Mehrschichtige (integrierte) Datenanalyse in der Präzisionslandwirtschaft

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.

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.