Kategorie: Ertrag

Wie berechnet man die Düngemittelaufnahme für ein Maisfeld anhand des Ertrags-Trockenwerts?

Gepostet am von dementievgeopard

Düngermanagement ist ein entscheidender Aspekt einer erfolgreichen Maisproduktion. Die richtige Berechnung der Düngeraufnahme basierend auf dem Ertragstrockenwert stellt sicher, dass die Pflanzen die notwendigen Nährstoffe erhalten, um den Ertrag zu maximieren und gleichzeitig Kosten und Umweltauswirkungen zu minimieren.

Was ist Düngemittelaufnahme?

Die Düngeraufnahme umfasst die Absorption von Nährstoffen durch pflanzliche Wurzeln aus dem Boden. Diese Nährstoffe umfassen Makronährstoffe wie Stickstoff (N), Phosphor (P) und Kalium (K) sowie Mikronährstoffe wie Zink, Eisen und Mangan.

Die Effizienz dieses Prozesses hängt unter anderem von der Bodengesundheit, der Düngerart, den Ausbringungsmethoden und den Umweltbedingungen ab. Mais ist eine ertragsstarke Kulturpflanze, die erhebliche Nährstoffmengen benötigt, um ihr volles Ertragspotenzial zu erreichen. Eine effiziente Düngeraufnahme stellt sicher, dass die Maispflanze während aller Wachstumsstadien, von der Keimung bis zur Reife, ausreichend ernährt wird.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass übermäßiger oder unsachgemäßer Einsatz von Düngemitteln sowohl für die Kulturpflanze als auch für die Umwelt nachteilige Auswirkungen haben kann. Überdüngung kann zur Auswaschung von Nährstoffen in Gewässer führen, was Umweltverschmutzung und Eutrophierung verursacht. Sie kann auch zu Nährstoffungleichgewichten im Boden führen, was die Bodengesundheit und zukünftige Fruchtzyklen beeinträchtigt.

Warum ist das so wichtig?

Eine angemessene Nährstoffaufnahme fördert ein kräftiges Pflanzenwachstum, indem sichergestellt wird, dass Stickstoff die Blatt- und Stielentwicklung unterstützt, Phosphor das Wurzelwachstum und die Energieübertragung fördert und Kalium die Widerstandsfähigkeit der Pflanze gegen Krankheiten und Stress stärkt.

Was ist Düngeraufnahme

Darüber hinaus korreliert die effiziente Nährstoffaufnahme direkt mit höheren Erträgen, wodurch die Maispflanze mehr Körner pro Kolben und mehr Kolben pro Pflanze produzieren kann. Dies ist besonders wichtig für Mais, der für den menschlichen Verzehr bestimmt ist, da es sich direkt auf den Kalorien- und Nährstoffgehalt der Lebensmittel auswirkt. Studien haben gezeigt, dass eine optimierte Düngung die Maiserträge um 20-30%steigern kann.

Darüber hinaus beeinflusst die Nährstoffverfügbarkeit auch die Gesamtqualität der Maisernte. Ausreichende Kaliumspiegel verbessern die Größe und das Gewicht der Körner, während ausreichend Stickstoff zum Proteingehalt beiträgt, der sowohl für Tierfutter als auch für den menschlichen Verzehr unerlässlich ist. Maispflanzen mit Zugang zu ausgewogenen Nährstoffen können effektiver Photosynthese betreiben, was zu besserem Wachstum und höherer Biomasseproduktion führt.

Was sind Maisertrag und Trockenmassegehalt?

Mais, eine Grundnahrungsmittelpflanze in vielen Teilen der Welt, ist für Lebensmittel, Futtermittel und Industrieprodukte unerlässlich. Zwei kritische Aspekte der Maisproduktion sind der Ertrag und der Trockenmassegehalt. Diese Messgrößen sind entscheidend für die Bewertung der Pflanzenleistung und die Bestimmung des wirtschaftlichen Werts der Ernte.

1. Maisertrag

Der Maisertrag bezieht sich auf die Menge der geernteten Nutzpflanzen pro Flächeneinheit. Er ist eine entscheidende Kennzahl für Landwirte, Agronomen und den Agrarsektor, da er direkt mit der Effizienz und Rentabilität der Maisproduktion korreliert.

Die typische Maßeinheit für den Maisertrag in den Vereinigten Staaten ist Bushel pro Hektar (bu/acre). Ein Bushel Mais entspricht 56 Pfund (ungefähr 25,4 Kilogramm) geschältem Mais bei einem Standardfeuchtigkeitsgehalt (15,5%).

Was ist Maisertrag und Trockensubstanzgehalt

Der Prozess der Maisertragsschätzung ist methodisch und umfasst mehrere Komponenten, darunter die Anzahl der Pflanzen pro Hektar, die Kolben pro Pflanze, die Reihen pro Kolben, die Körner pro Reihe und das Korn-Gewicht. Diese Komponenten werden während der Wachstumsperiode mittels der Ertragskomponenten-Methode gemessen, die einen systematischen Ansatz zur Vorhersage der potenziellen Ernte bietet.

2. Trockenmasse

Trockensubstanzgehalt bei Mais bezieht sich auf den Anteil des Maises, der nach Entfernung des gesamten Wassergehalts verbleibt. Er ist ein wichtiger Indikator für die Qualität und den Nährwert von Mais, insbesondere bei Verwendung für Silage. Der Trockensubstanzgehalt ist von Bedeutung, da er Lagerung, Verarbeitung und Fütterungswert des Maises beeinflusst.

So zeigt beispielsweise die Forschung, dass sich die Verdaulichkeit der Stärke des gesamten Verdauungstrakts erhöht, wenn Maissilage einen Trockenmassegehalt zwischen 32 und 40 Prozent aufweist, im Vergleich zu unverarbeiteter Maissilage.

Der Trockensubstanzgehalt spielt auch eine entscheidende Rolle für das allgemeine Wachstum und die Entwicklung der Maispflanze. Er ist an der Nährstoffanreicherung und -verteilung beteiligt, die für die Produktivität der Pflanze unerlässlich sind. Das Verständnis der Dynamik der Trockensubstanzakkumulation kann Landwirten und Agronomen helfen, fundierte Entscheidungen über Bewässerung, Düngung und Erntezeiten zu treffen.

Schritt für Schritt Anleitung zur Berechnung der Düngeraufnahme für ein Maisfeld

Mais, eine der am weitesten verbreiteten Kulturpflanzen, ist ein Grundnahrungsmittel in der globalen Lebensmittelversorgung. Um optimale Erträge zu erzielen, ist das Verständnis der genauen Düngeranforderungen, basierend auf dem Trockenwert des Ertrags, von entscheidender Bedeutung.

Durch die Bestimmung des Nährstoffbedarfs können Landwirte die richtige Menge an Dünger ausbringen. Die Berechnung der Düngeraufnahme für ein Maisfeld auf Basis des Ertragstrockenwerts erfordert jedoch das Verständnis der Nährstoffentzugsraten durch die Kulturpflanze.

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Berechnung der Nährstoffentnahme von Maisfeldern basierend auf dem Ertrags-Trockenwert.

Schritt 1: Ermitteln Sie den Maisertrag

Zuerst müssen Sie den Maisertrag kennen. Dieser wird typischerweise in Bushel pro Hektar (bu/acre) gemessen. Bei trockenem Mais wird der Ertrag oft auf einen Standardfeuchtigkeitsgehalt von 15,5%angepasst.

Schritt 2: Ertrag in Trockenmasse umrechnen

Maiskorn wird typischerweise als 85% Trockenmasse betrachtet. Wenn Sie den Ertrag in Bushel pro Hektar haben, können Sie ihn in Pfund Trockenmasse pro Hektar umrechnen.

  • Trockenmasse (Pfund/Morgen) = Ertrag (Scheffel/Morgen) × 56 Pfund/Scheffel × 0,85

Schritt 3: Nährstoffentfernungsraten

Maispflanzen benötigen essentielle Nährstoffe wie Stickstoff (N), Phosphor (P) und Kalium (K) für ihr Wachstum. Die Nährstoffabnahmeraten pro Einheit Trockenmasseertrag können in agronomischen Richtlinien oder Forschungspublikationen gefunden werden. Typische Werte sind:

  • Stickstoff (N): 1,2 Pfund pro Scheffel
  • Phosphor (P2O5): 0,20 kg pro Scheffel
  • Kalium (K2O): 0,29 lbs pro Scheffel

Leitfaden zur Berechnung der Düngernährstoffaufnahme von Maisfeldern basierend auf dem Trockenmasseertrag

Schritt 4: Gesamte Nährstoffaufnahme berechnen

Verwenden Sie den Ertrag und die Nährstoffentfernungsraten, um die gesamten Nährstoffaufnahmen für jeden Nährstoff zu berechnen.

  • Gesamtstickstoffaufnahme (Pfund/Ar) = Ertrag (Bushel/Ar) × 1,2
  • Gesamtphosphoraufnahme (Pfund/Acre) = Ertrag (Bushel/Acre) × 0,44
  • Gesamt-Kaliumaufnahme (Pfund/Acre) = Ertrag (Scheffel/Acre) × 0,29

Schritt 5: Ermittlung des Düngerbedarfs

Abhängig von der Effizienz Ihrer Düngung und der Nährstoffverfügbarkeit in Ihrem Boden müssen Sie diese Werte möglicherweise anpassen. Bodenuntersuchungen können helfen, den aktuellen Nährstoffgehalt und die angemessenen Düngermengen zu ermitteln.

Wenn man von einer% Effizienz von 100 % ausgeht (was selten der Fall ist), wäre der Düngerbedarf gleich der Nährstoffaufnahme. Aufgrund von Verlusten und anderen Faktoren düngt man jedoch in der Regel mehr als die berechnete Aufnahme.

Beispielrechnung

Nehmen wir eine Maisernte von 200 Bu/Acre an:

Ertrag in Trockenmasse umrechnen (optional für Nährwertberechnungen):

  • 200 bu/Acre × 56 lb/bu × 0,85 = 9520 lb/Acre Trockenmasse

Nährstoffaufnahme berechnen

  • Stickstoff200 bu/Acre × 1,2 = 240 Pfund N/Acre
  • Phosphor200bu/acre × 0,44 = 88 lb P2O5/acre
  • Kalium200bu/Acre × 0,29 = 58 lb K2O/Acre

Wie verbessert die Anpassung der Düngermenge den Ertrag?

Basierend auf der berechneten Nährstoffaufnahme und dem Ernteertrag können Landwirte ihre Düngeaufwandmengen an die spezifischen Bedürfnisse ihrer Kulturen anpassen. Bei diesem Prozess müssen jedoch mehrere kritische Faktoren berücksichtigt werden:

Boden-Nährstoffgehalt

Regelmäßige Bodenuntersuchungen sind unerlässlich, um den aktuellen Nährstoffgehalt und die Bodengesundheit zu ermitteln. Bodenproben liefern eine Momentaufnahme der Nährstoffverfügbarkeit, die die Düngebedarfsmengen beeinflussen kann. Wenn Bodenuntersuchungen beispielsweise hohe Phosphorgehalte aufweisen, können Landwirte Phosphordünger reduzieren oder ganz einsparen und sich auf andere Nährstoffe konzentrieren, die dem Boden fehlen. Zu den wichtigsten Schritten gehören:

  • Basistests Legen Sie eine Basislinie fest, indem Sie vor dem Pflanzen Bodenuntersuchungen durchführen. Dies hilft, die anfänglichen Nährstoffgehalte zu bestimmen und festzustellen, welche Mängel behoben werden müssen.
  • Saisontests: Führen Sie Bodenuntersuchungen in verschiedenen Phasen der Wachstumsperiode durch, um Veränderungen der Nährstoffgehalte zu überwachen und die Düngung entsprechend anzupassen.

Boden-Nährstoffgehalt Regelmäßige Bodenuntersuchungen sind unerlässlich

2. Düngemitteleffizienz

Nicht aller aufgebrachter Dünger wird von den Pflanzen aufgenommen; ein Teil kann durch Prozesse wie Auswaschung, Oberflächenabfluss oder Verflüchtigung in die Umwelt verloren gehen. Um die Düngeeffizienz zu verbessern:

  • Präzisionsapplikation Nutzen Sie Technologien der Präzisionslandwirtschaft, wie GPS-gesteuerte Geräte und die variable Ausbringungstechnik (VRT), um Düngemittel genauer und effizienter auszubringen. Dies reduziert Abfall und stellt sicher, dass Nährstoffe dort eingebracht werden, wo sie am dringendsten benötigt werden.
  • Langzeitdünger: Erwägen Sie die Verwendung von langsam oder kontrolliert freisetzenden Düngemitteln, die über einen längeren Zeitraum eine gleichmäßige Nährstoffversorgung gewährleisten und so die Nährstoffaufnahmeeffizienz verbessern.

3. Umweltauswirkungen

Nachhaltige Düngemittelanwendungspraktiken sind entscheidend für den Umweltschutz. Unsachgemäße Anwendung kann zu Nährstoffauswaschung und -abtrag führen, was Gewässer kontaminieren und Ökosysteme schädigen kann. Um die Umweltauswirkungen zu minimieren:

  • Pufferzonen Pufferzonen rund um Gewässer einrichten, um das Risiko von Nährstoffeinträgen zu verringern. Begrünte Pufferzonen können überschüssige Nährstoffe aufnehmen, bevor sie ins Wasser gelangen.
  • Zeitliche und wetterbedingte Überlegungen: Düngen Sie während Perioden geringen Niederschlags und vermeiden Sie die Ausbringung vor starken Regenfällen, um das Risiko des Nährstoffabtrags zu verringern. Auch die Bodenfeuchtebedingungen sollten berücksichtigt werden, um die Nährstoffaufnahme zu optimieren.

4. Pflanzenspezifische Nährstoffbedürfnisse

Verschiedene Kulturen haben unterschiedliche Nährstoffanforderungen. Das Verständnis dieser Bedürfnisse ist entscheidend für die Entwicklung einer geeigneten Düngestrategie.

Pflanzenspezifische Nährstoffbedürfnisse Verschiedene Feldfrüchte haben unterschiedliche Nährstoffanforderungen

Zum Beispiel benötigt Mais typischerweise hohe Stickstoffeinträge, während Leguminosen wie Sojabohnen atmosphärischen Stickstoff fixieren können und daher weniger Stickstoffdünger benötigen. Die Anpassung von Düngerplänen an die spezifischen Bedürfnisse jeder Pflanze gewährleistet optimales Wachstum und Produktivität und verhindert gleichzeitig Nährstoffungleichgewichte im Boden.

5. Überwachung der Reaktion der Kulturpflanzen

Nach dem Ausbringen von Düngemitteln ist es entscheidend, die Reaktion der Kulturpflanzen durch regelmäßige Feldbeobachtungen und Datenerfassung zu überwachen. Dies kann visuelle Beurteilungen der Pflanzengesundheit, Wachstumsmessungen und ausgefeiltere Methoden wie Fernerkundung und Gewebetests umfassen.

So können beispielsweise Chlorophyllmesser die Grünheit der Blätter messen und damit auf den Stickstoffgehalt in den Pflanzen hinweisen. Ebenso können Drohnen- oder Satellitenbilder Unterschiede in der Pflanzengesundheit auf einem Feld erkennen, was zeitnahe Anpassungen ermöglicht.

6. Adaptives Management

Die landwirtschaftlichen Bedingungen sind dynamisch und werden von Wetterlagen, Schädlingsdruck und der sich entwickelnden Bodengesundheit beeinflusst. Daher müssen Düngestrategien anpassungsfähig sein. Durch die fortlaufende Bewertung der Feldleistung und der Umweltbedingungen können Landwirte fundierte Anpassungen ihrer Düngepläne vornehmen. Dieser adaptive Managementansatz stellt sicher, dass die Pflanzen zur richtigen Zeit die richtige Menge an Nährstoffen erhalten, wodurch das Ertragspotenzial und die Effizienz der Ressourcennutzung verbessert werden.

Schlussfolgerung

Die genaue Ermittlung der Düngeraufnahme auf Basis von Ertrags-Trockenwerten ist grundlegend für eine effektive Maisproduktion. Durch das Verständnis der Nährstoffentzugsraten, die Durchführung von Bodenuntersuchungen und die Berücksichtigung der Anwendungseffizienz können Landwirte den Düngerverbrauch optimieren, den Ernteertrag steigern und die ökologische Nachhaltigkeit fördern. Die Übernahme von Best Practices und das Informiertbleiben über Fortschritte in der Präzisionslandwirtschaft und im Nährstoffmanagement können die Ergebnisse im Maisanbau weiter verbessern.

Um zu überprüfen, ob sich die von Ihnen berechneten Düngemittelmengen tatsächlich gelohnt haben, führen Sie den folgenden Test durch: Automatisierter Ertragsbericht Nach der Ernte: Es vergleicht den Ertrag mit der vorgeschriebenen oder angewendeten Aufwandmenge Zone für Zone und zeigt den Break-Even-Preis für jede Aufwandmenge an.

Was ist Phantom-Ertragsverlust bei Mais? Wie kann man ihn reduzieren?

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In der Landwirtschaft stellt das Streben nach optimalen Ernteerträgen eine ständige Herausforderung für Landwirte weltweit dar. Während Ertragsverluste gemeinhin auf offensichtliche Faktoren und widrige Wetterbedingungen zurückgeführt werden, existiert ein subtileres und schwerer fassbares Phänomen, der sogenannte Phantom-Ertragsverlust.

Es bezeichnet den unerklärlichen Rückgang des Ernteertrags, der nicht direkt auf herkömmliche Faktoren wie Schädlinge, Krankheiten oder widrige Wetterbedingungen zurückgeführt werden kann. Anders als offensichtliche Bedrohungen, die sich sichtbar bemerkbar machen, wirkt er im Verborgenen und bleibt oft unbemerkt, bis seine Auswirkungen während der Ernte deutlich werden.

Laut einem Bericht der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) gehen jährlich schätzungsweise 301.030 Tonnen der globalen Ernteproduktion aufgrund verschiedener Faktoren verloren, darunter auch dieser.

Dieses Phänomen stellt das herkömmliche Verständnis von Ertragsgrenzen in Frage und erfordert eine differenziertere Betrachtung des Agrarökosystems. Daher ist sein Verständnis für Landwirte und Agronomen von entscheidender Bedeutung, da es Faktoren beleuchtet, die möglicherweise unbemerkt bleiben, aber einen erheblichen Einfluss auf die Ernteerträge ausüben.

Durch die Berücksichtigung und Berücksichtigung dieser verborgenen Faktoren können landwirtschaftliche Praktiken verfeinert und die Gesamtproduktivität verbessert werden.

Phantom-Ertragsverluste bei Mais

Mais, eine der weltweit wichtigsten Nutzpflanzen, spielt eine zentrale Rolle in der globalen Nahrungsmittelproduktion. Landwirte stehen jedoch vor zahlreichen Herausforderungen bei der Optimierung ihrer Maiserträge, wobei der sogenannte Phantom-Ertragsverlust ein wesentlicher Faktor ist.

Es handelt sich um den potenziellen Ertragsverlust, der entsteht, wenn Mais über einen bestimmten Punkt hinaus auf dem Feld natürlich austrocknet. Dies geschieht, weil die Maiskörner beim Trocknen weiter atmen und an Gewicht verlieren, wodurch sich ihre Masse und Qualität verringern. Dieser Effekt ist zwar mit bloßem Auge nicht sichtbar, kann aber erhebliche Auswirkungen auf Ihren Gewinn haben.

Phantom-Ertragsverluste bei Mais

Laut Eric Frank, einem Saatguthändler von Channel Seeds aus Frankfort, Indiana, handelt es sich dabei um “Ertragseinbußen bei Mais, die auftreten, wenn man die Ernte nicht frühzeitig einleitet. Dies geschieht, weil man die Pflanzen vor der Ernte bis zu einem gewissen Grad auf natürliche Weise austrocknen lässt. Wenn sie auf dem Feld so viel Feuchtigkeit verliert, schädigt sie sich im Grunde genommen selbst ein wenig.”

Welchen Beitrag leistet die Atmung des Zellkerns dazu?

Dies geschieht, weil die Körner auch nach Erreichen der schwarzen Schicht noch leben und weiter atmen, wodurch sie ihre gespeicherten Zucker und Stärke verbrauchen. Diese Stoffwechselaktivität reduziert die Masse der Körner und mindert ihr Hektolitergewicht und ihre Qualität.

Die Atmung des Getreidekorns ist der Prozess, bei dem das Getreidekorn Sauerstoff und Glukose nutzt, um Energie, Kohlendioxid und Wasser zu produzieren. Es handelt sich um einen normalen Stoffwechselvorgang, der während der gesamten Entwicklung und Reifung des Getreidekorns stattfindet.

Wie die Atmung des Korns zu Phantom-Ertragsverlusten beiträgt

Die Atmung des Korns endet jedoch nicht mit der physiologischen Reife, wenn sich die schwarze Schicht an der Spitze bildet. Das Korn bleibt so lange lebensfähig, bis es auf einen ausreichend niedrigen Feuchtigkeitsgehalt (etwa 151 µg/l) ausgetrocknet ist, um abzusterben. Während dieser Zeit atmet das Korn weiter und verliert Trockenmasse.

Wie hoch kann der Ertragsverlust dadurch ausfallen?

Das hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Reissorte, dem Wetter, der Bodenart und dem Erntezeitpunkt. Einige Studien haben jedoch gezeigt, dass der Ertrag zwischen 5 und 15 Scheffel pro Acre oder mehr liegen kann.

Beispielsweise führte die Feldagronomin Missy Bauer vom Farm Journal im Jahr 2020 einen Versuch auf einem bewässerten Feld mit einer einzigen Hybridsorte durch. Sie erntete einen Teil des Feldes am 23. September bei einem Bodenfeuchtegehalt von 27,91 % TP3T und den Rest am 30. Oktober bei einem Bodenfeuchtegehalt von 18,41 % TP3T. Dabei stellte sie fest, dass die frühe Ernte 15,6 Scheffel pro Acre mehr einbrachte als die späte Ernte (214,2 gegenüber 198,6 Scheffel pro Acre).

Wie hoch kann der Ertragsverlust dadurch ausfallen?

Als Faustregel gilt jedoch, dass dieser Effekt einsetzt, wenn der Feuchtigkeitsgehalt des Maises unter 131 bis 161 TP3T sinkt. Laut einigen Studien kann der Ertragsverlust zwischen 0,51 und 1,61 TP3T pro Feuchtigkeitspunkt unter 151 TP3T liegen. Das bedeutet, dass ein Landwirt, der Mais mit einem Feuchtigkeitsgehalt von 121 TP3T anstatt 151 TP3T erntet, allein dadurch bis zu 4,81 TP3T Ertrag verlieren kann.

Weitere Studien berichten von Ertragsverlusten zwischen 5 und 15 Scheffel pro Acre bei späteren Ernteterminen. So ergab beispielsweise eine fünfjährige Studie in Nebraska einen durchschnittlichen Ertragsrückgang von 9,1 Scheffel pro Acre bei späterer Ernte, unabhängig von der Kornfeuchte oder der Zeitspanne zwischen den Ernteterminen. Eine ähnliche Studie in Michigan zeigte hingegen einen durchschnittlichen Ertragsvorteil von 8,9 Scheffel pro Acre für eine frühere Ernte.

Wie lässt es sich messen?

Am besten lässt sich dies messen, indem man die Erträge von Mais vergleicht, der auf demselben Feld bei unterschiedlichen Feuchtigkeitsgehalten geerntet wurde. Dazu kann man einen Teil des Feldes früh ernten, wenn der Mais noch feucht ist (etwa 251 bis 301 µg/kg Feuchtigkeit), und einen anderen Teil später, wenn der Mais trocken ist (etwa 151 µg/kg oder weniger).

Die Ertragsdifferenz zwischen den beiden Ernteteilen entspricht dem Ertragsverlust auf dem Feld. Beispiel: Erbrachte der früh geerntete Mais 200 Scheffel/Acre und der spät geerntete 190 Scheffel/Acre, so beträgt der Ertragsverlust 10 Scheffel/Acre bzw. 51 Tonnen pro 3 Tonnen.

Faktoren, die zum Phantomausbeuteverlust beitragen

Hier sind einige der versteckten oder weniger offensichtlichen Faktoren, die zu Ertragsverlusten beitragen:

1. Größe und Form der Kerne: Moderne Maishybriden haben größere und tiefere Körner als ältere Sorten, was bedeutet, dass sie bei der Atmung mehr Masse verlieren.

Laut Missy Bauer, Feldagronomin des Farm Journal, liegt der durchschnittliche Korngehalt heute bei 70.000 bis 76.000 pro Scheffel, verglichen mit 90.000 früher. Das bedeutet, dass jedes einzelne Korn einen größeren Einfluss auf den Endertrag hat und dieser mit neueren Sorten noch bedeutender ausfallen kann.

2. Feuchtigkeitsgehalt der Körner: Der Feuchtigkeitsgehalt der Körner bestimmt, wie viel Wasser sie während der Atmung verlieren können. Je höher der Feuchtigkeitsgehalt, desto höher die Atmungsrate und das Potenzial für Ertragsverluste.

Laut Eric Frank von Channel Seedsman beginnt dies, wenn die Kornfeuchte unter 161 µg/m³T sinkt. Er empfiehlt, Mais bei einer Kornfeuchte zwischen 201 µg/m³T und 251 µg/m³T zu ernten, um zu große Gewichts- und Qualitätsverluste auf dem Feld zu vermeiden.

3. Wetterbedingungen: Die Witterungsbedingungen während der Trocknungsphase können die Atmungsrate und den Ertragsverlust beeinflussen. Hohe Temperaturen, niedrige Luftfeuchtigkeit, Wind und Sonneneinstrahlung können die Verdunstung von Wasser aus den Körnern erhöhen und den Gewichtsverlust beschleunigen.

Faktoren, die zum Phantomausbeuteverlust beitragen

Umgekehrt können niedrige Temperaturen, hohe Luftfeuchtigkeit, Regen und Bewölkung die Verdunstungs- und Atmungsprozesse verlangsamen und Ertragsverluste reduzieren. Allerdings können diese Bedingungen auch das Risiko von Schimmel, Krankheiten und Insektenschäden erhöhen, was wiederum Ertrag und Qualität des Maises mindern kann.

4. Erntezeitpunkt: Der Erntezeitpunkt ist ein entscheidender Faktor für den Ertrag von Mais. Eine zu frühe Ernte kann hohe Trocknungskosten und ein geringeres Hektolitergewicht zur Folge haben, während eine zu späte Ernte zu übermäßigen Verlusten und einer geringeren Kornqualität führen kann.

Der optimale Erntezeitpunkt hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z. B. der Reife der Hybridsorten, den Abschlägen in Getreidesilos, der Wettervorhersage, den Feldbedingungen und der Verfügbarkeit von Maschinen. Frank rät Landwirten, ihre Felder genau zu beobachten und ihre Erntepläne entsprechend anzupassen.

Gleichzeitig können Landwirte mit ungünstigen Bedingungen wie Regen, Hagel, Frost oder Schnee konfrontiert werden, die ihre Erntepläne verzögern oder unterbrechen. Solche Ereignisse können die Stängelstabilität beeinträchtigen und das Risiko von Lagerung, Kolbenabfall oder Schimmelbefall erhöhen, was wiederum Ertrag und Qualität des Maises mindern kann.

Wie lässt sich das vermeiden oder reduzieren? Durch die frühzeitige Ernte!

Die beste Methode, Ernteverluste zu vermeiden, ist die Ernte von Mais bei optimalem Feuchtigkeitsgehalt und der Einsatz kontrollierter Trocknungsverfahren. Die Ernte von Mais bei einem höheren Feuchtigkeitsgehalt (etwa 201–251 µg/l) trägt dazu bei, das Korngewicht und die Qualität zu erhalten und Feldverluste durch Kolbenfall, Lagergetreide, Insektenschäden, Schimmelpilzbefall und Mykotoxinbelastung zu reduzieren.

Die Ernte von Nassmais erfordert jedoch auch geeignete Trocknungs- und Lagereinrichtungen, um Verderb und Qualitätsminderungen zu verhindern. Kontrollierte Trocknungsverfahren wie die natürliche Lufttrocknung oder die Niedrigtemperaturtrocknung können dazu beitragen, Kornschäden und Schrumpfung während des Trocknungsprozesses zu reduzieren.

Wie man Phantom-Ertragsverluste vermeidet oder reduziert: Die frühe Ernte!

Darüber hinaus sollten Landwirte die wirtschaftlichen Faktoren berücksichtigen, die bei der Ernte von feuchtem Mais im Vergleich zu trockenem Mais anfallen. Dazu gehören Rabatte oder Aufschläge der Getreidehändler je nach Feuchtigkeitsgehalt, Trocknungskosten oder -einsparungen, Lagerkosten oder -einsparungen sowie potenzielle Ertrags- oder Qualitätsverluste oder -gewinne.

Durch die Abwägung dieser Faktoren und die Nutzung verlässlicher Daten aus eigenen Feldern oder lokalen Quellen können Landwirte fundierte Entscheidungen darüber treffen, wann sie ihren Mais ernten und wie sie ihn effizient und effektiv trocknen können.

Eine weitere Möglichkeit besteht darin, Hybriden mit guter Standfestigkeit und Resistenz gegen Krankheiten und Schädlinge auszuwählen, die die Stängelstabilität und den Kolbenansatz beeinträchtigen können. Zusätzlich können agronomische Maßnahmen eingesetzt werden, die ein gesundes Pflanzenwachstum und eine optimale Entwicklung fördern, wie z. B. die richtige Düngung, Unkrautbekämpfung, Bewässerung und Schädlingsbekämpfung.

Kann PYL auch andere Nutzpflanzen beeinträchtigen?

Ja, es kann verschiedene Nutzpflanzen beeinträchtigen, aber nicht alle in gleicher Weise. Pflanzen mit hohem Feuchtigkeitsgehalt können geschädigt werden, wenn sie voll ausgewachsen sind und auf dem Feld lange zum Trocknen brauchen. Einige Nutzpflanzen sind jedoch aufgrund ihrer Samen und ihrer Wachstumsweise anfälliger als andere. atmen, und die Umwelt.

Nehmen wir beispielsweise Sojabohnen. Im Vergleich zu Mais ist die Wahrscheinlichkeit für einen starken PYL-Anfall bei ihnen deutlich geringer. Das liegt daran, dass Sojabohnen zum Erntezeitpunkt einen geringeren Feuchtigkeitsgehalt aufweisen (etwa 501 µg/l im Vergleich zu 701 µg/l bei Mais) und auf dem Feld schneller austrocknen (etwa 10 Tage im Vergleich zu 30 Tagen bei Mais).

Werden Sojabohnen jedoch erst geerntet, wenn sie einen Feuchtigkeitsgehalt von über 131 µg/l aufweisen, können sie aufgrund von Atmung, Zerfall oder Pilzbefall immer noch an Gewicht und Qualität verlieren.

Weizen hingegen ist stärker gefährdet als Sojabohnen. Das liegt daran, dass Weizen zum Erntezeitpunkt einen höheren Feuchtigkeitsgehalt aufweist (etwa 601 µg/l im Vergleich zu 501 µg/l bei Sojabohnen) und länger zum Trocknen auf dem Feld benötigt (etwa 20 Tage im Vergleich zu 10 Tagen bei Sojabohnen).

Weizen kann bis zu 101 TP3T seines Gewichts verlieren, wenn er nicht geerntet wird, bevor er einen Feuchtigkeitsgehalt von mehr als 141 TP3T aufweist. Dies kann durch Atmung, Zerfall, Keimung oder Krankheiten bedingt sein.

Auch andere Nutzpflanzen wie Gerste, Hafer, Roggen, Sorghum, Sonnenblumen, Raps und Luzerne können von der Blütenendfäule befallen werden. Wie stark sie betroffen sind, hängt von der Zusammensetzung der jeweiligen Pflanze, ihren Genen, der Pflege und den Witterungsbedingungen ab. Daher ist es für Landwirte entscheidend, den Feuchtigkeitsgehalt ihrer Pflanzen im Auge zu behalten und sie zum optimalen Zeitpunkt zu ernten, um unnötige Verluste zu vermeiden.

Wie kann die automatisierte Ertragsbereinigung und Kalibrierung von GeoPard bei PYL helfen?

Kernstück der GeoPard-Lösung ist eine Reihe von Funktionen zur automatisierten Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten. Die Technologie identifiziert systematisch Lücken oder fehlende Werte im Ertragsdatensatz und gewährleistet so eine zuverlässigere Darstellung der tatsächlichen Erträge.

Wie kann die automatisierte Ertragsbereinigung und Kalibrierung von GeoPard bei PYL helfen?

Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen wird die Genauigkeit der Überwachung verbessert und Landwirten eine verlässliche Entscheidungsgrundlage geboten. Eine der herausragenden Eigenschaften der GeoPard-Technologie ist ihre Fähigkeit, fehlende Daten mithilfe synthetischer Ertragskarten zu ergänzen.

Bei Datenlücken generiert das System synthetische Ertragskarten, die sich nahtlos in den bestehenden Datensatz integrieren lassen. Dieser innovative Ansatz gewährleistet nicht nur eine umfassende Ertragsdokumentation, sondern trägt auch zu einem präziseren Verständnis der Pflanzenentwicklung bei.

Die Anwendung von Die automatisierte Reinigung und Kalibrierung von GeoPard Technologie führt direkt zu einer Reduzierung von fiktiven Ertragsverlusten. Dank präziserer Ertragsdaten können Landwirte fundiertere Entscheidungen hinsichtlich Anbauplanung, Ressourceneinsatz und Erntezeitpunkt treffen. Sie versetzt Akteure im Agrarsektor in die Lage, die Herausforderungen ungenauer Daten zu bewältigen und letztendlich die Gesamtproduktivität zu steigern.

Schlussfolgerung

Es handelt sich um eine subtile, aber bedeutende Herausforderung in der Landwirtschaft, die einen umfassenden Ansatz im Pflanzenbau erfordert. Indem Landwirte weniger offensichtliche Faktoren, die den Ertrag beeinflussen, erkennen, können sie proaktiv handeln. Präzisionslandwirtschaft, Bodenmanagement, mikrobielle Interaktionen, klimaschonende Anbaumethoden und Fortschritte in der Pflanzengenetik bilden einen Fahrplan, um dieser Herausforderung zu begegnen. Diese ganzheitliche Perspektive ermöglicht es der Landwirtschaft, angesichts sich wandelnder Herausforderungen nachhaltige und widerstandsfähige Nahrungsmittelproduktionssysteme zu fördern.

Automatisierte Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten

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Automatisierte Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten (AYDCC) ist ein Prozess, der Algorithmen und Modelle verwendet, um Fehler in Ertragsdaten wie Ausreißer, Lücken oder Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren. AYDCC kann die Qualität und Zuverlässigkeit von Ertragsdaten verbessern, was zu besseren Erkenntnissen und Empfehlungen für Landwirte führen kann.

Einführung in Ertragsdaten

Ertragsdaten sind im 21. Jahrhundert eine der wichtigsten Informationsquellen für Landwirte. Sie beziehen sich auf Daten, die von verschiedenen Landmaschinen wie Mähdreschern, Sämaschinen und Erntemaschinen gesammelt werden und die Menge und Qualität der in einem bestimmten Feld oder Gebiet produzierten Ernte messen.

Es ist aus mehreren Gründen von immenser Bedeutung. Erstens hilft es Landwirten, fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit detaillierten Ertragsdaten können Landwirte ihre Praktiken verfeinern, um die Produktivität zu maximieren.

Zum Beispiel, wenn ein bestimmtes Feld konstant niedrigere Erträge liefert, können Landwirte die zugrunde liegenden Ursachen wie Bodengesundheit oder Bewässerungsprobleme untersuchen und Korrekturmaßnahmen ergreifen.

Darüber hinaus ermöglicht sie eine Präzisionslandwirtschaft. Indem sie Unterschiede in der Leistung von Feldfrüchten über ihre Felder hinweg kartieren, können Landwirte ihre Betriebsmittel wie Dünger und Pestizide auf bestimmte Bereiche abstimmen. Dieser gezielte Ansatz optimiert nicht nur den Ressourceneinsatz, sondern reduziert auch die Umweltauswirkungen.

Laut der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) muss die globale Agrarproduktion bis 2050 um 60% steigen, um die wachsende Nachfrage nach Nahrungsmitteln zu decken. Ertragsdaten spielen durch ihre Rolle bei der Steigerung der Kulturpflanzenproduktivität eine entscheidende Rolle bei der Erreichung dieses Ziels.

Darüber hinaus nutzte ein Sojabauern in Brasilien Ertragsdaten zusammen mit Bodenproben, um kartenbasierte, variable Düngerapplikationspläne für seine Felder zu erstellen. Er düngte mit unterschiedlichen Raten, je nach Bodenfruchtbarkeit und Ertragspotenzial jeder Zone.

Er nutzte auch Ertragsdaten, um verschiedene Sojabohnensorten zu vergleichen und die besten für seine Bedingungen auszuwählen. Infolgedessen steigerte er seinen durchschnittlichen Ertrag um 12%und senkte seine Düngemittelkosten um 15% .

Ähnlich nutzte ein Reisfarmer in Indien Ertragsdatensätze zusammen mit Wetterdaten, um seinen Bewässerungsplan für seine Felder anzupassen. Er überwachte die Bodenfeuchtigkeit und Niederschlagsmuster mithilfe von Sensoren und Satellitenbildern.

Verständnis und Nutzung von Ertragsdaten

Er nutzte ihn auch, um verschiedene Reissorten zu vergleichen und die besten für seine Verhältnisse auszuwählen. Dadurch steigerte er seinen durchschnittlichen Ertrag um 10%und reduzierte seinen Wasserverbrauch um 20% .

Trotz seiner Vorteile steht die Ertragsdatenerfassung bei ihrer Entwicklung und Einführung noch vor einigen Herausforderungen. Einige dieser Herausforderungen sind:

  • Qualität der Daten: Seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit hängen von der Qualität der Sensoren, der Kalibrierung der Maschinen, den Datenerfassungsmethoden sowie den Datenverarbeitungs- und Analysetechniken ab. Schlechte Datenqualität kann zu Fehlern, Verzerrungen oder Inkonsistenzen führen, die die Gültigkeit und Nützlichkeit der Daten beeinträchtigen können.
  • Datenzugriff Die Verfügbarkeit und Erschwinglichkeit von Ertragsdaten hängen vom Zugang zu und dem Besitz von Landmaschinen, Sensoren, Datenspeichergeräten und Datenplattformen ab. Fehlender Zugang oder Besitz kann die Fähigkeit der Landwirte zur Erfassung, Speicherung, Weitergabe oder Nutzung ihrer eigenen Daten einschränken.
  • Datenschutz: Seine Sicherheit und Vertraulichkeit hängen vom Schutz und der Regulierung der Daten durch die Landwirte, die Maschinenhersteller, die Datenanbieter und die Datennutzer ab. Mangelnder Schutz oder mangelnde Regulierung können die Daten unbefugter oder unethischer Nutzung aussetzen, wie z. B. Diebstahl, Manipulation oder Ausbeutung.
  • Datenkompetenz Das Verständnis und die Nutzung von Ertragsdaten hängen von den Fähigkeiten und dem Wissen der Landwirte, der Berater des landwirtschaftlichen Beratungsdienstes, der Berater und der Forscher ab. Mangelnde Fähigkeiten oder mangelndes Wissen können die Fähigkeit dieser Akteure beeinträchtigen, die Daten effektiv zu interpretieren, zu kommunizieren oder anzuwenden.
Datensätze sammeln mit Landmaschinen wie Erntemaschinen

Daher ist es wichtig, die Ertragsdaten zu bereinigen und zu kalibrieren, um diese Herausforderungen zu überwinden und das volle Potenzial der Ertragsdaten auszuschöpfen.

Einführung in die Datenreinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten

Ertragsdaten sind wertvolle Informationsquellen für Landwirte und Forscher, die die Leistung von Feldfrüchten analysieren, Managementzonen identifizieren und Entscheidungen optimieren möchten. Sie erfordern jedoch oft eine Bereinigung und Kalibrierung, um ihre Zuverlässigkeit und Genauigkeit zu gewährleisten.

Die Kalibrierung des “YieldDataset” ist eine Funktionalität, die die Verteilung von Werten mit mathematischen Prinzipien in Einklang bringt und so die Gesamtintegrität der Daten verbessert. Sie stärkt die Qualität der Entscheidungsfindung und macht den Datensatz wertvoll für weitere eingehende Analysen.

GeoPard Yield Clean-Kalibrierungsmodul

GeoPard ermöglichte die Bereinigung und Korrektur von Ertragsdatensätzen mit seinem Yield Clean-Calibration Modul.

Wir haben es einfacher denn je gemacht, die Qualität Ihrer Ertragsdatensätze zu verbessern und Landwirten damit zu ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, auf die Sie sich verlassen können.

GeoPard - Ertragsbereinigung & Kalibrierung, ähnlich wie Feldpotenzialzonen

Nach Kalibrierung und Reinigung wird der resultierende Ertragsdatensatz homogen, ohne Ausreißer oder abrupte Änderungen zwischen benachbarten Geometrien.

Mit unserem neuen Modul können Sie:

Wählen Sie eine Option zum Fortfahren
Wählen Sie eine Option zum Fortfahren
  • Beschädigte, überlappende und subnormale Datenpunkte entfernen
  • Ertragswerte über mehrere Maschinen hinweg kalibrieren
  • Kalibrierung mit nur wenigen Klicks starten (vereinfacht Ihre Benutzererfahrung) oder den zugehörigen GeoPad API-Endpunkt ausführen
Automatisierte Ertragsdatenbereinigung und -kalibrierung mit GeoPard
Automatisierte Ertragsdatenbereinigung und -kalibrierung mit GeoPard (2)
Automatisierte Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten mit GeoPard
Automatisierte Ertragsdatenbereinigung und -kalibrierung mit GeoPard (4)
Automatisierte Ertragsdatenreinigung und -kalibrierung mit GeoPard (5)
Automatisierte Ertragsdatenbereinigung und -kalibrierung mit GeoPard (6)
Automatisierte Ertragsdatenbereinigung und -kalibrierung mit GeoPard (7)

Einige der häufigsten Anwendungsfälle für die automatisierte Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten sind:

  • Daten synchronisieren, wenn mehrere Erntehelfer entweder gleichzeitig oder über mehrere Tage gearbeitet haben, um Konsistenz zu gewährleisten.
  • Den Datensatz homogener und genauer machen, indem Schwankungen ausgeglichen werden.
  • Datenrauschen und irrelevante Informationen entfernen, die Erkenntnisse trüben können.
  • Die Eliminierung von Wendepunkten oder abnormalen Geometrien, die die tatsächlichen Muster und Trends im Feld verzerren können.

Auf dem Bild unten sehen Sie ein Feld, auf dem 15 Erntemaschinen gleichzeitig gearbeitet haben. Es zeigt, wie sich der ursprüngliche Ertragsdatensatz und der verbesserte Datensatz nach der Kalibrierung mit dem GeoPard-Ertragskalibrierungsmodul deutlich unterscheiden und leicht verständlich sind.

Unterschied zwischen den ursprünglichen und verbesserten Ertragsdatensätzen mit dem Kalibrierungsmodul von GeoPard

Warum ist es wichtig zu reinigen und zu kalibrieren?

Ertragsdaten werden von Ertragsmonitoren und Sensoren gesammelt, die an Mähdreschern angebracht sind. Diese Geräte messen die Massenstromrate und den Feuchtigkeitsgehalt der geernteten Kulturpflanze und verwenden GPS-Koordinaten, um die Daten geografisch zu referenzieren.

Diese Messungen sind jedoch aufgrund verschiedener Faktoren, die die Leistung der Geräte oder die Anbaubedingungen beeinflussen können, nicht immer genau oder konsistent. Einige dieser Faktoren sind:

Gerätevarianten: Landmaschinen, wie zum Beispiel Mähdrescher und Feldhäcksler, weisen oft inhärente Variationen auf, die zu Abweichungen bei der Datenerfassung führen können. Diese Variationen können Unterschiede in der Sensorempfindlichkeit oder der Kalibrierung der Maschinen umfassen.

Beispielsweise können einige Ertragsmonitore eine lineare Beziehung zwischen Spannung und Massenstromrate verwenden, während andere eine nichtlineare verwenden. Einige Sensoren können empfindlicher auf Staub oder Schmutz reagieren als andere. Diese Unterschiede können zu Abweichungen bei den Ertragsdaten zwischen verschiedenen Maschinen oder Feldern führen.

Beispiel 1 Wendemanöver, Stopps, halbe Ausrüstungshälfte belegt
Beispiel 1 Wendemanöver, Stopps, halbe Ausrüstungshälfte belegt
Beispiel 2 Wenden, Anhalten, Halb-Ausrüstungsbreite genutzt
Beispiel 2 Wenden, Anhalten, Halb-Ausrüstungsbreite genutzt

2. Umweltfaktoren: Wetterbedingungen, Bodentypen und Topographie spielen eine bedeutende Rolle für Ernteerträge. Wenn diese Umweltfaktoren nicht berücksichtigt werden, können sie Rauschen und Ungenauigkeiten in die Ertragsdaten einbringen.

Beispielsweise können sandige Böden oder steile Hänge zu geringeren Erträgen führen als lehmige Böden oder flache Geländestrukturen. Ebenso können Gebiete mit höherer Feldstockdichte höhere Erträge aufweisen als Gebiete mit geringerer Dichte.

3. Ungenauigkeiten des Sensors: Sensoren sind trotz ihrer Präzision nicht unfehlbar. Sie können im Laufe der Zeit driften und ungenaue Messwerte liefern, wenn sie nicht regelmäßig kalibriert werden.

Beispiele hierfür sind, dass eine defekte Wägezelle oder eine lockere Verkabelung zu ungenauen Massendurchsatzmessungen führen kann. Ein verschmutzter oder beschädigter Feuchtigkeitssensor kann fehlerhafte Werte für den Feuchtigkeitsgehalt liefern. Ein vom Bediener falsch eingegebener Feldname oder eine falsche Feld-ID kann Ertragsdaten der falschen Felddatei zuweisen.

Diese Faktoren können zu verrauschten, fehlerhaften oder inkonsistenten Ertragsdatensätzen führen. Wenn diese Daten nicht ordnungsgemäß bereinigt und kalibriert werden, können sie zu irreführenden Schlussfolgerungen oder Entscheidungen führen.

Zum Beispiel kann die Verwendung von unbereinigten Ertragsdaten zur Erstellung von Ertragskarten zu einer falschen Identifizierung von hoch- oder niedrigertragenden Flächen innerhalb eines Feldes führen.

Warum ist es wichtig, Ertragsdatensätze zu bereinigen und zu kalibrieren

Die Verwendung nicht kalibrierter Ertragsdatensätze zum Vergleich von Erträgen über verschiedene Felder oder Jahre hinweg kann zu unfairen oder ungenauen Vergleichen führen. Die Verwendung von nicht bereinigten oder nicht kalibrierten Ertragsdaten zur Berechnung von Nährstoffbilanzen oder Betriebsmittelinputs kann zu Über- oder Unterdosierung von Düngemitteln oder Pestiziden führen.

Daher ist es unerlässlich, Ertragsdaten zu bereinigen und zu kalibrieren, bevor sie für Analysen oder Entscheidungsfindungen verwendet werden. Die Bereinigung von Ertragsdatensätzen ist der Prozess der Entfernung oder Korrektur von Fehlern oder Rauschen in den Rohertragsdaten, die von den Ertragsmonitoren und Sensoren gesammelt wurden.

Automatisierte Methoden zur Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten

Hier kommen automatisierte Datenbereinigungstechniken ins Spiel. Automatisierte Datenbereinigungstechniken sind Methoden, die Aufgaben der Datenbereinigung mit oder ohne geringfügige menschliche Beteiligung durchführen können.

Kalibrierschritt konfigurieren
Automatisierte Methoden zur Reinigung und Kalibrierung

Automatisierte Datenbereinigungstechniken können Zeit und Ressourcen sparen, menschliche Fehler reduzieren und die Skalierbarkeit und Effizienz der Datenbereinigung verbessern. Einige der gängigen automatisierten Datenbereinigungstechniken für Ertragsdaten sind:

1. Ausreißererkennung: Ausreißer sind Datenpunkte, die signifikant vom Durchschnitt abweichen. Automatisierte Algorithmen können diese Anomalien identifizieren, indem sie Datenpunkte mit statistischen Kennzahlen wie Mittelwert, Median und Standardabweichung vergleichen.

Zum Beispiel kann ein Ausreißererkennungsalgorithmus, wenn ein Ertragsdatensatz für ein bestimmtes Feld einen außergewöhnlich hohen Ernteertrag zeigt, diesen zur weiteren Untersuchung kennzeichnen.

2. Rauschunterdrückung: Rauschen in Ertragsdaten kann aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Umweltfaktoren und Sensorungenauigkeiten.

Automatisierte Rauschunterdrückungstechniken, wie Glättungsalgorithmen, filtern sprunghafte Schwankungen heraus und machen die Daten stabiler und zuverlässiger. Dies hilft bei der Identifizierung von echten Trends und Mustern in den Daten.

3. DatenimputationFehlende Daten sind ein häufiges Problem in Ertragsdatensätzen. Datenimputationstechniken schätzen und füllen fehlende Werte automatisch basierend auf Mustern und Beziehungen innerhalb der Daten auf.

Zum Beispiel können Imputationsmethoden fehlende Werte basierend auf benachbarten Datenpunkten schätzen, falls ein Sensor über einen bestimmten Zeitraum keine Daten aufzeichnet.

Daher dienen automatisierte Datenbereinigungstechniken als Torwächter der Datenqualität und stellen sicher, dass Ertragsdatensätze eine zuverlässige und wertvolle Ressource für Landwirte weltweit bleiben.

Darüber hinaus gibt es viele nützliche Werkzeuge und Computerprogramme, die Ertragsdaten automatisch bereinigen und anpassen können, und GeoPard ist eines davon. Das GeoPard Yield Clean-Calibration Module ist zusammen mit ähnlichen Lösungen äußerst wichtig, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.

GeoPard - Ertragsreinigung & Kalibrierung - 3 Mähdrescher

Schlussfolgerung

Automatisierte Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten (AYDCC) ist in der Präzisionslandwirtschaft unerlässlich. Sie stellt die Genauigkeit von Kulturdaten sicher, indem sie Fehler beseitigt und die Qualität verbessert, was es Landwirten ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen. AYDCC befasst sich mit Datenherausforderungen und nutzt automatisierte Techniken für vertrauenswürdige Ergebnisse. Werkzeuge wie das Yield Clean-Calibration Module von GeoPard vereinfachen diesen Prozess für Landwirte und tragen zu effizienten und produktiven landwirtschaftlichen Praktiken bei.

Sobald die Ertragsdaten bereinigt sind, Automatisierter Ertragsbericht geht noch einen Schritt weiter: Es vergleicht die Ernte mit den Zonen oder den in dieser Saison angewendeten Mengen, bewertet jeden Aufwandsschritt und sagt Ihnen, ob sich das zusätzliche Produkt amortisiert hat.

Automatisches Modell zur Erkennung von Feldgrenzen für die Präzisionslandwirtschaft von GeoPard

Gepostet am von dementievgeopard

GeoPard hat die Entwicklung eines automatisierten Feldgrenzenerkennungsmodells erfolgreich abgeschlossen, das auf mehrjährigen Satellitenbildern, genauer Wolken- und Schattenerkennung sowie fortschrittlichen firmeneigenen Algorithmen, einschließlich tiefer neuronaler Netze, basiert.

Das GeoPard-Felderkennungsmodell hat eine hochmoderne Genauigkeit von 0,975 auf der Intersection over Union (IoU)-Metrik, validiert in verschiedenen Regionen und für unterschiedliche Anbauarten weltweit.

Sehen Sie sich diese Bilder an, um die Ergebnisse in Deutschland zu sehen (durchschnittliche Feldgröße beträgt 7 Hektar):

1 - Rohbild von Sentinel-2

1 – Rohbild von Sentinel-2

3 - Segmentierte Feldgrenzen

2 – Superauflösendes Sentinel-2-Bild von GeoPard (1 Meter Auflösung)

2 - Superauflösendes Sentinel-2-Bild von GeoPard

3 – Segmentierte Feldgrenzen, 0.975 Genauigkeitsmetrik für die Schnittmenge über der Vereinigungsmenge (IoU), über verschiedene internationale Regionen und Anbauarten hinweg.

Die Integration in unsere API und GeoPard-Anwendung erfolgt in Kürze. Diese automatisierte und kostengünstige Methode hilft bei der Ertragsprognose, ist vorteilhaft für staatliche Organisationen und unterstützt große Landbesitzer, die ihre Feldgrenzen häufig zwischen den Anbausaisons aktualisieren müssen.

GeoPards Ansatz nutzt mehrjährige Trends der Pflanzenvegetation unter Anwendung von Multifaktorenanalyse und Fruchtfolge.

 

Das Modell ist über die GeoPard API auf Pay-as-you-go-Basis, was Flexibilität ohne die Notwendigkeit teurer Abonnements bietet.

 

Was versteht man unter Feldgrenzenabgrenzung?

Die Abgrenzung von Feldgrenzen bezeichnet den Prozess der Identifizierung und Kartierung der Grenzen landwirtschaftlicher Felder oder Parzellen. Dabei werden verschiedene Techniken und Datenquellen eingesetzt, um die Grenzen einzelner Felder oder landwirtschaftlicher Flächen zu bestimmen.

Traditionell wurden Feldgrenzen von Bauern oder Landbesitzern anhand ihrer Kenntnisse und Beobachtungen manuell festgelegt.

Mit den Fortschritten in der Technologie, insbesondere in der Fernerkundung und in Geoinformationssystemen (GIS), haben sich jedoch automatisierte und halbautomatisierte Verfahren zunehmend durchgesetzt.

Ein gängiger Ansatz ist die Analyse von Satelliten- oder Luftbildern. Hochauflösende Bilder, die von Satelliten oder Flugzeugen aufgenommen werden, können detaillierte Informationen über die Landschaft liefern, einschließlich der Grenzen zwischen verschiedenen Grundstücken.

Mithilfe von Bildverarbeitungsalgorithmen lassen sich auf diese Bilder besondere Merkmale erkennen, wie zum Beispiel Veränderungen der Vegetationsart, der Farbe, der Textur oder Muster, die auf das Vorhandensein von Feldgrenzen hinweisen.

Eine weitere Technik besteht in der Verwendung von LiDAR-Daten (Light Detection and Ranging), bei denen Laserstrahlen eingesetzt werden, um die Entfernung zwischen dem Sensor und der Erdoberfläche zu messen.

LiDAR-Daten liefern detaillierte Höhen- und topografische Informationen und ermöglichen so die Identifizierung subtiler Geländevariationen, die Feldgrenzen entsprechen können.

Darüber hinaus spielen Geographische Informationssysteme (GIS) eine entscheidende Rolle bei der Abgrenzung von Feldgrenzen.

GIS-Software ermöglicht die Integration und Analyse verschiedener Datenebenen, darunter Satellitenbilder, topografische Karten, Grundbucheinträge und weitere relevante Informationen. Durch die Kombination dieser Datenquellen kann GIS die Interpretation und Identifizierung von Feldgrenzen unterstützen.

Die genaue Abgrenzung von Feldern ist aus mehreren Gründen unerlässlich. Sie ermöglicht eine bessere Bewirtschaftung landwirtschaftlicher Ressourcen, den Einsatz von Präzisionslandwirtschaftstechniken und unterstützt die Planung und Durchführung landwirtschaftlicher Maßnahmen wie Bewässerung, Düngung und Schädlingsbekämpfung.

Genaue Feldgrenzendaten sind auch hilfreich bei der Landverwaltung, der Landnutzungsplanung und der Einhaltung landwirtschaftlicher Vorschriften.

Wozu ist es nützlich?

Es spielt eine entscheidende Rolle in der Landwirtschaft und im Landmanagement und bietet zahlreiche Vorteile und ist von großer Bedeutung, die durch wissenschaftliche Erkenntnisse und globale Zahlen belegt ist. Hier einige wichtige Punkte:

1. Präzisionslandwirtschaft: Genaue Feldgrenzen erleichtern die Umsetzung von Präzisionslandwirtschaftstechniken, bei denen Ressourcen wie Wasser, Düngemittel und Pestizide gezielt in bestimmten Bereichen innerhalb der Felder eingesetzt werden.

Laut einem Bericht der Weltbank haben Präzisionslandwirtschaftstechnologien das Potenzial, die Ernteerträge um 201T³T zu steigern und die Inputkosten um 10-201T³T zu senken.

2. Effizientes Ressourcenmanagement: Es ermöglicht Landwirten eine bessere Ressourcennutzung durch optimierte Bewässerungssysteme, angepasste Düngepraktiken und die Überwachung des Pflanzenzustands. Diese Präzision reduziert Ressourcenverschwendung und Umweltbelastung.

Die Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) schätzt, dass durch präzisionslandwirtschaftliche Verfahren der Wasserverbrauch um 20-50%, der Düngemittelverbrauch um 10-20% und der Pestizideinsatz um 20-30% reduziert werden können.

3. Flächennutzungsplanung: Genaue Daten zu Feldgrenzen sind für die Landnutzungsplanung unerlässlich und gewährleisten eine effiziente Nutzung der verfügbaren landwirtschaftlichen Flächen. Sie ermöglichen es politischen Entscheidungsträgern und Landmanagern, fundierte Entscheidungen hinsichtlich Landzuweisung, Fruchtfolge und Zoneneinteilung zu treffen.

Dies kann zu einer Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität und einer verbesserten Ernährungssicherheit führen. Eine im „Journal of Soil and Water Conservation“ veröffentlichte Studie ergab, dass eine effektive Landnutzungsplanung die globale Nahrungsmittelproduktion um 20–671 Tonnen steigern könnte.

4. Landwirtschaftliche Subventionen und Versicherungen: Viele Länder bieten Agrarsubventionen und Versicherungsprogramme auf Basis von Feldgrenzen an. Eine genaue Abgrenzung hilft dabei, förderfähige Flächen zu ermitteln, eine gerechte Verteilung der Subventionen zu gewährleisten und Versicherungsprämien präzise zu berechnen.

Die Gemeinsame Agrarpolitik der Europäischen Union (GAP) beispielsweise ist auf genaue Feldgrenzen für die Subventionsberechnung und die Überwachung der Einhaltung angewiesen.

5. Landverwaltung und rechtliche Grenzen: Die Abgrenzung von Feldgrenzen ist in der Landwirtschaft von entscheidender Bedeutung für die Landverwaltung, Eigentumsrechte und die Beilegung von Landstreitigkeiten. Genaue Karten von Feldgrenzen tragen zur Feststellung des rechtmäßigen Eigentums bei, unterstützen Grundbuchsysteme und ermöglichen transparente Landtransaktionen.

Die Weltbank schätzt, dass nur 301.030 der Weltbevölkerung über rechtlich dokumentierte Rechte an ihrem Land verfügen, was die Bedeutung verlässlicher Feldgrenzdaten für eine sichere Landnutzung unterstreicht.

6. Einhaltung von Vorschriften und ökologische Nachhaltigkeit: Genaue Feldgrenzen erleichtern die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften und gewährleisten so die Befolgung von Umweltauflagen und nachhaltigen Anbaumethoden.

Es hilft dabei, Pufferzonen, Schutzgebiete und erosions- oder wasserverschmutzungsgefährdete Gebiete zu identifizieren, sodass Landwirte geeignete Maßnahmen ergreifen können. Die Einhaltung von Umweltstandards fördert die Nachhaltigkeit und reduziert negative Auswirkungen auf Ökosysteme.

Laut FAO können durch nachhaltige Anbaumethoden jährlich bis zu 6 Milliarden Tonnen Treibhausgasemissionen eingespart werden.

Diese Punkte verdeutlichen den Nutzen und die Bedeutung für Landwirtschaft und Landmanagement. Die vorgelegten Daten und globalen Zahlen belegen die positiven Auswirkungen auf Ressourceneffizienz, Landnutzungsplanung, rechtliche Rahmenbedingungen, ökologische Nachhaltigkeit und die landwirtschaftliche Gesamtproduktivität.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Feldgrenzenabgrenzung in der Landwirtschaft den Prozess der Identifizierung und Kartierung der Grenzen von landwirtschaftlichen Feldern oder Parzellen umfasst. Sie nutzt verschiedene Techniken wie Satellitenbildanalyse, LiDAR-Daten und GIS, um diese Grenzen präzise zu definieren und abzugrenzen und so ein effektives Landmanagement und optimale landwirtschaftliche Praktiken zu ermöglichen.

Gleichungsbasierte Analytik in der Präzisionslandwirtschaft

Gepostet am von dementievgeopard

Mit der Veröffentlichung des Moduls „Gleichungsbasierte Analysen“ hat das GeoPard-Team einen großen Schritt nach vorne getan, um Landwirten, Agronomen und räumlichen Datenanalysten umsetzbare Erkenntnisse für jeden Quadratmeter zu ermöglichen. Das Modul umfasst einen Katalog von über 50 vordefinierten GeoPard-Präzisionsformeln, die eine breite Palette landwirtschaftlicher Analysen abdecken.

Die Präzisionsformeln wurden entwickelt auf Grundlage mehrjährige unabhängige agronomische universitäre und industrielle Forschung und wurden rigoros getestet, um deren Genauigkeit und Nützlichkeit sicherzustellen. Sie können einfach konfiguriert werden, um automatisch ausgeführt für jedes Feld, dem Nutzer leistungsstarke und zuverlässige Erkenntnisse liefert, die ihnen helfen können, ihre Ernteerträge zu optimieren und die Kosten für Betriebsmittel zu senken.

Das Modul „Gleichungsbasierte Analysen“ ist ein Kernbestandteil der GeoPard-Plattform und bietet Anwendern ein leistungsstarkes Werkzeug, um ein tieferes Verständnis ihrer Betriebsabläufe zu erlangen und datengesteuerte Entscheidungen über ihre landwirtschaftlichen Praktiken zu treffen. Mit dem ständig wachsenden Katalog von Formeln und der Möglichkeit, Formeln für verschiedene Feldgegebenheiten anzupassen, kann GeoPard die spezifischen Bedürfnisse jedes landwirtschaftlichen Betriebs erfüllen.

 

Kaliumentfernung basierend auf Ertragsdaten

Kaliumentfernung basierend auf Ertragsdaten

 

Anwendungsfälle (siehe Beispiele unten):

  • Stickstoffaufnahme in absoluten Zahlen unter Verwendung von Ertrags- und Proteindaten
  • Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und Überschussberechnungen mit den Datenebenen Ertrag und Protein
  • Kalkempfehlungen basierend auf pH-Daten aus Bodenuntersuchungen oder Bodenscanner
  • Teilgebiet (Zonen oder Pixelebene) ROI-Karten)
  • Düngeempfehlungen für Mikro- und Makronährstoffe basierend auf Bodenproben, Feldpotenzial, Topografie und Ertragsdaten
  • Kohlenstoffmodellierung
  • Änderungserkennung und Alarmierung (Berechnung der Differenz zwischen Sentinel-2, Landsat8-9 oder Planet-Bildmaterial)
  • Boden- und Kornfeuchtemodellierung
  • Berechnung des Trockenertrags aus Feuchtertragsdatensätzen
  • Ziel-Rx vs. angewendete Karten-Differenzberechnung

 

Kaliumempfehlungen basierend auf zwei Ertragszielen (Produktivitätszonen)

Kaliumempfehlungen basierend auf zwei Ertragszielen (Produktivitätszonen)

 

 

 

 

Düngemittel: Empfehlungsleitfaden. Kalium / Mais.

Düngemittel: Empfehlungsleitfaden (South Dakota State University): Kalium / Mais. Überprüfung und Überarbeitung: Jason Clark | Assistenzprofessor und SDSU Extension Bodenfruchtbarkeitsspezialist

 

Kaliumnutzungseffizienz in kg/ha

Kaliumnutzungseffizienz in kg/ha

 

 

 

Stickstoffnutzungseffizienz in Prozent. Die Berechnung basiert auf den Daten Ebenen Ertrag, Protein und Kornfeuchte

Stickstoffnutzungseffizienz in Prozent. Die Berechnung basiert auf den Daten Ebenen Ertrag, Protein und Kornfeuchte

 

 

Stickstoff: Ziel-Rx vs. Aufgetragen

Stickstoff: Ziel-Rx vs. Aufgetragen

 

Unterschied in der Chlorophyllmenge zwischen zwei Satellitenbildern

Unterschied in der Chlorophyllmenge zwischen zwei Satellitenbildern

 

Ein Nutzer von GeoPard kann bestehende Datensätze bearbeiten und eigene erstellen private Formeln basierend auf Bilddaten, Boden, Ertrag, Topographie oder anderen von GeoPard unterstützten Datenebenen. 

Beispiele der Vorlage GeoPard Gleichungen

Beispiele der Vorlage GeoPard Gleichungen

 

Formelbasierte Analysen helfen Landwirten, Agronomen und Datenwissenschaftlern, ihre Arbeitsabläufe zu automatisieren und Entscheidungen auf der Grundlage mehrerer Daten und wissenschaftlicher Forschung zu treffen, um eine einfachere Umsetzung von nachhaltiger und Präzisionslandwirtschaft zu ermöglichen.

Was ist gleichungsbasierte Analytik in der Präzisionslandwirtschaft? Die Nutzung von Präzisionsformeln

Gleichungsbasierte Analytik in der Präzisionslandwirtschaft bezieht sich auf die Verwendung von mathematischen Modellen, Gleichungen, präzisen Formeln und Algorithmen zur Analyse von landwirtschaftlichen Daten und zur Gewinnung von Erkenntnissen, die Landwirte dabei unterstützen können, bessere Entscheidungen im Pflanzenmanagement zu treffen.

Diese Analysemethoden berücksichtigen verschiedene Faktoren wie Wetterbedingungen, Bodeneigenschaften, Pflanzenwachstum und Nährstoffbedarf, um landwirtschaftliche Praktiken zu optimieren und die Ernteerträge zu verbessern, während gleichzeitig Ressourcenverschwendung und Umweltauswirkungen minimiert werden.

Einige der wichtigsten Komponenten der gleichungsbasierten Analyse in der Präzisionslandwirtschaft umfassen:

  • Pflanzenwachstumsmodelle Diese Modelle beschreiben die Beziehung zwischen verschiedenen Faktoren wie Wetter, Bodeneigenschaften und Anbaumethoden, um das Pflanzenwachstum und den Ertrag vorherzusagen. Beispiele für solche Modelle sind die CERES- (Crop Environment Resource Synthesis) und APSIM- (Agricultural Production Systems sIMulator) Modelle. Diese Modelle können Landwirten helfen, fundierte Entscheidungen über Aussaatdaten, Sorten und Bewässerungspläne zu treffen.
  • Bodenwassermodelle: Diese Modelle schätzen den Wassergehalt im Bodenprofil basierend auf Faktoren wie Niederschlag, Verdunstung und Wasserverbrauch von Nutzpflanzen. Sie können Landwirten helfen, Bewässerungspraktiken zu optimieren und sicherzustellen, dass Wasser effizient und zur richtigen Zeit ausgebracht wird, um die Ernteerträge zu maximieren.
  • Nährstoffmanagementmodelle: Diese Modelle sagen den Nährstoffbedarf von Pflanzen voraus und helfen Landwirten, die optimale Menge und den optimalen Zeitpunkt für die Düngung zu bestimmen. Durch die Verwendung dieser Modelle können Landwirte sicherstellen, dass die Pflanzen die richtige Menge an Nährstoffen erhalten, während gleichzeitig das Risiko von Nährstoffausträgen und Umweltverschmutzung minimiert wird.
  • Seuchen- und Krankheitsmodelle Diese Modelle sagen die Wahrscheinlichkeit von Schädlings- und Krankheitsausbrüchen auf der Grundlage von Faktoren wie Wetterbedingungen, Wachstumsstadien der Feldfrüchte und Managementpraktiken voraus. Durch die Nutzung dieser Modelle können Landwirte proaktive Entscheidungen über das Schädlings- und Krankheitsmanagement treffen, wie z.B. die Anpassung von Pflanzterminen oder die rechtzeitige Anwendung von Pestiziden.
  • Fernerkundungsbasierte Modelle: Diese Modelle nutzen Satellitenbilder und andere Fernerkundungsdaten, um den Gesundheitszustand von Pflanzen zu überwachen, Stressfaktoren zu erkennen und Erträge abzuschätzen. Durch die Integration dieser Informationen mit anderen Datenquellen können Landwirte bessere Entscheidungen über das Pflanzenmanagement treffen und die Ressourcennutzung optimieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die gleichungsbasierte Analytik in der Präzisionslandwirtschaft mathematische Modelle und Algorithmen verwendet, um komplexe Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Faktoren zu analysieren, die das Pflanzenwachstum und das Management beeinflussen. Durch die Nutzung dieser Analytik können Landwirte datengesteuerte Entscheidungen treffen, um landwirtschaftliche Praktiken zu optimieren, Ernteerträge zu verbessern und Umweltauswirkungen zu minimieren.

Häufig gestellte Fragen

Wie kann Präzisionslandwirtschaft dazu beitragen, Probleme beim Ressourcenverbrauch und bei der Umweltverschmutzung in der Landwirtschaft zu lösen?

Sie kann dazu beitragen, Probleme beim Ressourceneinsatz und der Umweltverschmutzung in der Landwirtschaft durch gezielten Ressourceneinsatz, effizientes Ressourcenmanagement, verbesserte Überwachung und die Übernahme von Schutzmaßnahmen zu lösen. Durch die Ausbringung von Betriebsmitteln wie Düngemitteln und Pestiziden nur dort, wo sie benötigt werden, können Landwirte Abfall reduzieren und die Umweltverschmutzung minimieren.

Datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglicht ein optimales Ressourcenmanagement, während Echtzeitüberwachung rechtzeitige Eingriffe zur Verhinderung von Umweltverschmutzung ermöglicht. Darüber hinaus fördert die Umsetzung von Naturschutzpraktiken eine nachhaltige Landwirtschaft und reduziert Umweltauswirkungen.

GeoPard Feldpotenzialkarten im Vergleich zu Ertragsdaten

Gepostet am von dementievgeopard

GeoPard Field Potential Karten sehen sehr oft genau wie Ertrag Daten.

Wir erstellen sie mit Multi-Layer-Analyse historischer Informationen, Topographie und Rohbodenanalyse.

Der Prozess von solcher Synthetische Ertragsverteilungen sind automatisiert (und patentiert) und es dauert etwa 1 Minute, bis jedes Feld auf der Welt es generiert.

 

GeoPard Feldpotenzialkarten im Vergleich zu Ertragsdaten

Kann als Grundlage dienen für:

Was sind Feldpotentialkarten?

Feldpotenzialkarten, auch Ertragspotenzialkarten oder Produktivitätspotenzialkarten genannt, sind visuelle Darstellungen der räumlichen Variabilität des potenziellen Ertrags oder der Produktivität von Feldfrüchten innerhalb eines Feldes. Diese Karten werden durch die Analyse verschiedener Faktoren erstellt, die das Pflanzenwachstum beeinflussen, wie z. B. Bodeneigenschaften, Topographie und historische Ertragsdaten.

Diese Karten können in der Präzisionslandwirtschaft zur Steuerung von Managemententscheidungen eingesetzt werden, wie z. B. der variablen Ausbringung von Düngemitteln, Bewässerung und anderen Betriebsmitteln, sowie zur Identifizierung von Flächen, die besondere Aufmerksamkeit oder spezifische Managementpraktiken erfordern.

Einige Schlüsselfaktoren, die normalerweise bei der Erstellung von Feldpotentialkarten berücksichtigt werden, sind:

  1. Bodeneigenschaften: Bodeneigenschaften wie Textur, Struktur, Gehalt an organischer Substanz und Nährstoffverfügbarkeit spielen eine bedeutende Rolle bei der Bestimmung des Ertragspotenzials von Nutzpflanzen. Durch die Kartierung von Bodeneigenschaften auf einem Feld können Landwirte Bereiche mit hohem oder niedrigem Produktivitätspotenzial identifizieren.
  2. TopographieFaktoren wie Höhenlage, Neigung und Ausrichtung können das Pflanzenwachstum und das Ertragspotenzial beeinflussen. Beispielsweise können tiefer gelegene Gebiete anfällig für Staunässe sein oder ein höheres Frostrisiko aufweisen, während steile Hänge anfälliger für Erosion sein können. Die Kartierung dieser topografischen Merkmale kann Landwirten helfen zu verstehen, wie sie sich auf das Produktivitätspotenzial auswirken und ihre Bewirtschaftungspraktiken entsprechend anzupassen.
  3. Historische Ertragsdaten: Durch die Analyse historischer Ertragsdaten aus früheren Jahren oder Saisonen können Landwirte Trends und Muster bei der Produktivität auf ihren Feldern erkennen. Diese Informationen können verwendet werden, um Karten zu erstellen, die Bereiche mit konstant hohem oder niedrigem Ertragspotenzial hervorheben.
  4. Fernerkundungsdaten Satellitenbilder, Luftaufnahmen und andere Fernerkundungsdaten können verwendet werden, um den Gesundheitszustand, die Vitalität und das Wachstumsstadium von Pflanzen zu beurteilen. Diese Informationen können verwendet werden, um Karten zu erstellen, die die räumliche Variabilität des Ertragspotenzials von Pflanzen widerspiegeln.
  5. Klimadaten: Klimavariablen wie Temperatur, Niederschlag und Sonneneinstrahlung können auch das Pflanzenwachstum und das Ertragspotenzial beeinflussen. Durch die Einbeziehung von Klimadaten in diese Karten können Landwirte besser verstehen, wie Umweltfaktoren das Produktivitätspotenzial auf ihren Feldern beeinflussen.

Sie sind wertvolle Werkzeuge in der Präzisionslandwirtschaft, da sie Landwirten helfen, die räumliche Variabilität des Ertragspotenzials auf ihren Feldern zu visualisieren. Durch den Einsatz dieser Karten zur Steuerung von Managemententscheidungen können Landwirte den Ressourceneinsatz optimieren, die Gesamttragerträge verbessern und die Umweltauswirkungen ihrer landwirtschaftlichen Betriebe reduzieren.

Unterschied zwischen Feldpotential-Karten und Ertragsdaten

Feldpotentialkarten und Ertragsdaten werden beide in der Präzisionslandwirtschaft verwendet, um Landwirten zu helfen, die räumliche Variabilität in ihren Feldern zu verstehen und fundiertere Managemententscheidungen zu treffen. Es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden:

Datenquellen:

Diese Karten werden durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen erstellt, wie z. B. Bodeneigenschaften, Topographie, historischen Ertragsdaten, Fernerkundungsdaten und Klimadaten. Diese Daten werden jedoch mithilfe von Ertragsmessgeräten erfasst, die auf Erntemaschinen installiert sind und den Ernteertrag während der Ernte aufzeichnen.

Zeitliche Komponente:

Diese Karten stellen eine Schätzung der potenziellen Ertragsfähigkeit eines Feldes dar, die im Allgemeinen statisch ist oder sich im Laufe der Zeit langsam ändert, sofern keine wesentlichen Änderungen der Bodeneigenschaften oder anderer Einflussfaktoren eintreten. Ertragsdaten beziehen sich jedoch auf eine bestimmte Vegetationsperiode oder mehrere Vegetationsperioden und können von Jahr zu Jahr erheblich variieren, abhängig von Faktoren wie Wetterbedingungen, Schädlingsdruck und Managementpraktiken.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Feldpotentialkarten und Ertragsdaten komplementäre Werkzeuge in der Präzisionslandwirtschaft sind. Diese Karten liefern eine Schätzung der potenziellen Produktivität eines Feldes und helfen Landwirten, Bereiche zu identifizieren, die möglicherweise unterschiedliche Managementpraktiken erfordern. Ertragsdaten hingegen dokumentieren die tatsächliche Ernte und können zur Bewertung der Wirksamkeit von Managementpraktiken und zur Information zukünftiger Entscheidungen verwendet werden.

Um die Feldpotenzialzonen mit den erzielten Ernteerträgen zu vergleichen, öffnen Sie die Automatisierter ErtragsberichtEs zeigt die Rendite neben der Zonenkarte an, stellt jede Zone dem Felddurchschnitt gegenüber und gibt jeden Zinsschritt als Preis an.

Automatisierte Bestandsüberwachung durch Überlagerung von Datenlayern

Gepostet am von dementievgeopard

In GeoPard haben wir ein Modul, das Felddaten-Scouting-Zonen automatisch erstellen mit flexibler Konfiguration von geschäftlichen und agronomischen Logik.

Es erlaubt die Kontrolle einer großen Anzahl von Feldern und die Erkundung nur im Notfall.

Geschäftliche/agronomische Logik könnte flexibel sein. In diesem Beispiel – Aufgaben werden in den Bereichen erstellt, in denen wir Zonen mit hohem historischen Feldpotenzial und geringer Vegetation auf den neuesten Satellitenbildern haben.

Ein weiteres Anwendungsbeispiel: Zone mit geringer Ertragsfähigkeit (aus Ertragsdatei) geschnitten mit Zonen mit niedrigem pH-Wert – zur Anpassung der Kalkdüngungsstufen.

 

Automatisierte Anbau-Daten-Scouting-Zonen durch die Überlagerung von Datenebenen
Hohe historische Feldproduktivitätszonen, die mit den neuesten Planet-Bild-Niedervegetationszonen übereinstimmen -> Spähtruppaufgaben werden automatisch in GeoPard erstellt

Für Agrarhandelsunternehmen und Datenmodellierer könnte die Schnittmenge zwischen historisch stabilen und ertragsstarken Zonen ein guter Indikator für die Extrapolation von Ertragsprognosen sein.

Wenn Sie Landwirt, Agronom oder Spezialist für Präzisionslandwirtschaft sind, kennen Sie die Bedeutung von Feldbegehungen und der Erfassung von Daten. Diese sind unerlässlich, um den Gesundheitszustand Ihrer Kulturen zu überwachen und potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie zu größeren Schwierigkeiten werden.

Die traditionelle Feldbegehung kann jedoch zeitaufwändig und arbeitsintensiv sein. Hier kommen automatisierte Begehungsaufgaben ins Spiel.

GeoPard ist eine revolutionäre, automatisierte Präzisionslandwirtschaftssoftware, die fortschrittliche Algorithmen und Satellitenbilder nutzt, um Ihre Feldfrüchte automatisch zu überwachen. Mit GeoPard können Sie einfach automatisierte Erkundungsaufgaben einrichten, die Sie auf potenzielle Probleme wie Schädlinge, Krankheiten oder Nährstoffmangel aufmerksam machen.

Einer der Hauptvorteile der Nutzung automatisierter Erkundungsaufgaben ist die Möglichkeit, Probleme in Ihren Kulturen schnell und genau zu identifizieren. GeoPard verwendet fortschrittliche Algorithmen zur Analyse von Satellitenbildern Ihrer Felder und erkennt selbst kleinste Veränderungen in Ihren Kulturen.

Das bedeutet, dass Sie potenzielle Probleme schnell erkennen und Maßnahmen ergreifen können, um sie zu beheben, bevor sie ernster werden.

Ein weiterer Vorteil automatisierter Scouting-Aufgaben ist die Möglichkeit, Ihre Kulturen regelmäßig zu überwachen. Bei herkömmlichem Scouting kann es schwierig sein, Ihre Felder regelmäßig zu besuchen und nach potenziellen Problemen zu suchen.

Aber mit GeoPard können Sie automatisierte Aufgaben einrichten, die Ihre Kulturen täglich oder wöchentlich überwachen, um einen umfassenderen Überblick über deren Gesundheit zu erhalten.

Die automatisierten Erkundungsaufgaben von GeoPard sind ebenfalls anpassbar und ermöglichen es Ihnen, diese an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Sie können Aufgaben einrichten, um nach bestimmten Problemen wie Schädlingen oder Krankheiten zu suchen, oder Aufgaben einrichten, um bestimmte Bereiche Ihres Feldes zu überwachen. Dies bedeutet, dass Sie die Informationen erhalten, die Sie benötigen, um fundierte Entscheidungen über Ihre Kulturen zu treffen.

Zusätzlich zu seinen automatisierten Scouting-Aufgaben bietet GeoPard auch eine Reihe weiterer Funktionen, die Ihnen bei der Verwaltung Ihrer Präzisionslandwirtschaft helfen können. Sie können GeoPard zur Planung Ihrer Aussaat und Düngung, zur Überwachung der Bodenfeuchtigkeit und zur Ertragsverfolgung verwenden.

Insgesamt sind die automatisierten Scouting-Aufgaben von GeoPard ein leistungsfähiges Werkzeug für Landwirte, Agronomen und Spezialisten für Präzisionslandwirtschaft. Mit GeoPard können Sie Ihre Kulturen schnell und einfach überwachen und potenzielle Probleme identifizieren, was Ihnen hilft, bessere Entscheidungen für Ihre Betriebe zu treffen.

Was ist Feldbegehung?

Feldbegehung ist eine Praxis in der Landwirtschaft, bei der systematisch Feldfrüchte inspiziert und überwacht werden, um deren Gesundheit, Wachstum und potenzielle Probleme zu bewerten. Sie beinhaltet in der Regel das physische Durchqueren von Feldern oder den Einsatz von Technologie wie Drohnen oder Sensoren zur Datenerfassung.

Erntehelfer beobachten und sammeln Informationen über Faktoren wie Schädlingsbefall, Krankheitsausbrüche, Nährstoffmangel und Unkrautdruck.

Diese Daten helfen Landwirten, fundierte Entscheidungen über das Pflanzenmanagement zu treffen, wie z. B. gezielte Behandlungen, angepasste Düngermengen oder die Umsetzung von Schädlingsbekämpfungsstrategien. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Maximierung der Ernteerträge und der Sicherstellung der allgemeinen Pflanzengesundheit.

Was ist das automatisierte Erkunden von Feldfrüchtedaten?

Automatisiertes Pflanzenmonitoring bezieht sich auf den Einsatz modernster Technologien, darunter Robotik, unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs), verschiedene Sensoren und künstliche Intelligenz (KI), zur Beobachtung und Bewertung der Pflanzengesundheit und des Pflanzenwachstums in einer landwirtschaftlichen Umwelt.

Das Ziel ist es, die Effektivität zu steigern, die Kosten zu senken und das Erntemanagement zu optimieren, indem Aufgaben automatisiert werden, die traditionell von menschlichen Erntehelfern ausgeführt wurden.

Der Prozess des automatisierten Feldfrüchte-Datenscoutings umfasst mehrere Phasen, wie zum Beispiel:

  • Datenerfassung UAVs oder terrestrische Roboter, die mit einer Reihe von Sensoren (z. B. Kameras, multispektrale Sensoren, LIDAR) ausgestattet sind, erfassen Informationen über den Zustand von Kulturpflanzen, einschließlich der Pflanzengesundheit, des Auftretens von Schädlingen und Krankheiten, der Bodeneigenschaften und der Nährstoffkonzentrationen.
  • Daten analysierenDie gesammelten Daten werden anschließend mithilfe von KI- und maschinellen Lernalgorithmen verarbeitet und untersucht, um Muster, Unregelmäßigkeiten und Tendenzen im Zusammenhang mit der Pflanzengesundheit und -entwicklung zu erkennen.
  • Entscheidungen treffen Die Ergebnisse der Datenanalyse können genutzt werden, um fundierte Entscheidungen über das Pflanzenmanagement zu treffen, einschließlich der Optimierung der Bewässerung, Düngung, Schädlingsbekämpfung und anderer Maßnahmen.
  • Handeln: Landwirte können gezielte Maßnahmen aufgrund der Erkenntnisse aus der automatisierten Pflanzenüberwachung umsetzen, um spezifische Probleme auf dem Feld zu beheben, wie zum Beispiel die Anwendung von Pestiziden oder Nährstoffen nur dort, wo sie benötigt werden, wodurch Abfall und Umweltbelastung minimiert werden.

Durch die Bereitstellung von Echtzeit- und präzisen Daten für Landwirte kann die landwirtschaftliche Produktivität und Nachhaltigkeit erheblich gesteigert werden, was eine bessere Entscheidungsfindung und die Umsetzung präziserer Managementtechniken ermöglicht.

Wie man eine Scouting-Zone identifiziert

Die Bestimmung von Ertragsdatenerfassungszonen beinhaltet die Unterteilung eines landwirtschaftlichen Feldes in kleinere, überschaubare Abschnitte basierend auf Aspekten wie Bodenzusammensetzung, Gelände, historischen Ernteerträgen oder anderen relevanten Faktoren.

Das Ziel ist es, einheitliche Gebiete zu schaffen, die ähnliche Bedingungen darstellen und ein gezielteres Scouting, Beobachtung und Management ermöglichen. Hier ist eine schrittweise Methode, um eine Ernteschutz-Zone zu bestimmen:

  • Historische Informationen sammeln Sammeln Sie Daten zu früheren Ernteerträgen, Ergebnissen von Bodenanalysen, Vorkommen von Schädlingen und Krankheiten sowie allen anderen wichtigen Informationen für das Feld. Diese Daten können helfen, Bereiche mit vergleichbaren Bedingungen oder Leistungen zu erkennen.
  • Bodenbeschaffenheit und Gelände untersuchen: Untersuchen Sie die Bodentypen und das Gelände Ihres Feldes, um natürliche Variationen zu verstehen. Unterschiedliche Bodenzusammensetzungen und Höhenlagen können das Pflanzenwachstum, die Nährstoffaufnahme und die Wasserverfügbarkeit beeinflussen, was sich wiederum auf die Pflanzengesundheit auswirkt.
  • Nutzung von Fernerkundungstechnologie Nutze Satelliten- oder Drohnenbilder, um zusätzliche Details zu den Feldbedingungen zu erhalten, wie z. B. Vegetationsindizes, Bodenfeuchtigkeitswerte und Temperaturunterschiede. Diese Informationen können dazu beitragen, die Erkundungszonen durch eine umfassendere Ansicht des Feldes fein abzustimmen.
  • Präzisionslandwirtschaftstechniken implementieren: Verwenden Sie Software für Präzisionslandwirtschaft, um die gesammelten Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Werkzeuge können dabei helfen, Muster zu erkennen und datengesteuerte Scouting-Bereiche festzulegen, wobei Faktoren wie Pflanzengesundheit, Bodenvariabilität und Gelände berücksichtigt werden.
  • Scouting-Bereiche einrichtenBasierend auf der Datenanalyse, segmentieren Sie das Feld in kleinere, einheitliche Bereiche, die ähnliche Merkmale aufweisen. Diese Bereiche sollten von überschaubarer Größe sein und an die spezifischen Anforderungen Ihres Betriebs angepasst werden.
  • Aktualisieren und anpassen Sie regelmäßig Überprüfen Sie die Scouting-Bereiche neu und passen Sie sie an, wenn sich die Umstände ändern und neue Daten verfügbar werden, um sicherzustellen, dass sie relevant und präzise bleiben. Dies kann die Aktualisierung der Bereiche auf der Grundlage neuer Ertragsdaten, des Auftretens von Schädlingen und Krankheiten oder anderer Faktoren, die die Leistung der Kulturpflanzen beeinflussen, beinhalten.

Daher können Landwirte durch die genaue Eingrenzung und Schaffung von Feldmanagementzonen ihre Überwachungsbemühungen effizienter konzentrieren und gezielte Managementpraktiken anwenden, was zu einer besseren Ressourcennutzung und einer verbesserten Pflanzengesundheit führt.

Ertragsdaten und -analysen in GeoPard

Gepostet am von dementievgeopard

In diesem Artikel:

  • Ertragsanalysen im Präzisionsackerbau nutzen
  • Tiefgehende Ertragsdatenanalyse in GeoPard Agriculture 
  • Visualisierung jedes Attributs in Ertragsdateien
  • Korrektur von Rohertragsdaten 
  • 5 praktische Anwendungsbeispiele von Ertragslandkarten
Roh- und bereinigte Ertragsdaten in GeoPard
Roh- und bereinigte Ertragsdaten in GeoPard

Ertragsdaten ermöglicht es Ihnen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Effizienz des Pflanzenanbaus zu verbessern.
Feldmanagementzonen, die aus mehrjährigen Ertragsdaten erstellt werden, eignen sich für eine erste Beurteilung des Ertragspotenzials und der Bodennährstoffvariabilität, um zukünftige Anbaumanagemententscheidungen zu treffen.

Die Analyse von Ertragsdaten kann in eine applikationskartenbasierte variable Steuerung umgewandelt und beispielsweise für die Düngerausbringung verwendet werden. Deren Kalibrierung ist ein weiteres Thema, das Sie berücksichtigen müssen und das wir in einem separaten Blogbeitrag behandeln werden.

Die erweiterten Analysen in GeoPard ist, dass Sie eine Multilayer-Analyse durchführen können, indem Sie mehrere Datenebenen zu einer Karte kombinieren und nach Beziehungen zwischen den Datenebenen suchen. 

Kombinierte Produktivitätszonen können basierend auf Vegetationsindizes aus Satellitenbildern, Topographie, maschinellen Daten wie Ertrag, elektrischer Leitfähigkeit, Bodenfeuchte und anderen sowie agrochemischen Analyseergebnissen generiert werden.

Visualisierung von Ertragsdateien erfolgt automatisch nach dem Herunterladen der Datei, es ist automatische Verarbeitung und Bereinigung. Zwei Versionen von Karten werden unten gezeigt – das Originalbild mit Daten vom Gerätemonitor, wie es ist, und die GeoPard-Visualisierung.

Die Rohdaten wurden in ein Gradienten-kontinuierliches Oberflächenbild umgewandelt, um die Heterogenität des Feldes leichter zu verstehen und Managementzonen zu erstellen.

Jede der Eigenschaften der Ertragsdatei ist für die Visualisierung verfügbar, wie z. B. Feuchtigkeit, Erntemasse, Erntevolumen nass und trocken, Anpresskraft, Kraftstoffverbrauch, Maschinengeschwindigkeit und so weiter.

Rohdatenkorrektur bedeutet, dass ein Punkt im Feld geglättet wird, wenn er unnatürlich ist (z. B. wenn nicht über die gesamte Breite des Mähdrescher-Schneidwerks gearbeitet wird). Beim Erstellen von zonenbasierten Ertragsdaten können Sie einzelne Zonen und Polygone korrigieren. 

Schauen wir uns einige praktische Beispiele für die Verwendung von Ertragskarten und anderen GeoPard-Datenebenen an.

1. Managementzonen basierend auf Ertragsdaten. Managementzonen können entweder auf Ertragsdaten eines Jahres oder auf mehreren Jahren basieren. Es ist wichtig zu beachten, dass Sie Erträge aus verschiedenen Jahren nicht direkt stapeln können, da dies zu einer Verzerrung zugunsten eines der Jahre führt.

Um diesen Effekt zu reduzieren, wendet GeoPard mehrere Algorithmen an, um das Gewicht jedes Jahres auszugleichen. Sie können die Bedeutung eines einzelnen Jahres mit dem Weight-Tool festlegen, wenn Sie eine Multi-Layer-Karte erstellen.

Solche Feldmanagementzonen können verwendet werden, um Anwendungs-/Aufwands-/Applikationskarten (VRA) zu erstellen und den potenziellen Ertrag in jeder Zone zu berechnen.

Mehrjährige und vielschichtige Ertragspotenzialkarte
Mehrjährige und vielschichtige Ertragspotenzialkarte

2. Mehrschichtige Zonen mit Ertragsdaten und anderen Datenquellen (Topographie, Boden, Sensor, Satellit). Es kann hinzugefügt werden Multilagenanalyse und legen Sie das Gewicht fest, das es auf die endgültigen Zonen haben wird.

In diesem Beispiel werden drei Datenebenen zur Karte hinzugefügt: Ertrag, Satellitenbilder und Topografie. Sie können beliebige Datenebenen kombinieren, die Sie für die Analyse als relevant erachten. Die mehrschichtige Karte kann für weitere Ertragsanalysen und zur Erstellung von VRA-Karten verwendet werden. 

Ertrag, Topographie und Satellitenbilder
Mehrschichtige Zonen: Ertrag, Topographie und Satellitenbilder

3. Ertragsberechnung auf Zonen- und Feldebene. Um verschiedene Behandlungen, Saatgutsorten und Anbaumethoden zu analysieren, möchten Sie wahrscheinlich den durchschnittlichen und den gesamten Ertrag in jeder Zone, jedem Streifen oder zwischen den Feldern vergleichen.

GeoPard berechnet dies automatisch für Sie, um den Vergleich von Erträgen in absoluten Zahlen zu erleichtern. 

GeoPard berechnet den Ertrag in absoluten Zahlen basierend auf Ertragsdateien. Gesamt und Durchschnitt für das Feld und jede Zone
GeoPard berechnet den Ertrag in absoluten Zahlen basierend auf Ertragsdateien. Gesamt und Durchschnitt für das Feld und jede Zone

4. Abhängigkeitszonen basierend auf Ertragsdaten. Zonen basierend auf Ertragsdaten können über andere Datenzonen gelegt werden und es kann nach Abhängigkeiten zwischen Datenebenen gesucht werden. Dieses Beispiel zeigt die Überlagerung von hohem Ertrag und durchschnittlichem Protein (1) sowie niedrigem Ertrag und hohem Protein (2) verschiedener Weizensorten auf einem Feld.

Weitere Beispiele sind die Beziehungen zwischen dem Einfluss der Topographie auf den Ertrag, der Schnittmenge zwischen geringen Erträgen und dem Mangel an Makro- und Mikronährstoffen im Boden, der Bodenfeuchtigkeit und der elektrischen Leitfähigkeit (EC) in Schichten.

Schnittpunkte unterschiedlicher Ertrags- und Proteingehalte
Schnittpunkte unterschiedlicher Ertrags- und Proteingehalte

5. Ausbringungsmengen-Karte (Variable Rate Application - VRA) basierend auf Ertragsdaten. Sie können daraufhin Aktionskarten für verschiedene Arbeitsgänge erstellen – Düngung, Aussaat, Spritzen, Bewässerung und Planung der Bodenprobenentnahme. Sie können die Anzahl und Form der Zonen bearbeiten.

Sie können auch eine teilflächenspezifische Applikationskarte erstellen, indem Sie Ertragsdaten mit anderen Datenquellen (Boden, EC, Satellit, Topographie) kombinieren. 

Variable Aussaatraten pro Zone
Zonenspezifische variable Aussaatstärken

Auch wenn Sie keine Ertragsdaten haben, können Sie GeoPard nutzen mehrjährige Zonen (bis zu 33 Jahre) basierend auf Satellitenbildern oder kombinieren Sie es mit anderen Datenschichten wie der Topographie um Ihre Reise in die Präzisionslandwirtschaft zu beginnen. Diese Analysen korrelieren oft mit Ertragsanalysedaten, aber das ist eine andere Geschichte.

Häufig gestellte Fragen

1. Wie mache ich eine Ertragsanalyse?

Ertragsanalysen sind ein Prozess, der zur Bewertung der Produktivität und Leistung einer Kulturpflanze oder eines landwirtschaftlichen Systems verwendet wird. Hier sind die Schritte zur Durchführung einer einfachen Ertragsanalyse:

  • Messen Sie den gesamten geernteten ErtragSammle alle geernteten Erzeugnisse aus einem bestimmten Bereich und wiege sie ab.
  • Bestimmen Sie die Fläche: Messen oder berechnen Sie die Gesamtfläche des Landes, von dem der Ertrag erzielt wurde.
  • Ertrag pro Flächeneinheit berechnen: Teilen Sie den gesamten Ernteertrag durch die Fläche, um den Ertrag pro Flächeneinheit (z. B. Ertrag pro Hektar) zu erhalten.
  • Vergleichen und analysieren: Vergleichen Sie die erzielte Ausbeute mit den Daten früherer Jahre oder regionalen Durchschnittswerten, um die Leistung zu bewerten und Abweichungen oder Trends zu identifizieren.

Die Ertragsanalyse hilft Landwirten, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Produktivität der Ernte zu überwachen und Verbesserungspotenziale in ihren landwirtschaftlichen Praktiken zu identifizieren.

2. Was sind Ertragsdaten?

Ertragsdaten beziehen sich auf die gesammelten und aufgezeichneten Informationen über die Menge der geernteten Nutzpflanzen oder landwirtschaftlichen Erzeugnisse, die aus einer bestimmten Landfläche gewonnen wurden. Sie umfassen Messungen oder Schätzungen der geernteten Menge, die normalerweise in Form von Gewicht oder Volumen ausgedrückt werden.

Es liefert wertvolle Einblicke in die Produktivität und Leistung von Nutzpflanzen und hilft Landwirten, fundierte Entscheidungen über ihre landwirtschaftlichen Praktiken zu treffen, die Wirksamkeit verschiedener Techniken oder Betriebsmittel zu beurteilen und Trends oder Schwankungen der Ernteerträge im Laufe der Zeit zu überwachen.

3. Was ist Ertragspotenzial?

Das Ertragspotenzial bezieht sich auf den maximal erreichbaren Ertrag oder das Produktionsniveau einer Kultur unter idealen Wachstumsbedingungen. Es stellt die Obergrenze dessen dar, was eine bestimmte Sorte oder Pflanzenart in Bezug auf Menge und Qualität erbringen kann.

Das Ertragspotenzial wird von verschiedenen Faktoren wie Genetik, Umweltbedingungen, Nährstoffverfügbarkeit und Bewirtschaftungspraktiken beeinflusst. Es dient Landwirten und Agronomen als Benchmark oder Referenzpunkt, um die Leistung und Produktivität verschiedener Pflanzensorten zu bewerten und Bereiche zu identifizieren, in denen Verbesserungen zur Optimierung des Ertragsniveaus vorgenommen werden können.

Mehrschichtige (integrierte) Datenanalyse in der Präzisionslandwirtschaft

Gepostet am von dementievgeopard

Präzisionslandwirtschaft ist in der Lage zu erzeugen riesige Datenmengen unter anderem in Form von Ertragsdaten, Satellitenbildern und Bodenfruchtbarkeitsdaten.

Das Fehlen benutzerfreundlicher Cloud-basierter Präzisionssoftware-Tools, die Landwirten dabei helfen, Felddaten in nützliches Wissen und umsetzbare Empfehlungen umzuwandeln, schränkt die Anwendung von Präzisionslandwirtschaftstechnologien ein.

In der Präzisionslandwirtschaft bezeichnet man als Managementzonen Bereiche innerhalb eines Feldes, die ein ähnliches Ertragspotenzial aufweisen, basierend auf Bodentyp, Hanglage, Bodenbeschaffenheit, Mikroklima und/oder anderen Faktoren, die die Pflanzenproduktion beeinflussen.

Die Kenntnisse des Produzenten über ein Fachgebiet ist ein sehr wichtiger Bestandteil des Prozesses. Managementzonen gelten als Mechanismus zur Optimierung des Pflanzeneinsatzes und des Ertragspotenzials.

18 Jahre historische Zonenkarte: Historische Karte mit potenziell produktiven Standorten
Kombinierte Höhen- und Schummerungskarte: Die Karte zeigt die höchsten und niedrigsten Punkte.
Kombinierte historische Karte (18 Jahre): Karte der Jahre 1989–2019 mit Schummerung
Kombinierte historische Karte und DEM-Karte: Die DEM-Karte zeigt die höchsten und niedrigsten Punkte
Karte der korrigierten Ernteertragsdaten 2019
Ertragsdatenkarte der Zonen 2019
kombinierte historische Karte DEM und Schummerung
Karten mit hervorgehobenen steilen Hängen
Kombinierte historische, DEM- und Hangneigungskarte
kombinierte 18 Jahre, DEM, Hangneigungs- und Schummerungskarte für landwirtschaftliche Felder

Karten, die mit einer einzelnen Datenebene und mit mehreren Datenebenen erstellt wurden.

Die größte Herausforderung besteht darin, Managementzonen zu erstellen, die die Variabilität des Feldes perfekt widerspiegeln. Die Kombination verschiedener Datenebenen wie Satellitenbilder, Bodenfruchtbarkeitsdaten, topografische Ableitungen und Ertragsdaten ist der nächste logische Schritt zur Generierung solcher Zonen. reaktionsfähigere Managementzonen.

Mehrschichtanalyse (auch bekannt als integrierte Analyse) wird Teil der GeoPard-Engine für Geodatenanalysen.

Zu den klassischen Kombinationen integrierter Analyseparameter gehören Ertragsdaten, eine oder mehrere Ertragsdaten, eine NDVI-Karte, die Höhenlage sowie physikalisch-chemische Eigenschaften des Bodensensors. 

GeoPard unterstützt diese Parameter und ermöglicht darüber hinaus die Einbindung weiterer Felddatenebenen, die entweder bereits im System vorhanden sind oder direkt vom Benutzer hochgeladen werden (Bodenproben, Ertragsdatensätze usw.).

Folglich steht es Ihnen frei, mit dem vollständiger Satz von Parametern Durchführung integrierter Analysen:

Mehrschichtige Ertragsdatenanalyse

Fernerkundungsdaten

  • Potenzialkarte der Produktivität (einjährig und mehrjährig)
  • Stabilitäts-/Variationskarte
  • Vegetationsindizes NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topographie:

  • Digitale Höhenangabe
  • Neigung
  • Krümmung
  • Feuchtigkeitsindex
  • Schattierungen

Bodendaten:

  • pH
  • Kationenaustauschkapazität (KAK)
  • SOM (organische Bodensubstanz)
  • K (Kalium)
  • Geringe Oberbodentiefe, geringere nutzbare Wasserspeicherkapazität (trockenheitsanfälliger Boden)
  • elektrische Leitfähigkeit (EC)
  • und andere chemische Eigenschaften, die im hochgeladenen Datensatz verfügbar sind

Es ist wichtig zu betonen, dass benutzerdefinierte Faktoren auf jeder Datenebene konfiguriert werden, um die gewünschten Werte zuzuweisen. Schichtgewicht.Gerne können Sie Ihre Anwendungsfälle für integrierte Analysen teilen und auf der Grundlage Ihrer Fachkenntnisse Managementzonenkarten erstellen, während Sie in GeoPard Datenquellen und deren Gewichtung auswählen.

Die Bilder in diesem Blog zeigen ein Beispielfeld mit Datenebenen (wie eine Produktivitätskarte über 18 Jahre, ein digitales Höhenmodell, Hangneigung, Schummerung, Ertragsdaten von 2019) und verschiedene Kombinationen von Integrationsanalysekarten. 

Sie können die Entwicklungsschritte von Managementzonen nachvollziehen und gleichzeitig die Integrationsanalyse um eine zusätzliche Datenebene erweitern.

Häufig gestellte Fragen

1. Was sind Datenschichten?

Datenebenen bezeichnen die einzelnen Komponenten oder Elemente von Daten, die organisiert und übereinander gestapelt werden, um eine umfassende Darstellung eines bestimmten Bereichs oder Themas zu erstellen.

Jede Ebene repräsentiert einen spezifischen Aspekt der Daten, wie beispielsweise geografische Merkmale, Landnutzung, Bevölkerungsdichte oder Umweltfaktoren. Diese Ebenen können kombiniert und gemeinsam analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu visualisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Datenebenen werden häufig in Geoinformationssystemen (GIS) und räumlichen Analysen verwendet, um komplexe Daten besser zu verstehen und visuell und interpretierbar darzustellen.

2. Was ist integrierte Analyse?

Die integrierte Analyse bezeichnet den Prozess der Kombination und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen oder Disziplinen, um ein umfassenderes und ganzheitlicheres Verständnis eines bestimmten Problems oder Phänomens zu erlangen.

Dabei werden Datensätze zusammengeführt, statistische Verfahren angewendet und Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen oder Domänen untersucht.

Die integrierte Analyse ermöglicht eine differenziertere und vernetztere Betrachtung komplexer Systeme und erleichtert die Identifizierung von Mustern, Trends und Kausalzusammenhängen, die bei der Analyse isolierter Daten möglicherweise nicht erkennbar sind.

Dieser Ansatz ermöglicht es Forschern und Entscheidungsträgern, auf der Grundlage eines breiteren Informationsspektrums fundiertere und effektivere Entscheidungen zu treffen.

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