تستفيد شركة LfL من منصة GeoPard لمشروعها الزراعي المستقبلي

تواجه الزراعة اليوم تحديات كبيرة. فهي مطالبة بإنتاج أغذية ومواد خام عالية الجودة، ولكن عليها أيضاً أن تأخذ في الاعتبار بشكل متزايد متطلبات حماية التربة والمياه والمناخ والتنوع البيولوجي.

لطالما أجرى مركز أبحاث الزراعة التابع لولاية بافاريا (LfL) أبحاثًا حول هذه التحديات، وهو الآن يختبر منصة الزراعة الدقيقة GeoPard لمشروع زراعة المحاصيل المستقبلية.

ديمتري ديمينتييف، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة GeoPard: "غالباً ما تواجه أساليب زراعة المحاصيل التقليدية تحديات مثل الإدارة غير الفعالة للموارد ومحدودية الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي. يمكن أن تؤدي هذه العوامل إلى انخفاض غلة المحاصيل وزيادة التكاليف والضغط البيئي."“

توفر منصة GeoPard لشركة LfL منصة مركزية لعرض وتحليل بيانات الزراعة الهامة. وتتيح واجهة المنصة سهلة الاستخدام دمج بيانات الأقمار الصناعية والبيانات التجريبية من التجارب الميدانية، مما يبسط تفسير البيانات المعقدة ويمكّن المستخدمين من اتخاذ قرارات مدروسة تُحسّن الإنتاجية والاستدامة.

تم تقسيم الحقل إلى أقسام لعرض إعداد محدد للتجربة: قامت شركة LfL بتطبيق نظام الزراعة الشريطية المتداخلة، أي الزراعة المتزامنة لمحاصيل متعددة في شرائط متوازية في نفس الحقل.

يمكن استخدام هذه الشرائح لاحقًا بشكل منفصل في معادلات المدخلات (مثل الأسمدة ومبيدات الآفات) ونتائج الإنتاج، مما يتيح حساب إجمالي الحقل

الربح. علاوة على ذلك، يمكن تقييم الأرباح الناتجة عن المحاصيل الفردية والآثار المحتملة على الحواف بين الشرائط.

يمكن للتعاون بين LfL و GeoPard من خلال مشروع زراعة المحاصيل المستقبلية أن يدفع بأدوات التحليل الخاصة بالهياكل الحقلية غير التقليدية إلى الأمام.

من خلال الاستفادة من منصة GeoPard المتقدمة، يمكنها استكمال نتائج أبحاثها وإنشاء تصورات قيّمة لتوصيل الأفكار المستخلصة من المشروع إلى الجمهور.

مع التركيز على الزراعة الدقيقة والإنتاجية والإشراف البيئي، يُظهر مشروع LfL المبتكر إمكانية تحقيق مستقبل أكثر استدامة في زراعة المحاصيل.

الدكتور ماركوس غاندورفر، رئيس قسم الرقمنة وقائد المشروع في شركة LfL: "يسعدنا العمل مع فريق GeoPard المتحمس. إن الرؤى المتعمقة لبيانات الزراعة الشريطية المتداخلة التي أتاحتها أداة GeoPard ذات قيمة كبيرة بالنسبة لنا."“

عن

مركز بافاريا الحكومي للأبحاث الزراعية (LfL) يُعدّ مركز بافاريا الحكومي للأبحاث الزراعية (LfL) مركز المعرفة والخدمات الزراعية في بافاريا. ويتناول البحث التطبيقي الذي يُجريه المركز قضايا الممارسات الزراعية، ويُقدّم حلولاً عملية للمؤسسات الزراعية بشتى الطرق.

يقع مشروع زراعة المحاصيل المستقبلية متعدد التخصصات في روهستورف أد روت في جنوب شرق بافاريا. يمكنكم الاطلاع على المزيد من المعلومات حول المشروع على موقعه الإلكتروني. http://www.future-crop-farming.de

جيو بارد الزراعة 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 شركة GeoPard Agriculture 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.

استخدام تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لتحسين زراعة المحاصيل الغطائية

تشهد الصناعة الزراعية تحولًا كبيرًا، مع انتشار التقنيات الحديثة مثل أنظمة تحديد المواقع (GPS) بشكل متزايد.

هذا ملحوظ بشكل خاص في كيفية زراعة المزارعين للمحاصيل الغطائية. تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) تحدث ثورة في طريقة إدارتهم لحقولهم، مما يساعدهم على أن يصبحوا أكثر كفاءة واستدامة في ممارساتهم الزراعية.

المحاصيل التغطية، والتي يطلق عليها أحيانًا "السماد الأخضر"، هي نباتات تُزرع بشكل أساسي لتحسين صحة التربة بدلاً من الحصاد. تُزرع عادة خلال غير موسم النمو وتوفر فوائد مثل مكافحة الأعشاب الضارة، وتعزيز التنوع البيولوجي، وزيادة خصوبة التربة.

ومع ذلك، فإن زراعة المحاصيل الغطائية يمكن أن تكون شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً. هذا هو المكان الذي تكون فيه تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) مفيدة.

إن دمج تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) في الزراعة يجلب العديد من المزايا. أولاً، يسمح بالزراعة الدقيقة، حيث يمكن للمزارعين استخدام إحداثيات نظام تحديد المواقع لإنشاء خرائط دقيقة لحقولهم.

يساعدهم ذلك على مراقبة نمو المحاصيل وظروف التربة عن كثب. بالاعتماد على البيانات، يمكنهم تطبيق الأسمدة والمبيدات بشكل أكثر دقة، مما يقلل من الهدر ويقلل من الضرر الذي يلحق بالبيئة.

علاوة على ذلك، تعزز تقنية GPS بشكل كبير كفاءة زراعة المحاصيل الغطائية. قد تؤدي الطرق التقليدية إلى توزيع غير متساو للبذور، تاركة بعض المناطق مغطاة بشكل ضعيف.

مع الآلات الموجهة بنظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، يمكن للمزارعين ضمان التوزيع المتساوي عبر الحقل بأكمله، مما يعزز النمو الأفضل وتغطية التربة. هذا لا يعزز فعالية محاصيل التغطية فحسب، بل يقلل أيضًا من الحاجة إلى العمالة والموارد.

بالإضافة إلى ذلك، تتيح تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) للمزارعين تطبيق استراتيجيات تدوير محاصيل أكثر فعالية. فمن خلال رسم خرائط دقيقة للحقول وتتبع نمو المحاصيل، يمكنهم تحسين صحة التربة وإنتاجيتها من خلال دورات مدروسة جيدًا. وهذا يمكن أن ينتج عنه زيادة في الإنتاجية بمرور الوقت، مما يزيد من تحسين الكفاءة الزراعية.

علاوة على ذلك، تلعب تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) دورًا حيويًا في مراقبة الآفات والأمراض وإدارتها. فهي تتيح للمزارعين تتبع مواقع هذه المشاكل ومدى انتشارها، مما يمكنهم من اتخاذ إجراءات مستهدفة للتحكم بها. ونتيجة لذلك، يمكن تقليل استخدام المبيدات الحشرية واسعة النطاق، مما يعزز نظامًا زراعيًا أكثر صحة واستدامة.

تقدم تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) فوائد تتجاوز المزارعين الأفراد فيما يتعلق بزراعة المحاصيل التغطية. لديها القدرة على تشجيع الممارسات الزراعية المستدامة والفعالة على نطاق عالمي.

من خلال تقليل النفايات وتعظيم الاستفادة من الموارد، يمكن لتقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) أن تلعب دوراً هاماً في تلبية الطلب العالمي المتزايد على الغذاء بطريقة صديقة للبيئة.

ولكن، يمثل استخدام تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) في الزراعة تحديات للعديد من المزارعين، مثل التكاليف الأولية المرتفعة ونقص المعرفة التقنية. ولمواجهة هذه العقبات، من الضروري تقديم الدعم للمزارعين.

يمكن تحقيق ذلك من خلال الحوافز المالية، وبرامج التدريب، وتطوير البرامج والمعدات سهلة الاستخدام، مما يتيح لهم الاستفادة القصوى من هذه التقنية بفعالية.

في الختام، تمتلك تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) في زراعة المحاصيل التغطية إمكانية تحسين الكفاءة الزراعية بشكل كبير. إنها تتيح الزراعة الدقيقة، وممارسات زراعية محسنة، ودورة محاصيل فعالة، وإدارة أفضل للآفات والأمراض. من خلال توفير الدعم والموارد المناسبة، يمكن للمزارعين الاستفادة من تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لإنشاء قطاع زراعي أكثر استدامة وإنتاجية.

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.

رسوم بيانية لتطور المحاصيل من GeoPard للزراعة الدقيقة

تتطلب الصناعة الزراعية اليوم ليس فقط العمل الجاد وفهم الأرض، ولكن أيضًا التطبيق الذكي للتكنولوجيا. يسعدني أن أشارككم رؤية حول إحدى الأدوات التي تحدث فرقًا كبيرًا في ممارسات الزراعة المستدامة: رسوم بيانية لتطور المحاصيل من GeoPard.

توفر رسومنا البيانية لتطوير المحاصيل عرضًا شاملاً وسهل الاستخدام لبيانات نمو المحاصيل منذ عام 1988. تم تصميم هذه الرسوم البيانية، التي يتم إنشاؤها تلقائيًا لأي حقل، لضمان الدقة والموثوقية.

يتم حساب البيانات لمنطقة السحابة والمناطق الخالية من الظل في الحقل فقط. يكشف التمرير البسيط عن متوسط قيمة مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI)، مما يوفر لقطة فورية لصحة المحصول.

لكن ما الذي يميز أداتنا؟ القدرة على تبديل طرق العرض. تسمح واجهة GeoPard للمستخدمين بالتبديل بين العرض السنوي والشهري. هذا المستوى من التفاصيل يضمن تزويدك بالبيانات الأساسية لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن إدارة المحاصيل، وتوقيت الحصاد، وتوقع الإنتاجية.

في يد المزارع، يمكن لهذا البصيرة الدقيقة أن توجه استراتيجيات إدارة الحقول، مما يساعد في الكشف عن الوقت الأمثل للحصاد، ومراقبة المحاصيل على نطاق واسع، وبشكل عام، تحسين الإنتاجية والاستدامة.

هذه خطوة مثيرة إلى الأمام في الزراعة الدقيقة، وهو مسار لا يؤدي فقط إلى تحسين المحاصيل، بل أيضًا إلى ممارسات أكثر استدامة تأخذ في الاعتبار بصمتنا البيئية.

تابعونا للحصول على المزيد من التحديثات بينما نواصل تطوير أدواتنا وصقلها لخدمة المجتمع الزراعي بشكل أفضل. نحن في رحلة لجعل الزراعة الدقيقة أكثر سهولة وكفاءة، ويسعدنا انضمامكم إلينا. معاً، لنعيد تعريف مستقبل الزراعة!

حساب الفرق بين خرائط الهدف وتلك المطبقة

في الزراعة الدقيقة، يتمثل أحد التحديات الشائعة في ضمان تطبيق البذور أو الأسمدة أو عوامل حماية المحاصيل وفقًا للمعدل المحدد (الوصفة المستهدفة).

قد تؤدي الاختلافات بين الوصفة المستهدفة وما يتم تطبيقه فعلياً في الحقل (كما تم تطبيقه) إلى استخدام غير فعال للموارد والتأثير على أداء المحاصيل.

من خلال الاستفادة من التحليلات القوية لـ GeoPard، يمكنك حساب وتصور الاختلافات بين خرائط Target Rx و As-Applied.

يمكن أن يكون تحليل الاختلافات هذا بمثابة أداة مهمة لتحديد المشكلات المتعلقة بالمعدات أو توقيت التطبيق أو التطبيق الفعلي نفسه بسرعة.

دعونا نلقي نظرة أعمق على هذا الموضوع:

  • تصور الاختلافاتتتيح لك منصة GeoPard إنشاء "خريطة فرق"، تجمع بين بيانات الوصفة الطبية المستهدفة والبيانات المُطبقة فعليًا. يوفر هذا التمثيل المرئي للاختلاف طريقة سريعة وبديهية لتحديد المناطق التي لم يتطابق فيها التطبيق الفعلي مع الهدف.
  • تحديد المشكلاتمن خلال مقارنة خريطة الفرق مع خرائط الوصفة الأصلية والخرائط المطبقة، يمكنك تحديد مناطق أو اتجاهات معينة قد تشير إلى خلل في المعدات، أو توقيت تطبيق غير مثالي، أو مشاكل في المنتج المطبق نفسه.
  • تحسين الكفاءة: يمكن أن يساعدك هذا التحليل في تحسين استخدام الموارد من خلال معالجة المشكلات المحددة، وبالتالي مواءمة معدلاتك المطبقة مع معدلك المستهدف للتطبيقات المستقبلية.
  • تحسين أداء المحاصيلمن خلال ضمان حصول حقلكم على الكمية المناسبة من المدخلات في الوقت المناسب، يمكنكم تعزيز صحة المحاصيل وربما زيادة الإنتاج.

تذكر أن الزراعة الدقيقة تتمحور حول اتخاذ قرارات أكثر دقة واستنارة. من خلال دمج هذه الميزة في ممارسات إدارة مزرعتك المعتادة، يمكنك ضمان تحقيق أقصى استفادة من مدخلاتك ودفع مزرعتك نحو إنتاجية وربحية أكبر.

طلب يحتوي البادئة على العمليات المتعلقة بالتطبيق المستخدم، ومنها:

1. معدل الطلب المقدم – الخريطة الأصلية المطبقة من الآلات (كيف تم تطبيق المنتج)

Application_AppliedRate.png - خريطة التطبيق الأصلية من الآلة (كيف تم تطبيق المنتج)

2. معدل التطبيق المستهدف – الهدف الأصلي من الآلات (كيف تم تطبيق المنتج)

Application_TargetRate.png - الهدف الأصلي من الآلة (كيف تم تطبيق المنتج)

3. تجميع دقة التطبيق – تجميع النتائج: 0 – لا توجد بيانات (لم يزر الجهاز هذه المواقع)، 1 – تم التطبيق أسفل الهدف وليس في النطاق المقبول (+-5% من الهدف)، 2 – تم التطبيق في النطاق المقبول (+-5% من الهدف)، 3 – تم التطبيق أعلى الهدف وليس في النطاق المقبول (+-5% من الهدف).

Application_AccuracyClusterization.png - تجميع النتائج: 0 - لا توجد بيانات (لم يزر الجهاز هذه المواقع)، 1 - تم التطبيق أسفل الهدف وليس ضمن النطاق المقبول (+-5% من الهدف)، 2 - تم التطبيق ضمن النطاق المقبول (+-5% من الهدف)، 3 - تم التطبيق أعلى الهدف وليس ضمن النطاق المقبول (+-5% من الهدف).

4. فرق معدل التقديم – الفرق بين المعدلات المطبقة والمعدلات المستهدفة بالأرقام المطلقة (وحدات لتر/هكتار)

Application_RateDifference.png - الفرق بين المعدلات المطبقة والمعدلات المستهدفة بالأرقام المطلقة (وحدات لتر/هكتار)

 

البذر يحتوي البادئة على العمليات المتعلقة بالبذر، ومنها:

1. معدل تطبيق البذور – الكمية الأصلية المطبقة من وعاء الزراعة (كم عدد البذور التي تم زرعها)

Seeding_AppliedRate.png - معدل البذر الأصلي من آلة البذر (عدد البذور التي تم زرعها)

2. معدل البذر المستهدف – الهدف الأصلي من الزارع (كم عدد البذور التي يجب زراعتها)

Seeding_TargetRate.png - الهدف الأصلي من آلة الزراعة (عدد البذور التي يجب زراعتها)

3. دقة البذر والتجميع - نفس قواعد التجميع، ولكن النطاق المقبول هو ±1% من الهدف

Seeding_AccuracyClusterization.png - نفس قواعد التجميع، ولكن النطاق المقبول هو ±1% من الهدف

4. دقة البذر، التجميع، التكبير - نفس عملية تجميع دقة البذر ولكن مع تكبير لعرض نفس المنطقة التي تعرض معدل البذر المستهدف ومعدل البذر المطبق

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - نفس ملف Seeding_AccuracyClusterization.png ولكن تم تكبيره لعرض نفس المنطقة التي يظهرها ملفا Seeding_TargetRate.png و Seeding_AppliedRate.png

5. اختلاف معدل البذر - الفرق بين المعدلات المطبقة والمعدلات المستهدفة بالأرقام المطلقة (وحدات البذور/هكتار)

5. فرق معدل البذر - الفرق بين المعدلات المطبقة والمعدلات المستهدفة بالأرقام المطلقة (وحدات البذور/هكتار)

ما هي الوصفة الطبية المستهدفة (Target Rx) في الزراعة؟

في مجال الزراعة، تشير الوصفة المستهدفة إلى مجموعة الممارسات أو المدخلات الموصى بها أو المرغوبة لتحقيق النمو الأمثل للمحاصيل وصحتها وإنتاجيتها. وهي بمثابة دليل أو خطة يتبعها المزارعون لتحقيق أهداف زراعية محددة.

تأخذ الوصفة المستهدفة في الاعتبار عوامل مختلفة مثل نوع المحصول، ومرحلة النمو، وظروف التربة، والمناخ، وضغوط الآفات والأمراض، واحتياجات العناصر الغذائية.

يقدم هذا الدليل إرشادات حول استخدام الأسمدة والمبيدات الحشرية والري وتناوب المحاصيل واختيار البذور وكثافة الزراعة وغيرها من الممارسات الزراعية الأساسية.

تهدف الوصفة العلاجية الموجهة إلى تزويد المزارعين بتوصيات مدعومة علمياً تستند إلى البحوث والمعرفة الزراعية والظروف المحلية. وتهدف إلى تحسين استخدام الموارد، وتقليل خسائر المحاصيل، وتعزيز الإنتاجية الزراعية الإجمالية.

غالباً ما يتم تطوير الوصفات المستهدفة من قبل خبراء الزراعة، أو مهندسي الزراعة، أو خدمات الإرشاد الزراعي، أو المؤسسات البحثية.

قد تكون هذه الممارسات خاصة بمحاصيل أو مناطق أو حتى حقول فردية مختلفة، مع مراعاة الخصائص والتحديات الفريدة لكل سياق زراعي.

يستخدم المزارعون الوصفات المستهدفة كنقطة مرجعية لتوجيه عملية صنع القرار وممارسات الإدارة.

باتباع الإرشادات الموصى بها، يهدف المزارعون إلى تحقيق أقصى قدر من صحة المحاصيل وإنتاجيتها وجودتها مع تقليل التأثير السلبي على البيئة.

من المهم ملاحظة أن الوصفات المستهدفة يجب أن تكون مرنة وقابلة للتكيف لمراعاة الاختلافات في الظروف المحلية والحاجة إلى ممارسات زراعية مستدامة.

قد يحتاج المزارعون إلى إجراء تعديلات بناءً على الملاحظات في الوقت الفعلي، والخبرات الميدانية، والمراقبة المستمرة لضمان أفضل النتائج الممكنة لعملياتهم الزراعية المحددة.

ما الذي يتم تطبيقه على أرض الواقع (كما هو مطبق)؟

يشمل مفهوم الزراعة التطبيقية عملية تطبيق المدخلات بدقة ووضوح، مثل الأسمدة والمبيدات الحشرية والري، على المحاصيل بناءً على البيانات الآنية والظروف الخاصة بالموقع.

يتضمن ذلك دمج تقنيات مختلفة، بما في ذلك نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ونظام المعلومات الجغرافية (GIS) وأجهزة الاستشعار ومعدات تطبيق المعدل المتغير.

ما هي الاختلافات بينهما؟

في مجال الزراعة، تشير الاختلافات بين الوصفة المستهدفة والتطبيق الفعلي في الحقل إلى الاختلافات أو الانحرافات بين الممارسات الزراعية الموصى بها أو المرغوبة والتنفيذ في العالم الحقيقي.

يمكن أن تتجلى هذه الاختلافات في جوانب مختلفة، بما في ذلك استخدام الأسمدة والمبيدات الحشرية والري وتقنيات الزراعة وغيرها.

العوامل المؤثرة في الاختلافات

تساهم عدة عوامل في الاختلافات بين الوصفة المستهدفة والتطبيق الميداني الفعلي في الزراعة:

  • العوامل البيئيةتتأثر الممارسات الزراعية بالظروف البيئية المتغيرة، بما في ذلك تكوين التربة، والأنماط المناخية، وتوافر المياه. وقد تنشأ اختلافات نتيجة لتغيرات غير متوقعة في هذه العوامل، مما يؤثر على جدوى وفعالية الممارسات الموصوفة.
  • العوامل البشرية: تُعدّ معارف المزارعين ومهاراتهم وخبراتهم عنصراً أساسياً في تطبيق الممارسات الزراعية الموصوفة بدقة. وقد تحدث اختلافات عندما يواجه المزارعون صعوبات في فهم أو تفسير التعليمات المحددة، مما يؤدي إلى انحرافات أثناء التطبيق.
  • القيود التكنولوجيةعلى الرغم من تطور التكنولوجيا الزراعية، إلا أنها قد لا تكون متاحة أو ميسورة التكلفة لجميع المزارعين. وقد تنشأ اختلافات عندما لا يتمكن المزارعون من الوصول إلى أحدث المعدات، أو أدوات الزراعة الدقيقة، أو البيانات الآنية، مما يؤثر على دقة التطبيقات الميدانية.
  • التوقيت واللوجستيات: الزراعة قطاع حساس للوقت، إذ توجد فترات محددة للزراعة والحصاد واستخدام المواد الكيميائية الزراعية. وقد تحدث اختلافات إذا واجه المزارعون قيودًا لوجستية، مثل التأخير في الحصول على المدخلات أو الظروف الجوية السيئة التي تعيق تطبيق الممارسات الموصى بها في الوقت المناسب.

الخاتمة

تُشكّل الاختلافات بين الوصفة المُستهدفة والتطبيق الفعلي في الحقول الزراعية تحدياتٍ يجب معالجتها لضمان ممارسات زراعية مستدامة وفعّالة. ويُعدّ فهم العوامل المُساهمة في هذه الاختلافات وتأثيرها على النتائج الزراعية أمرًا بالغ الأهمية.

نموذج آلي للكشف عن حدود الحقول للزراعة الدقيقة من GeoPard

أكملت شركة GeoPard بنجاح تطوير نموذج آلي للكشف عن حدود الحقول باستخدام صور الأقمار الصناعية متعددة السنوات، والكشف الدقيق عن السحب والظلال، والخوارزميات الخاصة المتقدمة، بما في ذلك الشبكات العصبية العميقة.

حقق نموذج الكشف الميداني GeoPard دقة متطورة بلغت 0.975 على مقياس التقاطع على الاتحاد (IoU), تم التحقق من صحتها عبر مناطق وأنواع محاصيل متنوعة على مستوى العالم.

اطلع على هذه الصور لرؤية النتائج في ألمانيا (يبلغ متوسط مساحة الحقل 7 هكتارات):

1- صورة خام من القمر الصناعي Sentinel-2

1 – صورة خام من القمر الصناعي Sentinel-2

3- حدود الحقول المجزأة

2 – صورة فائقة الدقة من القمر الصناعي Sentinel-2 بواسطة GeoPard (بدقة متر واحد)

2 - صورة فائقة الدقة من القمر الصناعي Sentinel-2 بواسطة GeoPard

3- حدود الحقول المجزأة،, 0.975 مقياس دقة التقاطع على الاتحاد (IoU)،, عبر مناطق دولية متعددة وأنواع محاصيل متنوعة.


سيتم قريباً دمج هذه الميزة مع واجهة برمجة التطبيقات (API) وتطبيق GeoPard. تساعد هذه الطريقة الآلية والفعّالة من حيث التكلفة في التنبؤ بالمحاصيل، وتعود بالفائدة على المؤسسات الحكومية، كما تُسهّل على مُلّاك الأراضي الكبيرة الذين يحتاجون غالباً إلى تحديث حدود حقولهم بين المواسم.

يعتمد نهج GeoPard على اتجاهات الغطاء النباتي للمحاصيل على مدى عدة سنوات باستخدام تحليل العوامل المتعددة وتناوب المحاصيل.

 

يمكن الوصول إلى النموذج عبر واجهة برمجة تطبيقات GeoPard بنظام الدفع حسب الاستخدام، مما يوفر المرونة دون الحاجة إلى اشتراكات مكلفة.

 

ما هو تحديد حدود الحقل؟

يشير ترسيم حدود الحقول إلى عملية تحديد ورسم حدود الحقول الزراعية أو قطع الأراضي. ويتضمن ذلك استخدام تقنيات ومصادر بيانات متنوعة لترسيم حدود الحقول أو قطع الأراضي الزراعية الفردية.

تقليدياً، كان المزارعون أو ملاك الأراضي يحددون حدود الحقول يدوياً بناءً على معرفتهم وملاحظاتهم.

ومع ذلك، ومع التقدم في التكنولوجيا، وخاصة في الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية (GIS)، أصبحت الأساليب الآلية وشبه الآلية أكثر انتشارًا.

يُعد تحليل صور الأقمار الصناعية أو الصور الجوية أحد الأساليب الشائعة. إذ يمكن للصور عالية الدقة التي تلتقطها الأقمار الصناعية أو الطائرات أن توفر معلومات تفصيلية عن التضاريس، بما في ذلك الحدود بين قطع الأراضي المختلفة.

يمكن تطبيق خوارزميات معالجة الصور على هذه الصور لاكتشاف السمات المميزة مثل التغيرات في نوع الغطاء النباتي أو اللون أو الملمس أو الأنماط التي تشير إلى وجود حدود الحقول.

تتضمن تقنية أخرى استخدام بيانات LiDAR (الكشف الضوئي وتحديد المدى)، والتي تستخدم أشعة الليزر لقياس المسافة بين المستشعر وسطح الأرض.

يمكن لبيانات LiDAR أن توفر معلومات مفصلة عن الارتفاع والتضاريس، مما يسمح بتحديد الاختلافات الدقيقة في التضاريس التي قد تتوافق مع حدود الحقول.

بالإضافة إلى ذلك، تلعب نظم المعلومات الجغرافية (GIS) دورًا حاسمًا في تحديد حدود الحقول.

تتيح برامج نظم المعلومات الجغرافية دمج وتحليل طبقات بيانات متنوعة، تشمل صور الأقمار الصناعية، والخرائط الطبوغرافية، وسجلات ملكية الأراضي، وغيرها من المعلومات ذات الصلة. ومن خلال دمج مصادر البيانات هذه، يمكن لنظم المعلومات الجغرافية أن تساعد في تفسير وتحديد حدود الحقول.

يُعدّ التحديد الدقيق للحقول أمراً ضرورياً لعدة أسباب. فهو يُسهّل الإدارة الأفضل للموارد الزراعية، ويُمكّن من استخدام تقنيات الزراعة الدقيقة، ويدعم تخطيط وتنفيذ الممارسات الزراعية مثل الري والتسميد ومكافحة الآفات.

كما تساعد بيانات حدود الحقول الدقيقة في إدارة الأراضي، وتخطيط استخدام الأراضي، والامتثال للوائح الزراعية.

كيف يكون ذلك مفيداً؟

يلعب دورًا محوريًا في الزراعة وإدارة الأراضي، إذ يوفر العديد من الفوائد والأهمية المدعومة بالأدلة والإحصاءات العالمية. إليكم بعض النقاط الرئيسية:

1. الزراعة الدقيقة: تساعد حدود الحقول الدقيقة في تطبيق تقنيات الزراعة الدقيقة، حيث يتم توجيه الموارد مثل المياه والأسمدة والمبيدات بدقة إلى مناطق محددة داخل الحقول.

وفقًا لتقرير صادر عن البنك الدولي، فإن تقنيات الزراعة الدقيقة لديها القدرة على زيادة غلة المحاصيل بحلول عام 20% وخفض تكاليف المدخلات بحلول عام 20%.

2. إدارة الموارد بكفاءة: يُمكّن هذا النظام المزارعين من إدارة الموارد بشكل أفضل من خلال تحسين أنظمة الري، وتعديل ممارسات التسميد، ومراقبة صحة المحاصيل. هذه الدقة تقلل من هدر الموارد والأثر البيئي.

تقدر منظمة الأغذية والزراعة (الفاو) أن ممارسات الزراعة الدقيقة يمكن أن تقلل من استخدام المياه بمقدار 20-50%، وتقلل من استهلاك الأسمدة بمقدار 10-20%، وتقلل من استخدام المبيدات بمقدار 20-30%.

3. تخطيط استخدام الأراضي: تُعدّ بيانات حدود الحقول الدقيقة ضرورية لتخطيط استخدام الأراضي، مما يضمن الاستخدام الأمثل للأراضي الزراعية المتاحة. فهي تُمكّن صانعي السياسات ومديري الأراضي من اتخاذ قرارات مدروسة بشأن تخصيص الأراضي، وتناوب المحاصيل، وتقسيم المناطق.

قد يؤدي ذلك إلى زيادة الإنتاجية الزراعية وتحسين الأمن الغذائي. وقد وجدت دراسة نُشرت في مجلة حفظ التربة والمياه أن التخطيط الفعال لاستخدام الأراضي يمكن أن يزيد الإنتاج الغذائي العالمي بمقدار 20-671 ضعفًا.

4. الإعانات الزراعية والتأمين: تقدم العديد من الدول إعانات زراعية وبرامج تأمين بناءً على حدود الحقول. ويساعد التحديد الدقيق للحدود في تحديد مساحات الأراضي المؤهلة، وضمان التوزيع العادل للإعانات، وحساب أقساط التأمين بدقة.

فعلى سبيل المثال، تعتمد السياسة الزراعية المشتركة للاتحاد الأوروبي على حدود الحقول الدقيقة لحسابات الدعم ومراقبة الامتثال.

5. إدارة الأراضي والحدود القانونية: يُعدّ تحديد حدود الحقول في الزراعة أمراً بالغ الأهمية لإدارة الأراضي، وحقوق الملكية، وحلّ النزاعات المتعلقة بها. وتساعد الخرائط الدقيقة لحدود الحقول في إثبات الملكية القانونية، ودعم أنظمة تسجيل الأراضي، وتسهيل معاملات الأراضي بشفافية.

يقدر البنك الدولي أن 30% فقط من سكان العالم لديهم حقوق موثقة قانونياً في أراضيهم، مما يسلط الضوء على أهمية بيانات حدود الحقول الموثوقة لضمان حيازة الأراضي بشكل آمن.

6. الامتثال والاستدامة البيئية: تساعد حدود الحقول الدقيقة في مراقبة الامتثال، مما يضمن الالتزام باللوائح البيئية وممارسات الزراعة المستدامة.

يساعد ذلك في تحديد المناطق العازلة والمناطق المحمية والمناطق المعرضة للتآكل أو تلوث المياه، مما يمكّن المزارعين من اتخاذ التدابير المناسبة. ويعزز الالتزام بالمعايير البيئية الاستدامة ويقلل من الآثار السلبية على النظم البيئية.

ووفقاً لمنظمة الأغذية والزراعة، يمكن لممارسات الزراعة المستدامة أن تخفف من انبعاثات غازات الاحتباس الحراري بما يصل إلى 6 مليارات طن سنوياً.

تُبيّن هذه النقاط فائدتها وأهميتها في الزراعة وإدارة الأراضي. وتؤكد الأدلة والإحصاءات العالمية المعروضة الآثار الإيجابية التي يمكن أن تُحدثها على كفاءة استخدام الموارد، وتخطيط استخدام الأراضي، والأطر القانونية، والاستدامة البيئية، والإنتاجية الزراعية الإجمالية.

باختصار، يُعدّ تحديد حدود الحقول في الزراعة عمليةً لتحديد ورسم خرائط حدود الحقول الزراعية أو قطع الأراضي. وتعتمد هذه العملية على تقنيات متنوعة، مثل تحليل صور الأقمار الصناعية، وبيانات LiDAR، ونظم المعلومات الجغرافية، لتحديد هذه الحدود بدقة، مما يُتيح إدارة فعّالة للأراضي وممارسات زراعية سليمة.

ما هي المكونات الرئيسية للزراعة الدقيقة؟

الزراعة الدقيقة، والمعروفة أيضًا باسم الزراعة الدقيقة (PA)، هي نهج حديث للإدارة الزراعية يستخدم التقنيات المتقدمة والمكونات الأساسية للزراعة الدقيقة لتحسين الإنتاج الزراعي وتقليل الفاقد.

وقد اكتسبت زخماً كبيراً في السنوات الأخيرة نظراً لقدرتها على تحسين الإنتاجية الزراعية، والحد من النفايات، وتعزيز الاستدامة.

وفقًا لتقرير صادر عن شركة Grand View Research، بلغت قيمة سوق الزراعة الدقيقة العالمية 5.44 مليار دولار أمريكي في عام 2020، ومن المتوقع أن تنمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 12.71 تريليون دولار أمريكي من عام 2021 إلى عام 2028.

ويعزى هذا النمو إلى تزايد اعتماد المزارعين في جميع أنحاء العالم على تقنيات الزراعة الدقيقة.

مكونات الزراعة الدقيقة

تشمل المكونات الرئيسية المعلومات والتكنولوجيا والإدارة، والتي يتم دمجها لتحسين الإنتاج.

معلومة:

تُعدّ المعلومات عنصراً أساسياً في الزراعة الدقيقة. ويشمل هذا العنصر جمع البيانات المتعلقة بالتربة والطقس والمحاصيل وغيرها من العوامل التي تؤثر على الإنتاج الزراعي. ويتم جمع هذه المعلومات من خلال مصادر متنوعة مثل أجهزة الاستشعار والطائرات المسيّرة والأقمار الصناعية والمعدات الأرضية.

بعد جمع البيانات، يتم تحليلها باستخدام برامج وخوارزميات متطورة لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ. تساعد هذه الرؤى المزارعين على اتخاذ قرارات مدروسة بشأن زراعة المحاصيل وتسميدها وريّها وحصادها.

فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام أجهزة استشعار التربة لقياس رطوبة التربة ودرجة الحرارة ومستويات العناصر الغذائية، مما يساعد المزارعين على تحديد الوقت الأمثل لزراعة المحاصيل وتسميدها.

وبالمثل، يمكن استخدام بيانات الطقس للتنبؤ باحتمالية الإصابة بالآفات والأمراض، مما يساعد المزارعين على اتخاذ تدابير وقائية قبل أن تتأثر المحاصيل.

تشمل مكونات الزراعة الدقيقة المعلومات

تكنولوجيا:

تُعدّ التكنولوجيا عنصراً رئيسياً آخر. ويشمل هذا العنصر مجموعة واسعة من التقنيات مثل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) والطائرات المسيّرة والروبوتات والآلات المتطورة.

تُستخدم هذه التقنيات لأتمتة العمليات الزراعية المختلفة، وتقليل تكاليف العمالة، وتحسين الكفاءة.

فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لتوجيه الجرارات وغيرها من المعدات الزراعية، مما يقلل من التداخل في العمليات ويقلل من استهلاك الوقود.

وبالمثل، يمكن استخدام الطائرات بدون طيار لمراقبة صحة المحاصيل والكشف عن الآفات والأمراض، مما يساعد المزارعين على اتخاذ إجراءات في الوقت المناسب لمنع تلف المحاصيل.

إدارة:

تُعدّ الإدارة المكوّن الرئيسي الثالث للزراعة الدقيقة. ويشمل هذا المكوّن استخدام برامج وأدوات متطورة لإدارة العمليات الزراعية، وتحسين استخدام الموارد، وتقليل الهدر. كما يشمل تبنّي ممارسات زراعية مستدامة لحماية البيئة وتعزيز الاستدامة على المدى الطويل.

على سبيل المثال، يمكن استخدام برامج الزراعة الدقيقة لتخطيط دورات المحاصيل، وتحسين الري، ومراقبة نمو المحاصيل، مما يمكن أن يساعد المزارعين على زيادة الإنتاج وتقليل الفاقد.

وبالمثل، يمكن للممارسات الزراعية المستدامة مثل الحراثة المحافظة، وزراعة المحاصيل الغطائية، والإدارة المتكاملة للآفات أن تساعد المزارعين على الحد من تآكل التربة، والحفاظ على المياه، وتقليل استخدام المبيدات.

كيف يمكن تطبيق مكونات الزراعة الدقيقة؟

توجد عدة أنظمة وعمليات يمكن للمزارعين اتباعها. صُممت هذه الأنظمة لمساعدة المزارعين على جمع البيانات وتحليلها، وأتمتة العمليات الزراعية، واتخاذ قرارات مدروسة بشأن استخدام الموارد وإدارة المحاصيل.

فيما يلي بعض الأنظمة والعمليات التي يمكن للمزارعين اعتمادها لتطبيق مكونات الزراعة الدقيقة:

برامج إدارة المزارع:

يُعد برنامج إدارة المزارع أداةً أساسيةً لتنفيذ الجانب الإداري. إذ يُمكن لهذا البرنامج مساعدة المزارعين على تخطيط وإدارة عملياتهم الزراعية، وتتبع استخدام المدخلات وتكاليفها، ومراقبة نمو المحاصيل وإنتاجيتها.

كيفية تطبيق مكونات الزراعة الدقيقة

يمكن أيضًا استخدام برامج إدارة المزارع لدمج البيانات من مصادر مختلفة، مثل أجهزة استشعار التربة ومحطات الأرصاد الجوية، لتوفير رؤى في الوقت الفعلي يمكن أن تفيد في عملية صنع القرار.

نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) والتوجيه الآلي:

تُعدّ تقنية تحديد المواقع العالمية (GPS) أساسية لتطبيق هذه التقنية. فباستخدام المعدات الزراعية المزودة بتقنية GPS، يستطيع المزارعون ضمان العمل بأقصى كفاءة، مما يقلل من تداخل العمليات ويخفض استهلاك الوقود.

يمكن أيضًا استخدام تقنية التوجيه الآلي لتوجيه المعدات الزراعية، مما يمكن أن يحسن الدقة ويقلل من إجهاد المشغل.

أجهزة الاستشعار والطائرات بدون طيار:

تُعد أجهزة الاستشعار والطائرات المسيّرة ضرورية لتطبيق المعلومات. ويمكن استخدام هذه الأدوات لجمع البيانات المتعلقة برطوبة التربة ودرجة الحرارة ومستويات العناصر الغذائية، فضلاً عن مراقبة نمو المحاصيل والكشف عن الآفات والأمراض.

ويمكن بعد ذلك تحليل هذه البيانات لتوليد رؤى يمكن أن تفيد في اتخاذ قرارات إدارة المحاصيل، مثل متى يتم زراعة المحاصيل وتسميدها، ومتى يتم اتخاذ تدابير وقائية ضد الآفات والأمراض.

إدارة الري:

تُعد إدارة الري عنصراً بالغ الأهمية. فباستخدام أجهزة استشعار رطوبة التربة وبيانات الطقس، يستطيع المزارعون تحسين جداول الري لضمان حصول المحاصيل على الكمية المناسبة من المياه في الوقت المناسب.

وهذا من شأنه أن يساعد في تقليل هدر المياه، والحد من خطر تلف المحاصيل بسبب الإفراط في الري أو نقصه، وتحسين الإنتاجية.

مراقبة المحاصيل:

يُعد رصد المحاصيل عنصراً مهماً آخر. فباستخدام الطائرات المسيّرة أو صور الأقمار الصناعية، يستطيع المزارعون مراقبة نمو المحاصيل والكشف عن المشكلات المحتملة مثل نقص العناصر الغذائية أو الإصابة بالآفات.

وهذا من شأنه أن يساعد المزارعين على اتخاذ إجراءات في الوقت المناسب لمعالجة هذه المشكلات، مما يحسن صحة المحاصيل ويزيد من إنتاجيتها.

ختاماً، لتطبيق هذه المكونات، يمكن للمزارعين تبني مجموعة من الأنظمة والعمليات التي تمكنهم من جمع البيانات وتحليلها، وأتمتة العمليات الزراعية، واتخاذ قرارات مدروسة بشأن استخدام الموارد وإدارة المحاصيل. ومن خلال الاستفادة من قوة التكنولوجيا والبيانات والإدارة، يمكن للزراعة الدقيقة أن تساعد المزارعين على تحقيق كفاءة واستدامة وربحية أكبر في عملياتهم الزراعية.

التكامل بين GeoPard و UP42

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

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

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.

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