Säästva põllumajanduse majandusliku mõju visualiseerimine GeoPardi abil täppispõllumajanduses

Bayerische Landesanstalt für Landwirtschafti (LfL) ja GeoPard Agriculture'i teadlased tegid koostööd, et uurida ribapõllukultuuride süsteemide majanduslikku külge säästva põllumajanduse jaoks. Nad jagasid oma tulemusi Hohenheimi ülikooli üritusel “Bioloogilise mitmekesisuse edendamine digitaalse põllumajanduse kaudu”, keskendudes keskkonnasõbralikele põllumajandustavadele ja nende finantsmõjudele.

Nende projekti “Tuleviku põllukultuuride kasvatamine” eesmärk oli uurida uusi põllumajandusviise, pöörates erilist tähelepanu ribakultuuridele. See tehnika hõlmab erinevate põllukultuuride kasvatamist ribadena samal põllul kõrvuti, mis võib vähendada kemikaalide vajadust ja suurendada bioloogilist mitmekesisust. Teadlased soovisid leida viise, kuidas muuta põllumajandus keskkonnasõbralikumaks, jäädes samal ajal põllumeestele kasumlikuks.

Olivia Spykmani ja Markus Gandorferi juhtimisel LfL-ist ning Victoria Sorokina'st GeoPardist sai see koostöö alguse EIT Food Accelerator programmi ajal. Kasutades oma teadmisi põllumajanduse, digitaalsete tööriistade ja andmeanalüüsi valdkonnas, asusid nad uurima säästva põllumajanduse majanduslikku külge.

Samal ajal kui Sünteetiliste sisendite vähendamise ja bioloogilise mitmekesisuse suurendamise teemadel leidsid nad, et ribapõllunduse ökoloogilist potentsiaali on hästi uuritud. Selle mehhaniseerimine ja tööjõumajanduslikkus, eriti autonoomsete seadmete puhul, vajavad aga edasist hindamist.

Nad leidsid, et põllumehed olid selle praktilisuse osas ebakindlad, eriti uue tehnoloogia puhul. Selle probleemi lahendamiseks vestlesid nad põllumeestega ribapõllukultuuride vaheltkülvi laboris, et mõista nende muresid ja paremini suhelda.

Lisaks võivad maastiku muutused tekitada põllumeestes kõhklusi, seega on oluline anda eelnevalt selget teavet. Seetõttu saavad digitaalsed tööriistad, näiteks visualiseeringud, hõlbustada põllumeeste ja nende kogukondade vahelist suhtlust, soodustades ökoloogiliselt kasulike maastikumuutuste aktsepteerimist ja tunnustamist.

Näiteks Uus-Meremaal kasutasid põllumehed metsastamiseks sobivate alade visualiseerimiseks virtuaalreaalsuse (VR) prille, mis aidates kaasa põllumajanduslikule planeerimisele, illustreerides mõju põllumajandusettevõtte kasumlikkusele, maastiku esteetikale ja maapiirkondade kogukondadele. Sellised visualiseeringud võivad suurendada põllumeeste arusaamist ja huvi maastiku muutuste vastu, kuigi edukas rakendamine sõltub ka põllumeeste enesekindlusest.

Samamoodi kasutati käesolevas uuringus pilvepõhist programmi GeoPard, et analüüsida ribapõhist vahelduskultuuride tootmissüsteemi mitmest vaatenurgast. GeoPardi võrrandid parameetriseeriti Future Crop Farming projekti empiiriliste andmetega. Esialgsed tulemused hõlmavad herbitsiidide ja lämmastiku sisendi ning saagikuse visualiseeringuid, kusjuures kavandatud on keerukamad arvutused.

Lisaks integreeris süsteem mitmesuguseid andmeallikaid, sealhulgas:

• Saagikuse ja rakendatud sisendi andmekogumid
• Põllukultuuride ja taimekaitsevahendite hinnainfo (kasutaja esitatud)
• Satelliidipildid (Sentinel-2, Landsat, Planet)
• Topograafilised andmed
• GeoPardis saadaolevate ajalooliste andmete tsoonikaardid

Samal ajal hõlmasid peamised kasutatud tehnikad ruumianalüüsi ja ruumiandmete tõhusat käsitlemist NumPy raamistiku abil. Andmed pärinesid .xlsx ja .shp failidest. Kujundusfailil puudusid aga üksikute ribade kohta täpsed andmed, mis tingis erinevate andmevormingute integreerimise vajaduse.

GeoPard hõlbustas andmete ruumilist korraldamist, et siduda ribapõhised detailid nende vastavate asukohtadega põllul. Seega moodustas ribasid kuvav integreeritud andmestik GeoPardis kirjeldava katseanalüüsi aluse.

Kuigi uuringus ei uuritud sisendite muutuva määraga rakendamist, võimaldas GeoPardi kõrge eraldusvõimega kaardistamine (piksli suurus: 3 × 3 meetrit) detailset visualiseerimist pikslitasandil, lisades keerukust. See detailne kaardistamine on väärtuslik tulevaste rakenduste jaoks, näiteks mitme kihi kombineerimiseks või ruumiliselt muutuvama teabe, näiteks saagiprofiilide integreerimiseks, mis põhinevad uurimisprojekti käigus maatükkide kombainide poolt kogutud väikesemahulistel saagiandmetel.

Teadlased on avastanud ka, et kuigi GeoPard on peamiselt täitnud kirjeldavaid funktsioone, on sellel potentsiaali keerukamate visualiseeringute jaoks. Näiteks alamkultuuride saagikuse andmete ja hinnainfo lisamine võib aidata luua kasumikaarte, mis näitavad külgnevate põllukultuuride ribade vahelisi servaefekte.

Lisaks võiks töömajanduslike andmete integreerimine paljastada mastaabisäästu vähendamise mõju bioloogilise mitmekesisuse edendamisele. Sellised andmed võivad aidata stsenaariumide modelleerimist, võimaldades uurida erinevaid külvikordi, ribalaiusi ja mehhaniseerimistüüpe, keskendudes põlluspetsiifilistele tulemustele, et parandada põllumajanduslikku juhtimist ja otsuste tegemist.

Seega võiks süsteem toimida digitaalse kaksikuna, edastades reaalajas andmeid põllumasinatelt ja anduritelt GeoPardi, mis on juba saavutatav mõnede kommertstehnoloogiate ja satelliidiandmetega. Põllumeeste mure tehnoloogia ühilduvuse pärast rõhutab aga vajadust integreerida täiendavaid andmeallikaid laiema rakendatavuse tagamiseks.