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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

نبذة عن الشركات:

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

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

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

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

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

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

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

حساب الفرق بين خرائط الهدف وتلك المطبقة

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

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

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

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

دعونا نلقي نظرة أعمق على هذا الموضوع:

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

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

طلب يحتوي البادئة على العمليات المتعلقة بالتطبيق المستخدم، ومنها:

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

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

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

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

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

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

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

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

 

البذر يحتوي البادئة على العمليات المتعلقة بالبذر، ومنها:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ما هي الاختلافات بينهما؟

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

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

العوامل المؤثرة في الاختلافات

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

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

الخاتمة

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

نموذج آلي للكشف عن حدود الحقول للزراعة الدقيقة من GeoPard

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

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

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

1- صورة خام من القمر الصناعي Sentinel-2

1 – صورة خام من القمر الصناعي Sentinel-2

3- حدود الحقول المجزأة

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

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

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


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

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

 

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

 

ما هو تحديد حدود الحقل؟

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

كيف يكون ذلك مفيداً؟

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

خرائط الجهد الميداني لـ GeoPard مقابل بيانات المحصول

يمكن استخدامها كأساس لما يلي:

ما هي خرائط الجهد الميداني؟

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

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

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

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

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

الفرق بين خرائط الجهد الميداني وبيانات المحصول

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

مصادر البيانات:

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

الجانب الزمني:

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

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

مؤشرات الغطاء النباتي ومحتوى الكلوروفيل

يُوسّع GeoPard نطاق مؤشرات الغطاء النباتي المرتبطة بالكلوروفيل المدعومة بـ

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

فهي تساعد على فهم مرحلة نمو المحاصيل الحالية بما في ذلك

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

وتُستخدم هذه المعلومات لإنشاء خرائط دقيقة لتطبيق النيتروجين بمعدل متغير.


اقرأ المزيدما هو المؤشر؟ الأفضل للاستخدام في الزراعة الدقيقة

اقرأ المزيد: مؤشرات الغطاء النباتي GeoPard


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

ما هي مؤشرات الغطاء النباتي؟

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

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

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

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

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

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

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

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

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. 

الطبوغرافيا بناءً على بيانات الماكينات

لا يتم استخدام الكثير من البيانات التي يتم جمعها من الحقول من قبل المزارعين والمهندسين الزراعيين. فعلى سبيل المثال، تحتوي أي آلة حديثة تقريبًا على جهاز استقبال للنظام العالمي لتحديد المواقع قادر على جمع بيانات الارتفاع، وغالبًا ما يتم تحسين الدقة مع حركية في الوقت الحقيقي (RTK). 

لا يتم استخدام معظم هذه البيانات بشكل فعال، لأن استخراج هذه المعلومات وتنظيفها ومعالجتها للحصول على قيمة حقيقية منها يستغرق وقتًا طويلاً. تتمثل إحدى الأفكار الرئيسية لـ GeoPard في تقليل تعقيد استخدام البيانات في الزراعة الدقيقة. 

إن GeoPard قادر على استخراج بيانات الارتفاعات عالية الدقة تلقائيًا من:

  • مجموعات بيانات العوائد
  • المفوضية الأوروبية/مجموعات بيانات أجهزة الاستشعار الأخرى

استخدمت GeoPard أفضل ما هو متاح مجموعة بيانات الطبوغرافيا لكل حقل، ولكن، للأسف، لا تتوفر بيانات ليدار عالية الدقة لكل موقع في العالم. ولذلك، فإن نموذج الارتفاع الرقمي القائم على البيانات الآلية سيكون خياراً مثالياً ويحسن بشكل كبير من المعرفة حول الحقل. 

من الآن فصاعدًا، كأي طبقة بيانات في GeoPard، يمكنك إنشاء مناطق من بيانات ارتفاع الآلات باستخدام منشئ المناطق، واستخدام هذه البيانات في وحدة عمليات المناطق (إيجاد التداخلات بين مجموعات البيانات المختلفة) واستخدامها في تحليلات متعددة الطبقات.

لاحظ أنه من الممكن أيضًا قارن نماذج طوبوغرافيا قائمة على الاستشعار عن بُعد استنادًا إلى الآلات/المعالجة الآلية/المعالجة الآلية للمعلومات عن الأرض.

ما هي المعدات الطبوغرافية؟

تشير المعدات الطبوغرافية إلى الأدوات والأدوات المتخصصة المستخدمة في مجال الطوبوغرافيا، وهي دراسة ورسم خرائط لملامح سطح الأرض.

ما هي المعدات الطبوغرافية

صُممت هذه الأدوات لقياس وتسجيل الجوانب المختلفة لتضاريس الأرض وتسجيلها، بما في ذلك الارتفاع والانحدار والخطوط الكنتورية. فيما يلي بعض المعدات الطبوغرافية الشائعة الاستخدام:

  • إجمالي المحطة: المحطة الكلية هي أداة مسح إلكترونية تجمع بين وظائف الثيودوليت (تستخدم لقياس الزوايا الأفقية والرأسية) ومقياس المسافة الإلكتروني لقياس المسافات. وتستخدم لتحديد المواقع بدقة وقياس الزوايا والمسافات في المسوحات الطبوغرافية.
  • مستقبل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS): تستخدم أجهزة استقبال النظام العالمي لتحديد المواقع إشارات من الأقمار الصناعية لتحديد المواقع الدقيقة على سطح الأرض. وفي مجال الطوبوغرافيا، تُستخدم أجهزة استقبال النظام العالمي لتحديد المواقع لتحديد نقاط التحكم وقياس الإحداثيات، وهي أمور ضرورية لوضع خرائط طبوغرافية دقيقة.
  • أداة التسوية: تُستخدم أدوات التسوية، مثل المستوى القماشي أو المستوى الرقمي، لقياس فروق الارتفاع أو الارتفاعات بين النقاط المختلفة على الأرض. وهي تساعد في تحديد معالم الأرض ومنحدراتها.
  • ليدار (كشف الضوء وتحديد المدى): LiDAR هي تقنية استشعار عن بُعد تستخدم ضوء الليزر لقياس المسافات وإنشاء خرائط مفصلة ثلاثية الأبعاد. وهي تُستخدم عادةً في عمليات المسح الجوي أو الأرضي لالتقاط بيانات ارتفاعات عالية الدقة.
  • معدات التصوير الفوتوغرافي: يتضمن القياس التصويري الحصول على القياسات من الصور الفوتوغرافية. تُستخدم كاميرات متخصصة أو آلة طوبوغرافية أو طائرات بدون طيار أو طائرات بدون طيار مزودة بكاميرات عالية الدقة لالتقاط صور جوية. ثم تُستخدم برمجيات القياس التصويري لمعالجة هذه الصور واستخراج المعلومات الطبوغرافية.
  • أجهزة GPS المحمولة باليد: توفر أجهزة النظام العالمي لتحديد المواقع المحمولة باليد بيانات دقيقة عن الموقع في الوقت الفعلي. وهي محمولة وتستخدم للملاحة ورسم الخرائط وجمع البيانات في الميدان.
  • الكتب الميدانية وأدوات القياس: يستخدم المساحون الدفاتر الميدانية لتسجيل القياسات والرسومات والملاحظات أثناء عمليات المسح الطبوغرافي. تُستخدم أدوات القياس مثل أشرطة القياس وأعمدة القياس وأشرطة الأعلام لقياس المسافات وتحديد النقاط المهمة.

هذه بعض المعدات الطبوغرافية الأساسية المستخدمة في هذا المجال. من المهم ملاحظة أن التطورات التكنولوجية قد تُدخل أدوات جديدة أو أشكالاً مختلفة من المعدات الموجودة، لذا يوصى بالاطلاع على آخر التطورات.

ما هو آلة طوبوغرافية؟

آلة رسم الخرائط الطبوغرافية، والمعروفة أيضاً باسم آلة المسح الطبوغرافي أو نظام رسم الخرائط الطبوغرافية، هي أداة متخصصة تُستخدم في الزراعة للقياس الدقيق ورسم الخرائط للسمات الفيزيائية للحقل أو الأرض الزراعية.

ما هي الآلة الطوبوغرافية في الزراعة

وهي مصممة لالتقاط بيانات دقيقة للارتفاعات وإنشاء خرائط طبوغرافية مفصلة تمثل معالم التضاريس والمنحدرات وغيرها من الخصائص الأساسية.

تتكون آلة المسح الطوبوغرافي عادةً من معدات مسح متقدمة، بما في ذلك أجهزة استقبال النظام العالمي لتحديد المواقع (GPS)، وأجهزة المسح بالليزر، وأجهزة استشعار LiDAR (الكشف عن الضوء وتحديد المدى)، وأجهزة كمبيوتر على متن الطائرة.

تعمل هذه المكونات معًا لجمع بيانات دقيقة عن الموقع وقياس ارتفاع نقاط مختلفة عبر الأرض الزراعية.

يتم تشغيل الماكينة بواسطة متخصصين زراعيين أو فنيين مدربين يقومون بنشرها في الحقل. وبينما تتحرك الآلة الطوبوغرافية عبر المنطقة، فإنها تستخدم إشارات النظام العالمي لتحديد المواقع لتحديد موقعها وتقنية الليزر أو الليزر لقياس ارتفاع التضاريس. ثم تتم معالجة البيانات المجمعة وتحليلها لإنشاء خرائط طبوغرافية دقيقة.

توفر الخرائط الطبوغرافية التي تم إنشاؤها معلومات قيمة للمزارعين ومديري الأراضي. فهي تسمح بتخطيط وإدارة أفضل للأنشطة الزراعية، مثل الري والصرف وتسوية الأراضي.

من خلال فهم تضاريس الأرض، يمكن للمزارعين تحسين ممارساتهم الزراعية وتقليل تآكل التربة إلى الحد الأدنى، وتعزيز إنتاجية المحاصيل بشكل عام.

وختاماً، تلعب المعدات الطبوغرافية دوراً حيوياً في قياس ورسم خرائط دقيقة لملامح سطح الأرض في مجال الطبوغرافيا. وتُعد المعلومات التي يتم جمعها باستخدام هذه الأدوات حاسمة في وضع خرائط طبوغرافية مفصلة، والتي بدورها تساعد في الإدارة الفعالة للأراضي وتخطيط الأنشطة الزراعية وتحسين الممارسات الزراعية. 

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