جرد عينات التربة والاستشعار عن بعد: تحول قائم على البيانات في الزراعة الدقيقة

غالباً ما تُعامل الزراعة التقليدية الحقل بأكمله معاملةً موحدة، حيث تُستخدم نفس كمية البذور والأسمدة والجير في جميع أنحائه. في الواقع، تحتوي الحقول عادةً على أنواع تربة ومستويات خصوبة مختلفة تماماً في مناطقها المختلفة. مع ذلك، في السنوات الأخيرة، ازداد إقبال المزارعين على استخدام أخذ عينات التربة الشبكية واختبارات التربة الدقيقة كجزء من الزراعة الرقمية.

في إحدى الدراسات الاستقصائية للأراضي الزراعية في الولايات المتحدة، يُستخدم اختبار عينات التربة الآن على حوالي 271 ألف فدان من الذرة و141 ألف فدان من القمح، بعد أن كان يُستخدم على نطاق أضيق بكثير قبل بضع سنوات. ويتزايد الإقبال على هذه الاختبارات مع انخفاض تكلفة العمل المخبري، ومع إدراك المزارعين لعائدات أوضح من استخدام الأسمدة الموجهة. في الوقت نفسه، يُسهم الإنفاق العالمي على معدات الزراعة الدقيقة (التي تدعم أخذ عينات التربة الشبكية، من بين أدوات أخرى) في نمو السوق الذي يُقدر بنحو 10.5 مليار دولار أمريكي في عام 2024، مع توقعات بمضاعفته خلال السنوات القليلة المقبلة.

تُظهر الدراسات أن استخدام الأسمدة بناءً على متوسط القيم الحقلية "يعامل جميع أنواع التربة على قدم المساواة" - وهي ممارسة تميل إلى "تسبب خسارة المزارعين في المحصول والأموال". على سبيل المثال، وجدت إحدى الدراسات أن الاعتماد على متوسطات الحقول في التسميد غالبًا ما يهدر المدخلات في بعض المناطق ويقلل من تغذية مناطق أخرى، مما يقلل من المحصول المحتمل.

ومع ذلك، فإن التربة متغيرة بطبيعتها: فالتآكل السابق، والتضاريس، وتاريخ المحاصيل تخلق "تباينًا كبيرًا على مستوى الحقل" في درجة حموضة التربة، والمغذيات، والرطوبة، والمواد العضوية حتى داخل الحقل الواحد. قد تكون المناطق المرتفعة ذات تربة سطحية مستنفدة، بينما قد تحتفظ المناطق المنخفضة بمزيد من الرطوبة والمغذيات. إن معاملة جميع هذه المناطق بنفس الطريقة تتجاهل هذه الاختلافات.

ما هو أخذ عينات التربة الشبكية؟

يُعدّ أخذ عينات التربة الشبكية طريقة منهجية لأخذ عينات من التربة في حقل كامل. فبدلاً من أخذ عينة أو اثنتين عشوائيتين، يُقسّم الحقل إلى شبكة وهمية من خلايا صغيرة متساوية الحجم (على سبيل المثال، من 1 إلى 2.5 فدان لكل خلية). ويُوجّه جهاز تحديد المواقع العالمي (GPS) أداة أخذ العينات إلى مركز كل خلية. عند كل نقطة في الشبكة، تأخذ أداة أخذ العينات عدة عينات أساسية (عادةً من 10 إلى 15 عينة أساسية) من المنطقة المحيطة بتلك النقطة، ثم تخلطها لتكوين عينة مركبة واحدة.

تُنتج كل خلية عينة تربة واحدة تُمثل تلك المساحة الصغيرة من الحقل. يُختار حجم الشبكة (مساحة الخلية) لتحقيق التوازن بين الدقة والتكلفة؛ فالخلايا الأصغر (نقاط أكثر) تُعطي دقة أعلى، لكن تكلفة أخذ العينات أعلى. تشير الأبحاث إلى أن الشبكات التي تبلغ مساحتها فدانًا واحدًا تُغطي أكثر من 80% من تباين الحقل، بينما تُغطي الشبكات التي تبلغ مساحتها 2.5 فدانًا كمية أقل. من أهم النقاط:

• يقسم الحقل إلى خلايا متساوية (على سبيل المثال، من 1 إلى 2.5 فدان لكل منها)
• يستخدم نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لأخذ عينات من النقاط في مواقع ثابتة (النقاط السوداء في الشكل).
• يجمع من 10 إلى 15 عينة من التربة لكل نقطة ويرسل العينة المركبة إلى المختبر

1. تخطيط الشبكة: قبل أخذ العينات، يختار المزارعون حجم الشبكة بناءً على مساحة الحقل، وتنوعه، والميزانية المتاحة. ويُعدّ اختيار حوالي 2.5 فدان لكل عينة خيارًا شائعًا؛ بينما قد تستخدم الدراسات عالية الدقة خلايا بمساحة فدان واحد. ويتم توليد إحداثيات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لكل نقطة في الشبكة على خريطة أو خطة أخذ عينات.

2. جمع العينات: عند كل نقطة محددة، يقوم جامع العينات بجمع عينات لبية من التربة من مسافة لا تتجاوز بضعة أقدام من تلك النقطة. تُجمع جميع العينات اللبية لكل نقطة في كيس عينة واحد. ويضمن استخدام مسبار أو مثقاب نظيف من الفولاذ المقاوم للصدأ وجهاز تحديد المواقع العالمي (GPS) دقة القياس. ويتم تحديد عمق أخذ العينات وعدد العينات اللبية لكل نقطة وفقًا لأفضل الممارسات (على سبيل المثال، من 10 إلى 15 عينة لبية لكل نقطة لتقليل التباين على المستوى الميكروسكوبي).

3. التحليل المختبري: تُرسل العينات المركبة إلى مختبر متخصص في التربة. يقيس المختبر خصائص التربة الرئيسية: درجة الحموضة، والعناصر الغذائية المتاحة (الفوسفور، والبوتاسيوم، والنيتروجين، وغيرها)، والمادة العضوية، وأحيانًا العناصر الغذائية الدقيقة أو قدرة التربة على توفيرها. ثم تُربط بيانات العناصر الغذائية هذه بإحداثيات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لكل نقطة من نقاط الشبكة.

4. المخرجات – خرائط العناصر الغذائية في التربة: بعد استلام جميع نتائج المختبر، تُستكمل نقاط البيانات لإنشاء خرائط تربة متصلة للحقل. يمكن للبرنامج رسم خطوط الكنتور أو خرائط المناطق المظللة لكل مُعامل - على سبيل المثال، إظهار مناطق "عالية" و"متوسطة" و"منخفضة" من فسفور التربة أو درجة الحموضة.

تُمكّن خرائط تباين التربة هذه المزارع من تحديد أجزاء الحقل الغنية والفقيرة بكل عنصر غذائي بدقة. فعلى سبيل المثال، تشير إحدى الدراسات إلى أن خرائط أخذ العينات الشبكية "تكشف اختلافات في الخصوبة قد تغفلها الاختبارات الحقلية التقليدية"، مما يسمح بتطبيق عناصر غذائية مثل سماد الفوسفور والبوتاسيوم، أو الجير، فقط في الأماكن التي تُحقق فيها فائدة.

تُتيح عملية أخذ العينات الشبكية رؤية دقيقة للغاية لخصوبة التربة. في خريطة الزراعة الدقيقة أعلاه، تُشير كل نقطة إلى موقع أخذ عينة. تُبرز الخرائط الناتجة (غير المعروضة) أنماطًا مُحددة، مثل نطاق ذي درجة حموضة منخفضة أو منطقة ذات نسبة نيتروجين منخفضة. على سبيل المثال، وجدت إحدى الدراسات الاستقصائية الأمريكية أنه عندما اعتمد المزارعون إدارة المغذيات القائمة على أخذ عينات التربة، سجلوا زيادة في المحاصيل ووفروا حوالي 1.24 دولارًا أمريكيًا للفدان الواحد من تكاليف الذرة.

تتحقق هذه المكاسب من خلال تطبيق العناصر الغذائية المناسبة في الأماكن المناسبة، وهو قرار لا يمكن تحقيقه إلا من خلال خرائط شبكية تفصيلية للتركيب الكيميائي للتربة. ومع مرور الوقت، يساعد تكرار أخذ عينات من الشبكة كل بضع سنوات على تتبع ما إذا كانت خصوبة التربة تتحسن في ظل الإدارة الجديدة.

دور الاستشعار عن بعد في أخذ عينات التربة الشبكية

الاستشعار عن بُعد يعني جمع معلومات عن الحقل من مسافة بعيدة، دون لمس التربة أو المحاصيل فعليًا. في الزراعة، يشمل ذلك عادةً الأقمار الصناعية أو الطائرات المأهولة أو الطائرات المسيّرة المزودة بكاميرات أو أجهزة استشعار. تكشف هذه المستشعرات ضوء الشمس المنعكس (غالبًا في نطاقي الضوء المرئي والأشعة تحت الحمراء) أو إشارات أخرى من السطح. والناتج الأكثر شيوعًا هو طبقة صورة تعكس صحة النبات أو رطوبة التربة.

فعلى سبيل المثال، تلتقط أقمار صناعية مثل سينتينل-2 ولاندسات بانتظام صورًا متعددة الأطياف لكل حقل في العالم. كما يمكن للطائرات ذات الأجنحة الثابتة التقاط صور عالية الدقة لمساحات واسعة. بل ويمكن للطائرات المسيّرة (UAVs) التحليق تحت السحب للحصول على صور عالية الدقة عند الطلب لعدد قليل من الحقول.

يُعدّ مؤشر الغطاء النباتي المُعَيَّر (NDVI) أشهر مؤشرات الاستشعار عن بُعد للمحاصيل. يقارن هذا المؤشر كمية الضوء التي تعكسها النباتات في نطاق الأطوال الموجية الحمراء مقابل نطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة. فالنباتات الخضراء السليمة تمتص الضوء الأحمر (لعملية التمثيل الضوئي) وتعكس الأشعة تحت الحمراء القريبة. أما التربة العارية والماء، فتعطيان قيمة NDVI قريبة من الصفر أو سالبة. ببساطة، تشير قيمة NDVI المرتفعة إلى نباتات أكثر خضرة وصحة، بينما تشير القيمة المنخفضة إلى نباتات أقل كثافة أو مُجهدة.

كيف تساعد تقنيات الاستشعار عن بعد: لا يغني الاستشعار عن بُعد عن أخذ عينات التربة، ولكنه يُكمّلها بشكلٍ أساسي. إذ يُمكن للصور أن تكشف عن أنماط مكانية لصحة المحاصيل، والتي غالباً ما تعكس تباين التربة. فعلى سبيل المثال، قد تظهر المناطق المُتضررة من الجفاف أو التي تعاني من نقص العناصر الغذائية على شكل بقع ذات مؤشر NDVI منخفض.

كما تشير إحدى منصات الزراعة الدقيقة، تُظهر صور الأقمار الصناعية أنماط نمو النباتات التي تعكس عادةً تباين التربة، مما يساعد في تخطيط أخذ العينات وإدارة المحاصيل. وبمرور الوقت، تُمكّن خرائط مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) عبر الأقمار الصناعية المزارعين من تتبع الاتجاهات؛ فعلى سبيل المثال، إذا كانت زاوية معينة من الحقل تُظهر باستمرار انخفاضًا في مؤشر الغطاء النباتي عامًا بعد عام، فهذا يُشير إلى مشكلة مزمنة (مثل سوء الصرف، أو انخفاض درجة حموضة التربة، إلخ).

يُعدّ الاستشعار عن بُعد تقنيةً زمنيةً أيضًا. فعلى عكس عينة التربة التي تُؤخذ لمرة واحدة، يُمكننا الحصول على صورة للحقل أسبوعيًا أو حتى يوميًا. وهذا يُتيح للمزارعين مُتابعة تغيّر صحة النباتات على مدار الموسم. فإذا تحوّل لون منطقة ما فجأةً إلى الأحمر (انخفاض مؤشر الغطاء النباتي NDVI) بين صورتين، فهذا يُشير إلى وجود ضغط جديد (انتشار آفات، أو بقعة جفاف، إلخ). وتُساعد هذه الرؤية الزمنية في تحديد متى وأين يجب فحص الحقول أو تعديل أساليب الإدارة خلال الموسم.

أخيرًا، يمكن للصور التاريخية أن توجه استراتيجية أخذ العينات. فإذا أظهر الاستشعار عن بُعد أن جزءًا فقط من الحقل يُعاني من مشاكل، فقد يختار المزارع شبكة أخذ عينات أدق في تلك المنطقة وشبكة أوسع في باقي أجزائها. بعبارة أخرى، تُساعد خرائط الأقمار الصناعية/الطائرات المسيّرة في توجيه أخذ عينات التربة إلى المناطق الأكثر أهمية، مما يجعل العملية أكثر كفاءة.

دمج أخذ العينات الشبكية والاستشعار عن بعد

يشهد دمج تقنيات أخذ العينات الشبكية والاستشعار عن بُعد انتشارًا متزايدًا: ففي الولايات المتحدة، يستخدم أكثر من نصف الأراضي الزراعية أدوات مثل أجهزة التحكم في أقسام الرش، وأجهزة التحكم في صفوف الزراعة، وتقنيات أخذ عينات التربة الدقيقة. كما تُستخدم مراقبة المحصول في حوالي 701 تيرابايت من أراضي زراعة الذرة، وتشير توقعات السوق إلى أن سوق الزراعة الدقيقة (الأجهزة والبرمجيات والخدمات) سينمو من حوالي 10.5 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى أكثر من 21 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032.

تُظهر هذه الأرقام أن دمج بيانات التربة الميدانية مع بيانات الاستشعار الجوي والفضائي بات يُشكّل أساسًا للعديد من الممارسات الزراعية. وتكمن القوة الحقيقية في دمج عينات الشبكة مع الصور عن بُعد في حلقة تغذية راجعة مستمرة، حيث تُعالج كل طريقة نقاط ضعف الأخرى.

1. التحقق الميداني (معايرة الصور): تُوفّر عينات التربة المُجمّعة في شبكة بيانات مرجعية أساسية تُساعد في تفسير بيانات الاستشعار عن بُعد. فعلى سبيل المثال، إذا أظهرت خريطة مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) منطقة ذات حيوية منخفضة، فقد تُشير عينة تربة من تلك البقعة إلى انخفاض نسبة البوتاسيوم فيها. وقد وجد الباحثون، في العديد من الحقول، ارتباطات قوية بين قياسات التربة والمؤشرات الطيفية (مثل ربط درجة حموضة التربة أو العناصر الغذائية ببيانات الأقمار الصناعية). ومن خلال بناء نموذج يربط مؤشر الغطاء النباتي (أو نطاقات طيفية أخرى) بالقيم المقاسة مخبريًا، يُمكننا استخدام الاستشعار عن بُعد للتنبؤ بخصوبة التربة في المواقع التي لم تُؤخذ منها عينات.

2. الاستقراء والتكامل: بما أن الأقمار الصناعية تغطي الحقل بأكمله دفعة واحدة، فإنها تملأ الفراغات بين نقاط أخذ العينات. على سبيل المثال، لنفترض أننا أخذنا عينات كل 2.5 فدان، لكننا نريد خريطة أكثر دقة. إذا كان مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) مرتبطًا بمستويات العناصر الغذائية، فيمكننا استكمال البيانات بين نقاط الشبكة باستخدام تدرجات مؤشر الغطاء النباتي. هذا يزيد بشكل كبير من الدقة الفعالة. في إحدى الدراسات، استخدم الباحثون بيانات الأقمار الصناعية المرتبطة بدرجة حموضة التربة لتصميم عملية أخذ عينات مثالية، ثم أنشأوا خرائط دقيقة وعالية الدقة لدرجة الحموضة باستخدام عدد أقل بكثير من العينات.

3. إنشاء خرائط وصفات العلاج بتقنية الواقع الافتراضي: يُعدّ الجمع بين خرائط التربة التفصيلية والصور أساس تقنية معدل التسميد المتغير (VRT). فعلى سبيل المثال، لتطبيق الأسمدة، يمكن لبرنامج حاسوبي دمج خريطة مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) مع خريطة مغذيات التربة، وإنشاء خريطة توصية تُغيّر معدلات التسميد في جميع أنحاء الحقل. ومن الأمثلة على ذلك: تُظهر خريطة مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) تباطؤًا في نمو جزء من الحقل في الزاوية الجنوبية، وتؤكد عينات التربة المأخوذة من تلك المنطقة انخفاض نسبة الفوسفور فيها.

يستطيع المزارع حينها وضع برنامج تسميد غني بالفوسفور مخصص لتلك المنطقة تحديداً، مع توفير الأسمدة في المناطق الصحية. عملياً، أدى استخدام مؤشر NDVI لإدارة الأسمدة إلى تحسينات ملحوظة. على سبيل المثال، وجد مزارع ذرة تايلاندي أن صور مؤشر NDVI في منتصف الموسم تُحدد المناطق المتضررة.

أكدت تحاليل التربة أن هذه المناطق تعاني من نقص النيتروجين، لذا قام بتطبيق السماد فيها فقط. ثم تعافت المحاصيل في غضون أسابيع. وقد عزز هذا النهج الموجه الإنتاجية وتجانسها، مما يدل على كيفية مساهمة الصور والعينات معًا في تحقيق فعالية تقنية الري بالحجم الطبيعي.

4. تحديد منطقة الإدارة: بدلاً من استخدام شبكة ثابتة بشكل أعمى إلى الأبد، يمكن للمزارعين الانتقال إلى مناطق الإدارة - وهي مساحات أكبر تتسم فيها الظروف بتجانسها تقريبًا. غالبًا ما تُحدد هذه المناطق من خلال دمج العديد من الطبقات: نتائج تحليل التربة، وخرائط المحاصيل، والارتفاع، والصور التاريخية.

على سبيل المثال، يمكن تقسيم الحقول إلى "مناطق" ذات أنواع تربة متشابهة أو نمط مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) متماثل. وبالتالي، يمكن إجراء أخذ عينات التربة لاحقًا لكل منطقة على حدة بدلًا من كل نقطة شبكية. وهذا من شأنه أن يقلل التكاليف: إذ تشير إحدى الدراسات إلى أن الحقول المُخطط لها مسبقًا في مناطق يمكن أن تحقق كفاءة أعلى في استخدام الأسمدة تصل إلى 251 تيرابايت/طن. وباختصار، تُسهم صور الأقمار الصناعية وبيانات المحاصيل في تحسين هذه المناطق بمرور الوقت.

5. الفوائد البيئية والاقتصادية: من خلال تطبيق المدخلات بشكل متفاوت، يستخدم المزارعون فقط ما هو مطلوب في المكان المطلوب، مما يحسن كفاءة استخدام العناصر الغذائية. وقد ثبت أن الخرائط القائمة على عينات الشبكة يقلل خطر جريان المغذيات، لأن المناطق التي تستخدم الأسمدة بكثرة محدودة. كما أن نمو المحاصيل بشكل أكثر انتظاماً يساهم في استقرار الغلة.

على المدى البعيد، تساعد هذه الأدوات في الحفاظ على خصوبة التربة وخفض التكاليف. فعلى سبيل المثال، يساهم تطبيق الجير بدقة، استناداً إلى هذه البيانات، في تجنب الإفراط في استخدام الجير في بعض المناطق وإهمال مناطق أخرى، مما يوفر المال على الجير ويمنع في الوقت نفسه تحمض التربة.

6. التغذية الراجعة بمرور الوقت: ومن المزايا الرئيسية الأخرى أن هذه العملية مستمرة وليست لمرة واحدة. ففي كل موسم، يجمع المزارعون بيانات المحاصيل، وصور الطائرات المسيّرة، ونتائج اختبارات التربة الجديدة. ويمكن لمنصة ما أن تجمع هذه البيانات لفهم سبب اختلاف سلوك بعض المناطق. بعبارة أخرى، تُظهر عينات التربة ما تحتويه التربة حاليًا، بينما يُظهر الاستشعار عن بُعد كيفية استجابة المحاصيل.

يؤدي الجمع بين هذه العمليات عامًا بعد عام إلى خلق دورة تعلم. تشرح دراسة أجرتها EOSDA أنه بعد دورة اختبار التربة الأولى، ستعرف "موقعك الحالي"، ومع تكرار أخذ العينات ودمج بيانات الأقمار الصناعية/المحصول، سترى كيف يتغير الحقل تحت تأثير مدخلاتك، مما يؤدي إلى تحسين الإدارة باستمرار.

التطبيقات الرئيسية لأخذ عينات التربة الشبكية في الزراعة الدقيقة

مع توقعات بوصول حجم سوق الزراعة الدقيقة العالمية إلى 16.35 مليار دولار بحلول عام 2030 (بمعدل نمو سنوي مركب يقارب 131 تريليون دولار)، أصبحت أدوات الزراعة الرقمية عنصراً أساسياً في الزراعة الحديثة. ويواجه المزارعون اليوم ارتفاعاً في تكاليف المدخلات، وعدم استقرار المناخ، وضغوطاً متزايدة على الاستدامة، مما يجعل تطبيق المدخلات القائم على البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى.

من خلال دمج خرائط تحليل التربة الشبكية، وصور الأقمار الصناعية، وبيانات الآلات، يستطيع المزارعون زيادة المحاصيل مع تقليل الهدر. وبفضل هذه البيانات المتكاملة، يضع المزارعون توصيات دقيقة بشأن المدخلات الزراعية. على سبيل المثال:

خرائط تقنية المعدل المتغير (VRT)باستخدام خرائط العناصر الغذائية في التربة وأنماط مؤشر الغطاء النباتي (NDVI)، يرسم البرنامج خرائط لآلات نثر الأسمدة التي يتم التحكم بها عبر نظام تحديد المواقع العالمي (GPS). تستخدم شاحنات الجير خريطة الجير لمعادلة الحموضة فقط في المناطق ذات الرقم الهيدروجيني المنخفض. أما آلات نثر الأسمدة فتستخدم خريطة الفوسفور أو البوتاسيوم المستمدة من نتائج المختبر. بل ويمكن للأنظمة الحديثة تحميل خرائط مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) مباشرةً إلى آلة النثر، بحيث تحصل المناطق ذات مؤشر الغطاء النباتي المرتفع (الخصبة) على كميات أكبر من الأسمدة، بينما تحصل المناطق ذات مؤشر الغطاء النباتي المنخفض على كميات أقل.

في فول الصويا، قام مزارع برازيلي بهذا بالضبط: حيث لم تستخدم آلته أي سماد تقريبًا في المناطق ذات الاستجابة الضعيفة، واستخدمت جرعات أغنى في المناطق ذات الاستجابة العالية، مما أدى إلى زيادة المحصول في الأجزاء الجيدة والقضاء على الهدر في الأجزاء الضعيفة.

مناطق الإدارةعلى الصعيد العالمي، يستخدم نحو 701 مليار مزارع ممن يتبنون الزراعة الدقيقة مناطق الإدارة لتحسين استخدام المدخلات الزراعية. يتيح لهم هذا النهج تركيز الموارد حيث تشتد الحاجة إليها، بدلاً من معالجة الحقول بشكل موحد. وتشير الأبحاث إلى أن المزارعين قادرون على خفض استخدام الأسمدة بنسبة تصل إلى 201 مليار مع الحفاظ على المحاصيل أو حتى تحسينها.

كما هو موضح، يمكن من خلال دمج جميع البيانات تحديد ما بين 3 إلى 10 مناطق لكل حقل ذات احتياجات متشابهة. يتم إجراء عمليات المسح الشبكي أو أخذ العينات الموجهة داخل كل منطقة على حدة بدلاً من الحقل بأكمله. يوفر هذا الوقت والمال مع الحفاظ على رصد التباين الرئيسي. كما تُسهّل المناطق عملية الإدارة؛ فبدلاً من عشرات المستطيلات الشبكية، قد يدير المزارع 4 مناطق بمعدل خصوبة واحد لكل منها.

الاستدامةتُساهم الزراعة بأكثر من 301 تريليون طن من انبعاثات غازات الاحتباس الحراري العالمية، ويُعدّ الإفراط في استخدام الأسمدة أحد أهمّ أسبابها. ويُعتبر الإدارة الدقيقة للمغذيات حلاً مُعترفاً به على نحو متزايد، إذ تُساعد المزارعين على خفض الانبعاثات مع الحفاظ على جودة المياه. في الواقع، يُمكن أن تُقلّل التطبيقات المُوجّهة للأسمدة من جريان النيتروجين بمقدار 15-251 تريليون طن، مع تحسين كفاءة استخدام المغذيات.

يُسهم التطبيق المُوجّه في تقليل فائض الأسمدة في البيئة. إذ يُطبّق المزارعون المغذيات فقط في المناطق ذات مستويات التربة المنخفضة أو استجابة المحاصيل الضعيفة، مما يُقلّل من التسرب والجريان السطحي. وهذا لا يُخفّض التكاليف فحسب، بل يحمي المجاري المائية أيضًا. علاوة على ذلك، يُساعد رصد الاتجاهات (من خلال أخذ العينات والتصوير المتكرر) على تجنّب تراكم الأملاح أو المغذيات في المناطق الأكثر عرضةً للتراكم. والنتيجة النهائية هي كفاءة أعلى في استخدام المغذيات، وغالبًا ما تُؤدي إلى أرباح أعلى.

استخدام GeoPard لتعزيز كفاءة وجدوى أخذ عينات التربة الشبكية

تعمل GeoPard على تحسين كفاءة وجدوى أخذ العينات القائمة على الشبكة من خلال تقديم أدوات رقمية متطورة تعمل على أتمتة العملية بأكملها وتحسينها. منصة أخذ العينات الذكية, يُمكّن برنامج GeoPard المستخدمين من إنشاء شبكات أخذ عينات بأحجام خلايا قابلة للتخصيص، تتناسب مع حجم الحقل ونوع المحصول وتفضيلات المزارع. ثم يُعيّن النظام إحداثيات GPS دقيقة لكل نقطة أخذ عينات، مما يُلغي الحاجة إلى التخمين ويضمن إمكانية تكرار النتائج على مدار مواسم متعددة.

• إنشاء الشبكة الذكية: يقوم البرنامج تلقائيًا بإنشاء شبكات قابلة للتخصيص مع إحداثيات GPS دقيقة لكل نقطة.
• تخطيط المسار الأمثل: يحسب المسار الأمثل للمشي/القيادة عبر جميع النقاط، مما يوفر الوقت والوقود.
• نظام الملاحة في الوقت الفعلي: يُرشد التكامل مع الأجهزة المحمولة المشغلين مباشرةً إلى كل نقطة أخذ عينات في الميدان.
• التصنيف الذكي وإدارة البيانات: يتم وضع علامة فريدة على كل عينة لتحديد موقعها عبر نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، مما يقلل الأخطاء ويبسط سير العمل في المختبر.
• تكامل البيانات بسهولة: يمكن استيراد نتائج المختبر مباشرة إلى GeoPard لإنشاء خرائط العناصر الغذائية لكل خلية من خلايا الشبكة.
• وصفات قابلة للتنفيذ: يُمكّن من إنشاء تطبيقات للأسمدة أو الجير بمعدلات متغيرة مصممة خصيصًا لبيانات الشبكة.

من خلال الجمع بين المزايا التقليدية لأخذ عينات التربة الشبكية والتكنولوجيا الرقمية الحديثة، يحوّل نظام GeoPard ما كان في السابق عملية شاقة إلى سير عمل عالي الكفاءة يعتمد على البيانات. وهذا يضمن للمزارعين ليس فقط الحصول على فهم دقيق لخصائص تربتهم، بل أيضاً بناء أساس متين لممارسات الزراعة الدقيقة المستمرة.

التحديات والاعتبارات

على الرغم من قوتها، فإن كلاً من أخذ العينات الشبكية والاستشعار عن بعد لهما حدود، ولا يمثل أي منهما حلاً سحرياً بمفرده.

1. قيود أخذ العينات الشبكية: يُعدّ جمع عينات التربة بكميات كبيرة مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلًا. فالقيادة عبر الحقل لأخذ 10-15 عينة أساسية من كل نقطة في الشبكة (والتي غالبًا ما يصل عددها إلى مئات النقاط في المزارع الكبيرة) قد تستغرق ساعات. كما أن لكل عينة تكلفة لتحليلها في المختبر. ولهذا السبب، غالبًا ما يكون تباعد الشبكة حلًا وسطًا.

كذلك، فإن أخذ عينات من شبكة التربة لا يمثل سوى لقطة في لحظة معينة، فهو يُظهر حالة التربة وقت أخذ العينة، ولكنه لا يُبين كيف ستتغير خلال الموسم. وأخيرًا، يتطلب تحويل بيانات العينات الخام إلى توصيات عملية برامج متخصصة أو استشارة زراعية. (في بعض الحالات، قد يكون من الضروري إجراء عملية حساب متوسط بسيط أو تقسيم البيانات إلى مناطق لجعلها قابلة للاستخدام).

2. قيود الاستشعار عن بعد: تُظهر صور الأقمار الصناعية أو الطائرات المسيّرة مكان الخلل، لكنها لا تُحدد سببه. قد يكون انخفاض مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) ناتجًا عن الجفاف أو الأمراض أو الآفات أو نقص العناصر الغذائية في التربة، ولا تُشخّص الصورة السبب بدقة. كما أن الغطاء السحابي قد يُؤخر الحصول على صورة واضحة.

قد تتطلب الصور عالية الدقة (مثل صور بدقة أقل من 10 أمتار) تكلفة إضافية أو تصريحًا خاصًا. توجد أجهزة استشعار حرارية ورادارية لسد بعض الثغرات (مثل تصوير الرطوبة أو الصور الليلية والنهارية)، لكنها تزيد من التعقيد. باختصار، يُعد مؤشر NDVI مؤشرًا قويًا لصحة النبات، ولكنه وحده لا يُحدد للمزارع نوع السماد أو العلاج المطلوب.

3. التكامل ضروري: بسبب هذه القيود، تكمن القوة الحقيقية في استخدام الأداتين معًا. فعينات التربة بدون صور تترك العديد من المناطق غير المأخوذة منها عينات موضع شك، والصور بدون عينات تجعل المزارع في حيرة من أمره بشأن سبب الإجهاد. ومن خلال التحقق المتبادل من البيانات (على سبيل المثال، التحقق من مناطق انخفاض مؤشر الغطاء النباتي NDVI بنتائج مختبر التربة)، يكتسب المزارعون ثقة في دلالة خرائطهم.

يؤكد الخبراء عملياً على أن الإدارة السليمة تجمع بين مجموعتي البيانات. بمعنى آخر، يوفر أخذ العينات الشبكية خرائط دقيقة للمغذيات، ولكن على شبكة ثابتة؛ بينما يوفر الاستشعار عن بعد رؤية شاملة، ولكنه يحتاج إلى معايرة. وبذلك، يتغلب كل منهما على نقاط ضعف الآخر.

تتطور هذه التقنية بسرعة فائقة. ويتزايد استخدام الطائرات المسيّرة في الزراعة بشكل ملحوظ، حيث تشير بعض التقديرات إلى أن 801% من إجمالي الطائرات المسيّرة التجارية ستُستخدم في المزارع. ويمكن للطائرات المسيّرة حمل كاميرات متعددة الأطياف بأسعار زهيدة، مما يتيح للمزارعين التقاط خرائط NDVI فائقة الدقة عند الطلب. وفي الوقت نفسه، تتوسع أسراب الأقمار الصناعية، حيث يمكن للأقمار الصناعية الصغيرة الجديدة إعادة مسح الحقول يوميًا بدقة تتراوح بين 5 و10 أمتار.

ومن الاتجاهات البارزة الأخرى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يجري تطوير خوارزميات للكشف التلقائي عن الأنماط في البيانات المجمعة، على سبيل المثال، تجميع الصور واختبارات التربة لاقتراح المناطق المثلى، أو استخدام بيانات الأقمار الصناعية التاريخية وبيانات المحاصيل السابقة للتنبؤ بمناطق المشاكل. ويمكن للمنصات الذكية الآن توليد وصفات VRT تلقائيًا من طبقات التربة والصور التي يتم تحميلها.

نتوقع أيضًا المزيد من التكامل بين أجهزة الاستشعار؛ فعلى سبيل المثال، يمكن لأجهزة الاستشعار منخفضة التكلفة في الجرارات قياس الموصلية الكهربائية للتربة أو رطوبتها أثناء العمل، مما يضيف طبقة أخرى إلى الخرائط. ويمكن دمج هذه البيانات أيضًا مع بيانات الأقمار الصناعية. كل هذا يشير إلى مستقبل تُسهم فيه الأقمار الصناعية والطائرات المسيّرة وأجهزة الاستشعار والذكاء الاصطناعي معًا في توفير معلومات شبه فورية عن التربة والمحاصيل. وكما يشير أحد تقارير السوق، فإن توفر الصور عالية الدقة وتقنية الطائرات المسيّرة "يدل على أنه من المتوقع أن يرتفع استخدام مصادر بيانات الاستشعار عن بُعد في الزراعة الدقيقة بشكل كبير خلال السنوات العشر القادمة".“

الخاتمة

باختصار، يوفر أخذ عينات التربة الشبكية بيانات أساسية دقيقة حول العناصر الغذائية والتركيب الكيميائي للتربة، بينما يوفر الاستشعار عن بُعد السياق المكاني والزماني لنمو المحاصيل. تجيب عينات التربة الشبكية على سؤال "ما هي مكونات التربة هنا؟"، بينما تجيب صور الاستشعار عن بُعد على سؤال "كيف ينمو المحصول هنا (ومتى)؟". يشكل هذان العنصران معًا العمود الفقري للبيانات في الزراعة الدقيقة. وبفضل هذه البيانات المدمجة، يستطيع المزارعون إنشاء خرائط تطبيق الأسمدة بمعدلات متغيرة ومناطق إدارة فعّالة. وهذا يُمكّن من تطبيق الكمية المناسبة تمامًا من الأسمدة أو الجير في كل جزء من الحقل، مما يقلل الهدر، ويزيد من تجانس المحاصيل، ويحسن الإنتاجية.