GeoPardi ja Cornelli ülikooli CASTi ning NMSP koostöö andmepõhise põllumajanduse alal

Cornelli põllumajandussüsteemide katse- ja demonstratsiooniplatvorm (CAST) tuleviku talu jaoks ning Cornelli toitainete haldamise odavprogramm (NMSP) on teinud koostööd täppispõllumajanduse platvormiga GeoPard Agriculture, et muuta toorsaagikuse andmed tegutsemist võimaldavateks põllumajandussoovitusteks.

CAST – kolmest New Yorgi osariigis asuvast reaalsest talust koosnev klaster – toimib “Tuleviku talu” tehnoloogiate katsealusena, edendades andmepõhiseid lahendusi põllukultuuride ja piimatoodete tootmiseks. NMSP meeskond viib läbi uuringuid, hõlbustab tehnoloogia ja teadmiste ülekannet ning aitab rakendada põllukultuuride toitainete haldamise kasulikke strateegiaid, et suurendada põllumajanduse jätkusuutlikkust kogu New Yorgi osariigis.

GeoPard teeb koostööd CASTi ja NMSP-ga, et edendada andmetöötlust paremate digitaalsete agronoomia tööriistade loomiseks – teaduse, tehnoloogia ja põllumeeste juhitud katsete segu, mis on näitlik näide täppispõllumajanduse tulevikust.

Cornelli CAST ja NMSP

CAST on osa USDA NIFA algatusest “Tuleviku talu” ja tegutseb Cornelli Digitaalse Põllumajanduse Instituudi egiidi all. CAST koondab ühtse teadus- ja arendustegevuse ökosüsteemi alla kolm kommertsmõõdus talu (põllukultuurid ja piimatootmine). Selle missiooniks on testida ja demonstreerida integreeritud täppispõllunduse tehnoloogiaid (robootikast andmeanalüütikani) reaalsetes põllumajandustingimustes.

Paralleelselt keskendub dr Quirine Ketteringsi juhitav toitainete haldamise odavprogramm (NMSP) rakenduslikule mulla- ja põllukultuuride uurimistööle ning laiendamisele. NMSP meeskond hindab toitainete kasutamist ja saagikuse varieeruvust taludes; näiteks oli see teerajajaks nn saagikuse stabiilsustsoonide loomisel, ühendades kolme või enama aasta saagikuse andmed, et kaardistada järjepidevalt kõrge ja madala saagikusega alasid võrreldes muutlike paikadega.

Need stabiilsustsoonide kaardid (tsoonidega Q1–Q4 kõrge/madala saagikuse järjepidevuse jaoks) ja uued katseplaanid, näiteks üheribaline ruumilise hindamise lähenemisviis (SSEA), aitavad põllumeestel kohapealsete uuringute abil testida, kas majandamise muudatused tasuvad end ära, arvestades teadaolevat põllusisest varieeruvust.

GeoPardi põllumajandusplatvorm

GeoPard Agriculture pakub pilvepõhist analüüsimootorit, mis töötleb mis tahes georuumilisi põllumajandusandmeid. Nagu GeoPard ise ütleb, on platvorm “erapooletu pilvepõhine analüüsijõujaam täppispõllumajanduse jaoks”, mis on võimeline töötlema mitmekihilisi ja mitmeaastaseid andmeid. Praktikas kasutab GeoPard saagikuse jälgimise faile, mullakaarte, satelliidipilte ja muud, et luua kasutusvalmis kaarte ja ettekirjutusi. Peamised funktsioonid hõlmavad mitmeaastaste majandamistsoonide ja muutuva määraga ettekirjutuste (VRA) kaartide genereerimist, detailset saagikuse andmete analüüsi ja saagi jälgimise tööriistu.

Näiteks saab GeoPard puhastada ja kalibreerida kombainide toorsaagikuse andmeid ning isegi luua sünteetilisi saagikuse kaarte (hinnates saagikust satelliidi/drooni andmete põhjal), et täita lünki ajalooliste andmete puudumisel. Platvorm toetab ka topograafia ja mullaandmete analüüsi, 3D-põllu visualiseerimist, andmete võrdlust ja palju muud.

• Haldusvööndi ja VRA kaardistamine: GeoPard kasutab saagikuse/mulla kihte põlluvööndite piiritlemiseks ja täpse sisendi saamiseks ettekirjutuskaartide loomiseks.
• Saagikuse andmete töötlemine: Süsteem rakendab kombaini saagikuse andmete automaatset puhastamist ja kalibreerimist ning suudab genereerida sünteetilisi saagikuse kaarte mitmeaastaste ja kaugseireandmete põhjal.
• Saagi ja põldude seire: Satelliidipõhised tööriistad ja mitmeindeksiline analüüs aitavad tuvastada põllukultuuride tootlikkuse ruumilisi suundumusi ja piiravaid tegureid aastast aastasse.

Koostöös tehtud uuringud ja välikatsed

Selle koostöö raames uurivad CAST ja NMSP GeoPard Agriculture'i platvormi, et töödelda toorest maisisilo ja teravilja saagikuse jälgimise andmeid puhastatud saagikaartideks ja saagikuse stabiilsustsoonideks ning hinnata sünteetiliste saagikuse andmete genereerimise täpsust.

Quirine Ketterings ja tema meeskond NMSP-s kasutavad CAST-i põldudelt saadud andmeid, et hinnata ja parandada GeoPardi algoritmide täpsust saagikuse kaardistamisel ning sünteetilise saagikuse määramisel nii kogu põllu hindamise kui ka katsete jaoks. Koos GeoPardiga hindavad Ketterings ja tema meeskond andmete kvaliteeti ja protokolle, et genereerida saagikuse stabiilsustsoonide kaarte põldude jaoks, millel on mitme aasta andmed.

Foto autor Madeline Hanscom/NMSP

Nende eesmärk on analüüsida nii tavapäraseid kohapealseid uuringuid kui ka äsja väljatöötatud üheribalise ruumilise hindamise lähenemisviisi (SSEA) katseid, mis kasutavad ära teadmisi põllusisese saagikuse varieeruvuse kohta. Koostöö peamised aspektid on järgmised:

1. Andmete integreerimine: CAST-i saagi- ja täppisandmeid töödeldakse GeoPardis, muutes toorfailid georeferentseeritud saagikaartideks ja tootluskihtideks.
2. Algoritmi valideerimine: GeoPardi saagikaardistamise ja sünteetilise saagikuse algoritme testitakse CAST/NMSP rangete kohapealsete katseandmete suhtes, täiustades tehnoloogiat reaalsete mõõtmiste põhjal.
3. Ruumianalüüs: Meeskond genereerib mitme aasta andmete põhjal saagikuse stabiilsustsoonide kaarte ning hindab, kui hästi GeoPardi mudelid tabavad tegelikke põllumustreid.
4. Innovatiivne uuringu ülesehitus: Uued meetodid, näiteks SSEA, kasutavad GeoPardi ruumilise analüüsi toel põllusiseseid saagikuse mustreid, et tõhusalt võrrelda töötlusi.

Cornelli ja GeoPardi koostöö tagab, et platvormi tulemused vastavad põllumajandusettevõtete tegelikele oludele. Kuigi GeoPard kasutab täiustatud modelleerimist (sealhulgas satelliidipõhist saagikuse hindamist), muudab nende andmerikaste Cornelli farmide valideerimine selle soovitused usaldusväärsemaks. See teaduse, tehnoloogia ja tegeliku põllupraktika integreerimine loob tagasisideahela: nii kasvatajad kui ka teadlased saavad kasu usaldusväärsematest täppispõllunduse tööriistadest.

Praktiline mõju: jätkusuutliku täppispõllumajanduse suunas

Lõppeesmärk on muuta uurimislapid põllumajandustootjatele praktilisteks juhisteks. Saagikuse jälgimine ja kaardistamine annavad põllumajandustootjatele ülevaate põllusisesest varieeruvusest, võimaldades sihipäraseid meetmeid üldise töötluse asemel. Uuringud näitavad tõepoolest, et järjepidev saagikuse kaardistamine aitab põllumajandustootjatel “näha, millised põllupiirkonnad toimivad hästi ja millised vajavad parandamist, aidates neil planeerida täpsemaid meetmeid”.

Näiteks võib põllumees GeoPardi kaarte kasutada väetise lisamiseks ainult seal, kus põllukultuurid annavad põllu keskmisest madalama tulemuse, või rakendada looduskaitselisi tavasid pidevalt madala saagikusega piirkondades. Pakkudes puhastatud andmeid, saagikuse stabiilsuse analüüsi kaarte ja sünteetilisi võrdlusaluseid, toetab Cornelli ja GeoPardi partnerlus kulutõhusaid ja keskkonnateadlikke otsuseid.