Gleichungsbasierte Analytik in der Präzisionslandwirtschaft

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

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)

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

Kaliumnutzungseffizienz in kg/ha

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

Stickstoff: Ziel-Rx vs. Aufgetragen

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

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.