Rubriik: Haldusvööndid

Tere tulemast meie veebisaidi jaotisse “Juhtimistsoonid põllumajanduses”! Siit leiate rohkelt teavet ühe olulisema kontseptsiooni kohta tänapäeva põllumajanduses.

See viitab tavale jagada talu või põld väiksemateks aladeks selliste tegurite põhjal nagu mullatüüp, topograafia ja muud omadused.

Nii saavad põllumehed ja maahaldajad oma põllumajandustavasid iga tsooni erivajadustega paremini kohandada, mille tulemuseks on parem saagikus, väiksemad sisendkulud ja paremad keskkonnatulemused.

Selles jaotises leiate artikleid, juhendeid ja ressursse, mis uurivad haldusvööndite paljusid eeliseid põllumajanduses. Saate teada uusimatest uuringutest ja parimatest tavadest ning avastate praktilisi näpunäiteid ja tööriistu haldustsoonide strateegiate rakendamiseks oma talus või kinnistul.

Olenemata sellest, kas olete kogenud põllumees, kes soovib oma tegevust optimeerida, või maaomanik, kes on huvitatud säästvatest maakasutuse tavadest, leiate meie veebisaidi sellest jaotisest midagi endale.

Haldusvööndite juhend ja uuendused

Seega sukeldu sisse, uuri ja avasta paljusid viise, kuidas see aitab sul saavutada oma põllumajanduslikke eesmärke, kaitstes samal ajal meie loodusvarasid tulevastele põlvedele.

Täppispõllumajanduse haldustsoonide täiustatud statistika

Postitatud -s dementievgeopard poolt

See accurate calculation of statistics is a cornerstone of precision agriculture data analysis. GeoPard has added more detailed statistical precision calculations to the agriculture zones created on the platform to ensure that your maps and the analytic conclusions you draw from them are precise and reliable. 

statistical calculations in the zones created
analysis input data table where you can put data for analysis
calculation of statistics and agriculture data analysis

Advanced statistics are calculated per zone, containing the attributes: minimum ja maximum values of the vegetation index (or other attributes), median, average, standard deviation, and the sum of all the values in the zone.

The median is the middle value of a dataset that has been numerically ordered, as opposed to the average. This relates to the standard deviation, which reflects how the data is arranged around the average value.

A low standard deviation suggests that the data in a given zone is grouped closely around the average, whereas a high standard deviation indicates that the zone data is spread out more widely around the average.

The sum attribute is simply the total sum of all pixel values in that zone. Before any stats are calculated for your zones, all the outliers or anomalous data points are removed to prevent the creation of misleading statistics that do not accurately reflect your zone data. 

After the manual amendments of agriculture zones through the Merge/Split tool, zone statistics are recalculated based on the new zone geometries. This allows for a refined and accurate understanding of data distribution inside and across zones.

Management zones statistics in GeoPard
Management zones statistics in GeoPard

As always, GeoPard values transparency throughout all aspects of the platform. During the aggregation of classified data into agriculture zones, all details are smoothed and hidden without metrics to show what happened, so the results of the data aggregation are provided through precision statistics.

It is also always possible to backpedal and extract the original values from your zones to recheck them or to utilize them in your own models. You never need to worry about losing your original data in GeoPard.

Statistics are of high value in determining map accuracy and are calculated for agriculture zones based on any data layer of your choice, including yield, ground sensors, satellite, topography, and multi-layer. 

GeoPard presents zone statistics in a highly readable and straightforward manner, which can be seen in the example images below.

At GeoPard we want to make it easy for you to be confident in the decisions you are making about your fields by providing you with the best and most comprehensive access to statistical precision calculations we can.

What is advance statistics?

Advanced statistics is a branch of statistical analysis that involves more complex and sophisticated techniques beyond basic statistical methods. It encompasses a range of statistical models and techniques used to analyze and interpret complex data sets.

Advanced statistical methods include regression analysis, multivariate analysis, time series analysis, and experimental design, among others. These techniques allow researchers and analysts to uncover deeper insights, identify patterns and relationships, and make more accurate predictions or informed decisions based on the data.

Analüüsige geoprospektorite / pinnasekaardistaja andmeid

Postitatud -s dementievgeopard poolt

GeoPard on võimeline töötlema ja analüüsima erinevat tüüpi põllumajanduslikke ruumiandmeid. See on näide töötamisest suure tihedusega andurite andmekogumitega, millel on suur ruumiline varieeruvus, mida pakub Geoprospectors GmbH. 

Pärast jäädvustatud andmete importimist Pindmise pinnase kaardistaja, näete 

  • suhteline veesisaldus
  • sügavus, mis liidestab teavet tihendamise kohta
  • elektrijuhtivus 4 kumulatiivsel sügavusel
Suhteline veesisaldus, toorpunktid
Suhteline veesisaldus, toorpunktid

Geopard võimaldab teil näha punkte toorväärtuste ja pideva pinnaga; võrrelda erinevaid andmekihte; piiritleda mullavööndeid tsoonide kaupa mullaproovide võtmiseks ja VRA-ks; ühendada TopsoilMapperi andmed GeoPardis saadaolevate andmetega, näiteks ajaloolise ja praeguse taimestiku ning kõrgusega, üheks tsoonikaardiks. 

Kihtide võrdlus: taimestik (WDRVI), tsoonide kaart (EC+kõrgus), EC, tihendamine
Kihtide võrdlus: taimestik (WDRVI), tsoonide kaart (EC+kõrgus), EC, tihendamine


Huvitav, mida madalad EC väärtused kaardil kõverana esindavad? See on iidne jõesäng, mis on maetud maa alla.

Andmekihide võrdlus, et teha otsuseid põllukultuuride kohta

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Väliandmete visualiseerimiseks ja teadlike otsuste tegemiseks on sageli vaja võrrelda kihte mitmel sünkroniseeritud vaatel.

GeoPardis saate ühel ekraanil visuaalselt võrrelda kuni nelja andmekihti. Kõik kihid töötavad sünkroonselt, kui suumite sisse/välja või liigutate kaarti oma mugavuse huvides.

Kuidas siseneda jagatud ekraani režiimi? Valige väli ja klõpsake ekraani paremas ülanurgas kihtide võrdluse ikooni. Seejärel valige kõik hetktõmmised, väljade juhtimisalad või muud kihid, mida soovite samal ekraanil korraga näha. Klõpsake nuppu „Võrdle kihte“. 

Kihtide võrdlemise funktsioon sünkroniseerib kaarte, kursoreid ja suumitasemeid. Samuti on teil võimalus kihte lisada/eemaldada. Praegu toetame kuni nelja andmekihti.

Mis on täppispõllumajanduses andmekihid?

Täppispõllumajanduses viitavad andmekihid erinevat tüüpi andmetele, mida kogutakse ja analüüsitakse, et teha teadlikke otsuseid põllukultuuride majandamise kohta. Need kihid võivad hõlmata järgmist:

  • MullaandmedTeave mulla omaduste, näiteks toitainete taseme, pH ja tekstuuri kohta, mis aitab langetada otsuseid väetamise ja muude mullaharimise tavade kohta.
  • Ilmaandmed: Andmed praeguste ja ajalooliste ilmastikumustrite, sealhulgas temperatuuri, sademete ja tuule kohta aitavad põllumeestel teha otsuseid istutamise, niisutamise ja muude tavade kohta.
  • Saagi andmedAndmed põllukultuuride kasvu ja tervise kohta, sealhulgas taime kõrgus, lehtede pindala ja klorofülli tase, võivad anda teavet väetamise, niisutamise ja kahjuritõrje kohta käivate otsuste tegemisel.
  • Andmed tootluse kohtaTeave saagikuse ja kvaliteedi kohta aitab põllumeestel teha otsuseid oma saagi koristamise ja turustamise kohta.
  • Topograafilised andmedTeave maa kuju ja kõrguse kohta aitab teha otsuseid istutamise ja niisutamise kohta ning tuvastada alasid, mis võivad olla altid erosioonile või muudele keskkonnaprobleemidele.
  • Kaugseireandmed: Satelliitidelt, droonidelt või muudelt kauganduritelt kogutud andmed võivad anda teavet põllukultuuride tervise, mulla niiskuse ja muude tegurite kohta, mis aitavad langetada otsuseid põllukultuuride majandamise kohta.

Nende erinevate andmekihtide analüüsimise ja integreerimise abil saavad põllumehed teha teadlikumaid otsuseid põllukultuuride majandamise kohta, mis viib tõhusamate ja säästvamate põllumajandustavadeni.

Põllumajandusvööndite toimingud andmepõhiseks otsuste tegemiseks

Postitatud -s dementievgeopard poolt
Kaartide võrdlus: madala valgusisaldusega tsoonid ja nõlvad: madala valgusisaldusega tsoonid korreleeruvad nõlvadega
kahe saagikuse EC ja mulla niiskuse kaardi võrdlemine
madala saagikuse ja suure kõrguse võrdlemine
Kõrge orgaanilise aine sisaldusega alade näide kihtide vaheliste kaartide kohta

TSOONIDE TOIMINGUD ERINEVATEL KIHTIDEL

Täppispõllumajanduses on põlluandmete kogumine ja andmepõhine otsuste langetamine üliolulised. Mitmekihilise analüütika arendamise ja kihtidevaheliste sõltuvuste leidmise järgmise etapina tutvustame uut moodulit „Tsoonide toimingud“. 

Seal saate otsida sõltuvusi erinevate põllumajandusvööndite kaartide vahel, näiteks ajalooline taimestik, topograafia koos selle tuletistega, saagikuse monitoride andmed, mullaandmed, skannerid, stabiilsuskaardid jne. See on samm edasi enim mõjutatud alade määratlemisel ja põldude heterogeensuse põhjuste mõistmisel. 

Kuidas saab piirkondi tuvastada? 

Kõigepealt vali põllukaardid, mida soovid ristanalüüsida. Kihtide võrdlusvaade on hea lähenemisviis konkreetsete põllumajandusvööndite määratlemiseks analüüsimiseks.

Võib-olla soovite võrrelda madala saagipotentsiaaliga ja lohakaid alasid, kõige ebastabiilsemaid tsoone ja madala taimestikuga, madalat elektrijuhtivust ja saagikust, nagu ka kasutatud väetamiskaarti ja praegust taimestikku ning teisi.

Teiseks märkige tsoonide toimingute moodulis igal kaardil, mida soovite võrrelda, konkreetsed põllumajandustsoonid. Ja lõpuks leidke huvipakkuv tsoon. Pange tähele, et analüüsides on võimalik kasutada rohkem kui kahte kaarti. 

Kuidas saate neid teadmisi rakendada? 

Lisaks saagikust selgitavate seoste leidmisele on võimalik seada saagikuse eesmärke määratletud põllumajandusvöönditele; uurida huvitavaid alasid; vähendada investeeringuid sellistesse lokaliseeritud tsoonidesse või koostada piiravate tegurite leevendamise plaan ja tuvastada ebaefektiivsed alad, teades algpõhjuseid; koostada agronoomiaplaan, kasutades VRA tavasid. 

Ekraanipiltidel on mitu näidet väljade analüüsist. Pane tähele, et iga väli on unikaalne ja allpool mainitud juhtumid ei garanteeri sama tulemust sinu välja jaoks, aga see on hea viis uurimise alustamiseks. 

Olete väga teretulnud jagama oma agronoomilisi tavasid selle postituse kommentaarides või võtke otse ühendust GeoPard Agriculture'i meeskonnaga. Oleme tagasisidele avatud, sest loome teie jaoks lahenduse, et paremini mõista põldude varieeruvust ja seda hallata.

Tsoonide kvaliteet

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Almost all management zones are adjusted before becoming a Variable Rate Application map. This can be merging some zones together, manual corrections in well-known spots, the addition of extra buffer areas, ag equipment compatibility, etc.

valid polygons of the field
valid polygons of the field zoom 50%
valid polygons of the field zoom 100%

We, in the GeoPard team, understand that accurate natural management zones with valid polygons will save a lot of time during zone verification and correction processes.

The GeoPard engine does the following:

  • eemaldab automaatselt müra,
  • liidab automaatselt väikesed polügoonid lähimasse suuremasse tsooni,
  • säilitab igas tsooni polügoonis ainult vajaliku minimaalse arvu punkte,
  • muudab VRA kaardid ühilduvaks mis tahes põllumajandusseadmete ja -masinatega.

In addition to automatic correction, the tool to merge and split zones is available to adjust the map according to your own field knowledge and agronomic practice. 

There are many different maps from various providers on the market, but you will definitely recognize GeoPard maps.

Tsoonide ühendamine ja jagamine põllumajanduses haldamiseks

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Nobody knows his field better than a farmer or agronomist who works with the field for many years. That’s why any algorithm-based analytics often needs to be validated and adjusted by a professional using his deep knowledge of the field.

multi year zone map selection
zone selection with mouse tool
zone was selected for splitting
a line for splitting
splitting zones

Merge and split zones feature allows a professional to make a few important things: 

  • Jagatud hulknurgad
  • Polügoonide ühendamine
  • Määrata polügoon või täielik tsoon teisele klassile

These adjustments can be applied for any data layer and it is a very useful feature to prepare YOUR perfect zones for precision ag operations like VR seeding, fertilizing or spraying.

What are splits in agriculture?

In agriculture, splits refer to the division or splitting of a field into different sections for various management practices.

This division allows farmers to apply different treatments or techniques to each section based on specific needs.

For example, farmers may split a field to apply different fertilizers, herbicides, or irrigation methods based on soil conditions or crop requirements.

Splits enable targeted and efficient application of resources, optimizing crop growth and minimizing costs while addressing specific challenges within different areas of the field.

Saagi kontroll stabiilsuse ja jõudluse analüüsi abil

Postitatud -s dementievgeopard poolt

 

Detecting changes that happened in the field during the last 1-2 weeks or 1-2 months or even a couple of years helps to get insights about crop development.

It can be used to:

  • locate spots with similar performance across the 5-10-20 years and place the trials in areas with similar conditions to reduce the probability of mistakes,
  • track the changes during the season and evaluate crop performance during the growth,
  • recognize the damaged areas after a weather disaster or a disease or a pest attack and calculate damaged areas,
  • detect the difference between the last 2 images and control the crop performance.
Field Stability Zones

And all that and even more cases are covered with GeoPard Field Stability Zones. Especially, it will provide more insights together in combination with in-season and historical management zones.

Simply choose your field and satellite images to track the changes across them, control crops, and get insights about every spot in your field.

selection of field stability zones

Layers comparison

Postitatud -s dementievgeopard poolt

It’s no secret that we constantly enrich the GeoPard Agriculture solution and increase its value to users. Just look at the “coming soon” section of our website https://geopard.tech to get an idea of some features on the way.

Their prioritization can be challenging. Here, feedback and product demos come to the rescue. Thus, presenting our solution to many attendants of the World Agri-Tech Summit in London, we were able to adjust the delivery plan and release a new layers comparison feature just within a few days.

What is it about? You can visually compare field analytics side by side in a split view. It is possible to select any type of layers for comparison: imagery with natural or infrared colors, imagery with vegetation views, in-season or historical management zones. Two layers behave synchronously when you zoom-in / zoom-out or move a map for your conveniences.

How to enter the split view mode? Select your field and click compare layers icon in the top menu. On the split view screen, select the analytics layer using a searchable drop-down list located on the top.

enter the split view mode
choice of field analysts
comparison of field analysts

Mitmeaastased tsoonid

Postitatud -s dementievgeopard poolt

What does it mean? Historical (multi-year) management zones are built based on 30+ years archive of satellite imagery.

Images with peak vegetation during every season are automatically selected as inputs for analytics. Otherwise, every such image represents a potential yield file for the related year.

 

Historical (multi-year) management zones provide insights about every spot in the field.

How can you use it? The field crop development pattern helps to know the agricultural area better and to apply the right decision with the right input rates in the right spots.

Historical management zones could be used as a blueprint for prescription (Rx) files for seeding, fertilization, zones based soil sampling.

We support all regions by request.

What are Multi-Year Zones?

Multi-Year Zones in precision agriculture refer to specific areas within a field that exhibit consistent and distinguishable patterns of crop growth and yield over multiple growing seasons.

These zones are identified using various technologies such as remote sensing, GPS mapping, and soil sampling.

By analyzing the data collected from these technologies, farmers and agronomists can identify patterns of variability within a field and create maps that distinguish areas of high productivity from those with lower yields.

This information can then be used to optimize crop management practices, such as varying planting density, adjusting irrigation and fertilization rates, and even implementing precision harvesting techniques.

They provide a valuable tool for precision agriculture as they allow farmers to make informed decisions about resource allocation and crop management, resulting in improved efficiency, reduced costs, and increased yields.

By understanding the variability within a field and tailoring management practices to each specific zone, farmers can maximize the potential of their land and resources.

 

ülevaade igast põllul olevast kohast: potentsiaalse saagikuse fail
historical infrared based view of the field
map shows productive and problem zones: flooded, sand and salinity spots are marked
wpChatIcon
wpChatIcon

    Taotlege tasuta GeoPardi demo / konsultatsiooni








    Nupule klõpsates nõustute meie Privaatsuspoliitika. Me vajame seda, et vastata teie taotlusele.

      Telli


      Nupule klõpsates nõustute meie Privaatsuspoliitika

        Saada meile teavet


        Nupule klõpsates nõustute meie Privaatsuspoliitika

        Me kasutame küpsiseid, et pakkuda teile parimat sirvimiskogemust, personaliseerida meie saidi sisu, analüüsida selle liiklust ja näidata teile asjakohaseid reklaame.
        Vt meie privaatsuspoliitika lisateabe saamiseks.

        Võtke kõik vastu