما تؤثر قدرات المعالجة الخاصة بكل جهاز، مثل سرعة التقاط الصور ومعالجتها على الهواتف الذكية المزودة بمعالجات عالية الأداء، على زمن الاستجابة.

أثرت سرعات تحميل البيانات على شبكة الجيل الخامس وحجم الصورة على أوقات نقل البيانات إلى خدمات أمازون السحابية (AWS). كما ساهمت خدمات أمازون السحابية في زيادة زمن الاستجابة من خلال أوقات معالجة مهام مثل الكشف والتجزئة باستخدام الشبكات العصبية، والتي تباينت بناءً على تعقيد الخوارزمية وكفاءة خدمة أمازون السحابية. بعد المعالجة، تم تنزيل النتائج مرة أخرى إلى الأجهزة المحمولة، متأثرة بسرعة تنزيل شبكة الجيل الخامس وحجم بيانات النتائج.

التعرف على النباتات باستخدام الذكاء الاصطناعي

في مجال التعرف على النباتات، تضمنت العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إنشاء قاعدة بيانات شاملة لصور النباتات لتدريب خوارزميات تعتمد على الشبكات العصبية. وقد تم تدريب هذه الخوارزميات على تمييز أنواع بنجر السكر عن النباتات الأخرى من خلال التعرف على خصائص محددة لكل نوع نباتي، مثل أشكال الأوراق وألوان الأزهار، وما إلى ذلك.

التطور الفينولوجي لنباتات بنجر السكر
التطور الفينولوجي لنباتات بنجر السكر. المصدر: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

هنا، نقصد بالتعرف على النباتات مهمة الكشف عن الأعشاب الضارة وتقسيم نباتات بنجر السكر.

  • الكشف عن الأعشاب الضارة

للكشف عن الأعشاب الضارة، استخدم المشروع نموذج MobileNet-v3، الذي تم تدريبه باستخدام تقنيات تضخيم البيانات المكثفة وأخذ العينات الموزونة. وقد حقق هذا النموذج دقةً مذهلة بلغت 0.984 ومساحة تحت المنحنى (AUC) بلغت 0.998.

  • تقسيم بنجر السكر

في مهام تجزئة الصور، استُخدمت نماذج مثل YOLACT وResNeSt وSOLO وU-net لتحديد عينات بنجر السكر بدقة داخل الصور. ثم تم اختيار النموذج الأكثر كفاءة بناءً على معايير مختلفة: السرعة، ووقت الاستدلال، وما إلى ذلك. استُقيت بيانات التجزئة من صور RGB الملتقطة بواسطة طائرات بدون طيار، والتي تم تغيير حجمها وإضافة تعليقات توضيحية إليها لأغراض التدريب والتحقق.

تضمنت مهام التجزئة إنشاء أقنعة تحدد بدقة حدود النباتات. قللت هذه الطريقة من جهد التعليق البشري مع تحسين الكفاءة. ومن خلال إعطاء الأولوية لتصنيف العينات الصعبة، تحسن أداء النموذج بشكل ملحوظ. وقد أثبتت استراتيجيات إعادة التدريب التكراري وأخذ عينات عدم اليقين فعاليتها، حيث حققت معدلات دقة تجزئة تتجاوز 98% عبر مراحل النمو المختلفة.

مثال على مدخلات ومخرجات التجزئة
مثال على مدخلات ومخرجات التجزئة
  • تقييم النموذج

تم تدريب النموذج باستخدام تقنيات متقدمة لزيادة البيانات. وقُيِّم النموذج باستخدام مقاييس مختلفة، بما في ذلك تقاطع الاتحاد (IoU). أظهر تحليل الاستدلال للنموذج المُنشأ، والذي أُجري على مجموعة فرعية من مجموعة بيانات "شتلات النباتات الإصدار الثاني"، دقة بلغت 81%. استغرق وقت الاستدلال حوالي 320 مللي ثانية بعد فترة تهيئة مدتها 7 ثوانٍ، وهي ضرورية مرة واحدة فقط لكل جلسة.

في مجال مراقبة النباتات باستخدام الذكاء الاصطناعي، تقوم الكاميرات وأجهزة الاستشعار بجمع بيانات حيوية عن النباتات، ثم تحليلها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. وقد لعب هذا التحليل دورًا حاسمًا في تقييم صحة النباتات، وتحديد الإجهاد والأمراض أو غيرها من العوامل المؤثرة على نموها.

امتدت التطبيقات من تحسين الإنتاجية الزراعية إلى مراقبة النظم البيئية الطبيعية مثل الغابات، والمساعدة في جهود الحفاظ على البيئة، وتعزيز فهم التأثيرات البيئية.

الكشف عن الأجسام في مراقبة المصانع

تتمثل المرحلة التالية بعد تقسيم نباتات بنجر السكر في الكشف عن الأجسام، بهدف فهم خصائص كل نبتة على حدة من حيث الصحة والنمو وعوامل أخرى. وللكشف عن الأجسام في مراقبة النباتات، تم استخدام نماذج متقدمة مثل YOLOv4 وMobileNetV2 وVGG-19 المزودة بآليات الانتباه. قامت هذه النماذج بتحليل صور مقسمة لبنجر السكر للكشف عن مناطق الإجهاد والمرض المحددة، مما يتيح تدخلات دقيقة وموجهة.

حقق المشروع إنجازات هامة في مجال الكشف عن الأمراض، وذلك من خلال تدريب نموذجي ResNet-18 وResNet-34 المدربين مسبقًا على مجموعة بيانات ImageNet. وقد أظهر هذان النموذجان دقةً مذهلة بلغت 0.88 في تحديد الأمراض التي تصيب نباتات بنجر السكر، مع مساحة تحت منحنى ROC (AUC) قدرها 0.898. كما أظهر النموذجان ثقةً عالية في التنبؤ، حيث ميزا بدقة بين النباتات المريضة والسليمة.

مثال على مدخلات ومخرجات اكتشاف الكائنات
مثال على مدخلات ومخرجات اكتشاف الكائنات

اعتمد المشروع منهجًا منظمًا للكشف عن الأمراض، حيث تم تقسيم الصور إلى أجزاء موحدة. وخضعت هذه الأجزاء لعملية شرح دقيقة باستخدام أدوات تفاعلية لتحديد المناطق المصابة بالأمراض. كما عزز الكشف عن الأجسام دقة النتائج من خلال تحديد مربعات محيطة بالنباتات، مما سهّل المراقبة الدقيقة لصحة النبات.

توقعات إنتاج النباتات

في مجال التنبؤ بإنتاج النباتات، استفادت نماذج الذكاء الاصطناعي من البيانات البيئية مثل الأحوال الجوية وخصائص التربة للتنبؤ بمحاصيل المحاصيل. وقد تم استخدام نماذج الانحدار مثل نموذج الغابة المعزولة، والانحدار الخطي، وانحدار ريدج.

قامت هذه النماذج بدمج الميزات الرقمية المستخرجة من مناطق المربع المحيط جنبًا إلى جنب مع بيانات التربة لتحسين تطبيق الأسمدة.

بنجر السكر في حقل تجريبي
بنجر السكر في حقل تجريبي

اعتبارات نشر النموذج

تم تقييم استراتيجيات نشر النماذج المطورة لكل من الأجهزة الطرفية ومنصات الحوسبة السحابية. وقد أظهر نشر النماذج على الأجهزة الطرفية مزايا مثل انخفاض التكاليف وتقليل زمن الاستجابة.

مع ذلك، قد يؤدي هذا النهج إلى التضحية بالدقة المحتملة بسبب قيود الأجهزة. من جهة أخرى، يوفر النشر السحابي أوقات استدلال أسرع باستخدام وحدات معالجة رسومية عالية الأداء، ولكنه قد ينطوي على تكاليف إضافية ويعتمد على الاتصال بالإنترنت، مما قد يؤدي إلى تأخير في الاتصال.

تحليل مقارن مع شبكة الجيل الخامس

أظهرت دراسة مقارنة أن استخدام شبكة الجيل الخامس (5G) حسّن بشكل ملحوظ من تجزئة حقول بنجر السكر مقارنةً بإعدادات الجيل الرابع (4G) والواي فاي (WiFi) التقليدية. وقد تجلى هذا التحسن في انخفاض متوسط أوقات الإعداد والشبكة، مما يُبرز المكاسب الكبيرة في الكفاءة التي تحققت بفضل تقنية الجيل الخامس.

  • عملية إعداد البيانات

تضمنت عملية إعداد البيانات جمع مجموعات بيانات لنباتات سليمة ومريضة، والكشف عن الأعشاب الضارة، وتحديد مراحل النمو، واستخراج الصور من فيديو خام بدقة 4K. واستُخدمت تقنيات مثل معادلة المدرج التكراري، وتصفية الصور، وتحويل فضاء ألوان HSV لإعداد البيانات للتحليل.

تم جمع عينات من أوراق بنجر السكر السليمة وعينات مصابة بأمراض، مثل أوراق الذرة المصابة ببقعة الأوراق الرمادية. وشملت عملية استخلاص خصائص المرض فصل الورقة عن الخلفية، وتغيير حجم الصور، وتحويلها، ودمجها لإنشاء عينات واقعية للتحليل.

عملية إضافة التعليقات التوضيحية للتجزئة
عملية إضافة التعليقات التوضيحية للتجزئة
  • حلقة التعلم النشط

تم إطلاق حلقة تعلم نشطة باستخدام بيانات غير مصنفة، استُخدمت لتدريب نماذج الكشف. وقد ولّدت هذه النماذج استعلامات تصنيفية قام بمعالجتها مُصنّفون بشريون، مما أدى إلى تحسين دقة النموذج باستمرار من خلال دورات التدريب والتصنيف المتكررة.

  • شرح البيانات عبر نموذج الأساس متعدد الوسائط

في مواجهة تحدي محدودية البيانات المصنفة، اعتمد المشروع على نماذج أساسية قوية لتوليد بيانات مرجعية دقيقة. ومن الجدير بالذكر أن نموذج CLIP، وهو نموذج قائم على المحولات طورته شركة OpenAI، وتم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة تضم أكثر من 400 مليون زوج من الصور والنصوص، لعب دورًا محوريًا.

باستخدام محولات الرؤية كعمود فقري لها، حققت CLIP دقة ملحوظة بلغت 95% على مجموعات التحقق، حيث قامت بتصنيف الصور بكفاءة إلى فئات متميزة مثل بنجر السكر والأعشاب الضارة بدقة عالية.

  • تقنية الطائرات بدون طيار لجمع البيانات

من بين التقنيات الأساسية المستخدمة في المشروع استخدام طائرات بدون طيار مزودة بكاميرات RGB قادرة على التقاط فيديو بدقة 4K. وقد وفرت هذه الطائرات صورًا تفصيلية (بدقة 3840×2160) لتحليلها.

أدت المعالجة المسبقة لهذه الصور إلى تعزيز دقة النموذج بشكل كبير، مع ملاحظة تحسينات ملحوظة في نماذج مثل VGGNet (+38.52%) و ResNet50 (+21.14%) و DenseNet121 (+7.53%) و MobileNet (+6.6%).

تم استخدام تقنيات مثل معادلة الهيستوغرام لتحسين تباين الصورة، بينما ساعد التحويل إلى مساحة ألوان HSV في التأكيد على مناطق النباتات وإبراز الميزات ذات الصلة.

  • توليد البيانات الاصطناعية

لمعالجة تحدي محدودية بيانات الصور، تم توليد مجموعات بيانات اصطناعية عبر التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تم جمع البيانات باستخدام طائرات بدون طيار تحلق على ارتفاعات تتراوح بين متر واحد وأربعة أمتار وبسرعات تبلغ مترين في الثانية أو أكثر، باستخدام كاميرات RGB.

بيئة المحاكاة
بيئة المحاكاة

استُخدمت مركبات أخرى، مثل الجرارات، لجمع البيانات. وقد أثبت توليد هذه البيانات الاصطناعية فائدته بشكل خاص في الكشف عن أمراض بنجر السكر.

الخاتمة

أثبت مشروع "شبكات الجيل الخامس كعامل تمكين للتعلم الفوري في الزراعة المستدامة" بنجاح كيف يمكن لتقنية الجيل الخامس أن تعزز الجوانب البيئية والاقتصادية والمستدامة لزراعة بنجر السكر. ومن خلال التعاون مع مختبر HSHL وشركة Pfeifer & Langen، دمج المشروع جمع البيانات في الوقت الفعلي والتحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى تحسين الكفاءة وتقليل الزيارات الميدانية غير الضرورية.

أتاحت شبكة الجيل الخامس المخصصة للحرم الجامعي استخدامًا دقيقًا للأسمدة ومنتجات حماية المحاصيل. وقد لعبت شركة جيوبارد الزراعية دورًا محوريًا في تطوير سيناريوهات رصد النباتات ومراقبتها، وإنشاء نموذج أولي لنظام التعلم الآلي لبيئة الجيل الخامس الزراعية. وأكد نجاح المشروع على أهمية التقنيات المتقدمة في الزراعة المستدامة، مُبرزًا إمكانات الجيل الخامس في دفع عجلة الابتكار ورفع الكفاءة.

تصور التأثيرات الاقتصادية للزراعة المستدامة باستخدام GeoPard في الزراعة الدقيقة

تعاون باحثون من معهد بافاريا للزراعة (LfL) وشركة GeoPard Agriculture لدراسة الجدوى الاقتصادية لأنظمة الزراعة الشريطية المختلطة من أجل الزراعة المستدامة. وقد عرضوا نتائجهم في فعالية جامعة هوهنهايم بعنوان "تعزيز التنوع البيولوجي من خلال الزراعة الرقمية"، مع التركيز على ممارسات الزراعة الصديقة للبيئة وآثارها المالية.

يهدف مشروعهم، "زراعة المحاصيل المستقبلية"، إلى استكشاف أساليب زراعية جديدة، مع التركيز بشكل خاص على الزراعة الشريطية المختلطة. تتضمن هذه التقنية زراعة محاصيل مختلفة جنبًا إلى جنب في شرائط داخل الحقل نفسه، مما قد يقلل الحاجة إلى المواد الكيميائية ويزيد التنوع البيولوجي. سعى الباحثون إلى إيجاد طرق لجعل الزراعة أكثر استدامة بيئيًا مع الحفاظ على ربحيتها للمزارعين.

بقيادة أوليفيا سبايكمان وماركوس غاندورفر من شركة LfL، إلى جانب فيكتوريا سوركينا من شركة GeoPard، بدأ هذا التعاون خلال برنامج EIT Food Accelerator. وباستخدام خبراتهم في الزراعة والأدوات الرقمية وتحليل البيانات، شرعوا في دراسة الجانب الاقتصادي لممارسات الزراعة المستدامة.

بينما في سياق معالجة مسألة تقليل المدخلات الاصطناعية وزيادة التنوع البيولوجي، وجد الباحثون أن الإمكانات البيئية للزراعة الشريطية المتداخلة قد خضعت لدراسات مستفيضة. ومع ذلك، فإن ميكنة هذه الزراعة واقتصاديات العمل فيها، لا سيما مع المعدات ذاتية التشغيل، تتطلب مزيدًا من التقييم.

وجدوا أن المزارعين كانوا غير متأكدين من جدوى هذا الأسلوب، لا سيما مع التكنولوجيا الحديثة. ولمعالجة هذا الأمر، تحدثوا مع المزارعين في مختبر حقلي متخصص في الزراعة الشريطية المتداخلة لفهم مخاوفهم والتواصل معهم بشكل أفضل.

علاوة على ذلك، قد تُثير التغييرات في البيئة الطبيعية تردد المزارعين، لذا يُعدّ توفير معلومات واضحة مُسبقًا أمرًا بالغ الأهمية. ولذلك، يُمكن للأدوات الرقمية، مثل الرسوم البيانية، أن تُسهّل التواصل بين المزارعين ومجتمعاتهم، مما يُعزز قبول وتقدير التحولات البيئية المفيدة للبيئة.

على سبيل المثال، في نيوزيلندا، استخدم المزارعون نظارات الواقع الافتراضي لتصور المناطق المناسبة للتشجير، مما ساعد في التخطيط على مستوى المزرعة من خلال توضيح تأثيرات ذلك على ربحية المزرعة، وجماليات المناظر الطبيعية، والمجتمعات الريفية. يمكن لهذه التصورات أن تعزز فهم المزارعين واهتمامهم بتغيرات المناظر الطبيعية، إلا أن نجاح التنفيذ يعتمد أيضاً على ثقة المزارعين بأنفسهم.

وبالمثل، استُخدم في هذا البحث برنامج GeoPard السحابي لتحليل نظام إنتاج المحاصيل المتداخلة الشريطية من زوايا متعددة. وقد تمّت معايرة معادلات GeoPard باستخدام بيانات تجريبية من مشروع زراعة المحاصيل المستقبلية. وتشمل النتائج الأولية رسومًا بيانية لمدخلات مبيدات الأعشاب والنيتروجين ومخرجات المحصول، مع وجود خطط لإجراء حسابات أكثر تعقيدًا.

خريطة تطبيق مبيدات الأعشاب تعرض

علاوة على ذلك، قام النظام بدمج مصادر بيانات متنوعة، بما في ذلك:

  • مجموعات بيانات الإنتاجية والمدخلات المطبقة
  • معلومات الأسعار للمحاصيل وحماية النباتات (مقدمة من المستخدم)
  • صور الأقمار الصناعية (سنتينل-2، لاندسات، بلانيت)
  • بيانات التضاريس
  • خرائط المناطق للبيانات التاريخية متوفرة في GeoPard

في الوقت نفسه، تضمنت التقنيات الرئيسية المستخدمة التحليل المكاني والمعالجة الفعالة للبيانات المكانية باستخدام إطار عمل NumPy. تم الحصول على البيانات من ملفات بصيغتي .xlsx و .shp. ومع ذلك، افتقر ملف الشكل إلى تفاصيل محددة حول الشرائح الفردية، مما استلزم دمج تنسيقات بيانات متنوعة.

سهّل برنامج GeoPard تنظيم البيانات مكانيًا لربط التفاصيل الخاصة بكل شريط بمواقعها في الحقل. وبالتالي، شكلت مجموعة البيانات المتكاملة، التي تعرض الشرائط، الأساس لتحليل التجربة الوصفية في برنامج GeoPard.

على الرغم من أن البحث لم يتناول تطبيق المدخلات بمعدلات متغيرة، إلا أن خرائط GeoPard عالية الدقة (بحجم بكسل 3×3 أمتار) أتاحت تصورًا تفصيليًا على مستوى البكسل، مما أضاف تعقيدًا. تُعد هذه الخرائط التفصيلية قيّمة للتطبيقات المستقبلية، مثل دمج طبقات متعددة أو دمج معلومات أكثر تباينًا مكانيًا، مثل "ملامح المحصول" المستندة إلى بيانات المحصول صغيرة النطاق التي جُمعت بواسطة حصادات القطع في مشروع البحث.

خريطة إنتاجية المحصول معروضة بالكامل ومكبّرة لإظهار التفاصيل على مستوى البكسل

اكتشف الباحثون أيضاً أنه على الرغم من أن برنامج GeoPard كان يؤدي في المقام الأول وظائف وصفية، إلا أنه يمتلك إمكانات لإنشاء تصورات أكثر تعقيداً. فعلى سبيل المثال، يمكن أن يساعد دمج بيانات المحصول ومعلومات الأسعار على مستوى الشرائح الفرعية في إنشاء خرائط الربح، مما يُظهر تأثيرات الحواف بين شرائح المحاصيل المتجاورة.

علاوة على ذلك، يمكن أن يكشف دمج بيانات اقتصاديات العمل عن آثار تقليص وفورات الحجم لتعزيز التنوع البيولوجي. ويمكن لهذه البيانات أن تساعد في نمذجة السيناريوهات، مما يسمح باستكشاف مختلف دورات المحاصيل، وعرض الشرائح الزراعية، وأنواع الميكنة، مع التركيز على النتائج الخاصة بكل حقل لتحسين الإدارة الزراعية وعملية صنع القرار.

وبالتالي، يمكن أن يعمل النظام كنسخة رقمية مطابقة، مع نقل البيانات في الوقت الفعلي من الآلات الزراعية وأجهزة الاستشعار إلى نظام GeoPard، وهي إمكانية متاحة بالفعل باستخدام بعض التقنيات التجارية وبيانات الأقمار الصناعية. ومع ذلك، فإن مخاوف المزارعين بشأن توافق التكنولوجيا تؤكد الحاجة إلى دمج مصادر بيانات إضافية لتوسيع نطاق التطبيق.

GeoPard تعزز الزراعة الدقيقة لشركة MHP، الشركة الزراعية الرائدة في أوكرانيا

مقدمة

في خطوة تاريخية للزراعة في أوكرانيا،, MHP, منتج رئيسي للحبوب يشرف على إنتاج مثير للإعجاب 350 ألف هكتار (التي تملك ما يقارب 900 ألف فدان)، دخلت في شراكة مع شركة GeoPard. ويمثل هذا التعاون تقدماً كبيراً في مجال الزراعة الدقيقة، حيث يدمج تحليلات GeoPard الجغرافية المكانية المتطورة في عمليات الزراعة الواسعة النطاق لشركة MHP.

التزام شركة MHP بالابتكار التكنولوجي في الزراعة الدقيقة

يتجلى التزام شركة MHP بالابتكار التكنولوجي، لا سيما في مجال الزراعة الدقيقة، بوضوح في شراكتها مع شركة GeoPard Agriculture. ويُعد هذا التعاون محورياً في استراتيجية MHP الرامية إلى دمج أحدث التقنيات لتحقيق ممارسات زراعية أكثر كفاءة واستدامة.

بافلو نيستيرينكو, يتحدث رئيس قسم خدمات الزراعة الدقيقة في شركة MHP عن الأثر التحويلي لشراكتهم مع شركة GeoPard Agriculture قائلاً: "لقد كان العمل مع GeoPard بمثابة نقلة نوعية. فقد غيّر نهجنا من الاعتماد على الحدس إلى اتخاذ القرارات بناءً على بيانات دقيقة. ومن خلال تقنية GeoPard المتطورة، نقوم بتطبيق توصيات زراعية دقيقة على مستوى الحقول الفرعية، مصممة خصيصاً لتلبية الاحتياجات الفريدة لكل قطعة أرض."“

وقد مكّن هذا التحول النموذجي، الذي تم تسهيله من خلال التكامل مع GeoPard Agriculture، شركة MHP من الاستفادة الكاملة من إمكانات تحليلات البيانات والتعلم الآلي.

“ويختتم نيستيرينكو قائلاً: "يُعدّ هذا التحوّل نحو الزراعة القائمة على البيانات أمراً بالغ الأهمية بالنسبة لشركة MHP، إذ يُبقينا في طليعة القطاع الزراعي. فنحن نرسي معايير جديدة في الكفاءة والاستدامة والإنتاجية، استناداً إلى اتخاذ قرارات قابلة للقياس الكمي والقائمة على الأرقام".

يمثل تبني شركة MHP لهذه المنهجية المتقدمة القائمة على البيانات تقدماً ملحوظاً في الممارسات الزراعية، مما يؤكد الأهمية المتزايدة للبيانات التجريبية والدقة في الزراعة الحديثة. ويضع هذا النهج المبتكر شركة MHP في طليعة هذا المجال، ويرسي معايير جديدة في الكفاءة والنجاح الزراعي.

دور GeoPard المحوري في الاستراتيجية الزراعية لشركة MHP

لا يقتصر تكامل GeoPard Agriculture مع MHP على توفير أدوات متطورة فحسب، بل يتعداه إلى دمج الدقة والكفاءة القائمتين على البيانات الجغرافية المكانية في ممارسات MHP الزراعية. ومن خلال التعاون الوثيق مع فرق MHP، تضمن GeoPard نطاقًا واسعًا من حسابات زراعية جغرافية مكانية متطورة خيارات متاحة لبرامج الصحة العقلية، بما يتماشى بشكل وثيق مع إطار عملها التشغيلي. تركز هذه الشراكة على قياس الزراعة التطبيقية, مما يضمن أن تكون قرارات شركة MHP مبنية على البيانات ومصممة بدقة لتلبية احتياجاتها الزراعية. ويخلق التدفق السلس للبيانات بين MHP وGeoPard ومنصات أخرى مثل John Deere وFieldView نظام بيئي متصل, ، وتحسين عمليات الزراعة في شركة MHP للمستقبل.

ضمان الدقة الزراعية وضمان الجودة

في مجال الزراعة الدقيقة، تُعدّ مقارنة الخرائط بين نظامي RX وVRA من GeoPard Agriculture دليلاً قاطعاً على التزام الشركة بالدقة الزراعية وضمان الجودة. تُبرز هذه الأداة فعالية خوارزميات GeoPard في تحديد ومعالجة التباينات في مختلف العمليات الزراعية، كالبذر والتسميد والرش. ومن خلال تحديد المشكلات بدقة على مستوى الحقل والآلة، تضمن GeoPard التزام كل عملية زراعية بأعلى معايير الجودة والدقة.

لا تقتصر مقارنة الخرائط هذه على تحديد الاختلافات بين التطبيقات المخططة والفعلية فحسب، بل هي عنصر أساسي في عملية ضمان جودة العمليات الزراعية. فمن خلال توفير تقييم دقيق ومفصل لكل جانب من جوانب إدارة الحقول، تضمن تقنية GeoPard أن تلبي الممارسات التشغيلية النتائج المرجوة، مع الحفاظ على أعلى مستويات الكفاءة والدقة.

تحليل الحصاد

لأغراض الحصاد، يقوم نظام GeoPard بتقسيم بيانات المحصول حسب اليوم وحسب الآلة، حيث يقسم البيانات إلى كتلة رطبة، ورطوبة، وسرعة. وهذا يُسهّل إجراء تحليل مفصل لأداء كل حصادة، مما يوفر رؤى قيّمة حول كفاءة عملية الحصاد.

 

مجموعة بيانات العائد المدمجة، التي تم جمعها بواسطة عدة أجهزة في أيام مختلفة

مجموعة بيانات العائد المدمجة، التي تم جمعها بواسطة عدة أجهزة في أيام مختلفة

حسابات دقة التطبيق كما تم تطبيقها وكما تم زراعتها

في عمليات مثل الرش والبذر والتسميد, تقوم تقنية GeoPard بتقسيم مجموعات البيانات حسب اليوم والآلة ومعدل التطبيق. ثم تقارن المعدلات المستهدفة بالمعدلات الفعلية، وتُصنّف النتائج لتحديد دقة التطبيق. تُعد هذه الميزة أساسية لفهم وتحسين دقة هذه المهام الزراعية الحيوية.

تجميع خريطة الواقع كما زرعت مقابل وصفة VRA

يتمثل أحد الجوانب الرئيسية لهذه التقنية في قدرتها على دمج بيانات الآلات والعمليات الزراعية تلقائيًا من مختلف الأنشطة الزراعية، مثل البذر والتسميد والرش. يُعد هذا التكامل الآلي للبيانات أمرًا بالغ الأهمية لتحديد التباينات بدقة بين التطبيقات المخططة والفعلية على مستوى الحقل الفرعي والآلة.

تحسينات تشغيلية بقيادة تكنولوجيا GeoPard

تشتهر منصة GeoPard Agriculture بقدرتها على ترجمة المعرفة الزراعية إلى حسابات دقيقة باستخدام خريطة المعادلات محرك و نهج البيانات متعدد الطبقات. وقد أدى هذا التآزر التقني إلى تحسين جودة المحاصيل واستدامتها بشكل ملحوظ، لا سيما بالنسبة للقمح والذرة وعباد الشمس.


أوليكسي ليونتيف, يؤكد مدير مشروع الزراعة الدقيقة في شركة MHP على الطبيعة الديناميكية لهذا التكامل: "لقد أدى تطبيق واجهة برمجة تطبيقات GeoPard في أنظمتنا إلى تحويل عملياتنا الزراعية، مما يسمح لنا باتخاذ قرارات قائمة على البيانات في الوقت الفعلي من خلال تحويل كل عملية زراعية يتم تنفيذها إلى أرقام قابلة للقياس من مستوى الآلة إلى مستوى الشركة".“

GeoPard - MHP - تحليلات ميدانية شاملة بزاوية 360 درجة: إمكانات الحقل، الحصاد، التربة، وتضاريس نظام تحديد المواقع العالمي (GPS). GeoPard – MHP – تحليلات المجال بزاوية 360 درجة: جهد المجال،, الحصاد والتربة وتضاريس نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)

المدير التقني لشركة GeoPard مسؤول عن التعاون

ديمتري يابلونسكي, يعلق المدير التقني لشركة GeoPard Agriculture على حجم المشروع قائلاً: "يُعدّ هذا التعاون مع MHP من أهمّ وأعقد الشراكات التقنية في تاريخ الزراعة الدقيقة. أشارك MHP رؤيتها في رقمنة جميع العمليات وأتمتة عملية اتخاذ القرارات الزراعية بالاعتماد كلياً على البيانات. ويشرفنا أن نساهم في نجاح قطاع الأعمال الزراعية واسع النطاق في أوكرانيا."“

تكامل مركز عمليات جون دير

يتجلى التعاون بين GeoPard Agriculture وMHP في دمج GeoPard كمحرك التحليلات الأساسي مع مركز عمليات جون دير وآلات شركة MHP. هذا التزامن ثنائي الاتجاه يُمكّن هذا النظام من المعالجة الآلية الفعّالة لمجموعات البيانات الشاملة، التي تغطي بيانات التطبيق والزراعة والحصاد. ويلعب هذا التكامل دورًا حيويًا في تحسين البيانات، وزيادة اكتمالها، وتوفير رؤى قيّمة، مما يُسهم بشكل كبير في تطوير ممارسات الزراعة الدقيقة.

لوحة معلومات الزراعة الرقمية الشاملة 360 درجة

تُقدّم خريطة إمكانات الحقل نظرة شاملة على الحقل الزراعي، مُبرزةً المناطق ذات الإمكانات المتفاوتة للمحاصيل. وتعكس هذه الخريطة الاختلافات في مستويات جودة التربة، والصحة العامة للمحاصيل، مع التركيز على تضاريس الحقل وتنوعه المكاني. وتُعدّ هذه الخريطة أداةً أساسيةً في توضيح كيفية تمكّن تحليلات GeoPard من إدارة الظروف الزراعية المتنوعة وتحسينها بكفاءة.

من خلال لوحة معلومات إدارة الأعمال الزراعية "ديجيتال أغرو 360°"، تتمتع شركة MHP برؤية شاملة غير مسبوقة لعملياتها. تتيح هذه المنصة المتطورة لشركة MHP تتبع جميع البيانات المجمعة من أنشطتها الزراعية الواسعة، مع إمكانية تصفيتها حسب الآلة أو المحصول أو اليوم.

تُعدّ لوحة التحكم بمثابة مركز عمليات الزراعة الدقيقة لشركة MHP، حيث تُقدّم رؤية موحدة لمختلف تدفقات البيانات الواردة من الحقول. وتُتيح هذه اللوحة مستوىً عالياً من الإشراف يُبسّط مجموعات البيانات المعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مما يُمكّن MHP من اتخاذ قرارات استراتيجية بسرعة. فعلى سبيل المثال، تُوفّر لوحة تحكم الحصاد بيانات شبه فورية حول المحصول، ونسبة الرطوبة، وسرعة تشغيل معدات الحصاد لكل منطقة إنتاجية.

لوحة معلومات الزراعة الرقمية الشاملة 360 درجة

لوحة معلومات الزراعة الرقمية الشاملة 360 درجة

الطريق إلى الأمام: دمج البيانات الشاملة للزراعة الدقيقة كاملة الدورة

تتطلع شركة MHP، بالتعاون مع شركة GeoPard Agriculture، إلى المستقبل، وتتبنى التحول الرقمي والإدارة القائمة على البيانات في إنتاج المحاصيل من خلال الزراعة الدقيقة، مع التركيز على الابتكار والممارسات المستدامة. ويرتكز هذا النهج الاستشرافي على دمج طبقات بيانات شاملة، تشمل جميع العمليات الزراعية، ومعلومات أخذ عينات التربة، والتحليلات التفصيلية.

تستفيد شركة MHP من تقنية GeoPard لدمج مجموعة واسعة من البيانات في نماذجها الزراعية. ويشمل ذلك رؤى تفصيلية من كل عملية زراعية، مما ينتج عنه تحليلات متقدمة مثل خرائط ربحية الحقول الفرعية وتقييمات كفاءة المدخلات الزراعية. لا يُحسّن هذا النهج الشامل الكفاءة التشغيلية فحسب، بل يضمن أيضًا ممارسات زراعية مستدامة.

فيكتور مارتسينيوك, يُعبّر رئيس مركز العلوم والابتكار في شركة MHP عن رؤية الشركة قائلاً: "في MHP، يتكامل التزامنا بالابتكار في الزراعة مع تفانينا في تحقيق الاستدامة. ومن خلال دمج البيانات الشاملة، بما في ذلك تحليل التربة وعمليات المزارع، يمكننا اتخاذ قرارات أكثر استنارة تُؤثر إيجاباً على كلٍ من إنتاجيتنا وأثرنا البيئي."“

تهدف هذه الاستراتيجية المتكاملة، التي تجمع بين نهج MHP المبتكر وتحليلات GeoPard المتقدمة، إلى إعادة تعريف الزراعة الدقيقة. فهي تعد بتعزيز الاستدامة مع تحقيق أقصى قدر من العوائد الاقتصادية، مما يرسخ مكانة MHP وGeoPard Agriculture كرواد في الساحة العالمية للزراعة الدقيقة.

تطبيق شامل لمحرك GeoPard

ديمتري ديمينتييف, يؤكد الرئيس التنفيذي لشركة GeoPard Agriculture على التطبيق الواسع لتقنيتهم، قائلاً: "صُمم محرك GeoPard ليُحقق فوائد ملموسة لأي مشروع زراعي. منصتنا متعددة الاستخدامات وقابلة للتكيف، وقادرة على تقديم تحليلات متقدمة وحلول زراعية دقيقة لمجموعة واسعة من السياقات الزراعية. سواءً كانت مزرعة عائلية صغيرة أو شركة زراعية كبيرة مثل MHP، فإن GeoPard على أهبة الاستعداد لإحداث تأثير كبير، وتعزيز الكفاءة والاستدامة والربحية في القطاع الزراعي عالميًا."“

يؤكد هذا البيان الصادر عن ديمينتيف التزام شركة GeoPard بتوفير حلول عالمية في مجال الزراعة الدقيقة، تلبي احتياجات الزراعة المتنوعة ومقاييسها في جميع أنحاء العالم.

الخاتمة

يمثل التعاون بين شركتي GeoPard Agriculture وMHP نقلة نوعية في مجال الزراعة الدقيقة. فمن خلال توظيف التحليلات الجغرافية المكانية المتقدمة، ترسي هذه الشراكة معيارًا جديدًا في كفاءة الزراعة واستدامتها، ممهدةً الطريق لمستقبل قائم على البيانات في الممارسات الزراعية. وتجمع هذه الشراكة بين GeoPard Agriculture وMHP بين أحدث التقنيات والخبرة الزراعية الواسعة، لتضع معيارًا جديدًا في الزراعة الدقيقة وتُبرز إمكانات حلول الزراعة القائمة على التكنولوجيا.

نبذة عن الشركات

MHPتُعدّ شركة MHP إحدى الشركات الزراعية الرائدة في أوكرانيا، حيث تُدير مساحة شاسعة تزيد عن 350 ألف هكتار. وتشتهر الشركة بإنتاجها للحبوب، وتُدمج ممارسات وتقنيات زراعية مبتكرة، مع التركيز على الزراعة المستدامة والفعّالة. ويتماشى التزامها بتحديث الزراعة مع هدفها المتمثل في تعزيز الإنتاجية مع الحفاظ على البيئة.


جيباردتُعدّ شركة GeoPard Agriculture رائدةً في مجال تكنولوجيا الزراعة الدقيقة. وتتخصص الشركة في التحليلات الجغرافية المكانية، حيث تُقدّم حلولاً تُحوّل البيانات الزراعية المعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ. وتركز تقنيتها على تحسين جوانب مختلفة من الزراعة، بدءًا من تحليل التربة ووصولاً إلى خرائط VRA والاستشعار عن بُعد وتحليلات بيانات المعدات الزراعية، مما يُسهم بشكلٍ كبير في تطوير ممارسات الزراعة الذكية.


مراجع:

ستيكستوف-إفيزيينز. Anwendungsfall von LVA – جون ديري هاندلر من ألمانيا

في العالم الديناميكي الذي تشهده Landwirtschaft الحديثة، تعمل Landwirte vor Zahlreichen Herausforderungen، من خلال الاستعانة بمنشآت تسلق الجبال، وتأمين تكاليف النقل والإمدادات الحديثة، وهي بيئة عملية. Im Zentrum dieser Herausforderungen steht das Management von Stickstoff، وهو يبني Nährstoff، والذي يمكن أن يؤدي إلى خلق بيئة زائفة.

تتضمن هذه التعقيدات ثلاثة أنواع من الأوزان والألعاب مثل: Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) وStickstoffafnahme (NU). تمتلك NUE و NU نموذجًا جديدًا في ممارسة إدارة الأراضي وهندسة النقل في فرصة للنمو والفعالية في إدارة الأراضي.

قال جون ديري، أحد مؤسسي شركة Hersteller von Landmaschinen، أحد رواد صناعة منتجات Herausforderungen. أثناء قيام نظام HarvestLab GrainSensing System بجمع البيانات من بروتين Rohprotein، كان أحد الفروق الدقيقة في ديناميكية Stickstoffdynamik في Pflanzen ermöglicht. لقد دعم داروبر جون ديري تكنولوجيا التكامل الحديثة التي ستتولى إدارة الأراضي.

في هذه الأثناء، أصبح جون ديري هاندلر هو الشريك الأفضل في LVA باعتباره شريكًا في التوريد. LVA، هو المبتكر John Deere-Händler في ألمانيا، الذي يعمل كمهندس مع شركة Landwirten zusammen، وهو تقني جديد متكامل واستراتيجية زراعية قوية.

هذه البكرة هي في الأساس عبارة عن مؤسسة حكومية تدعم مجمعات المكاتب العقارية الحديثة وتدعمها وتؤمنها عندما توفر التكنولوجيا الأمثل، مما يجعلها عملية لتحسينها.

في منطقة الفاكهة في منطقة ماغديبورغر، تقع منطقة بومغارتيل في ألمانيا، وهي عبارة عن شراكة عائلية مع تقاليد زراعية عمرها 30 عامًا، وهي إحدى الثقافات الأساسية. لقد حصل هذا على جائزة إدارة Stickstoff لتحسين الموارد البشرية: إنها مشاركة من أجل رؤية مستقبلية عالمية للمشاكل الشاملة.

GeoPard، كما أسس Anbieter von Präzisionslandwirtschaftssoftware، الذي تم تطويره بواسطة Bindeglied، من هذا Säulen – John Deere، LVA وLandwirte، مثل Baumgärtel GbR – تم تنفيذه. GeoPard حقيقي في إدارة البيانات والعملية التحليلية التلقائية، حيث يتم التعامل مع البيانات ذات الصلة في مجال Erkenntnisse.

في هذه الأثناء، يركز التركيز على فعالية المواد اللاصقة (NUE) على أرض الواقع من خلال منظور عملي يمكن أن يكون متقنًا ومتقنًا، ويؤدي إلى تحسين الأداء والفعالية في جميع الجوانب.

Stickstoffmanagement auf dem Hof Baumgärtel

تتطلع شركة Baumgärtel Gbr تحت قيادة فريدريش بومغارتل إلى إمكانيات إدارة البيانات، حيث يتم تنفيذ استراتيجياتها وتقنياتها الجديدة، كل ذلك من خلال ممارساتها الزراعية.

استراتيجية مركزية هي إدارة العصي. في عام 2023، كان أحد فصول السنة الأولى وواحدة من فصول السنة الأولى في منطقة ماغديبرغر، هو الذي أدى إلى إرتراجين فوهرتي. في هذه الأسرّة الرائعة، ترقبوا تخصيص عائلة Baumgärtel لـ Green Seeker-Technologie، وسيتم تسليم جميع منتجات Stickstoffanwendungen إليها.

قم بضبط نظام HarvestLab GrainSensing System وهو عبارة عن بروتين بروتيني يساعد على إبعاد Getreide. لقد تم إنشاء mit GeoPard der Stickstoffverbrauch der Pflanzen geschätzt، وكان die Berechnung der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) مع أفضل الممارسات.

Für die Familie Baumgärtel is NUE zu einem wesentlichen Maßstab geworden. يتم التعرف على Bereiche، في Denen Anpassungen في استراتيجية Stickstoffanwendungs الخاصة بها. في المنطقة، في هذه المنطقة الجديدة التي تقل عن 80 %، تخطط للتوقف عن لصق العصي في الموسم التالي.

Im Gegensatz dazu erfordern Beeiche، in denen die NUE 100 % übersteigt، eine eingehende Analysis. أحد الأعشاب التي ستخبرك بها هو أن مواسمك الكبيرة تتطلب المزيد من التدريب والتعلم.

Zusammenarbeit zwischen LVA وGeoPard الزراعة

في عام 2022، تم وضع إحدى الاستراتيجيات Allianz zwischen GeoPard وLandmaschinenunternehmen LVA Altenweddingen GmbH، التي ابتكرها John Deere-Händler في ألمانيا. هذه هي المرة الأولى التي تنضم فيها هذه الرؤية إلى أحد أساطير الرؤية، وهي البيانات الأساسية التي قدمها جون ديري في التعامل مع فيلدركينتنيس ذات الصلة.

Seitdem hat sich die Partnerschaft weiterentwickelt und conzentriert sich auf مبتكرة Wege، die Landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu veressern. في den folgenden Abschnitten werden wir hervorheben، wie Landwirte ihren Stickstoffeinsatz nutzen الأمثل.

مايكل إيكهاردت، Leiter des Precision Ag Departments bei LVA, äußerte: "إن Synergie zwischen GeoPard und LVA هو أكثر من مجرد شراكة شراكة واحدة؛ إنه عبارة عن مشاركة، ممارسة زراعية متقنة من خلال تطوير البيانات إلى ثورة. هذه المشاركة مطلوبة من أجل تحسين الأرض. Verbesserte agronomische Einsichten zu ermöglichen.

ركزت LVA على مجموعة من أفضل الأخصائيين الزراعيين من John Deere-Geräten، مثل نظام HarvestLab GrainSensor System، الذي يحفظ البيانات في نفس الوقت. بالإضافة إلى ذلك، فإن GeoPards Analyse-Engine Analyse-Engine Daten and Liefert Handlings Relevant Iskenntnisse.

تُعتبر هذه الشراكة من تحالف Allianz، التي تركز على ممارسات الأرض (مثل Bereich des Stickstoffmanagements) من خلال الجمع بين أفضل الآلات والبرامج.”

إرسال البيانات والبيانات

Im Zentrum dieser datengetriebenen Landwirtschaftlichen Entwicklung steht die التكامل غير المباشر هو GeoPard ومركز عمليات John Deere. تم استخدام هذه التقنية من قبل John Deere Bei der Bereitstellung von Datenzugang über ihre API، أحد أهم الأشياء التي يتم الحصول عليها من Datenfluss من Landwirtschaftlichen Feldern erheblich bereichert.

إن عملية التكامل أكثر أمانًا، حيث تم توثيق العمليات في مركز عمليات جون ديري، والتي تم تطويرها بواسطة GeoPard. هذه البيانات الناعمة الناعمة هي عملية تطهير شاملة (مع تفاصيل مثل Rohprotein- und Kraftstoffverbrauchsdaten) حيث يتم تقديمها مثل Spritzen و Düngen و Säen و Bodenbearbeitung.

لا يتم إلغاء هذا الرفض من قبل John Deere؛ إن المبدأ الأساسي لـ GeoPard-Plattform متوافق مع العديد من أنظمة التشغيل من الآلات، مما يجعل ربط واجهة برمجة التطبيقات (API) أكثر أمانًا.

يتم استخدام بيانات البيانات في نظام GeoPards من خلال مراقبة الأراضي من خلال تحليل البيانات. تم تصميم هذه البيانات السريعة لبدء التحليل التلقائي للبدلة، مثل تحليل كفاءة عصيدة الطعام، وهي آمنة تمامًا، حيث أن الأرض والتعامل مع المخلفات ذات الصلة بها يوجد يد واحدة.

فيلد

في عام 2023، سأقف في Baumgärtel Gbr من أجل Herausforderung، das Wachstum auf dem Feld zu optimieren. لقد حدث هذا من خلال استخدام العصي التقليدية، بدءًا من SSA في فبراير، وتم تطويره من خلال ثلاثة إرشادات من AHL في Frühjahr.

إن هذه النصائح حول مجال تخصصات الاتصالات هي في غاية البساطة، حيث يتم استخدام التكنولوجيا المتطورة. لقد لعبت أيضًا دورًا في نظام HarvestLab GrainSensing System الذي يساعد في تحسين جودة البروتين الذي يساعد على الحصول على Getreide.

إرنتي

قم بالتقاط لقطات الشاشة الجديدة من 2023-08-08 بالإضافة إلى لقطات الشاشة التالية. تم إنشاء هذه البيانات من قبل Datensatz، والتي تم تشغيلها آليًا من مركز عمليات John Deere من خلال GeoPard، حيث تم إضفاء لمسة جمالية على بروتين البيانات وكثافة الكتلة، أثناء حدوث أي شيء حقيقي.

تاريخ بروتين روه: تاريخ النشر: 2023-08-08                               
Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08

يمكن الحصول على تنوعات رائعة تم تحديثها مما يسمح بتنفيذها Ertragskalibrierung Die analytische Genauigkeit erheblich. تم توفير 19 طنًا لكل هكتار من Weizen، بالإضافة إلى 19 طنًا/هكتارًا من Weizen. إن العيار الثقيل بكميات كبيرة للغاية.

Kalibrierte Daten zur Feuchtmasse: Ernte 2023-08-08

Düngungsmaßnahmen mit angewendeten Stickstoffprodukten

في موسم 2023، كان Weizenbest مزودًا بنظام زراعي صغير الحجم، وهو نظام يتم التعامل معه بشكل أفضل. تم تقديم طلب واحد من منتجات SSA في 23/02/2023، وتم تنفيذه من خلال ثلاثة مستندات في AHL في 18/03/2023 و06/04/2023 و13/05/2023. تم توثيق أفضل ما في كل ما يتم التعامل معه من خلال لقطات الشاشة الموثقة.

Stickstoffanwendung: 2023-02-23 SSA
Stickstoffanwendung: 2023-03-18 AHL
Stickstoffanwendung: 2023-04-06 AHL                          
Stickstoffanwendung: 2023-05-13 AHL

GeoPard هي لعبة بهذه الطريقة تقوم بإنتاج رول، وهي ملخص هذه البيانات من مركز عمليات John Deere. هذه البيانات الفعالة تحتاج إلى طريقة لتحليل شامل لأداة طحن العصي (NUE) وأداة طحن العصي (NU). سنقدم لنا هذه البيانات، ونستخدم المعلومات الأساسية حول جميع المعلومات والبيانات الخاصة بالعمليات والاستراتيجيات الزراعية.

Gesamter angewendeter Stickstoff

يتم قياس كمية المواد اللاصقة المتراكمة (TAN) من خلال استخدام المواد اللاصقة التراكمية، والتي يتم ضخها من خلال الحقل المضاف إلى حمولة مطلقة مثل كجم / هكتار. يجب أن يكون هذا هو مجموع الأشياء التي يجب القيام بها من خلال زيادة منتجات المواد اللاصقة.

في ظل هذه الظروف الرائعة، لا يتم استخدام البيانات المحدثة بالكامل والتخطيط والتخطيط. يمكنك أن تجد حلاً آمنًا تمامًا باستخدام مواد لاصقة عالية الجودة وغير ضارة.

كواحدة من أكثر الابتكارات، لدينا كل من Quadratmeter فوق الأرض، وهي عبارة عن أرض تحتوي على تفاصيل تفصيلية لـ Hektar aufgebrachten Stickstoffmengen zu beten. Die Karte unten fast die informationen aus allen vier Stickstoffanwendungen zusammen and bietet einheitlichen Überblick über die Verteilung des während der Saison aufgebrachten Stickstoffs.

جميع البيانات الإحصائية الموجودة موجودة في زحلة المطلقة، والمقدرة بالكيلو جرام/هكتار. Die Farbkodierte Darstellung erleichtert die Interpretation: Rot kennzeichnet Bereiche mit dem geringsten aufgebrachten Stickstoff، während Grün Regionen mit dem höchsten aufgebrachten Stickstoff zeigt.

Gesamtanwendung Stickstoff 2023

Stickstoffaufnahme

Stickstoffaufnahme (NU) gibt die Gesamtmenge an Stickstoff and die Pflanzen während ihrer Wachstumsperiode aufnehmen. في الواقع، هناك بعض المكونات الحرجة التي يجب توفرها: (1) رسائل البروتين الأساسية، مثل نظام John Deere GrainSensing System الفعلي، و (2) الإدارة العامة للحبوب.

يتم توريد Bei Weizen إلى NU-Verteilung في المواد المطلقة، ويتم وزنها بالكيلو جرام/هكتار. تم عرض لقطة شاشة تفصيلية واحدة جغرافية وإحصائية في NU في جميع أنحاء العالم.

Stickstoffaufnahme 2023
الإحصائيات الإحصائية لـ Stickstoffafnahmens

Stickstoffnutzungseffizienz

Die Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) quantifiziert das Verhältnis des الفعلية Stickstoffs zum ingesamt aufgetragenen Stickstoff، ausgedrückt in Prozent. من الأفضل أن تقوم بتصنيع Stickstoffnahme (NU) ومجموعتها من Stickstoff (TAN) وهي NUE-Wert 100% المثالية. اليوم، حيث أن Pflanzen fast den gesamten aufgetragenen Stickstoff، كان فعلًا، هو Ertrag الأمثل.

بعد أن طلبت NUE-Werte 50% من أحد أدوات التحسين باستخدام مواد لاصقة في Boden، عندما تم إرجاع 100% إلى أحد أدوات الرصد، راقبت Pflanzen Stickstoffreserven من خلال سنوات مضت.

Beide Szenarien sind unerwünscht: Ersteres birgt das Risiko einer Überdüngung, während letteres den Boden erschöpft. تم وضع هذا الرصيد في بطاقة الرؤية الأكثر دقة، حيث تم وضع 50% NUE في Rot و100% في Grün gefärbt.

Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Clusterisierung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Verteilung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023

Stickstoffüberschuss

لا يوجد اختلاف بين صفائح العصي (TAN) وملصقات الأخشاب (NU)، حيث أن الفلانزين هو موسم لفظي واحد، يتم إنتاجه بشكل مطلق مثل كجم/هكتار. إن الوقت الحاضر هو استخدام العصي، ولا يحدث أي ضرر من تلك الفطائر.

لقد تم لعب هذه اللعبة من خلال التخطيط للملصقات للموسم الجديد. يمكن أن يتم استخدام هذه البيانات الجغرافية والإحصائية من خلال استخدام المواد اللاصقة غير المصنعة، فوق الأرض، في إحدى البطاقات المخصصة.

Stickstoff-Überschuss 2023

Vergleich von Erntemasse und Rohprotein

إن جودة البروتين هي أساسًا من خلال التواصل مع الآخرين، وهي جزء من الجودة الفسيولوجية الحديثة والسوق المحتملة من الأطعمة الصحية. تم استخدام نظام HarvestLab GrainSensing System للمراسلة مع بروتين Rohprotein، وتم تقديم لقطة شاشة توضح كل أعماله على الفور، وهي تشير أيضًا إلى الإحالة.

تاريخ بروتين روه: تاريخ النشر: 2023-08-08               
Kalibrierte Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08

في ظل تصنيف البيانات وتحديثها، لدينا مغذيات خاصة تم تقديمها: بروتين بروتيني واحد يبلغ 12,5% وبروتين واحد لـ Nassmasse der Ernte من 7,9 طن/هكتار. يتم استخدام الأساس لهذه المعايير في تقديم "الجودة العالية" و"القيمة المضافة" لتوزيعها، مثل البيانات الصحية في إطار هذه المعايير الرائعة.

من خلال العمل وصناعة هذه النباتات، يمكن أن يتم تطوير أفكار كاملة، وهي أعمال زراعية للفصول القادمة يتم تنفيذها وتنفيذها.

من خلال الجمع بين كينزاهلين وبطاقة واحدة، يتم رؤية Beziehung zwischen Rohprotein und Nassmasse. تحدد هذه الدراسات الشاملة سيناريوهات مختلفة:

  1. إرتراج كمية كبيرة من البروتين تصل إلى 7,9 طن/هكتار بالإضافة إلى 12,5%
  2. إرتراج هوهر أيضًا 7,9 طن/هكتار مع بروتين نيدريجر بالإضافة إلى 12,5%
  3. إرتراج نيدريجر 7,9 طن/هكتار مع نسبة بروتين 12,5%
  4. إرتراج نيدريجر 7,9 طن/هك مع بروتين نيدريجر 12,5%
ارتراج مقابل بروتينفيرتيلونج 2023

Schlussfolgerung

  1. البيانات: من خلال التكامل التام مع مركز عمليات جون ديري الذي يعتمد على GeoPard وهو أحد أفضل البيانات وأكثرها أمانًا، فإن Grundlage لجميع أنواع التحليلات الأساسية. إن سهولة الوصول إلى البيانات الجوهرية من خلال نظام HarvestLab GrainSensing System وبيانات البيانات المفصلة هي من خلال البدء في التخطيط. هناك مجموعة متنوعة من الألعاب المميزة في Berechnungen.
  2. Stickstoffaufnahme (NU) ومجموعات Stickstoff (TAN): هذه المنازل موجودة من أجل Landwirte von Gößter Bedeutung، وGleichgewicht وDynamik von Stickstoff في ihren Feldern verstehen möchten. تقدم Gemeinsam عرضًا كاملاً من ملصقات العصي في موسم واحد.
  3. Stickstoffnutzungseffizienz (NUE): NUE dient als Schlüsselkennzahl zur Bewertung der Gesamteffizienz der Stickstoffnutzung auf einem Feld. بالإضافة إلى ذلك، يتم تحديد هويات NUE-Werten الجديدة، حيث يمكن أن تقوم Landwirte Möglichkeiten zur Verfeinerung ihrer Stickstoffanwendungsstrategien erkennen und die gesamten agronomischen Praktiken trapessern.
  4. Stickstoffüberschuss (NS): NS liefert entscheidende Erkenntnisse، die die Strategien für die متغير معدل التطبيق (VRA) für die kommende Saison beeinflussen können. من خلال ضمان عدم وجود مواد لاصقة جيدة، يمكن أن تبلغ الأرض عن خططها، مما يساعد على توفير المعلومات.

من وجهة نظر هذه المناطق، يتم تحقيق نتائج البيانات من خلال التحليل الشامل. لا يوجد شيء آخر، إنه شيء رائع من Stickstoffanwendung zu erreichen.

هذا يعني أن التحسين قد تم تحسينه، مما أدى إلى ظهور ثقافات أفضل، مما يسمح بالمزيد من الأمان وازدهار المجتمع من أجل أجيال المستقبل.

حول الشركات

جيبارد هو أحد رواد Anbieter von Software for the Präzisionslandwirtschaft. تم عقد Das Unternehmen عام 2019 في كولونيا، ألمانيا، وهي موطن وعالم عالمي. توفر GeoPard أحد منشآت Lösungen التي تساعد في مساعدة الأرض، حيث تعمل على تحسين الموارد والتخطيط للمضي قدمًا. مع التركيز على الطبيعة والصناعات المتجددة، فإن GeoPard وPräzisionsland Wirtschaftspraktiken هي الأفضل.

يتعاون شركاؤهم مع شركات مثل John Deere وCorteva Agriscience وPfeifer & Langen وIOWA Soybean Association وغيرها الكثير.

LVA, ، Landmaschinen Vertrieb Altenweddingen، هي إحدى الماكينات الصناعية المتوسطة المدى في Niederlassungen في ساكسونيا أنهالت وبراندنبورغ ونيدرساشسن. Der Schwerpunkt liegt auf Verkauf, Export, Vermietung, Händlerwerkstatt- und Ersatzteilservice for Landmaschinen sowie agronomischen Dienstleistungen. في أكثر من 30 عامًا، قام LVA بتدريب جون ديري هاندلرن في أوروبا.

توفر الهندسة الزراعية في LVA خدمات الاستشارات الطبية مثل مكاتب الطب البري والمسح الضوئي وتحليل البيانات وهي عبارة عن شبكة RTK لتصحيح نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) و.

يعمل Heute 100 Mitarbeiter am Standort Altenweddingen و 220 كلية أخرى في ستاندورتن الأخرى في Niedersachsen و Brandenburg و Sachsen-Anhalt. Darunter befinden sich etwa 40 Auszubildende.

كفاءة استخدام النيتروجين. دراسة حالة من LVA - تاجر John Deere من ألمانيا

في عالم الزراعة الحديثة المتغير باستمرار، يواجه المزارعون تحديات متعددة، تشمل آثار تغير المناخ، وارتفاع تكاليف الأسمدة، والحاجة المُلحة إلى ممارسات مستدامة بيئياً. ويُعدّ التحكم في النيتروجين، وهو عنصر غذائي بالغ الأهمية، محور هذه التحديات، إذ قد يؤدي سوء إدارته إلى عواقب بيئية وخيمة.

مع ذلك، وسط هذه التعقيدات، يبرز مقياسان كحلولٍ وعوامل تغيير جذرية: كفاءة استخدام النيتروجين (NUE) وامتصاص النيتروجين (NU). يقدم كل من NUE وNU نموذجًا جديدًا في الممارسات الزراعية، محولين التحديات إلى فرصٍ لزراعة مستدامة وفعالة.

تضطلع شركة جون دير، الرائدة في تصنيع المعدات الزراعية، بدور محوري في مواجهة هذه التحديات. فمن خلال نظام HarvestLab GrainSensing، توفر الشركة بيانات بالغة الأهمية حول البروتين الخام، مما يتيح فهمًا أدق لديناميكيات النيتروجين في المحاصيل. علاوة على ذلك، تدعم جون دير دمج التقنيات الحديثة لجعل الزراعة أكثر استدامة.

في هذا المسعى، تُعدّ وكالات جون دير مثل LVA حليفًا أساسيًا. تعمل LVA، وهي وكالة رائدة في مجال منتجات جون دير في ألمانيا، بشكل وثيق مع المزارعين لدمج التقنيات الحديثة وتطبيق استراتيجيات زراعية متطورة. ويُعدّ دورها محوريًا في مساعدة المزارعين على فهم تعقيدات الزراعة الحديثة، وضمان استفادتهم القصوى من التقنيات المتاحة لتحسين ممارساتهم الزراعية.

في تربة ماغديبورغر بورده الخصبة، تكمن قصة مزرعة باومغارتل جي بي آر، وهي مزرعة عائلية ذات إرث زراعي يمتد لثلاثين عامًا، حيث يُعد القمح أحد المحاصيل الرئيسية. في هذه المزرعة، تتجاوز الإدارة الدقيقة للنيتروجين مجرد تحسين إنتاجية المحاصيل، فهي التزام بالزراعة المستدامة في مواجهة التحديات البيئية العالمية.

تُعدّ GeoPard، بصفتها شركة رائدة في مجال برمجيات الزراعة الدقيقة، حلقة الوصل بين هذه الركائز الأساسية - John Deere وLVA والمزارعين مثل أولئك الموجودين في Baumgärtel GbR. تُبسّط GeoPard إدارة البيانات وتُؤتمت العمليات التحليلية، مُحوّلةً البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. في هذه الحالة، يُتيح تركيزها على كفاءة استخدام النيتروجين للمزارعين رؤية ممارساتهم وتحسينها، مما يضمن الاستدامة والكفاءة في جميع جوانب عملياتهم.

إدارة النيتروجين في مزرعة Baumgärtel

تتبنى عائلة باومغارتل، بقيادة فريدريش باومغارتل، إمكانات الزراعة القائمة على البيانات لتحسين استراتيجيات التسميد الخاصة بهم وإدخال تقنيات جديدة، وكل ذلك بهدف تحسين ممارساتهم الزراعية.

يُعدّ التحكم في النيتروجين عنصرًا أساسيًا في استراتيجيتهم. شهد عام 2023 ربيعًا ماطرًا وصيفًا جافًا مبكرًا في منطقة ماغديبورغر بورده، مما أدى إلى غلة متوسطة. وللتغلب على هذه الظروف، استخدم آل باومغارتل أساليب خاصة بكل موقع لضبط كميات النيتروجين المُستخدمة بدقة.

بالإضافة إلى ذلك، استخدموا نظام HarvestLab GrainSensing لقياس البروتين الخام في الحبوب المحصودة. بعد ذلك، وباستخدام برنامج GeoPard، تم تقدير استهلاك المحصول للنيتروجين، مما مكّن من حساب كفاءة استخدام النيتروجين (NUE) بدقة عالية.

بالنسبة لعائلة باومغارتل، أصبح مؤشر كفاءة استخدام النيتروجين (NUE) معيارًا أساسيًا. فهو يُحدد المناطق التي تحتاج إلى تعديلات في استراتيجيات استخدام النيتروجين. في المناطق التي يقل فيها مؤشر كفاءة استخدام النيتروجين عن 80%، يخططون لتقليل استخدام النيتروجين في الموسم التالي. في المقابل، تتطلب المناطق التي يتجاوز فيها مؤشر كفاءة استخدام النيتروجين 100% تحليلًا معمقًا، وهو تحدٍّ يتوقعون أن يتطلب عدة مواسم من المراقبة الدقيقة والتعلم المستمر.

التعاون بين LVA و GeoPard Agriculture

في عام 2022، تمّ إبرام تحالف استراتيجي بين شركة GeoPard وشركة LVA Altenweddingen المتخصصة في الآلات الزراعية، وهي وكالة جون دير المبتكرة في ألمانيا. وقد انبثق هذا التعاون من رؤية مشتركة للاستفادة من بيانات جون دير الواسعة وتحويلها إلى رؤى ميدانية قابلة للتنفيذ.

منذ ذلك الحين، نمت الشراكة وتطورت، مركزةً على أساليب مبتكرة لتحسين الممارسات الزراعية من خلال اتخاذ قرارات مبنية على البيانات. في الأقسام التالية، سنسلط الضوء على كيفية استفادة المزارعين القصوى من استخدام النيتروجين.

مايكل إيكهارت، رئيس قسم الزراعة الدقيقة في LVA, ، كما ذكر، "إن التآزر بين GeoPard و LVA هو أكثر من مجرد شراكة تجارية؛ إنه التزام بإحداث ثورة في الممارسات الزراعية التطبيقية من خلال القرارات القائمة على البيانات".

يهدف هذا التعاون إلى تمكين المزارعين من خلال تعزيز معرفتهم الزراعية. وتستفيد شركة LVA، من خلال خدماتها الزراعية الموسعة، من قوة معدات جون دير، مثل نظام HarvestLab GrainSensor، لجمع بيانات بالغة الأهمية.

من جهة أخرى، يقوم محرك التحليل الخاص بـ GeoPard بمعالجة هذه البيانات، موفراً معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ. تشكل هذه الشراكة تحالفاً يركز على تحسين ممارسات المزارعين (مثل إدارة النيتروجين) من خلال الجمع بين أفضل ما في عالم الآلات والبرمجيات.’

جمع البيانات وإعدادها

يكمن جوهر هذا التطور الزراعي القائم على البيانات في التكامل السلس بين GeoPard ومركز عمليات جون دير. يجسد هذا التعاون الدور المحوري لشركة جون دير في توفير الوصول إلى البيانات عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها، وهي خطوة تثري بشكل كبير تدفق البيانات الواردة من الحقول الزراعية.

يضمن هذا التكامل أن يقوم نظام GeoPard بجمع البيانات فور توثيقها في مركز عمليات جون دير. وتشمل عملية استرجاع البيانات الفورية هذه عمليات الحصاد (بما في ذلك تفاصيل مثل بيانات البروتين الخام واستهلاك الوقود) وتطبيقات أخرى مثل الرش والتسميد والبذر والحرث.

لا يقتصر هذا الاتصال المبسط على شركة جون دير فقط؛ فالمبدأ الأساسي لمنصة GeoPard هو توافقها مع مختلف مزودي بيانات الآلات، مما يسهل الاتصالات عبر واجهة برمجة التطبيقات (API).

بفضل تدفق البيانات بسلاسة إلى نظام GeoPard، يتمتع المزارعون برؤى تحليلية شبه فورية. ويُعدّ هذا النقل السريع للبيانات حجر الزاوية في إطلاق مجموعات التحليل الآلي، مثل تحليل كفاءة استخدام النيتروجين، مما يضمن حصول المزارعين على رؤى آنية وقابلة للتنفيذ في متناول أيديهم.

مجال

في عام 2023، واجهت شركة Baumgärtel GbR تحديًا يتمثل في تحسين نمو المحاصيل في الحقل. ولتحقيق ذلك، تم تطبيق النيتروجين أربع مرات، بدءًا من سماد SSA في فبراير، ثم ثلاث مرات من سماد AHL في الربيع. وقد تم ضبط هذه التطبيقات في الحقل بدقة باستخدام طريقة خاصة بكل موقع. بالإضافة إلى ذلك، لعب نظام HarvestLab GrainSensing دورًا حاسمًا في الكشف عن توزيع البروتين الخام في الحبوب المحصودة.

محصول

استكشف تفاصيل أحدث حصاد بتاريخ 8 أغسطس 2023 من خلال لقطات الشاشة المرفقة. تُظهر هذه البيانات المهمة، التي تم جلبها بسلاسة من مركز عمليات جون دير بواسطة GeoPard بطريقة آلية، التوازن الدقيق بين طبقات بيانات البروتين الخام والكتلة الرطبة التي تم جمعها أثناء الحصاد.

بيانات البروتين الخام: تاريخ الحصاد 2023-08-08
بيانات الكتلة الرطبة: الحصاد 2023-08-08

على الرغم من أن بيانات الحصاد قد تُظهر اختلافات في بعض الأحيان، إلا أن تطبيق معايرة المحصول يُحسّن هذا بشكل ملحوظ دقة التحليل، مما يضمن الحصول على نتائج موثوقة حتى في حال وجود قيم استثنائية مثل 19 طن/هكتار للقمح. يُوضح الشكل أدناه الكتلة الرطبة المُعايرة.

بيانات الكتلة الرطبة المعايرة: الحصاد 2023-08-08

عمليات التسميد باستخدام منتجات النيتروجين المطبقة

خلال موسم 2023، عُولج محصول القمح بنظام تسميد نيتروجيني مُخطط بعناية، تضمن أربع معالجات مُختلفة. شمل ذلك تطبيق منتجات SSA في 23 فبراير 2023، تلاه ثلاث تطبيقات نيتروجينية ربيعية من AHL في 18 مارس، و6 أبريل، و13 مايو 2023. الكميات الدقيقة المُستخدمة في كل معالجة موثقة في لقطات الشاشة المُرفقة.

طلب النيتروجين: 23-02-2023 SSA
طلب النيتروجين: 18-03-2023 AHL
طلب النيتروجين: 2023-04-06 AHL
طلب النيتروجين: 13 مايو 2023، شركة AHL

لعب نظام GeoPard دورًا محوريًا في هذه العملية من خلال جلب مجموعات البيانات بسلاسة من مركز عمليات جون دير. وقد مهّد هذا الاسترجاع الفعال للبيانات الطريق لإجراء تحليل شامل لكفاءة استخدام النيتروجين (NUE) وامتصاص النيتروجين (NU). ومن خلال تحليل هذه البيانات، حوّلنا المعلومات الخام إلى رؤى قيّمة، مما مهّد الطريق لتحسين العمليات والاستراتيجيات الزراعية.

إجمالي النيتروجين المطبق

يقيس إجمالي النيتروجين المضاف (TAN) الكمية التراكمية للنيتروجين المضاف إلى الحقل، ويُعرض بالأرقام المطلقة بالكيلوغرام/هكتار. ويُستمد هذا المقياس من مجموع منتجات النيتروجين الفعلية المضافة طوال موسم الزراعة.

لضمان أعلى دقة في التقييم، تم استخدام البيانات الفعلية المطبقة فقط، باستثناء البيانات المستهدفة والمخططة. ويراعي هذا النهج أيضاً المناطق التي تم فيها تطبيق كميات زائدة أو ناقصة من النيتروجين.

بالتعمق أكثر، قمنا بفحص كل متر مربع لتزويد المزارعين بفهم دقيق لكميات النيتروجين المستخدمة لكل هكتار. تجمع الخريطة أدناه معلومات من جميع عمليات التسميد النيتروجيني الأربع، مما يوفر رؤية موحدة لتوزيع النيتروجين المستخدم خلال الموسم.

جميع البيانات الإحصائية المعروضة هي بيانات مطلقة، مقاسة بالكيلوغرام/هكتار. يساعد التمثيل المرمز بالألوان على سهولة التفسير: يشير اللون الأحمر إلى المناطق التي تم فيها استخدام أقل كمية من النيتروجين، بينما يشير اللون الأخضر إلى المناطق التي تم فيها استخدام أعلى كمية.

إجمالي النيتروجين المستخدم 2023

امتصاص النيتروجين

يمثل امتصاص النيتروجين (NU) إجمالي كمية النيتروجين التي تستهلكها النباتات طوال موسم نموها. ولحساب امتصاص النيتروجين بدقة، يُؤخذ في الاعتبار عنصران أساسيان: (1) قياس البروتين الخام، كما يلتقطه نظام HarvestLab GrainSensing، و(2) إجمالي كتلة المحصول المحصود.

بالنسبة للقمح، يُعرض توزيع عدد النباتات (NU) بقيم مطلقة، مقاسة بالكيلوغرام/هكتار. ويمكن الاطلاع على تمثيل جغرافي مكاني وإحصائي مفصل لعدد النباتات في الحقل في لقطة الشاشة المرفقة.

امتصاص النيتروجين 2023
التوزيع الإحصائي لامتصاص النيتروجين 2023
التوزيع الإحصائي لامتصاص النيتروجين 2023

كفاءة استخدام النيتروجين

تُقاس كفاءة استخدام النيتروجين (NUE) بنسبة النيتروجين المستهلك إلى إجمالي النيتروجين المُضاف، معبرًا عنها كنسبة مئوية. وهي مشتقة من امتصاص النيتروجين (NU) وإجمالي النيتروجين المُضاف (TAN) المذكورين سابقًا، وتُعتبر قيمة NUE قريبة من 100% مثالية، مما يدل على أن النباتات قد استهلكت تقريبًا كل النيتروجين المُضاف، وبالتالي تحسين المحصول.

ومع ذلك، تشير قيم NUE التي تبلغ حوالي 50% إلى الإفراط في استخدام النيتروجين مع وجود نيتروجين متبقٍ في التربة، في حين أن القيم التي تتجاوز 100% تشير إلى نقص في الاستخدام، حيث تستمد النباتات من مخزون النيتروجين في السنوات السابقة.

كلا السيناريوهين غير مرغوب فيهما: الأول يُعرّض التربة لخطر الإفراط في التسميد، بينما يُستنزف الثاني مواردها. ويُمكن تمثيل هذا التوازن بصريًا في الخريطة أدناه، حيث لُوّنت المناطق القريبة من 50% NUE باللون الأحمر، وتلك القريبة من 100% باللون الأخضر.

كفاءة استخدام النيتروجين 2023
تصنيف كفاءة استخدام النيتروجين 2023
تصنيف كفاءة استخدام النيتروجين 2023
توزيع كفاءة استخدام النيتروجين 2023
توزيع كفاءة استخدام النيتروجين 2023

فائض النيتروجين

يقيس فائض النيتروجين (NS) الفرق بين إجمالي النيتروجين المُضاف (TAN) وامتصاص النيتروجين (NU) الذي تستهلكه النباتات خلال الموسم، ويُعبّر عنه بوحدة كجم/هكتار. وهو يُشير أساسًا إلى كمية النيتروجين التي لم تستخدمها النباتات، والتي تلعب دورًا محوريًا في تخطيط إضافة النيتروجين للموسم التالي.

يمكن الاطلاع على التوزيع الجغرافي والإحصائي لهذا النيتروجين غير المستخدم، المنتشر عبر الحقل، في الخريطة المرفقة أدناه.

فائض النيتروجين 2023

مقارنة بين كتلة الناتج والبروتين الخام

يُعدّ فهم بيانات البروتين الخام أمرًا بالغ الأهمية عند قياس المحصول، إذ يُقدّم رؤى قيّمة حول القيمة الغذائية للمحصول وقيمته السوقية المحتملة. يُستخدم نظام HarvestLab GrainSensing لقياس البروتين الخام، وقد أُرفقت لقطة شاشة توضح ارتباطه بالمحصول كمرجع.

بيانات البروتين الخام: تاريخ الحصاد 2023-08-08
بيانات الكتلة الرطبة المعايرة: الحصاد 2023-08-08

لتصنيف البيانات وفهمها، حددنا عتبات معينة: عتبة البروتين عند 12.51 طن/هكتار، وعتبة الكتلة الرطبة للمحصول عند 7.9 طن/هكتار. بناءً على هذه العتبات، نستخدم مصطلحي "أعلى" و"أدنى" لتوضيح مدى ارتباط البيانات المرصودة بهذه المعايير المحددة. من خلال مقارنة هذه المقاييس وتحليلها، نستطيع استخلاص أفكار قيّمة لتحسين العمليات الزراعية وتطويرها في المواسم اللاحقة.

من خلال دمج المقاييس على خريطة واحدة، يتم تصوير العلاقة بين البروتين الخام والكتلة الرطبة. ويحدد هذا التمثيل الشامل أربعة سيناريوهات متميزة:

  1. زيادة في المحصول بمقدار 7.9 طن/هكتار مع زيادة في نسبة البروتين بمقدار 12.51 طن/هكتار
  2. إنتاجية أعلى تبلغ 7.9 طن/هكتار مع انخفاض نسبة البروتين إلى 12.5%
  3. انخفاض المحصول بمقدار 7.9 طن/هكتار مع ارتفاع نسبة البروتين 12.5%
  4. انخفاض المحصول بمقدار 7.9 طن/هكتار مع انخفاض نسبة البروتين بمقدار 12.5%
المردود مقابل توزيع البروتين 2023

الخاتمة

1. البيانات: بفضل التكامل السلس مع مركز عمليات جون دير، يضمن نظام GeoPard جمع البيانات بدقة وفي الوقت الفعلي، مما يشكل أساسًا لجميع التحليلات اللاحقة. ويُعدّ دمج البيانات المقاسة الفعلية من نظام HarvestLab GrainSensing مع البيانات التطبيقية الفعلية أمرًا بالغ الأهمية، إذ يضمنان معًا دقةً لا مثيل لها في الحسابات.
2. امتصاص النيتروجين (NU) وإجمالي النيتروجين المضاف (TAN)يُعدّ هذان المقياسان أساسيين لمزارعي المحاصيل الذين يسعون إلى فهم توازن وديناميكية النيتروجين في حقولهم. فهما معًا يُقدّمان صورة كاملة لدورة حياة النيتروجين على مدار الموسم.
3. كفاءة استخدام النيتروجين (NUE): يُعدّ مؤشر كفاءة استخدام النيتروجين (NUE) مقياسًا رئيسيًا لتقييم فعالية استخدام النيتروجين في الحقل. ومن خلال تحديد المناطق ذات قيم NUE المتفاوتة، يستطيع مزارعو المحاصيل تحديد فرص تحسين استراتيجيات استخدام النيتروجين وتطوير الممارسات الزراعية بشكل عام.
4. فائض النيتروجين (NS): توفر خدمة التغذية التكميلية (NS) رؤى بالغة الأهمية يمكن أن تؤثر على استراتيجيات تطبيق معدل التسميد المتغير (VRA) للموسم القادم. ومن خلال معالجة النيتروجين غير المستغل، يستطيع المزارعون اتخاذ قرارات مدروسة لتعديل خطط التسميد الخاصة بهم.

من وجهة نظر المزارع، يُعدّ دمج جمع البيانات الدقيقة مع التحليلات المتعمقة نقلة نوعية. فالأمر لا يقتصر على تحقيق التوازن في استخدام النيتروجين فحسب، بل يتعداه إلى فهم تعقيدات زراعة المحاصيل بشكل مستدام، وضمان أفضل إنتاجية ممكنة، والحفاظ على صحة الأرض للمواسم القادمة.

نبذة عن الشركات

جيبارد تُعدّ GeoPard شركة رائدة في مجال برمجيات الزراعة الدقيقة. تأسست الشركة عام ٢٠١٩ في مدينة كولونيا الألمانية، ولها حضور عالمي. تقدم الشركة مجموعة من الحلول التي تساعد المزارعين على تحسين عملياتهم وزيادة إنتاجهم. وبتركيزها على الاستدامة والاقتصاد المتجدد، تسعى GeoPard إلى تعزيز ممارسات الزراعة الدقيقة في جميع أنحاء العالم.

يشمل شركاء الشركة علامات تجارية معروفة مثل جون دير، وكورتيفا أجريسنس، وفايفر آند لانجن، وجمعية فول الصويا في ولاية أيوا، وغيرها الكثير.

LVA, شركة ألتنفيدينجن، المتخصصة في الآلات الزراعية، هي شركة متوسطة الحجم ذات تاريخ طويل ولها فروع في ساكسونيا-أنهالت، وبراندنبورغ، وساكسونيا السفلى. وتركز الشركة على المبيعات والتصدير والتأجير وخدمات ورش العمل وقطع الغيار للآلات الزراعية، بالإضافة إلى الخدمات الزراعية. وتُعدّ LVA من أنجح وكلاء جون دير في أوروبا لأكثر من 30 عامًا.

يقدم القسم الزراعي في LVA خدمات مثل الاستشارات الزراعية الدقيقة، ومسح التربة، وتحليلات البيانات، وشبكة RTK لتصحيح نظام تحديد المواقع العالمي (GPS).

يوجد اليوم 100 موظف في موقع ألتنفيدينجن، و220 زميلاً آخر في المواقع الأخرى في ساكسونيا السفلى وبراندنبورغ وساكسونيا-أنهالت. ومن بينهم حوالي 40 متدرباً.

نقدم لكم خرائط الربح من GeoPard: خطوة إلى الأمام في الزراعة الدقيقة

تأخذ خريطة الربح في المثال الموضح في لقطة الشاشة بعين الاعتبار البيانات المطبقة للتسميد والبذر وتطبيق مبيدات حماية المحاصيل مرتين والحصاد. ويمكن إضافة نفقات أخرى إلى الحساب، مثل تجهيز الأرض والأنشطة المتنوعة.

الزراعة الدقيقة هي نهج قائم على البيانات يهدف إلى زيادة الكفاءة والربحية. وتعمل شركة GeoPard، الرائدة في مجال حلول الزراعة الدقيقة، على تعزيز قدراتها في تحليل البيانات من خلال إطلاق خرائط الربحية.

تُتيح هذه الميزة عرضًا مرئيًا للربحية على مستوى الحقول الفرعية، مما يُسهّل اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتخصيص الموارد بشكل أفضل. ستتمكن من معرفة الحقول التي تُدرّ عليك ربحًا، والحقول التي لا تُجدي فيها تكاليف المدخلات والتغييرات نفعًا، وذلك بنظرة سريعة.

تُنشأ خرائط الربحية من خلال دمج طبقات بيانات متنوعة، تشمل بيانات البذر، واستخدام مبيدات حماية المحاصيل، واستخدام الأسمدة، والحصاد. وتُستقى هذه المعلومات مباشرةً من المعدات الزراعية ومركز عمليات جون دير.

ثم يطبق برنامج GeoPard معادلة مخصصة، تأخذ في الاعتبار تكلفة كل مدخل، لحساب الربحية على مستوى المنطقة. توفر خرائط الربح هذه نظرة شاملة على توزيع الربح عبر مناطق الحقول المختلفة.

من أبرز ميزات خرائط الأرباح في GeoPard إمكانية عرض تفاوت الأرباح بين مختلف مناطق الحقل. ويتم حساب ذلك بالدولار/اليورو/أي عملة أخرى، مما يوفر مؤشراً واضحاً على مقدار الربح الذي يحققه المزارع في كل منطقة على حدة.

بفضل توفر هذه المعلومات في متناول أيديهم، يستطيع المزارعون اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن مكان وكيفية استخدام مدخلاتهم الزراعية.

فعلى سبيل المثال، قد يختارون زيادة استثماراتهم في المناطق ذات الربحية الأعلى، أو إعادة النظر في استراتيجياتهم في المناطق ذات العوائد الأقل. هذا المستوى من التفصيل في تحليل البيانات هو ما يميز خرائط الربح من GeoPard.

يؤكد فلاديمير كلينكوف، المدير الإداري لشركة GeoPard، على الإمكانات التحويلية لهذه الأداة، قائلاً: "تتيح هذه الخرائط للمزارعين اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن توزيع الموارد والتكاليف في كل هكتار من الحقل وتخطيط أعمالهم بشكل أكثر فعالية".“

يجري بالفعل إثبات التطبيق العملي لخرائط الربحية في سيناريوهات واقعية. وقد استفادت مجموعة أوراسيا كازاخستان، وهي وكيل رسمي لشركة جون دير، من هذه الميزة لتحسين عملياتها.

يشارك إيفجيني تشيسنوكوف، مدير الإدارة الزراعية في مجموعة أوراسيا كازاخستان المحدودة، تجربته قائلاً: "بمساعدة خريطة الربح الخاصة بـ GeoPard Agriculture، تمكنا من اكتساب فهم أعمق لربحية حقول شركائنا".

وقد مكّن هذا مزارعينا من اتخاذ قرارات أكثر استراتيجية بشأن تخصيص الموارد، مما أدى في النهاية إلى زيادة الكفاءة التشغيلية وتحسين مؤشرات الربحية النهائية.”

تمثل خرائط الربح من GeoPard نقلة نوعية في مجال الزراعة الدقيقة، إذ تزود المزارعين بالمعلومات اللازمة لتحسين عملياتهم الزراعية وتعظيم أرباحهم. ومع استمرار تطور هذا القطاع، ستلعب أدوات كهذه دورًا متزايد الأهمية في رسم ملامح مستقبل الزراعة.

للحصول على مزيد من المعلومات حول تطوير وتطبيق خرائط الربحية في الزراعة الدقيقة، يمكنك استكشاف هذه الموارد: جامعة ولاية كانساس, مخرج, المجلة التشيلية للبحوث الزراعية, وزارة الزراعة الأمريكية, و ResearchGate.

تابعونا للمزيد من التحديثات حيث تواصل شركة GeoPard الابتكار وتوسيع حدود الممكن في مجال الزراعة الدقيقة.

نبذة عن الشركات:

جيبارد تُعدّ الشركة من الشركات الرائدة في مجال توفير برامج الزراعة الدقيقة. تأسست عام ٢٠١٩ في مدينة كولونيا الألمانية، ولها حضور عالمي. تقدم الشركة مجموعة من الحلول التي تساعد المزارعين على تحسين عملياتهم وزيادة إنتاجهم.

مع التركيز على الاستدامة والاقتصاد التجديدي، تهدف GeoPard إلى تعزيز ممارسات الزراعة الدقيقة في جميع أنحاء العالم.

يشمل شركاء الشركة علامات تجارية معروفة مثل جون دير، وكورتيفا أجريسنس، وآي سي إل، وفايفر آند لانجن، وجمعية فول الصويا في ولاية أيوا، وكيرنل، وإم إتش بي، وشورجروث، وغيرها الكثير.

مجموعة أوراسيا كازاخستان هو المكتب التمثيلي الكازاخستاني لشركة Eurasia Group AG السويسرية، وهي وكيل رسمي لشركة John Deere في جمهورية كازاخستان وقيرغيزستان منذ عام 2002. تقدم الشركة حلولاً للزراعة من كبرى الشركات المصنعة العالمية مثل JCB وVäderstad وGRIMME وLindsay، وتغطي جميع مجالات المحاصيل والبستنة.

تولي مجموعة أوراسيا كازاخستان اهتماماً كبيراً خلال جميع أنشطتها لتقنيات الزراعة الدقيقة، حيث تكمل خط إنتاج الآلات بمنتجات رقمنة الزراعة.

تمتلك مجموعة أوراسيا كازاخستان شبكة إقليمية واسعة النطاق - 14 مكتبًا إقليميًا في كازاخستان ومكتب واحد في قيرغيزستان، وأكثر من 550 موظفًا، منهم ما يقرب من النصف موظفو خدمة ما بعد البيع، ولديها قسم خاص بها للإدارة الزراعية والرقمنة.

على مر السنين، تم توريد أكثر من 13 ألف وحدة من المعدات إلى كازاخستان، وجرى رقمنة 4.4 مليون هكتار من الأراضي. وتحتفل الشركة هذا العام بالذكرى السنوية الخامسة والعشرين لتأسيسها.

خرائط الجهد الميداني لـ GeoPard مقابل بيانات المحصول

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.

لمقارنة مناطق الإمكانات الحقلية مع المحصول الذي أنتجته، افتح تقرير العائد الآلي: يضع العائد بجوار خريطة المناطق، ويعرض كل منطقة مقابل متوسط الحقل، ويحدد أسعار كل خطوة سعرية.

الاستكشاف الآلي للمحاصيل باستخدام تقاطع طبقات البيانات

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.

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