{"id":1195,"date":"2020-04-30T10:55:00","date_gmt":"2020-04-30T08:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=1195"},"modified":"2024-12-01T23:12:12","modified_gmt":"2024-12-01T22:12:12","slug":"mehrschichtanalyse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/multi-layer-analytics\/","title":{"rendered":"Mehrschichtige (integrierte) Datenanalyse in der Pr\u00e4zisionslandwirtschaft"},"content":{"rendered":"

Pr\u00e4zisionslandwirtschaft ist in der Lage zu erzeugen\u00a0riesige Datenmengen<\/span>\u00a0unter anderem in Form von Ertragsdaten, Satellitenbildern und Bodenfruchtbarkeitsdaten.<\/p>\r\n

Das Fehlen benutzerfreundlicher Cloud-basierter Pr\u00e4zisionssoftware-Tools, die Landwirten dabei helfen, Felddaten in n\u00fctzliches Wissen und umsetzbare Empfehlungen umzuwandeln, schr\u00e4nkt die Anwendung von Pr\u00e4zisionslandwirtschaftstechnologien ein.<\/p>\r\n

In der Pr\u00e4zisionslandwirtschaft bezeichnet man als Managementzonen Bereiche innerhalb eines Feldes, die ein \u00e4hnliches Ertragspotenzial aufweisen, basierend auf Bodentyp, Hanglage, Bodenbeschaffenheit, Mikroklima und\/oder anderen Faktoren, die die Pflanzenproduktion beeinflussen.<\/p>\r\n

Die\u00a0Kenntnisse des Produzenten \u00fcber ein Fachgebiet<\/span>\u00a0ist ein sehr wichtiger Bestandteil des Prozesses. Managementzonen gelten als Mechanismus zur Optimierung des Pflanzeneinsatzes und des Ertragspotenzials.<\/p>\r\n\t\t

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\"18<\/figure><\/div>
\"Kombinierte<\/figure><\/div>
\"Kombinierte<\/figure><\/div>
\"Kombinierte<\/figure><\/div>
\"Karte<\/figure><\/div>
\"Ertragsdatenkarte<\/figure><\/div>
\"kombinierte<\/figure><\/div>
\"Karten<\/figure><\/div>
\"Kombinierte<\/figure><\/div>
\"kombinierte<\/figure><\/div>\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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\r\n\r\n<\/p>\r\n

Karten, die mit einer einzelnen Datenebene und mit mehreren Datenebenen erstellt wurden.<\/em><\/p>\r\n

Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung besteht darin, Managementzonen zu erstellen, die die Variabilit\u00e4t des Feldes perfekt widerspiegeln. Die Kombination verschiedener Datenebenen wie Satellitenbilder, Bodenfruchtbarkeitsdaten, topografische Ableitungen und Ertragsdaten ist der n\u00e4chste logische Schritt zur Generierung solcher Zonen. reaktionsf\u00e4higere Managementzonen<\/span>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Mehrschichtanalyse (auch bekannt als integrierte Analyse<\/span>) wird Teil der GeoPard-Engine f\u00fcr Geodatenanalysen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Zu den klassischen Kombinationen integrierter Analyseparameter geh\u00f6ren Ertragsdaten, eine oder mehrere Ertragsdaten, eine NDVI-Karte, die H\u00f6henlage sowie physikalisch-chemische Eigenschaften des Bodensensors.\u00a0<\/p>\r\n

GeoPard unterst\u00fctzt diese Parameter und erm\u00f6glicht dar\u00fcber hinaus die Einbindung weiterer Felddatenebenen, die entweder bereits im System vorhanden sind oder direkt vom Benutzer hochgeladen werden (Bodenproben, Ertragsdatens\u00e4tze usw.).<\/p>\r\n

Folglich steht es Ihnen frei, mit dem\u00a0vollst\u00e4ndiger Satz von Parametern<\/span>\u00a0Durchf\u00fchrung integrierter Analysen:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Mehrschichtige Ertragsdatenanalyse<\/strong><\/p>\r\n

Fernerkundungsdaten<\/p>\r\n

    \r\n
  • Potenzialkarte der Produktivit\u00e4t (einj\u00e4hrig und mehrj\u00e4hrig)<\/li>\r\n
  • Stabilit\u00e4ts-\/Variationskarte<\/li>\r\n
  • Vegetationsindizes NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI<\/li>\r\n<\/ul>\r\n

    Topographie:<\/p>\r\n

      \r\n
    • Digitale H\u00f6henangabe<\/li>\r\n
    • Neigung<\/li>\r\n
    • Kr\u00fcmmung<\/li>\r\n
    • Feuchtigkeitsindex<\/li>\r\n
    • Schattierungen<\/li>\r\n<\/ul>\r\n

      Bodendaten:<\/p>\r\n

        \r\n
      • pH<\/li>\r\n
      • Kationenaustauschkapazit\u00e4t (KAK)<\/li>\r\n
      • SOM (organische Bodensubstanz)<\/li>\r\n
      • K (Kalium)<\/li>\r\n
      • Geringe Oberbodentiefe, geringere nutzbare Wasserspeicherkapazit\u00e4t (trockenheitsanf\u00e4lliger Boden)<\/li>\r\n
      • elektrische Leitf\u00e4higkeit (EC)<\/li>\r\n
      • und andere chemische Eigenschaften, die im hochgeladenen Datensatz verf\u00fcgbar sind<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n

        Es ist wichtig zu betonen, dass benutzerdefinierte Faktoren auf jeder Datenebene konfiguriert werden, um die gew\u00fcnschten Werte zuzuweisen.\u00a0Schichtgewicht<\/span>.Gerne k\u00f6nnen Sie Ihre Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr integrierte Analysen teilen und auf der Grundlage Ihrer Fachkenntnisse Managementzonenkarten erstellen, w\u00e4hrend Sie in GeoPard Datenquellen und deren Gewichtung ausw\u00e4hlen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

        Die Bilder in diesem Blog zeigen ein Beispielfeld mit Datenebenen (wie eine Produktivit\u00e4tskarte \u00fcber 18 Jahre, ein digitales H\u00f6henmodell, Hangneigung, Schummerung, Ertragsdaten von 2019) und verschiedene Kombinationen von Integrationsanalysekarten.\u00a0<\/p>\r\n

        Sie k\u00f6nnen die Entwicklungsschritte von Managementzonen nachvollziehen und gleichzeitig die Integrationsanalyse um eine zus\u00e4tzliche Datenebene erweitern.<\/p>\r\n

        \r\n

        H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/h2>\r\n
        \r\n

        1. Was sind Datenschichten?<\/strong><\/p>\r\n

        Datenebenen bezeichnen die einzelnen Komponenten oder Elemente von Daten, die organisiert und \u00fcbereinander gestapelt werden, um eine umfassende Darstellung eines bestimmten Bereichs oder Themas zu erstellen.<\/p>\r\n

        Jede Ebene repr\u00e4sentiert einen spezifischen Aspekt der Daten, wie beispielsweise geografische Merkmale, Landnutzung, Bev\u00f6lkerungsdichte oder Umweltfaktoren. Diese Ebenen k\u00f6nnen kombiniert und gemeinsam analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu visualisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.<\/p>\r\n

        Datenebenen werden h\u00e4ufig in Geoinformationssystemen (GIS) und r\u00e4umlichen Analysen verwendet, um komplexe Daten besser zu verstehen und visuell und interpretierbar darzustellen.<\/p>\r\n

        2. Was ist integrierte Analyse?<\/strong><\/p>\r\n

        Die integrierte Analyse bezeichnet den Prozess der Kombination und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen oder Disziplinen, um ein umfassenderes und ganzheitlicheres Verst\u00e4ndnis eines bestimmten Problems oder Ph\u00e4nomens zu erlangen.<\/p>\r\n

        Dabei werden Datens\u00e4tze zusammengef\u00fchrt, statistische Verfahren angewendet und Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen oder Dom\u00e4nen untersucht.<\/p>\r\n

        Die integrierte Analyse erm\u00f6glicht eine differenziertere und vernetztere Betrachtung komplexer Systeme und erleichtert die Identifizierung von Mustern, Trends und Kausalzusammenh\u00e4ngen, die bei der Analyse isolierter Daten m\u00f6glicherweise nicht erkennbar sind.<\/p>\r\n

        Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es Forschern und Entscheidungstr\u00e4gern, auf der Grundlage eines breiteren Informationsspektrums fundiertere und effektivere Entscheidungen zu treffen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Die Pr\u00e4zisionslandwirtschaft kann riesige Datenmengen generieren, beispielsweise Ertragsdaten, Satellitenbilder und Bodenfruchtbarkeitsdaten. 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