مؤشر الاختلاف المعياري للرطوبة

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

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

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

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

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

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

ما هو مؤشر الرطوبة؟

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

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

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

ما هو مؤشر الرطوبة التفاضلي المعياري؟

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

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

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

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

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

ما هو NDWI؟

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

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

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

تصوير مؤشر NDMI لتحديد مؤشر الماء التفاضلي المعياري

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

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

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

الاستكشاف الآلي للمحاصيل باستخدام تقاطع طبقات البيانات

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.

فهرس الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI) يجعل حياة المزارعين أسهل

يُعد مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري (NDVI) مقياسًا شائع الاستخدام لتحديد كثافة وصحة الغطاء النباتي. تتراوح قيمه من -1 إلى 1، حيث تشير القيم السالبة إلى وجود الماء أو التربة العارية، وتشير القيم القريبة من الصفر إلى وجود غطاء نباتي متفرق، بينما تشير القيم الأعلى إلى وجود غطاء نباتي أكثر كثافة وصحة.

ما هو مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري (NDVI)؟

إنها طريقة لحساب الفرق بين كمية الضوء الأحمر الذي تتلقاه النباتات وكمية ضوء الأشعة تحت الحمراء القريبة التي تعكسها النباتات بشدة.

تهدف هذه الطريقة إلى تقديم تحليل كمي لحالة الحياة النباتية. لا توجد حالة تقع فيها قيمتها خارج نطاق -1 إلى +1. ومع ذلك، لا يوجد تمييز واضح بين أنواع الغطاء الأرضي المتعددة التي قد توجد.

إذا كان مجموع الأرقام أقل من الصفر، فمن المرجح أن تكون المادة المعنية ماءً. أما إذا كانت قيمة مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) قريبة من القيمة الموجبة، فمن المحتمل أن تكون مجرد مجموعة من الأوراق الخضراء المتراصة. ويصدق هذا بشكل خاص إذا كانت الأوراق متراصة بكثافة.

للأوراق الخضراء قيمة أكبر من الأوراق الحمراء، ولهذا السبب هذا هو الحال. تخيل للحظة أن قيمتها قريبة جدًا من الصفر.

في مثل هذه الحالة، يكاد يكون من المستحيل وجود أي أوراق شجر من أي نوع، وقد تكون المنطقة قد تحولت إلى منطقة حضرية بحلول هذا الوقت. مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري هو المؤشر الذي يستخدمه المحللون في هذا المجال. الاستشعار عن بعد في أغلب الأوقات.

لماذا يُعد مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري مفيدًا؟

توجد العديد من مؤشرات الغطاء النباتي المختلفة، ومعظمها قابل للمقارنة. ومع ذلك، يُعد هذا المؤشر الأكثر استخدامًا وانتشارًا، كما أنه يتميز بميزة أساسية، وهي دقة الصور العالية المستمدة من بيانات الأقمار الصناعية.

في مثل هذه الظروف، يمكن استخدام قنوات بدقة عشرة أمتار لتحديد مؤشر NDVI. تذكر أن البكسل الواحد يساوي عشرة أمتار في عشرة أمتار. من ناحية أخرى، قد تصل دقة المؤشر الذي يستخدم قنوات الضوء الإضافية، وتحديدًا الضوء الأحمر، إلى عشرين مترًا، حيث يساوي البكسل الواحد عشرين مترًا في عشرين مترًا.

كيف يتم حساب مؤشر NDVI؟

يمكن تحديد ذلك باستخدام الإجراء الرياضي المباشر التالي، والذي يحول معلومات الأقمار الصناعية الخام إلى مؤشرات نباتية.

صيغة مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري

تُنشئ المعادلة رقمًا واحدًا يمثل المعلومات المتاحة في نطاقي الأحمر والأشعة تحت الحمراء القريبة.

وللقيام بذلك، يتم حساب الانعكاسية في نطاق الطيف الأحمر وطرحها من الانعكاسية في نطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة. بعد ذلك، تُقسم النتيجة على إجمالي الانعكاسية للأطوال الموجية للأشعة تحت الحمراء القريبة والحمراء.

لن تتجاوز قيمة مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) القيمة الموجبة ولن تقل عن القيمة السالبة. كما أن أي قيمة بين -1 و0 تشير إلى نبات ميت أو عناصر غير عضوية كالحجارة والطرق والمباني.

في الوقت نفسه، قد تتراوح قيمها للنباتات الحية بين 0 و1، حيث يمثل 1 النبات الأكثر صحة، بينما يمثل 0 النبات الأكثر تدهورًا. من الممكن تعيين قيمة واحدة لكل بكسل في الصورة، سواء كان هذا البكسل يمثل ورقة واحدة أو حقل قمح يمتد على مساحة 500 فدان.

كيف نستخدم مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري؟

وبحق، يُستخدم الآن في عدد من مجالات البحث المختلفة. فعلى سبيل المثال، يُوظَّف في مجال الزراعة لتحقيق أهداف الزراعة الدقيقة وتقييم الكتلة الحيوية. كما يستخدمه خبراء الغابات لتقييم موارد الغابات ومؤشر مساحة الأوراق (LAI).

بالإضافة إلى ذلك، تعتقد ناسا أن مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI) يُعدّ مؤشراً موثوقاً لوجود ظروف جفاف. إذ ينخفض كل من النسبة المئوية للغطاء النباتي الطبيعي (NDVI) وتركيز الغطاء النباتي في المناطق التي يُشكّل فيها الماء عائقاً أمام نمو النباتات.

وذلك لأن الماء يمنع جذور النباتات من النمو أعمق في التربة. وهو، بما في ذلك أنواع أخرى من الاستشعار عن بعد, ، لديه القدرة على أن يتم استخدامه في مجموعة متنوعة من الطرق المختلفة في الواقع.

ما الذي يمكن أن يخبرنا به مؤشر NDVI عن النباتات؟

من الضروري أن يكون لديك فهم راسخ لمفهوم الفرق المعياري مؤشر الغطاء النباتي هو مجرد مؤشر على صحة النبات ولا يقدم أي معلومات عن أسباب حالة معينة.

يُعدّ مؤشر الغطاء النباتي تعبيرًا أكثر منه انعكاسًا مباشرًا لما يحدث في الحقل. دعونا نلقي نظرة على ثلاثة تطبيقات لمؤشر NDVI في تحليل الحقول:

عندما يبدأ موسم جديد

يُعد ذلك مفيدًا لفهم قدرة النبات على تحمل الشتاء وكيف تمكن من البقاء على قيد الحياة.

  • إذا كانت قيمته أقل من 0.15، فمن المرجح أن تكون جميع النباتات في هذا الجزء من الحقل قد ذبلت. عادةً ما تشير هذه الأرقام إلى التربة المحروثة الخالية من النباتات.
  • ومن الأمثلة الأخرى على الأرقام المنخفضة الرقم 0.15-0.2. قد يشير ذلك إلى أن النباتات بدأت في الاستعداد لفصل الشتاء خلال الفترة الفينولوجية المبكرة، قبل مرحلة التفرع.
  • تُعتبر النتيجة التي تتراوح بين 0.2 و 0.3 مُرضية. من المُرجح أن النباتات قد وصلت إلى مرحلة التفرع واستعادت حالتها الخضرية.
  • تُعدّ قيمة 0.5 قيمةً جيدة. مع ذلك، من المهمّ التذكّر بأنّ ارتفاع قراءات مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) يُشير إلى أنّ النباتات قضت فصل الشتاء في مرحلةٍ فينولوجيةٍ متأخرة. لنفترض أنّ صورة القمر الصناعي التُقطت قبل أن تعود النباتات إلى حالتها الطبيعية. في هذه الحالة، يُصبح تحليل المنطقة بعد عودة النباتات إلى وضعها الطبيعي أمرًا بالغ الأهمية.
  • يشير الرقم الأكبر من 0.5 إلى وجود خلل خلال مرحلة ما بعد الشتاء. يُنصح بفحص هذه المنطقة الميدانية.

باختصار، إذا لاحظتَ أن القيم المُستخلصة تختلف اختلافًا كبيرًا عن المعدل الطبيعي، فعليك فحص الجزء ذي الصلة من الحقل. ويُشترط وجود انحراف كبير عن المعدل الطبيعي لتصنيف القيم على أنها غير طبيعية في منطقة معينة.

عندما يكون الموسم في منتصفه

قد يكون استخدام المؤشر مفيدًا في فهم كيفية نمو النباتات بشكل أفضل. لنفترض أن القراءات تقع بين مستوى معتدل ومستوى مرتفع (0.5-0.85). من المرجح جدًا أن هذا الجزء من المنطقة لا يواجه أي تحديات كبيرة في الوقت الحالي.

إذا ظل المؤشر أقل من المستوى المطلوب، فقد يكون هناك مشاكل مثل نقص المياه أو العناصر الغذائية في التربة. مع ذلك، عليك إجراء بحثك الخاص في هذا الشأن.

نحن نولد خرائط لتطبيق معدل متغير (VRA) يتم قياس نسبة النيتروجين باستخدام مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري. نحدد المناطق ذات مؤشرات الغطاء النباتي التي تتراوح من منخفضة إلى عالية.

بعد ذلك، يعود الأمر إلى المزارع نفسه لتحديد كمية السماد اللازمة. وفيما يلي الطريقة الأكثر فعالية لتطبيق النيتروجين:

  • لنفترض أن مؤشر الغطاء النباتي للمنطقة مرتفع. في هذه الحالة، يجب تخفيض الجرعة الموصى بها من الأسمدة إلى ما بين 10 و30 بالمائة من المعدل المعتاد.
  • إذا كان مؤشر الغطاء النباتي في حدود المتوسط، فيجب رفع الجرعة الموصى بها من الأسمدة إلى ما بين 20 و 25 بالمائة من الكمية النموذجية.
  • إذا كان مؤشر الغطاء النباتي منخفضًا، فعليك أولاً معرفة سبب ذلك.

لإعادة بناء حقل الإنتاج الزراعي, نستخدم هذا المؤشر أيضاً. وباستخدام هذه البيانات، ننتج خرائط يمكن استخدامها لتطبيق الأسمدة البوتاسية والفوسفاتية بمعدلات متغيرة.

عند انتهاء الموسم

يُعدّ مؤشر NDVI أداةً مفيدةً لتحديد جاهزية الحقول للحصاد؛ فكلما انخفض المؤشر، اقتربت مساحة الأرض من مرحلة الحصاد. وفي هذه الحالة، تُعتبر قيمة المؤشر الأقل من 0.25 مثالية.

يُعد مؤشر NDVI أداة مفيدة لتحديد ما إذا كانت الحقول جاهزة للحصاد.

بدايةً، هي عملية حسابية رياضية تُجرى بكسلًا بكسلًا على الصورة باستخدام أدوات من نظام المعلومات الجغرافية (GIS). ويتم حسابها من خلال مقارنة كميات الضوء الأحمر والأشعة تحت الحمراء القريبة التي يمتصها النبات ويعكسها، وهي تقيس الحالة الصحية العامة للنبات.

يمكن استخدام مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري لدراسة الأراضي في جميع أنحاء العالم، مما يجعله مثالياً للدراسات الميدانية المركزة والرصد الوطني أو العالمي للغطاء النباتي.

من خلال استخدام مؤشر NDVI، يمكننا الحصول على تحليل فوري للحقول، مما يُمكّن المزارعين من تحسين إمكانات الإنتاج في المناطق، والحد من تأثيرها على البيئة، وتعديل عملياتهم الزراعية الدقيقة.

علاوة على ذلك، فإن فحصها بالتزامن مع مصادر البيانات الأخرى، مثل تلك المتعلقة بالطقس، قد يوفر مزيدًا من التبصر في الأنماط المتكررة للجفاف أو الصقيع أو الفيضانات وكيف تؤثر على الغطاء النباتي.


الأسئلة الشائعة


1. ما هو الهدف الأساسي من استخدام مؤشر NDVI؟

يُستخدم هذا المؤشر بشكل أساسي لتحديد صحة وكثافة الغطاء النباتي في منطقة معينة. ويُستخدم على نطاق واسع في الزراعة والغابات وعلم البيئة لرصد نمو النباتات، وتقييم مستويات إجهادها، وتحديد مناطق الجفاف أو الأمراض، والمساعدة في اتخاذ قرارات إدارة المحاصيل.

2. كيف نقرأ صور مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI)؟

لقراءة صور مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI)، يمكنك تفسير مقياس الألوان المرتبط بقيم المؤشر. عادةً، يظهر الغطاء النباتي الصحي باللون الأخضر، بينما يظهر الغطاء النباتي الأقل صحة أو الأقل كثافة باللون الأصفر أو الأحمر.

قد تشير الدرجات الداكنة إلى مناطق ذات كتلة حيوية عالية، بينما قد تشير الدرجات الفاتحة إلى انخفاض كثافة الغطاء النباتي أو وجود تربة عارية.

إن فهم سياق المنطقة التي يتم تحليلها، مثل نوع المحصول المحدد أو الظروف البيئية، يمكن أن يساعد بشكل أكبر في تفسير صور NDVI واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الممارسات الزراعية.

رصد وحساب بيانات إنتاجية المزارع/المحاصيل في الزراعة

في مجال الزراعة، يُعدّ رسم خرائط المحاصيل أسلوباً يستخدم بيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لتقييم عوامل عديدة، منها إنتاجية المزرعة/المحصول ومستويات الرطوبة في حقل معين. ويُشار إليه أيضاً برصد المحاصيل.

تم ابتكارها في التسعينيات واستخدمت مزيجًا من نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وأجهزة الاستشعار الملموسة مثل عدادات السرعة لمراقبة غلة المزارع وأداء صوامع الحبوب وسرعة الحصادة في نفس الوقت.

في الوقت نفسه، تُعدّ أجهزة مراقبة المحصول عنصرًا أساسيًا في العديد من استراتيجيات الإدارة الخاصة بكل موقع. وتُحفّز خرائط المحصول، التي تُعرف أيضًا بالنتائج المرئية والتحليلية لأجهزة مراقبة المحصول، البحوث المبتكرة، وقد تُقدّم إجابات موثوقة للتجارب الزراعية التي تُنفّذ بشكل صحيح.

تقيس أجهزة مراقبة المحصول (المعروفة أيضًا بمقاييس المحصول) كمية المحاصيل المنتجة. وتتيح البيانات التي توفرها خرائط المحصول تحديد تأثيرات المدخلات المُتحكم بها مثل الأسمدة والجير والبذور والمبيدات، والتقنيات الزراعية مثل الحراثة والري والصرف.

عند استخدام جهاز مراقبة المحصول بالتزامن مع حصادة مزودة أيضًا بجهاز استقبال نظام تحديد المواقع العالمي المصحح تفاضليًا (DGPS)، يكون في أقصى فعاليته.

يسجل نظام مراقبة المحصول بيانات المحصول ورطوبة الحبوب وموقعها في آن واحد. وهذه هي بيانات المحصول الأساسية اللازمة لرسم خرائط المحصول.

تتضمن خريطة المحصول مجموعة متنوعة من الألوان والظلال، ويعكس كل لون منها نطاقًا واسعًا من الإنتاجية أو إنتاج المحاصيل. تساعد خرائط المحصول على فهم أفضل لحجم وموقع تباين المحصول داخل الحقل.

ينبغي فحص خصائص التربة والجوانب الأخرى للحقل لوجود أنماط تباين. وقد تكررت عبارة "خرائط المحصول تؤكد صحة المعلومات التي كان ينبغي عليك الاحتفاظ بها" عدة مرات.

ما هو المحصول في الزراعة؟

تُعرف كمية البذور أو الحبوب التي يمكن حصادها من مساحة أرض معينة باسم المحصول. ووحدات القياس الأكثر شيوعًا له هي الكيلوغرام للهكتار أو البوشل للفدان.

يساعد استخدام مؤشر مثل متوسط إنتاجية المزرعة لكل فدان في فحص الإنتاج الزراعي للمزارع في حقل معين على مدى فترة زمنية محددة.

لأنه يمثل نتيجة كل العمل والموارد التي يبذلها المزارعون في نمو النباتات في حقولهم، فإنه يعتبر ربما المقياس الأكثر أهمية لكفاءة كل مزارع.

يمكن توفير سجل دائم ومرئي للمحاصيل المحصودة من خلال خرائط المحاصيل. من ناحية أخرى، لا يوفر التباين في المحصول خلال عام واحد معلومات كافية لتحديد أنماط الإنتاجية على المدى الطويل.

أثناء عملية التحليل، من الضروري مراعاة متغيرات مثل خصوبة التربة، وكمية الأمطار، وضغط الأعشاب الضارة.

تأكد من حفظ بيانات إنتاج المحاصيل الخام المستخدمة لإنشاء الخرائط في موقعين آمنين مختلفين على الأقل.

على الرغم من أنك قمت بإنشاء خريطة مسبقًا، فقد تحتاج إلى البيانات الأصلية مرة أخرى أثناء تنفيذ برامج إدارة واتخاذ قرارات جديدة أو تحديث أنظمة الكمبيوتر.

مع ازدياد إمكانية الوصول إلى البيانات على مدى سنوات عديدة، ستزداد الثقة في فهم العوامل التي تُنتج التباين، وسترتفع قيمة البيانات التاريخية بشكل كبير.

قد يساعد فحص سجلات الإنتاج طويلة الأجل في تقييم إنتاجية التربة وجدواها ومدى ملاءمة الأساليب الزراعية المستخدمة لزراعة المحصول.

على الرغم من أن الاختلافات في أنواع التربة أو خصائصها غالباً ما تكون سبباً في تباين المحصول داخل الحقل، إلا أن أنماط الطقس عادة ما تؤثر بشكل كبير على هذا التباين.

ينبغي اعتبار السنوات الثلاث إلى الخمس الأولى من جمع بيانات المحصول ذات أهمية محدودة لأنه لن يتم جمع معلومات كافية لتفسير التباين في المحصول الناتج عن الطقس.

كيف يتم حساب إنتاجية المزرعة/المحصول في الزراعة؟

عادةً، يقوم المزارعون بحساب كمية محصول معين تم حصاده من منطقة محددة قبل تقدير إنتاجية المحصول. بعد ذلك، يتم وزن المحصول الذي تم جمعه، ومن ثم يتم تقدير إنتاجية المحصول للمزرعة بأكملها بناءً على هذه العينة.

لنفترض أن مزارع قمح سجل 30 سنبلة لكل قدم مربعة، وأن كل سنبلة تحتوي على 24 بذرة. الآن، إذا افترضوا أن وزن 1000 حبة 35 غرامًا، فإن المحصول التقريبي باستخدام الطريقة البسيطة سيكون 30 × 24 × 35 × 0.04356، وهو ما يساوي 1097 كيلوغرامًا للفدان.

مرة أخرى، تذكر أن هذا التقدير مبني على افتراض أن وزن 1000 حبة قمح هو 35 غرامًا. بالإضافة إلى ذلك، بما أن وزن بوشل القمح الواحد هو 27.215 كيلوغرامًا، فقد حسبنا أن المحصول المتوقع سيكون 40 بوشلًا للفدان (1097 مقسومًا على 27.215).

قد يشير مصطلح "محصول" أيضاً إلى عدد البذور التي ينتجها النبات. على سبيل المثال، إذا أنتجت حبة قمح واحدة ثلاث حبات قمح أخرى، فإن المحصول يكون 1:3. كما يُستخدم مصطلح "الإنتاج الزراعي" أحياناً كمرادف لمصطلح "محصول المزرعة/المحصول".“

ملاحظة: في الاقتصاد العالمي، تعتبر هذه البيانات ضرورية لتحديد ما إذا كانت المحاصيل التي يتم زراعتها ستوفر الغذاء الكافي لإمدادات الغذاء في الدولة، وأعلاف الحيوانات، ومصادر الطاقة.

ميزات بيانات إنتاجية المزارع/المحاصيل

نناقش هنا بعض السمات الهامة لبيانات إنتاجية المزارع.

التحليلات الأكثر شمولاً

لإجراء تحليل متعدد الطبقات، يجب عليك أولاً تجميع العديد من طبقات البيانات في خريطة واحدة ثم البحث عن الروابط بين طبقات البيانات المختلفة.

ينبغي أن يكون من الممكن إنتاج مناطق إنتاجية مشتركة باستخدام مؤشرات الغطاء النباتي المستمدة من صور الأقمار الصناعية،, تضاريس, ، والبيانات المستقاة من المعدات، بما في ذلك المحصول والخصائص الكهربائية ومستويات الرطوبة وغيرها، بالإضافة إلى نتائج التحليل الكيميائي الزراعي و خرائط ثلاثية الأبعاد.

التصوير التلقائي

لتوفير فهم أفضل لتنوع المجال وتطوره مناطق الإدارة, الخام بيانات إنتاجية المحاصيل كان ينبغي تحويلها إلى صورة ذات تدرج لوني موزعة بشكل منتظم.

يمكن رؤية كل خاصية من خصائص ملف الإنتاج في شكل رسومي، بما في ذلك الرطوبة، وكتلة الإنتاج، وحجم الإنتاج (الرطب والجاف)، وقوة الضغط السفلي، واستهلاك الوقود، وما إلى ذلك.

كيف يتم حساب إنتاجية المزارع والمحاصيل في الزراعة؟

تصحيح البيانات الأولية

قد يتم تنعيم نقطة فريدة في الحقل (على سبيل المثال، عند العمل على جزء من رأس الجدول المدمج الذي يقل عرضه عن عرضه الكامل). يجب أن تكون قادرًا على تعديل المناطق والمضلعات المنفصلة أثناء إنتاج بيانات إنتاجية المزرعة بناءً على المناطق.

إنشاء خرائط الوصفات الطبية

تُحدد خرائط الوصفات معدلات المدخلات لمناطق محددة من الحقل. وتُستمد هذه الخرائط باستخدام بيانات مكانية متنوعة، مثل تركيزات العناصر الغذائية في التربة والمحاصيل التاريخية.

ملاحظات ختامية

لا يمكن توضيح تباين المحصول إلا من خلال خرائط المحصول. وتعتمد دقة هذه الخرائط على جودة البيانات المستخدمة في إنشائها. ولجمع بيانات موثوقة، يجب ضبط إعدادات أجهزة المراقبة بشكل صحيح ومراجعتها بانتظام.

لفهم العوامل التي تساهم في التباين، يتم استخدام بيانات غلة المحاصيل من الخرائط، بالإضافة إلى تلك المستمدة من اختبارات التربة., الاستطلاع ينبغي استخدام الملاحظات والملاحظات الأخرى.

يمتلك المزارعون المعلومات اللازمة لاتخاذ خيارات إدارية أفضل، مما يُحسّن البيئة ويؤدي إلى زيادة الإنتاج والربحية. ويمكن اكتساب هذه المعرفة من خلال إدارة المحاصيل بما يتناسب مع كل موقع.

نظام مراقبة المحاصيل عن بُعد: كيف يعمل؟

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

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

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

ما هو نظام مراقبة المحاصيل؟

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

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

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

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

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

نظام مراقبة المحاصيل الذكي: كيف يعمل؟

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

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

1. نشر أجهزة الاستشعار

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

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

2. جمع البيانات

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

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

3. نقل البيانات

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

4. تخزين البيانات ومعالجتها

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

5. دعم اتخاذ القرار والتنبيهات

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

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

6. التصور وإعداد التقارير

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

7. الأتمتة والتحكم

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

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

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

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

أهمية نظام مراقبة المحاصيل عن بعد

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

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

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

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

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

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

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

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

المناخ والآفات

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

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

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

مراقبة المحاصيل المجمعة

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

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

أهمية نظام مراقبة المحاصيل عن بعد

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

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

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

درجة حرارة المحاصيل

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

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

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

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

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

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

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

الخاتمة

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

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

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

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

مقارنة طبقات البيانات لاتخاذ القرارات بشأن المحاصيل

لتصور بيانات الحقل واتخاذ قرارات مستنيرة، غالباً ما يكون من الضروري مقارنة الطبقات في عروض متزامنة متعددة.

في برنامج GeoPard، يمكنك مقارنة ما يصل إلى أربع طبقات من البيانات بصريًا على شاشة واحدة. تعمل جميع الطبقات بشكل متزامن عند تكبير/تصغير الخريطة أو تحريكها لتسهيل استخدامها.

كيف أدخل وضع تقسيم الشاشة؟ حدد حقلاً وانقر على أيقونة مقارنة الطبقات في الزاوية العلوية اليمنى من الشاشة. ثم حدد أي لقطات شاشة أو مناطق تحكم الحقول أو طبقات أخرى تريد عرضها على نفس الشاشة في الوقت نفسه. انقر على "مقارنة الطبقات". 

تتيح ميزة مقارنة الطبقات مزامنة الخرائط والمؤشرات ومستويات التكبير/التصغير. كما يمكنك إضافة/إزالة الطبقات. ندعم حاليًا ما يصل إلى 4 طبقات بيانات.

ما هي طبقات البيانات في الزراعة الدقيقة؟

في الزراعة الدقيقة، تشير طبقات البيانات إلى أنواع البيانات المختلفة التي يتم جمعها وتحليلها لاتخاذ قرارات مدروسة بشأن إدارة المحاصيل. وقد تشمل هذه الطبقات ما يلي:

  • بيانات التربة: معلومات حول خصائص التربة، مثل مستويات العناصر الغذائية، ودرجة الحموضة، والنسيج، والتي يمكن أن تساعد في اتخاذ القرارات بشأن التسميد وممارسات إدارة التربة الأخرى.
  • بيانات الطقس: يمكن أن تساعد البيانات المتعلقة بأنماط الطقس الحالية والتاريخية، بما في ذلك درجة الحرارة وهطول الأمطار والرياح، المزارعين على اتخاذ قرارات بشأن الزراعة والري والممارسات الأخرى.
  • بيانات المحاصيليمكن للبيانات المتعلقة بنمو المحاصيل وصحتها، بما في ذلك ارتفاع النبات ومساحة الأوراق ومستويات الكلوروفيل، أن تفيد في اتخاذ القرارات بشأن التسميد والري وإدارة الآفات.
  • بيانات الإنتاجيمكن أن تساعد المعلومات المتعلقة بمحصول وجودة المحاصيل المزارعين على اتخاذ قرارات بشأن حصاد وتسويق محاصيلهم.
  • البيانات الطبوغرافية: يمكن أن تساعد المعلومات المتعلقة بشكل الأرض وارتفاعها في اتخاذ القرارات بشأن الزراعة والري، ويمكن أن تساعد في تحديد المناطق التي قد تكون عرضة للتآكل أو غيرها من المشاكل البيئية.
  • بيانات الاستشعار عن بعد: يمكن للبيانات التي يتم جمعها من الأقمار الصناعية أو الطائرات بدون طيار أو أجهزة الاستشعار عن بعد الأخرى أن توفر معلومات عن صحة المحاصيل ورطوبة التربة وعوامل أخرى يمكن أن تساعد في اتخاذ القرارات بشأن إدارة المحاصيل.

من خلال تحليل ودمج طبقات البيانات المختلفة هذه، يستطيع المزارعون اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن إدارة المحاصيل، مما يؤدي إلى ممارسات زراعية أكثر كفاءة واستدامة.

استخدام بيانات الصور النقطية المقصوصة في الأعمال الزراعية

تبدو بيانات الصور النقطية المقصوصة بناءً على حدود الحقل بسيطة للغاية. بعض مصادر البيانات عبارة عن صور نقطية ذات وحدات بكسل ودقة 3 أمتار/10 أمتار/30 مترًا، بينما البعض الآخر عبارة عن متجهات ذات مضلعات أو مضلعات متعددة.

يُعدّ تحديد الحدود الدقيقة لبيانات الصور النقطية المقصوصة أمرًا معقدًا. فالمخرجات الافتراضية لمعظم برامج نظم المعلومات الجغرافية والزراعة الدقيقة هي صور نقطية مُبكسلة. ويساعد التقييم الدقيق للبيانات بالقرب من حدود الحقل على فهم أفضل، على سبيل المثال، لحالة الغطاء النباتي وقيمة الانحدار. 

أمثلة على الصور النقطية المنقطة:

صورة نقطية منقطة بالأشعة تحت الحمراء القريبة
صورة نقطية منقطة بالأشعة تحت الحمراء القريبة
صورة نقطية منقطة للارتفاع
صورة نقطية منقطة للارتفاع

هل من الممكن تحسينه وجعله أكثر دقة؟

نعم، يقوم GeoPard بذلك، بل ويُتيح البيانات لمزيد من التكامل عبر واجهة برمجة التطبيقات (API). إليك بعض الأمثلة:

  • صورة مُقتطعة من صور الأقمار الصناعية الخام (الأحمر والأخضر والأزرق والأشعة تحت الحمراء القريبة) بناءً على حدود الحقل:
صورة نقطية مقصوصة بنظام ألوان RGB
GeoPard Agriculture RGB cropped raster
صورة نقطية مقصوصة بالأشعة تحت الحمراء القريبة
GeoPard Agriculture Near FRET raster cratped raster

 

  • صورة مُقتطعة من صور الأقمار الصناعية مع مؤشر نباتي مثل WDRVI بناءً على حدود الحقل:

 

صورة نقطية مقصوصة بتقنية WDRVI
GeoPard Agriculture WDRVI cropped raster

 

  • اقتطاع من مجموعة بيانات التضاريس الرقمية (الارتفاع والخشونة) بناءً على حدود الحقل:

 

صورة نقطية مقصوصة للارتفاع
بيانات جغرافية جغرافية زراعية ارتفاعات مقتطعة
خشونة الصورة النقطية المقطوعة
GeoPard Agriculture Roughness cropped raster raster

كيف يبدو في واجهة GeoPard وكيف يمكن دمجه في حلول التكنولوجيا الزراعية الخاصة بك:

GeoPard Agriculture NIR cropped raster
GeoPard Agriculture NIR cropped raster
وظيفة إغاثة زراعية في جيوبارد
وظيفة إغاثة زراعية في جيوبارد
الزراعة الجغرافية للحدائق WDRVI
الزراعة الجغرافية للحدائق WDRVI

نحن في GeoPard ندرك قيمة هذه التفاصيل ونعمل باستمرار على تحسين الحل.

ما هي بيانات الراستر؟

البيانات النقطية هي نوع من بيانات الصور الرقمية التي تُمثَّل بشبكة من البكسلات أو الخلايا، حيث تُقابل كل خلية موقعًا محددًا على سطح الأرض. ويُخصَّص لكل بكسل في الصورة النقطية قيمة تُمثِّل سمة أو خاصية معينة لذلك الموقع، مثل الارتفاع أو درجة الحرارة أو الغطاء الأرضي.

يُستخدم هذا النوع من البيانات بشكل شائع في نظم المعلومات الجغرافية (GIS) وتطبيقات الاستشعار عن بُعد لتمثيل وتحليل أنواع مختلفة من البيانات المكانية. ويمكن جمعه من مصادر متنوعة، بما في ذلك صور الأقمار الصناعية والصور الجوية والكاميرات الرقمية وأجهزة الاستشعار الأرضية.

غالبًا ما تُخزَّن البيانات بصيغٍ مختلفة، مثل GeoTIFF وJPEG وPNG، المصممة لضغط البيانات وتخزينها بكفاءة. ويمكن استخدام برامج نظم المعلومات الجغرافية وأدوات معالجة الصور لمعالجة البيانات وتحليلها، كإجراء العمليات الحسابية على قيم البكسل أو تطبيق المرشحات لتحسين خصائص معينة.

تشمل أمثلة التطبيقات رسم خرائط استخدام الأراضي وغطاء الأرض، وتحليل التغيرات في الغطاء النباتي بمرور الوقت، والتنبؤ بمحاصيل المحاصيل بناءً على العوامل البيئية.

كيف تُستخدم بيانات الصور النقطية في الزراعة الدقيقة؟

تُعدّ البيانات النقطية عنصرًا أساسيًا في الزراعة الدقيقة، إذ توفر معلومات تفصيلية حول صحة المحاصيل وخصائص التربة والعوامل البيئية، ما يُسهم في اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن إدارة المحاصيل. فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام البيانات النقطية في الزراعة الدقيقة:

  • تحليل صحة المحاصيل: يمكن استخدام بيانات الاستشعار عن بُعد، كصور الأقمار الصناعية أو صور الطائرات المسيّرة، لإنشاء طبقات بيانات تُظهر مؤشرات الغطاء النباتي، مثل مؤشر NDVI (مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري) أو مؤشر NDRE (مؤشر اختلاف الحافة الحمراء المعياري). تُساعد هذه المؤشرات في تحديد مناطق الحقل ذات الغطاء النباتي الصحي، بالإضافة إلى المناطق التي قد تتعرض فيها المحاصيل للإجهاد نتيجة الأمراض أو الآفات أو نقص العناصر الغذائية.
  • تحليل التربة: يمكن جمع بيانات التربة، مثل نسبة الرطوبة أو نسيج التربة، باستخدام أجهزة استشعار تُنشئ طبقات بيانات. تُساعد هذه الطبقات في تحديد مناطق الحقل ذات خصائص التربة المتفاوتة، مما يُسهم في اتخاذ قرارات بشأن التسميد والري وغيرها من ممارسات إدارة التربة.
  • التحليل البيئي: يمكن استخدام طبقات البيانات التي تُظهر العوامل البيئية مثل درجة الحرارة، وهطول الأمطار، وسرعة الرياح لنمذجة نمو المحاصيل والتنبؤ بالإنتاجية. كما يمكن أن تساعد هذه الطبقات في تحديد المناطق المعرضة للتآكل أو الفيضانات أو غيرها من المشاكل البيئية في الحقل.
  • تطبيق معدل متغير: يمكن استخدام هذه التقنية لإنشاء خرائط توجيهية لتطبيق المدخلات الزراعية بمعدلات متغيرة، مثل الأسمدة والمبيدات. ومن خلال تطبيق هذه المدخلات بمعدلات متفاوتة وفقًا لاحتياجات مناطق الحقل المختلفة، يستطيع المزارعون تقليل الهدر وتحسين نمو المحاصيل.

بشكل عام، تعتبر بيانات الصور النقطية أداة حاسمة في الزراعة الدقيقة، حيث أنها توفر معلومات مفصلة حول ظروف المحاصيل والتربة التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن إدارة المحاصيل.

أي مؤشر نباتي أفضل للاستخدام في الزراعة الدقيقة؟

هناك العديد من مؤشرات الغطاء النباتي التي تستخدم بشكل شائع، بما في ذلك مؤشر اختلاف الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI)، ومؤشر نطاق الغطاء النباتي الديناميكي الواسع (WDRVI)، ومؤشر الكلوروفيل الأخضر (GCI).

  • أي مؤشر نباتي يعكس تفاصيل أكثر؟
  • أي مؤشر نباتي يُظهر التباين بشكل أفضل؟
  • هل مؤشر NDVI هو الأفضل ضمن عائلة مؤشرات الغطاء النباتي متعددة الأطياف؟

الأسئلة معروفة وتُطرح كثيراً. فلنبحث في الأمر.

ما هو مؤشر الغطاء النباتي؟

مؤشر الغطاء النباتي هو مقياس رقمي يحدد كمية وحالة الغطاء النباتي في منطقة معينة بناءً على بيانات الاستشعار عن بعد.

يتم حساب مؤشرات الغطاء النباتي من خلال الجمع بين نطاقات طيفية مختلفة من صور الأقمار الصناعية أو التصوير الجوي، والتي تعكس كمية الطاقة التي تمتصها وتعكسها النباتات في المناطق المرئية والأشعة تحت الحمراء القريبة من الطيف الكهرومغناطيسي.

يمكن لهذه المؤشرات أن توفر معلومات حول صحة وكثافة وإنتاجية الغطاء النباتي، وهو أمر مفيد لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك الزراعة والغابات وإدارة الأراضي ورصد المناخ.

ما هو مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري ((NDVI)?

مؤشر NDVI (مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري) وهو الأكثر شهرة واستخداماً على نطاق واسع في الصناعات المتعلقة بالكتلة الحيوية والاستشعار عن بعد.

يؤثر تشبع مؤشر NDVI على دقة تمييز الغطاء النباتي عند ذروة الكتلة الحيوية. ومن المشكلات الأخرى المتعلقة بمؤشر NDVI تأثير ضوضاء التربة على المراحل المبكرة من نمو المحاصيل.

يتم حسابها باستخدام بيانات الاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية أو البيانات الجوية، بناءً على الفرق في انعكاس نطاقين طيفيين: الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) والنطاق الأحمر.

صيغة NDVI هي NDVI = (NIR-Red) / (NIR+Red).

حيث NIR هي الانعكاسية في نطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة و Red هي الانعكاسية في النطاق الأحمر.

تتراوح قيمة مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI) بين -1 و+1، حيث تشير القيم الأعلى إلى كثافة نباتية أكبر. وتشير القيمة صفر إلى عدم وجود غطاء نباتي، بينما تشير القيم السالبة إلى وجود مسطحات مائية أو أسطح أخرى غير مغطاة بالنباتات.

تشير قيم مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI) القريبة من +1 إلى وجود غطاء نباتي كثيف وصحي، بينما تشير القيم الأقرب إلى الصفر إلى وجود غطاء نباتي متفرق أو مناطق تعاني من إجهاد أو ضرر كبير.

يستخدم على نطاق واسع في التطبيقات الزراعية والبيئية لمراقبة نمو الغطاء النباتي، وتقدير غلة المحاصيل، وتقييم صحة وإنتاجية الغابات والنظم البيئية الأخرى.

ويمكن استخدامه أيضًا للكشف عن الجفاف وتآكل التربة ورصدها، بالإضافة إلى العوامل البيئية الأخرى التي تؤثر على الغطاء النباتي.

على سبيل المثال، يتم حسابها بطرح الانعكاسية في نطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة من الانعكاسية في النطاق الأحمر، ثم قسمة الناتج على مجموع القيمتين. تتراوح القيمة الناتجة بين -1 و+1، حيث تشير القيم الأعلى إلى مستويات أعلى من الغطاء النباتي.

علاوة على ذلك، فإن فكرة مؤشر الغطاء النباتي ذو النطاق الديناميكي الواسع (WDRVI) تم ابتكاره لحل مشاكل تشبع مؤشر NDVI. وقد تم التوصل إلى ذلك من خلال توسيع نطاق قيم WDRVI الممكنة عبر إدخال المعامل الرياضي (α).

استخدام مؤشر NDVI (مؤشر اختلاف الغطاء النباتي الطبيعي)

تم تحويل صيغة NDVI (مؤشر اختلاف الغطاء النباتي الطبيعي) إلى WDRVI = (α∗NIR-Red) / (α∗NIR+Red).

مؤشر الغطاء النباتي ذو النطاق الديناميكي الواسع (WDRVI) ومؤشر الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI)

تُعتبر المناطق المبنية على أساس مؤشر WDRVI أفضل مقارنةً بالمناطق المبنية على أساس مؤشر NDVI. ومع ذلك، فهي لا تزال غير مثالية بسبب ارتفاع الكتلة الحيوية فيها. 

مؤشر الكلوروفيل الأخضر (GCI) تُستخدم هذه التقنية لتقدير محتوى الكلوروفيل في أوراق النباتات بناءً على نطاقات الأشعة تحت الحمراء القريبة والنطاقات الخضراء. وبشكل عام، تعكس قيمة الكلوروفيل حالة الغطاء النباتي بشكل مباشر.

تبدو صيغة GCI كالتالي: GCI = NIR / Green – 1.

مؤشر الكلوروفيل الأخضر (GCI) 

تُساعد المناطق المُنشأة بناءً على مؤشر الغطاء النباتي العالمي (GCI) على تمييز المناطق ذات الكتلة الحيوية العالية بشكل أفضل مقارنةً بمؤشري الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI) والغطاء النباتي ذي النطاق الديناميكي الواسع (WDRVI). وتُسهم هذه التفاصيل في إدارة الحقل بدقة وكفاءة أكبر.

مؤشر الكلوروفيل الأحمر (RCI) يشتمل على نفس قاعدة المعرفة الخاصة بمحتوى الكلوروفيل مثل GCI ويعكسها عبر النطاق الطيفي الأحمر متعدد الأطياف.

تبدو صيغة RCI كالتالي: RCI = NIR / Red – 1.

مؤشر الكلوروفيل الأحمر (RCI) 

المناطق المستندة إلى مؤشر RCI دقيقة مثل مناطق مؤشر GCI.

تابع حقولك باستمرار واستخدم مؤشر الغطاء النباتي المناسب في الوقت المناسب من الموسم. تتوفر مجموعة كبيرة من مؤشرات الغطاء النباتي في GeoPard حاليًا.

عمليات مناطق الزراعة لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات

عمليات المناطق عبر طبقات مختلفة

في الزراعة الدقيقة، يُعدّ جمع البيانات الميدانية واتخاذ القرارات بناءً عليها أمراً بالغ الأهمية. وكخطوة تالية في تطوير التحليلات متعددة الطبقات واكتشاف العلاقات المتبادلة بينها، نقدم وحدة "عمليات المناطق" الجديدة. 

هناك، يمكنك البحث عن العلاقات بين خرائط المناطق الزراعية المختلفة، مثل الغطاء النباتي التاريخي، والتضاريس بما في ذلك مشتقاتها، وبيانات أجهزة مراقبة المحاصيل، وبيانات التربة، والماسحات الضوئية، وخرائط الاستقرار، وما إلى ذلك. تُعد هذه خطوة متقدمة في تحديد المناطق الأكثر تأثراً وفهم أسباب تباين الحقول. 

كيف يمكنك تحديد المناطق؟ 

أولاً، حدد خرائط الحقول التي ترغب في مقارنتها. تُعدّ مقارنة الطبقات طريقة جيدة لتحديد مناطق زراعية محددة لتحليلها.

قد ترغب في مقارنة إمكانات الإنتاج المنخفضة والمناطق المنحدرة، والمناطق الأكثر عدم استقرارًا والغطاء النباتي المنخفض، وانخفاض التوصيل الكهربائي والإنتاج، وخريطة التسميد المطبقة والغطاء النباتي الحالي، وغيرها.

ثانيًا، حدد المناطق الزراعية المطلوبة على كل خريطة ترغب في مقارنتها في وحدة عمليات المناطق. وأخيرًا، حدد المنطقة التي تهمك. لاحظ أنه يمكنك استخدام أكثر من خريطتين في التحليلات. 

كيف يمكنك تطبيق هذه المعرفة؟ 

بالإضافة إلى إيجاد العلاقات التي يمكن أن تساعد في تفسير المحصول، من الممكن تحديد أهداف المحصول لمناطق زراعية محددة؛ واستكشاف المناطق المثيرة للاهتمام؛ وتقليل الاستثمارات في هذه المناطق المحلية أو وضع خطة للتخفيف من العوامل المحددة ورفع مستوى المناطق ذات الأداء الضعيف مع معرفة الأسباب الكامنة وراء ذلك؛ ووضع خطة زراعية باستخدام ممارسات VRA. 

توجد عدة أمثلة على رؤى الحقول في لقطات الشاشة. لاحظ أن كل حقل فريد من نوعه، والحالات المذكورة أدناه لا تضمن الحصول على نفس النتيجة في حقلك، ولكنها طريقة جيدة لبدء البحث. 

نرحب بمشاركة ممارساتكم الزراعية من خلال التعليق على هذا المنشور، أو التواصل مباشرةً مع فريق GeoPard Agriculture. نحن نرحب بملاحظاتكم لأننا نصمم الحلول لكم لفهم أفضل لتغيرات الحقول وإدارتها.

جودة المناطق

جميعهم تقريباً يتم تعديل مناطق الإدارة قبل أن تصبح خريطة تطبيق معدل متغير. قد يشمل ذلك دمج بعض المناطق معًا، وإجراء تصحيحات يدوية في المواقع المعروفة، وإضافة مناطق عازلة إضافية، وتوافق المعدات الزراعية، وما إلى ذلك.

نحن في فريق GeoPard ندرك أن تحديد مناطق الإدارة الطبيعية بدقة باستخدام المضلعات الصالحة سيوفر الكثير من الوقت أثناء عمليات التحقق من المناطق وتصحيحها.

محرك GeoPard يقوم بما يلي:

  • يزيل الضوضاء تلقائيًا،,
  • يقوم تلقائيًا بدمج المضلعات الصغيرة في أقرب منطقة أكبر،,
  • يحتفظ فقط بالحد الأدنى الضروري من النقاط في كل مضلع منطقة،,
  • يجعل خرائط VRA متوافقة مع أي معدات وآلات زراعية.

بالإضافة إلى التصحيح التلقائي،, أداة لدمج وتقسيم المناطق يتوفر خيار تعديل الخريطة وفقًا لمعرفتك الميدانية وممارساتك الزراعية. 

توجد العديد من الخرائط المختلفة من مختلف الموردين في السوق، ولكنك ستتعرف بالتأكيد على خرائط GeoPard.

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