Análisis de datos multicapa (integrado) en la agricultura de precisión

La agricultura de precisión es capaz de generar enormes cantidades de datos en forma de datos de rendimiento, imágenes satelitales y fertilidad del suelo, entre otros.

La falta de herramientas de software de precisión en la nube fáciles de usar que ayuden a los productores agrícolas a convertir las capas de datos de campo en conocimiento útil y recomendaciones prácticas limita la aplicación de las tecnologías de agricultura de precisión.

En la agricultura de precisión, las zonas de manejo son áreas dentro de un campo que tienen un potencial de rendimiento similar en función del tipo de suelo, la posición de la pendiente, la química del suelo, el microclima y/u otros factores que influyen en la producción de cultivos.

En conocimiento del productor sobre un campo Es una parte muy importante del proceso. Las zonas de manejo se conciben como un mecanismo para optimizar los insumos agrícolas y el potencial de rendimiento.

Mapas generados con una sola capa de datos y con varias capas de datos.

El gran desafío es construir zonas de manejo que reflejen perfectamente la variabilidad del campo. Una combinación de diferentes capas como imágenes satelitales, fertilidad del suelo, derivados topográficos y datos de monitoreo de rendimiento es el siguiente paso lógico para generar zonas de gestión más receptivas.

Análisis multicapa (también conocido como análisis integrado) se está integrando al motor de análisis geoespacial GeoPard.

Las combinaciones clásicas de parámetros de análisis integrados incluyen uno o más datos de rendimiento, mapa NDVI, elevación y características fisicoquímicas del sensor de suelo. 

GeoPard admite estos parámetros y, además, permite la inclusión de otras capas de datos de campo, ya sean las que ya están disponibles en el sistema o las que el usuario carga directamente (muestreo de suelos, conjuntos de datos de rendimiento, etc.).

Como resultado, usted es libre de operar con el conjunto completo de parámetros Realizando análisis integrados:

Análisis de datos de rendimiento multicapa

Datos de teledetección:

• Mapa de productividad potencial (anual y plurianual)
• Mapa de estabilidad/variación
• Índices de vegetación NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topografía:

• Elevación digital
• Pendiente
• Curvatura
• Índice de humedad
• Sombras de colinas

Datos del suelo:

• pH
• CIC (capacidad de intercambio catiónico)
• MOS (materia orgánica del suelo)
• K (potasio)
• Escaso espesor de la capa superficial del suelo, menor capacidad de retención de agua disponible (suelo propenso a la sequía).
• CE (conductividad eléctrica)
• y otros atributos químicos disponibles en el conjunto de datos cargado

Es importante destacar que los factores personalizados se configuran sobre cada capa de datos para asignar el valor deseado. peso de la capa.Le invitamos cordialmente a compartir sus casos de uso de análisis integrados y a crear mapas de zonas de gestión basados en su conocimiento del sector, seleccionando las fuentes de datos y sus ponderaciones en GeoPard.

Las imágenes de este blog contienen un campo de muestra con capas de datos (como un mapa de productividad que abarca 18 años, un modelo digital de elevación, pendiente, sombreado de relieve, datos de rendimiento de 2019) y varias combinaciones de mapas de análisis de integración. 

Puedes seguir los pasos de la evolución de las zonas de gestión mientras amplías el análisis de integración con una capa de datos adicional.

Preguntas frecuentes

1. ¿Qué son las capas de datos?

Las capas de datos se refieren a los componentes o elementos individuales de los datos que se organizan y apilan para crear una representación completa de un área o tema específico.

Cada capa representa un aspecto específico de los datos, como características geográficas, uso del suelo, densidad de población o factores ambientales. Estas capas se pueden combinar y analizar en conjunto para obtener información valiosa, visualizar patrones y tomar decisiones fundamentadas.

Las capas de datos se utilizan habitualmente en los sistemas de información geográfica (SIG) y en el análisis espacial para comprender y representar mejor los datos complejos de forma visual e interpretable.

2. ¿Qué es el análisis integrado?

El análisis integrado se refiere al proceso de combinar y analizar datos de múltiples fuentes o disciplinas para obtener una comprensión más completa y holística de un problema o fenómeno en particular.

Consiste en combinar conjuntos de datos, aplicar técnicas estadísticas y explorar relaciones entre diferentes variables o dominios.

El análisis integrado permite una visión más matizada e interconectada de los sistemas complejos, lo que facilita la identificación de patrones, tendencias y relaciones causales que pueden no ser evidentes al analizar los datos de forma aislada.

Este enfoque permite a los investigadores y a quienes toman las decisiones adoptar decisiones más informadas y eficaces basadas en una gama más amplia de información.