التصنيف: مناطق الإدارة

أهلاً بكم في قسم "مناطق الإدارة في الزراعة" على موقعنا الإلكتروني! ستجدون هنا ثروة من المعلومات حول أحد أهم المفاهيم في الزراعة الحديثة.

يشير ذلك إلى ممارسة تقسيم المزرعة أو الحقل إلى مناطق أصغر بناءً على عوامل مثل نوع التربة والتضاريس وخصائص أخرى.

وبذلك، يستطيع المزارعون ومديرو الأراضي تكييف ممارساتهم الزراعية بشكل أكثر فعالية مع الاحتياجات المحددة لكل منطقة، مما يؤدي إلى تحسين غلة المحاصيل، وخفض تكاليف المدخلات، وتحسين النتائج البيئية.

ستجد في هذا القسم مقالات وأدلة وموارد تستكشف الفوائد العديدة لمناطق الإدارة في الزراعة. ستتعرف على أحدث الأبحاث وأفضل الممارسات، وستكتشف نصائح وأدوات عملية لتطبيق استراتيجيات مناطق الإدارة في مزرعتك أو أرضك.

سواء كنت مزارعًا متمرسًا تتطلع إلى تحسين عملياتك، أو مالك أرض مهتم بممارسات استخدام الأراضي المستدامة، فإن هذا القسم من موقعنا الإلكتروني يحتوي على شيء يناسبك.

دليل وتحديثات مناطق الإدارة

لذا انغمس في الأمر، واستكشف، واكتشف الطرق العديدة التي يمكن أن تساعدك بها في تحقيق أهدافك الزراعية مع حماية مواردنا الطبيعية للأجيال القادمة.

تصور التأثيرات الاقتصادية للزراعة المستدامة باستخدام GeoPard في الزراعة الدقيقة

نُشر على بواسطة Muhammad Farjad

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.

خرائط مناطق الإدارة ومزارعي الذرة: ما مدى أهميتها؟

نُشر على بواسطة Muhammad Farjad

خلال التحليل متعدد السنوات، اختبر الباحثون ما إذا كانت خرائط مناطق الإدارة القائمة على ظروف التربة أو التضاريس أو غيرها من سمات المناظر الطبيعية يمكنها التنبؤ بشكل موثوق بأي أجزاء من حقل الذرة ستستفيد أكثر من زيادة معدلات البذر أو تطبيق النيتروجين.

كشفت الدراسة أنه، خلافًا للافتراضات الشائعة، تختلف استجابة المحاصيل لنفس المدخلات اختلافًا كبيرًا من عام لآخر. ويبدو أن العامل الأكثر تقلبًا، وهو الطقس، له التأثير الأكبر على كيفية استجابة المحاصيل لهذه المدخلات. ومع ذلك، لا يزال بإمكان المزارعين اتخاذ خطوات لإدارة تأثيرات الطقس على محاصيلهم.

جاء رسم خرائط مناطق الإدارة نتيجة لزيادة الاهتمام بالزراعة الرقمية - استخدام تقنيات جمع البيانات وتحليلها الجديدة لفهم أفضل للتفاعل بين العوامل التي تؤثر على غلة المحاصيل، كما أوضح نيكولاس مارتن، أستاذ علوم المحاصيل في جامعة إلينوي أوربانا شامبين، الذي أجرى التحليل مع الباحث السابق ما بعد الدكتوراه كارلوس أغوستين أليسيو.

تتضمن هذه الأساليب استخدام أجهزة استشعار ميدانية، وبيانات الأقمار الصناعية، وأدوات رقمية أخرى لتتبع كيفية استجابة المحاصيل للظروف المحلية، والأسمدة، ومعدلات البذور، وغيرها من المدخلات. وأضاف مارتن أن الهدف هو تقليل الممارسات المُهدرة أو المُدمرة مع زيادة الإنتاجية إلى أقصى حد.

استخدمت الدراسة الحديثة طريقة فريدة للتحقق من صحة تنبؤات خرائط مناطق الإدارة.

“"لقد استخدمنا آلاتنا الزراعية كطابعة، مما أدى إلى إنتاج مجموعة متنوعة من المدخلات تشبه لحافًا بألوان مختلفة"، أوضح مارتن. "لقد نفذنا تجربتنا عبر مواقع متعددة، باستخدام تصميم عشوائي تمامًا."”

أجرى الباحثون دراستهم على سبعة مواقع نموذجية لإنتاج الذرة غير المروية في ولاية إلينوي. قُسِّم كل موقع إلى عدة قطع أرض. وتم تخصيص معدلات مختلفة من بذور الذرة وتطبيق النيتروجين بشكل عشوائي لكل قطعة أرض.

بالإضافة إلى ذلك، قام الباحثون بقياس تركيبة التربة والتضاريس وغيرها من خصائص المناظر الطبيعية الخاصة بكل موقع. وقاموا بتوحيد جميع المتغيرات باستثناء الظروف الجوية في جميع الحقول. أُجريت هذه الدراسة في الفترة من عام 2016 إلى عام 2021.

قام الباحثون بتقييم محصول كل قطعة أرض عند الحصاد على مدى عدة سنوات. وقد ساعدهم ذلك في تحديد القطع التي استجابت بشكل أفضل لمختلف المدخلات كل عام. واستخدموا خوارزمية متقدمة للغابات العشوائية لتحديد العوامل - مثل الظروف الجوية، وخصائص التربة، أو الانحدار - التي تتنبأ بدقة أكبر بما إذا كان زيادة استخدام النيتروجين أو استخدام معدل بذر أعلى سيؤدي إلى زيادة المحصول.

أوضح مارتن أن المتغيرات المناخية هي العوامل الرئيسية المؤثرة على الأنماط المكانية للاستجابة لمعدلات النيتروجين أو البذور، تليها مباشرةً خصائص المناظر الطبيعية والتربة. وأشار أيضًا إلى أن هذه الاستجابات تختلف سنويًا بسبب تأثيرات الطقس، مما يؤدي إلى عدم اتساقها، على الأقل في الحقول التي فحصناها.

“وأضاف: "هذا يعني أن قطعة الأرض التي تستجيب جيدًا لمعدل أعلى من النيتروجين في عام ما قد لا تستجيب بنفس الكفاءة في المرة التالية التي تُزرع فيها بالذرة. وهذا يجعل مفهوم رسم خرائط مناطق الإدارة مؤشرًا غير موثوق به لاستجابة المحاصيل للمدخلات."”

“وقال مارتن: "نعتقد أن هذه النتائج يمكن أن تفسر جزئياً سبب عدم اعتماد المزارعين لتقنيات الزراعة الدقيقة بشكل موحد".

يعتقد الباحثون أن جمع المزيد من البيانات على مدى سنوات متعددة واستخدام أدوات أفضل للتحليل في الموقع يمكن أن يعزز دقة رسم خرائط مناطق الإدارة.

تم دعم هذا البحث من قبل دائرة الحفاظ على الموارد الطبيعية التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية والمعهد الوطني للأغذية والزراعة.

مناطق الإدارة في الزراعة الدقيقة لتحسين المحصول

نُشر على بواسطة Muhammad Farjad

الزراعة الدقيقة هي أسلوب زراعي يستخدم التكنولوجيا لتحسين استخدام المدخلات. فمن خلال تطبيق المدخلات بالكمية والوقت والمكان المناسبين، يمكن تحسين إنتاجية المحاصيل وجودتها وربحيتها واستدامتها. ومن المفاهيم الأساسية في الزراعة الدقيقة مفهوم مناطق الإدارة.

ما هي مناطق الإدارة ولماذا يتم استخدامها؟

منطقة الإدارة هي منطقة فرعية من الحقل تتميز بخصائص متشابهة وتستجيب بشكل مماثل للمدخلات. ويمكن تحديدها بناءً على عوامل مثل نوع التربة، وقوامها، ومحتواها من المواد العضوية، وموصلية الكهرباء، والارتفاع، والانحدار، وصحة المحاصيل، وتاريخ الإنتاج، وغيرها.

تُستخدم مناطق الإدارة لتقسيم الحقل إلى وحدات أصغر يمكن إدارتها بشكل مختلف وفقًا لاحتياجاتها وإمكانياتها. على سبيل المثال، قد يحتوي الحقل على مناطق ذات قوام تربة مختلف، مثل الطين والطمي والرمل.

قد تختلف هذه المناطق في قدرتها على الاحتفاظ بالماء، وتوافر العناصر الغذائية فيها، وخصائص تصريفها. لذا، فإن تطبيق نفس الكمية من الماء أو السماد على الحقل بأكمله قد يؤدي إلى الإفراط في الري أو نقص التسميد في بعض المناطق، والعكس صحيح في مناطق أخرى.

قد يؤدي ذلك إلى هدر الموارد، وانخفاض إنتاجية المحاصيل، ومشاكل بيئية. من خلال إنشاء مناطق زراعية مُدارة بناءً على نسيج التربة، يستطيع المزارع تعديل معدلات الري والتسميد لكل منطقة بما يتناسب مع ظروف التربة واحتياجات المحاصيل. وهذا بدوره يزيد من كفاءة استخدام المياه والمغذيات، ويرفع من إنتاجية المحاصيل.

تحديد مناطق الإدارة في الزراعة الدقيقة

يُعدّ تحديد مناطق الإدارة في ولاية بنسلفانيا عمليةً لإنشاء مناطق مختلفة في الحقل بناءً على أوجه التشابه في تلك المنطقة. وتساعد هذه المناطق المزارعين على اتخاذ قرارات أكثر فعالية بشأن كيفية استخدام موارد مثل المياه والأسمدة والمبيدات.

ما هي مناطق الإدارة ولماذا تُستخدم؟

لتحقيق ذلك، يجمع المزارعون بيانات عن التربة، وشكل الأرض، ومدى جودة نمو المحاصيل في مواقع مختلفة. ثم يستخدمون برامج حاسوبية لتصنيف المناطق المتشابهة. على سبيل المثال، تُصبح الأماكن ذات التربة المتشابهة أو الأماكن التي تنمو فيها المحاصيل بشكل جيد دائماً مناطق مستقلة.

بمجرد تحديد هذه المناطق، يستطيع المزارعون ترشيد استخدام الموارد. فقد يخصصون كميات أكبر من المياه للمناطق التي تحتاجها، أو يقللون من استخدام المواد الكيميائية في المناطق الأقل احتياجاً. وهذا بدوره يُسهم في توفير المال، وحماية البيئة، وتحسين جودة المحاصيل.

توجد طرق وأدوات مختلفة لتحديد المناطق المرجعية في علم النفس، ولكن من أكثرها شيوعًا وتوصيةً تحليل التجميع. تحليل التجميع هو أسلوب لاستخراج البيانات يقوم بتجميع نقاط البيانات في مجموعات بناءً على أوجه التشابه أو الاختلاف بينها.

يمكن تطبيق تحليل التجميع على البيانات المكانية، مثل عينات التربة أو خرائط المحاصيل أو صور الأقمار الصناعية، لتحديد المناطق المتجانسة داخل الحقل. ويتضمن ذلك الخطوات الرئيسية التالية:

  • جمع البيانات: اجمع البيانات المتعلقة بالحقل، مثل معلومات التربة وسجلات المحاصيل وغيرها.
  • تحليل البيانات: استخدم التكنولوجيا (مثل نظم المعلومات الجغرافية) لدراسة البيانات، وإيجاد الأنماط والاختلافات في المجال.
  • التجميع: قم بتجميع المناطق المتشابهة معًا بناءً على البيانات. على سبيل المثال، تصبح المناطق ذات أنواع التربة المتشابهة مناطق.
  • تعريف الحدود: ضع حدوداً واضحة بين هذه المناطق لتجنب اختلاط الموارد.
  • توصيف المنطقةيتم وصف كل منطقة بخصائصها الفريدة، مثل نوع التربة أو مستويات العناصر الغذائية.
  • تكامل البيانات: دمج البيانات من مصادر مختلفة، مثل مسوحات التربة وصور الأقمار الصناعية، لجعل المناطق أكثر دقة.

كيف يتم إنشاء مناطق الإدارة؟

توجد طرق مختلفة لإنشاء مناطق إدارة في الزراعة الدقيقة. ومن الطرق الشائعة ما يلي:

  • باستخدام خرائط التربة أو المسوحات الموجودة التي توفر معلومات عن خصائص التربة وحدودها.
  • باستخدام أجهزة استشعار أو مجسات التربة التي تقيس خصائص التربة مثل التوصيل الكهربائي والرطوبة ودرجة الحموضة وغيرها.
  • استخدام الاستشعار عن بعد أو الصور الجوية التي تلتقط مؤشرات صحة المحاصيل مثل مؤشرات الغطاء النباتي والكتلة الحيوية ومحتوى الكلوروفيل وغير ذلك.
  • استخدام أجهزة مراقبة المحصول أو الخرائط التي تسجل بيانات إنتاجية المحاصيل وجودتها على مدى سنوات متعددة.
  • استخدام أدوات تحليل البيانات أو النمذجة التي تدمج مصادر بيانات متعددة وتطبق تقنيات إحصائية أو مكانية لتحديد الأنماط والتجمعات.

1. خرائط أو مسوحات التربة

في الزراعة الدقيقة، يتم تصميم المناطق الدقيقة من خلال الاستفادة من خرائط التربة أو المسوحات الموجودة، والتي توفر بيانات أساسية عن خصائص التربة وحدودها.

أساليب إنشاء مناطق الإدارة في الزراعة الدقيقة.

تُستخدم طريقتان أساسيتان لأخذ عينات التربة: أخذ العينات الشبكي، حيث تُقسّم الأرض إلى مربعات لأخذ عينات التربة، وأخذ العينات المناطقي، حيث تُجمّع المناطق ذات الخصائص الترابية المتشابهة. يوفر أخذ العينات الشبكي معلومات تفصيلية عن تباين التربة في الأرض، ولكنه أكثر تكلفة نظرًا لزيادة عدد العينات المطلوبة.

تعتمد فعالية أخذ العينات من المناطق على الطريقة والحجم. ومن خلال دمج هذه البيانات مع أساليب أخذ العينات، تعمل الزراعة الدقيقة على تحسين تخصيص الموارد لظروف التربة المحددة داخل المناطق، مما يعزز الاستدامة وإنتاجية المحاصيل.

2. الموصلية الكهربائية للتربة

في الزراعة الدقيقة، تقيس أجهزة استشعار التربة والمجسات معايير التربة الأساسية مثل التوصيل الكهربائي (EC) والرطوبة ودرجة الحموضة. ويقيس التوصيل الكهربائي للتربة، الذي يُعبر عنه بوحدة ملي سيمنز/متر، قدرة التربة على التوصيل الكهربائي.

تساعد هذه الأدوات، من خلال إرسال تيارات مضبوطة إلى التربة وتحديد الموقع الجغرافي للقياسات باستخدام إحداثيات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، في تحديد تباينات نسيج التربة وإمكانية المحصول. كما أنها تُسهم في اتخاذ قرارات بشأن إدارة المغذيات، ومعدلات البذر، والأعماق، وجداول الري.

كما توفر بيانات التوصيل الكهربائي للتربة رؤى سريعة وفعالة من حيث التكلفة حول خصائص التربة مثل النسيج، وسعة التبادل الكاتيوني (CEC)، والصرف، والمواد العضوية، والملوحة، مما يتيح إنشاء مناطق إدارة دقيقة لتحسين ممارسات الزراعة.

3. الاستشعار عن بعد أو التصوير الجوي

يتضمن إنشاء مناطق الإدارة في الزراعة الدقيقة استخدام الاستشعار عن بعد أو الصور الجوية لالتقاط مؤشرات صحة المحاصيل الحاسمة مثل مؤشرات الغطاء النباتي والكتلة الحيوية ومحتوى الكلوروفيل وغير ذلك.

كيفية استخدام أجهزة MZ وفوائدها

ويتحقق ذلك باستخدام طائرات أو طائرات بدون طيار مزودة بتقنية تصوير قادرة على توليد صور عالية الدقة. وباستخدام تقنيات تحليل الصور المتطورة، تتم معالجة هذه الصور لتحديد المناطق داخل الحقل.

4. أجهزة مراقبة المحصول

في الزراعة الدقيقة، يتم تحديد المناطق من خلال استخدام أجهزة مراقبة المحاصيل والخرائط التي تجمع بيانات حيوية عن إنتاجية المحاصيل وجودتها على مدى عدة سنوات.

تتضمن هذه العملية، المعروفة باسم رسم خرائط المحصول، مراقبة في الوقت الفعلي للحصادات، وجمع المعلومات حول كتلة المحصول ومستويات الرطوبة والمساحة المغطاة.

بعد ذلك، يتم تسخير هذه البيانات لإنشاء خرائط شاملة للإنتاجية، مما يؤدي إلى ممارسات زراعية أكثر دقة وكفاءة.

5. أدوات تحليل البيانات أو النمذجة

في الزراعة الدقيقة، نُنشئ مناطق إدارة دقيقة باستخدام أدوات متطورة لتحليل البيانات. تجمع هذه الأدوات معلومات متنوعة وتساعدنا على رصد الأنماط في المزرعة. تستخدم هذه الأدوات الرياضيات والخرائط لتحديد المناطق التي يجب التركيز عليها. وهذا يُساعد المزارعين على اتخاذ قرارات ذكية بشأن استخدام الموارد كالماء والأسمدة، مما يُحسّن الزراعة ويُعزز نمو المحاصيل.

ومع ذلك، يعتمد اختيار الطريقة على مدى توافر البيانات، ونوع المدخلات المراد تغييرها، ومساحة الحقل، وتكلفة التقنية، وتفضيلات المزارع. والهدف هو إنشاء مناطق ذات معنى، ومتسقة، وعملية.

كيف تُستخدم أجهزة MZ؟ فوائدها

بمجرد إنشاء المناطق، يمكن استخدامها لتوجيه عمليات تطبيق المدخلات بمعدلات متغيرة (VRA) مثل البذور والأسمدة والمياه والمبيدات. وتُعدّ VRA تقنية تسمح بتغيير معدل تطبيق المدخلات داخل الحقل بناءً على معلومات منطقة الإدارة.

لتنفيذ برنامج تقييم الموارد الطوعية، يحتاج المزارع إلى:

  • جهاز تحكم بمعدل متغير يمكنه ضبط معدل التطبيق وفقًا لخريطة وصفة طبية أو بيانات من مستشعر.
  • نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) الذي يمكنه تحديد موقع جهاز التطبيق داخل الحقل.
  • نظام معلومات جغرافية (GIS) يمكنه تخزين وعرض وتحليل البيانات المكانية مثل خرائط المناطق الطبية وخرائط الوصفات الطبية.

يمكن أن يساعد استخدام VRA القائم على MZ المزارع على ما يلي:

  • استخدم المدخلات حيث تكون أكثر فعالية وتجنب الإفراط في استخدامها أو التقليل منها.
  • تحسين إنتاجية التربة التي تعاني من نقص الخصوبة أو نقص المياه.

حسّن مناطق الإدارة باستخدام GeoPard 

علاوة على ذلك، من خلال تعديل معدلات استخدام المدخلات الزراعية، يستطيع المزارعون خفض تكاليفها في الأراضي غير المستجيبة أو ذات الإنتاجية المنخفضة. ويضمن هذا النهج الفعال من حيث التكلفة استثمار الموارد بحكمة.

ومن الجدير بالذكر أيضاً أن الزراعة الدقيقة، مع استخدام تقنيات MZ وتطبيقات المعدل المتغير (VRA)، تفيد البيئة من خلال تقليل تسرب المغذيات، والحد من جريان المواد الكيميائية إلى المسطحات المائية، ومنع تآكل التربة.

حسّن مناطق الإدارة باستخدام GeoPard

تُبسط شركة GeoPard Agriculture الزراعة الدقيقة من خلال ميزات مناطق الإدارة وخرائط VRA, ، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء مناطق مخصصة وخرائط وصفات طبية بناءً على طبقات بيانات متنوعة مثل صور الأقمار الصناعية وتحليل التربة وغير ذلك.

تتوافق هذه الخرائط مع المعدات والآلات الزراعية. كما يمكن للمستخدمين إجراء تحليلات متعددة الطبقات، وتحديد المناطق ذات إمكانات إنتاجية أعلى أو أقل، ورصد اتجاهات استقرار الحقول. توفر المنصة خرائط متعددة الطبقات للكشف عن العلاقات بين خرائط المناطق المختلفة، وتسهل تعديل المناطق بسهولة.

بالإضافة إلى ذلك، يدعم برنامج GeoPard رسم خرائط تطبيق المعدل المتغير (VRA) لعمليات زراعية دقيقة، ويوفر إحصاءات حول دقة البيانات على مستوى المناطق. كما يوفر توافقًا مع البيانات للتصدير، ويتيح تخصيص المناطق يدويًا، ووصفات قائمة على المعادلات لحساب التكاليف.

الخاتمة

الزراعة الدقيقة هي نهج ثوري في الزراعة، يستغل التكنولوجيا والبيانات لتعزيز إنتاج المحاصيل. سواءً باستخدام بيانات من أجهزة استشعار التربة، أو الاستشعار عن بُعد، أو أجهزة مراقبة المحاصيل، أو أدوات تحليل البيانات، فإنها تُمكّن المزارعين من إنشاء مناطق إدارة مُصممة خصيصًا لحقولهم. تُحسّن هذه المناطق من تخصيص الموارد، مما يؤدي إلى زيادة غلة المحاصيل، وخفض التكاليف، وتطبيق ممارسات زراعية مستدامة.

تستفيد شركة LfL من منصة GeoPard لمشروعها الزراعي المستقبلي

نُشر على بواسطة Muhammad Farjad

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.

رسوم بيانية لتطور المحاصيل من GeoPard للزراعة الدقيقة

نُشر على بواسطة Muhammad Farjad

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!

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

نُشر على بواسطة dementievgeopard

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

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

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

 

صور الكواكب لإنشاء مناطق الإدارة

 

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

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

اقرأ المزيد عن جيوبارد / شراكة الكوكب.

ما هي صور الكواكب وما استخدامها في إنشاء مناطق الإدارة؟

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

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

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

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

الأسئلة الشائعة

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

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

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

التحليلات القائمة على المعادلات في الزراعة الدقيقة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

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

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

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

 

إزالة البوتاسيوم بناءً على بيانات الإنتاج

إزالة البوتاسيوم بناءً على بيانات الإنتاج

 

حالات الاستخدام (انظر الأمثلة أدناه):

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

 

توصيات البوتاسيوم بناءً على هدفين للإنتاجية (مناطق الإنتاجية)

توصيات البوتاسيوم بناءً على هدفين للإنتاجية (مناطق الإنتاجية)

 

 

 

 

الأسمدة: دليل التوصيات. بوتاسيوم / ذرة.

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

 

كفاءة استخدام البوتاسيوم بالكيلوغرام/هكتار

كفاءة استخدام البوتاسيوم بالكيلوغرام/هكتار

 

 

 

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

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

 

 

النيتروجين: الجرعة المستهدفة مقابل الجرعة المطبقة

النيتروجين: الجرعة المستهدفة مقابل الجرعة المطبقة

 

الفرق في نسبة الكلوروفيل بين صورتين فضائيتين

الفرق في نسبة الكلوروفيل بين صورتين فضائيتين

 

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

أمثلة على قالب معادلات GeoPard

أمثلة على قالب معادلات GeoPard

 

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

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

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

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

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

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

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

الأسئلة الشائعة

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

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

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

خرائط الجهد الميداني لـ GeoPard مقابل بيانات المحصول

نُشر على بواسطة dementievgeopard

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

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

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

 

خرائط الجهد الميداني لـ GeoPard مقابل بيانات المحصول

يمكن استخدامها كأساس لما يلي:

ما هي خرائط الجهد الميداني؟

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

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

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

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

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

الفرق بين خرائط الجهد الميداني وبيانات المحصول

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

مصادر البيانات:

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

الجانب الزمني:

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

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

مؤشرات الغطاء النباتي ومحتوى الكلوروفيل

نُشر على بواسطة dementievgeopard

يُوسّع GeoPard نطاق مؤشرات الغطاء النباتي المرتبطة بالكلوروفيل المدعومة بـ

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

فهي تساعد على فهم مرحلة نمو المحاصيل الحالية بما في ذلك

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

وتُستخدم هذه المعلومات لإنشاء خرائط دقيقة لتطبيق النيتروجين بمعدل متغير.

اقرأ المزيدما هو المؤشر؟ الأفضل للاستخدام في الزراعة الدقيقة

اقرأ المزيد: مؤشرات الغطاء النباتي GeoPard

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

ما هي مؤشرات الغطاء النباتي؟

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

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

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

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

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

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

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

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

مؤشر الاختلاف المعياري للرطوبة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

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

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

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

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

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

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

ما هو مؤشر الرطوبة؟

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

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

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

ما هو مؤشر الرطوبة التفاضلي المعياري؟

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

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

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

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

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

ما هو NDWI؟

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

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

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

تصوير مؤشر NDMI لتحديد مؤشر الماء التفاضلي المعياري

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

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

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

wpChatIcon
wpChatIcon

    طلب عرض توضيحي وتدريبي مجاني من GeoPard / استشارة








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

      اشتراك


      ب بالنقر على الزر، فإنك توافق على سياسة الخصوصية

        أرسل لنا المعلومات


        ب بالنقر على الزر، فإنك توافق على سياسة الخصوصية

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

        قبول الكل