Rubriik: Kasutusjuhud

Ukraina põllumajandusliider VitAgro rakendab GeoPardi täppispõllumajanduse tarkvara integreeritud põllumajanduslikuks haldamiseks 85 000 hektaril.

Postitatud -s dementievgeopard poolt

KÖLN, SAKSAMAA ja KIIEVI, UKRAINA, juuli 2025

VitAgro, üks Ukraina juhtivaid põllumajandustootjaid, kes tegeleb põllumajandusega 85 000 hektarit (210 000 aakrit), on rakendanud GeoPard täppispõllumajanduse tarkvara tervikliku otsustustugisüsteemina kogu kasvuperioodiks. Platvorm toetab töövooge alates hooajaeelsest ettevalmistusest, sh planeerimisest ja mullaanalüüsist, kuni põllul tehtavate toiminguteni kogu vegetatsiooniperioodi vältel.

Ukraina 15 suurima põllumajandusettevõtte hulka kuuluvana integreeris VitAgro GeoPardi oma tegevusse, et parandada mullaharimist, rakendada muutuva normiga (VRA) väetise strateegiaid ja kvantifitseerida täppispõllumajanduse tavade finantsmõju andmepõhiste välikatsete abil.

“GeoPard on muutnud põldude majandamise viisi, muutes keerulised andmed praktilisteks ja teostatavateks soovitusteks.“. Platvorm aitab luua sihipäraseid mullaproovivõtu strateegiaid, mis täpsustavad konkreetseid põllutsooneid, mis vajavad tähelepanu, võimaldades tsoonipõhist majandamist, mitte ühtset rakendamist kogu põllul,” ütles ta. Oleh Bilan, peatehnoloog VitAgros.

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність олахморідність олул улу

Põllu potentsiaalse tsoneerimise kaart, mis põhineb põhjalikel ajaloolistel andmetel ja näitab põllusisest varieeruvust

GeoPardi abil saab VitAgro süstemaatiliselt:

  • Loo täpne mullaproovivõtu plaanid välimuutlikkuse põhjal
  • Genereeri tsoonipõhised rakenduskaardid väetiste ja taimekaitsevahendite jaoks
  • Jälgige tegelikult rakendatud määrasid võrreldes planeeritud retseptidega
  • Arvutage täpse põllumajanduse algatuste jaoks selged investeeringutasuvuse näitajad
  • Tehke andmepõhiseid otsuseid tulevaste saagikuse ja sisendi haldamise strateegiate kohta

“GeoPard on jätkuvalt oluline tööriist Ukraina põllukultuuride tootjatele,” ütles ta. Dmitri Dementjev, GeoPardi tegevjuht.“Täppispõllumajandus ei ole tulevikku planeerivate ettevõtete jaoks enam valikuline. See võimaldab kvaliteetsema teravilja tootmist optimeeritud kulude ja säästvamate tavadega, tugevdades toiduga kindlustatust.”

Rakendamist toetati koostöös Agrismart, põllumajanduskonsultatsioonifirma, mis teeb koostööd nii VitAgro kui ka GeoPardiga, et ühtlustada agronoomilist metoodikat ja selle juurutamist kõigis tegevustes.

Partnerlus rõhutab, kuidas digitaalne agronoomia saab parandada tootlikkust, toetades samal ajal keskkonnavastutust. Põllu potentsiaalitsoonide põhjal VRA soovituste koostamise abil kasutab VitAgro sisendeid ainult seal, kus vaja, ja sobiva kogusega, vähendades kadusid ja keskkonnamõju.

MIKS MÕÕTA VÄLJASISEST MUUTLIKKUST

GeoPardis loodud tootlikkuse tsoonid võimaldavad hõlpsalt näha ühe põllu tootlikkuse erinevusi, mis on sageli tingitud mullatüübi varieeruvusest. GeoPard genereerib automaatselt nii haldustsoonid kui ka proovivõtukohad agrokeemilise plaani jaoks.

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

Pinnase proovivõtuplaan, mis näitab proovivõtukohti põlluvööndite alusel

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Pinnaseproovide võtmine GeoPardi soovituste põhjal

PINNASE PROOVIDE VÕTMINE JA TSOONIPÕHISED SOOVITUSED

VitAgro kogub mullaproove soovitatud punktidest ja saadab need laboritesse. Seejärel genereerib meeskond mitmekihilise analüüsi ja valideeritud teaduslike valemite põhjal VRA kaardid tsoonide kaupa varieeruva külvi ja väetise kasutamiseks.

Pärast iga tsooni analüüsimist muutuvad nähtavaks erinevad agronoomilised näitajad, mis võimaldavad täpsemat ja kulutõhusamat sisendi kasutamist, mis peegeldab tegelikku põllu heterogeensust.

Зоны продуктивности от GeoPard – При візуальному огляду ділянок одного поля з різними зорнами в основі якопь грунтів - Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

GeoPardi tootlikkustsoonid – Sama põllu erinevate tsoonidega lõikude visuaalsel kontrollimisel, mis põhinevad erinevatel mullatüüpidel – Pärast iga tootlikkustsooni analüüsi saamist saame erinevad näitajad.

“Tänu GeoPardi laiale valikule, mis vastab täielikult meie vajadustele, on meie ettevõtte mulla agrokeemiline töö muutunud palju tõhusamaks ja tulemused on täpsemad,” ütles Oleksandr Perederiy, VitAgro agrokeemik. “Tehnoloogia areneb kiiresti ja on oluline sammu pidada. Usk, et edasiliikumise ja paremaks muutumise püüdlused toovad isegi riigi jaoks rasketel aegadel häid tulemusi. Need, kes külvavad raskustes, lõikavad hiljem rõõmuga.” (Psalm 126:5-6)

INTEGREERIMINE JOHN DEERE OPERATSIOONIKESKUSEGA

Automaatne integratsioon John Deere Ops Centeriga võimaldab VitAgrol:

  • Loo GeoPardis nutikaid VRA soovitusi, kasutades põllupotentsiaali kaarte, mullalabori analüütikat ja võrrandipõhiseid arvutusi
  • Saatke ettekirjutused John Deere'ile tööplaanidena, sh külvi ja väetise lisamise erinevad tsoonide geomeetriad.
  • Tõmba tegelikud rakendatud andmed tagasi GeoPardi hooajalise tootlikkuse analüüsi jaoks

Pärast iga põllutööd naasevad andmed automaatselt GeoPardi, võimaldades hinnata iga agronoomilise toimingu teostuse täpsust ja tõhusust.

MUUTUVA INTREESI PRAKTILINE RAKENDAMINE VALDKONNAS

Põllutööde teostamist toetab seadmete sujuv integreerimine. Operaatorid pääsevad GeoPardi loodud rakenduskaartidele otse kabiiniekraanidel ligi, võimaldades agronoomiliste plaanide täpset rakendamist.

VitAgro ehitab ka oma mullaproovide võtmise laborit ja plaanib teenuseid laiendada, pakkudes otsustustugivahendeid ja väetamissoovitusi teistele põllumajandustootjatele kogu Ukrainas. See laienemine on oluline samm täppispõllumajanduse tavade laiema kasutuselevõtu suunas riigis.

VRA hindu planeerides nutikate annuste tööriista abil jaotab süsteem hinnad automaatselt ja näitab koheselt kokkuhoidu iga toote kohta.

Вигляд із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на моніторі. Розкидач: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

VRA kaardi vaade ekraanil kabiinist. Laotur: Amazone ZA-TS 4200, kasutatakse muutuva normiga külviks.

INTEGRATSIOONI MÕJU

Esialgsete hinnangute kohaselt võimaldab integreeritud digitaalne juhtimismudel VitAgrol juba 2025. aasta hooajal saavutada:

  • 15-25% mineraalväetiste kulude vähenemine
  • 5-8% saagikuse suurenemine võtmekultuurides
  • Tegevuse väiksem süsiniku jalajälg

Saadud andmed on aluseks täppispõllumajanduse tavade laiendamine kogu maa-alale ja VitAgro sisemise ekspertiisi tugevdamine.

ETTEVÕTETE KOHTA

VitAgro on üks Ukraina juhtivaid põllumajandustootjaid, kelle maa-ala on 85 000 hektarit (210 000 aakrit). Ukraina 15 suurima tootja hulka kuuluvana keskendub VitAgro säästvatele põllumajandustavadele, tehnoloogilisele innovatsioonile ja tegevuse efektiivsusele. Ettevõte kasvatab mitmesuguseid põllukultuure, sealhulgas teravilja ja õliseemneid, ühendades tootlikkuse eesmärgid keskkonnavastutusega. 2025. aasta veebruaris viis VitAgro lõpule ka esimese Ukraina biometaani ekspordi EL-i, tarnides Saksamaale 68 000 m³ (720 MWh) partii, saades Esimene biometaani tarnija Ukrainast Euroopa turule. vitagro.com.ua

GeoPard pakub täiustatud täppispõllumajanduse tarkvara, mis on loodud põllumajandusettevõtte juhtimise ja põllumajandustegevuse optimeerimiseks. Platvorm integreerib mullaandmeid, satelliidipilte, masinaandmeid ja agronoomilist ekspertiisi, et pakkuda põllumajandustootjatele ja põllumajandusettevõtetele praktilisi soovitusi. geopard.tech

Український аграрний лідер Вітагро впроваджує програмне забезпечення точного землеровлчня GeoPard длуспкон фермою

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Кельн, Німеччина, Київ, Україна – 22. lipp 2025 року – Vitagro, одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 гектаріа, гектаріавровроі000), програмне забезпечення точного землеробства GeoPard як комплексну систему підтримки прийняття рішень для всіх етапів аграрного сезону – від пізону, вскидгону включаючи планування та аналіз ґрунтів, до безпосередньо польових робіт протяго. усього вегетів

VitAgro входить до топ-15 в Україні, інтегрував технологію GeoPard у свої операції для оптиміїлінпраі для оптиміі ґрунтами, впровадження диференційованого внесення добрив та кількісної оцінки фігнокоренсових перачнокоренсових землеробства через обґрунтовані даними польові випробування.​

“GeoPard трансформував наш підхід до управління полями, надаючи практичні рекомендації на основеіі аналізу даних”, – сказав Білан Олег Миколайович, Головний технолог компанії. “Платформа дозволяє нам створювати цільові стратегії відбору проб ґрунту, які визначають поно визначають потребують уваги, що дозволяє здійснювати індивідуальну обробку, а не рівномірне застосування pool”.

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність олахморідність олул улу

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність олахморідність олул улу

Впровадження дозволило Вітагро систематично:​

  • Розробляти точні плани відбору проб ґрунту на основі варіабельності полів​
  • Генерувати зонально-специфічні карти внесення добрив та засобів захисту рослин​
  • Моніторити фактичні норми внесення у порівнянні з плановими призначеннями​
  • Розраховувати точні показники рентабельності для ініціатив точного землеробства​
  • Приймати обґрунтовані даними рішення для майбутніх стратегій управління врожаями​

“"GeoPard продовжує бути важливим для виробників сільськогосподарських культур в Україні", – сказав Дмевитро генеральний директор GeoPard. "Впровадження точного землеробства є необхідністю для будь-якого бізнесу, який дивиться в мабя, юютніню лише більше, але й якісні зернові з оптимізованими витратами та сталими практиками, забезпечуюючую продовольчу безпеку”.

Партнерство демонструє, як цифрові аграрні рішення можуть підвищити продуктивність, одношночаячаючасночрия екологічній відповідальності. Створюючи карти диференційованого внесення на основі потенційних зон поля, Вітагро засестосову де це необхідно, та у відповідних нормах, зменшуючи втрати та вплив на навколишнє середовищ.

Чому визначаємо неоднорідність? 

Зони продуктивності, створені за допомогою GeoPard, дозволяють візуально оцінити відмінності нололоя, охності в межа зумовлені різними типами ґрунтів. GeoPard автоматично формує зони та точки для агрохімічного плану. 

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Відбір ґрунтових зразків

Vitagro здійснює відбір ґрунтових зразків у цих точках, передає їх до лабораторій, а даліосновіо багатошарового аналізу та валідованих наукових формул ‒ формує VRA-карти для диференційовасного виняіійовасного внесення добрив у кожній зоні. Після детального аналізу кожної зони виявляються специфічні показники, що дозволяють тоіішекончнчні застосовувати ресурси, враховуючи неоднорідність полів.

Зоны продуктивности от GeoPard – При візуальному огляду ділянок одного поля з різними зорнами в основі якопь грунтів - Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

Зоны продуктивности от GeoPard – При візуальному огляду ділянок одного поля з різними зорнами в основі якопь грунтів – Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

“Завдяки широкій опційності програми Geopard, що цілком задовольняє наші потреби, ми маємо можлиправімо можли сфері агрохімічного дослідження ґрунту нашої компанії набагато ефективніше та та досятатихішльічного точних результатів. Це обумовлено нашим бажанням йти в ногу з часом,який швидко йде,і технології лише пришевийнцвоше пришевийдше процес. Віримо, що наші зусилля та зусилля тих, хто не залишився байдужим в такий не легкий для країни час, жити мирно, рухатися вперед, розвиватися та вдосконалюрніня у сферсніня у сферно ґрунту при переведенні холдингу на повну диференціацію, принесуть добрі плоди. “Ті, що сіють зі сльозами, пожнуть з радістю. Хто з плачем ніс сіяти зерно своє, той повернеться веселий, несучи снопи свої.” (Псалом 126:5-6)” – Олександр Передерій, Агрохімік VitAgro

Інтеграція з John Deere Ops Center

Автоматизована інтеграція з John Deere Ops Center дає змогу Vitagro створювати в GeoPard розумні VRA-рекомендаціії (на основерцолуії) поля, агрохімічного аналізу та розрахункових рівнянь), надсилати їх до John Deere як WorkPlan із ріоняетирголімя посіву та внесення добрив, а також підтягувати фактичні карти для сезонної аналітики продуктивності. Після завершення кожної операції дані автоматично повертаються до GeoPard, що дозволяєниянінцці та ефективність кожної агротехнічної дії.

Практична реалізація VRA в полі

Практична реалізація в полі забезпечується через безперебійну інтеграцію з фермернбьлким. Оператори отримують доступ до призначених GeoPard карт безпосередньо в кабінах своїх машнованун, що дозтоволя агрономічні плани.

Примітно, що Вітагро наразі будує власну лабораторію для відбору проб ґрунту та планує розшо, що Вітагро наразі будує власну лабораторію для відбору проб надаючи інструменти підтримки прийняття рішень та рекомендації щодо добрив імвшим сільбрив іншрокидагоспоспоського всій Україні. Це розширення є значним кроком до більш широкого впровадження практик точного землеробства в аграрночниікрактому се.

Планування диференційованих норм (VRA) через інструмент Smart Дози: система автоматично розподіляє розподіляє розподіляє норміподіляє економію для кожного продукту.

Вигляд із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на моніторі. Розкидач: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Вигляд із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на моніторі. Розкидач: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Таким чином, за попередніми розрахунками, інтегрована цифрова модель управління дозволяє «Вітагро» 5-2ітагро» скоротити витрати на мінеральні добрива на 15–25%, підвищити врожайність основних культур на 5-8% та зменшити вуглецевий слід господарства. Отримані дані стануть базою для подальшого масштабування практик точного землеробства на всі площе на всі площ внутрішньої експертизи компанії.

Ettevõttest:

Vitagro – одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 гектарі0 (210) 000 krooni сільськогосподарських угідь. Як виробник, що входить до топ-15 у країні, Вітагро зосереджується на сталих сільськогосподарс технологічних інноваціях та операційній ефективності. Компанія виробляє різноманітні культури, включаючи зернові, олійні та іншші сільпоськор впроваджуючи передові методи ведення сільського господарства для забезпечення як продуктивності, таіголоікоі відповідальності. У лютому 2025 року Вітагро також здійснила перший експорт українського біометану /7 до ЄС (па68800/7 МВт·год до Німеччини), ставши першим постачальником біометану на європейський ринок. )vitagro.com.ua

GeoPard – постачальник передових програмних рішень для точного землеробства, призначених для оптимізаціяї упнрамних фермерськими господарствами та сільськогосподарськими операціями. Платформа компанії інтегрує дані про ґрунт, супутникові зображення, дані машин та ашгронойі надавати практичні рекомендації для фермерів. geopard.tech

5G-toega reaalajas õpe säästvas põllumajanduses: uuring suhkrupeedi kohta

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Meil on hea meel teatada projekti “5G võrgud reaalajas õppimise võimaldajana säästvas põllumajanduses” edukast lõpuleviimisest, mida toetas osaliselt Nordrhein-Westfaleni liidumaa majandus-, tööstus-, kliimameetmete ja energeetikaministeerium.

See algatus kujutab endast olulist sammu edasi 5G-tehnoloogia transformatiivse potentsiaali uurimisel põllumajanduses, mille eesmärk on eelkõige parandada suhkrupeedi kasvatamise ökoloogilisi, majanduslikke ja jätkusuutlikke aspekte.

See kasutas ära 5G madalat latentsusaega, et integreerida täiustatud infotehnoloogiasüsteeme reaalajas, võimaldades andurite ja asukohaandmetele kohe reageerida etteantud ajaraamide piires.

Pilt projekti esitluse lõpuürituselt Hamm-Lippstadti kõrgkoolis (HSHL)
Pilt projekti esitluse lõpuürituselt Hamm-Lippstadti kõrgkoolis (HSHL)

Projekti fookus ja partnerlus

Koostöös HSHL-i partneritega ja Pfeifer & Langeni toel keskendus projekt suhkrupeedi kasvatamise kogu elutsükli uurimisele partneritele kuuluvatel põldudel. Selle eesmärk oli näidata, kuidas 5G võiks olla Nordrhein-Westfaleni põllumajandussektoris keskseks tehnoloogiliseks katalüsaatoriks, näidates selle potentsiaali innovatsiooni ja tõhususe võimaldajana.

GeoPard Agriculture'i roll

GeoPard Agriculture mängis olulist rolli projekti põhiaspektide määratlemisel ja rakendamisel, sealhulgas taimede tuvastamise, jälgimise ja tootmise prognoosimise stsenaariumide väljatöötamisel. Töötasime välja 5G põllumajanduskeskkonna jaoks kohandatud tehisintellekti süsteemi prototüübi, teostasime mudeleid pilveinfrastruktuuris ja lõime mobiilirakenduse reaalajas suhtlemiseks pilvepõhiste mudelitega.

Tehnoloogiline integratsioon

Tehisintellekti (AI) meetodid juurutati tugeva ja suure arvutusvõimsusega pilveinfrastruktuuri kaudu. AI algoritmid kategoriseerisid taimi iga ristamise ajal reaalajas ja jälgisid nende kasvu kogu elutsükli jooksul, välistades vajaduse tarbetute põllukülastuste järele ainult andmete kogumise eesmärgil.

See edasiminek võimaldas väetiste ja taimekaitsevahendite täpset pealekandmist, kohandades masinõppe algoritmide abil dünaamiliselt pealekandmiskoguseid ristumiste ajal.

Mehitamata sõidukite kasutuselevõtt

Lisaks kasutas projekt 5G väiksemat latentsusaega mehitamata sõidukite juurutamiseks taimede jälgimiseks ja andmete kogumiseks. Need sõidukid mängisid olulist rolli reaalajas teadmiste kogumisel ja põllumajandustavade edasisel optimeerimisel.

Projekti tulemused: Suhkrupeedi tootmise suurendamine 5G tehnoloogia abil

Projekt demonstreeris, kuidas 5G-tehnoloogia võiks olla Nordrhein-Westfaleni põllumajandussektoris transformatsiooni võimaldajaks, analüüsides suhkrupeedi kasvatamise kogu elutsüklit ja tuues esile olulisi edusamme, mida 5G-tehnoloogia hõlbustab. Projekti tulemuste tõhusaks demonstreerimiseks on teadlased aga kasutanud tööpakette, mis sisaldavad erinevaid stsenaariume ja infrastruktuure.

Suhkrupeedi katsepõld
Suhkrupeedi katsepõld

Stsenaariumi määratlus, arvestades olemasolevaid geoandmeid ja masinõppe infrastruktuuri

Projekt näitas, kuidas 5G-tehnoloogia integreerimise abil saaks täiustada suhkrupeedi tootmise elutsükli traditsioonilisi protsesse. Peamised eesmärgid olid järgmised:

  • Töötas välja rakendusvalmis stsenaariumid taimede tuvastamiseks, jälgimiseks ja tootmise prognoosimiseks.
  • Nende stsenaariumide edukaks juurutamiseks vajalikud tehnilised nõuded.
  • 5G-võrgu lisaväärtuse hindamiseks tuvastati ja hinnati asjakohaseid ökoloogilisi ja majanduslikke näitajaid.

See etapp rõhutas projekti pühendumust tipptehnoloogia integreerimisele olemasolevate põllumajandustavadega. See arhitektuur kasutas ära 5G-võrgu kiiret ühenduvust, et hõlbustada reaalajas andmete kogumist ja töötlemist servaseadmete ja pilve vahel. Pilveinfrastruktuur pakkus olulisi ressursse suuremahuliste tehisintellekti mudelite koolitamiseks ja juurutamiseks, samas kui tehisintellekti platvorm pakkus mudelite arendamiseks ja juurutamiseks tugevaid tööriistu. Rakenduskiht pakkus lõppkasutajatele tehisintellekti mudelitest saadud praktilisi teadmisi, parandades otsustusvõimet.

Masinõpe ja tehisintellekt 5G kontekstis

Selle osa keskmes oli olemasolevate masinõppe- ja tehisintellekti süsteemide kohandamine eespool kirjeldatud stsenaariumidega, optimeerides neid vastavalt. Peamised eesmärgid olid järgmised:

  • Määrake süsteemi eesmärgid ja arendage süsteemi arhitektuur
  • Kogutud maapealsed andmed tehisintellekti mudelite treenimiseks ja valideerimiseks.
  • Loodud ja annoteeritud sobiv taimede identifitseerimiseks ja jälgimiseks kohandatud andmebaas.
  • Integreeris tehisintellekti mudelid sujuvalt 5G võrgu infrastruktuuri.

Selles etapis mängisid olulist rolli 5G-tehnoloogiat kasutavate mobiiltelefonide SIM-kaartidega varustatud servaseadmed. Peamisi tulemusnäitajaid (KPI-sid), nagu latentsus või otsast-otsani (E2E) latentsus, jälgiti tähelepanelikult. Mõõtmised hõlmasid vastuvõetud andmepakettide usaldusväärsuse ja kättesaadavuse täpset hindamist ning kasutajate andmeedastuskiiruste ja tipptasemel andmeedastuskiiruste analüüsi.

Lisaks tehti eeldused UHD-eraldusvõimega video voogedastuse põhjal MP4-vormingus, mida edastati TCP (Transmission Control Protocol) kaudu. Uuritud võimalike lahenduste hulka kuulusid optimeerimine üksikute piltidega pidevate videovoogude asemel, baasoptimeerimiste tegemine otse servaseadmetes ja mudeli kvantimistehnikate rakendamine efektiivsuse suurendamiseks.

Pilveinfrastruktuur ja AWS-teenused

Projekt tugines suuresti pilveinfrastruktuurile, mis kasutas AWS-teenuseid nagu Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch ja RDS, millel oli oluline roll tehisintellekti mudelite koolitamiseks ja juurutamiseks vajalike ressursside pakkumisel.

AWS Lambdat kasutati tõhusaks eksemplaride haldamiseks ja rakenduste teenindamiseks, samas kui AWS SageMaker hõlbustas robustsete masinõppe torujuhtmete loomist. Salvestuslahendused nagu S3, CloudWatch ja RDS olid hädavajalikud masinõppemudelite ja närvivõrkude toimimiseks oluliste andmekogumite ja logide salvestamiseks.

AWS pilveinfrastruktuur
AWS pilveinfrastruktuur

Seega toetas see taristu 5G-võrgu võimaldatud reaalajas andmetöötlusvõimalusi.

5G võrgu latentsusaeg

5G-võrgud on loodud saavutama ülimadala latentsusaja, mis jääb tavaliselt vahemikku 1–10 millisekundit. See latentsusaeg peegeldab aega, mis kulub andmete edastamiseks mobiilseadmete ja AWS-serverite vahel 5G-võrgu kaudu. Latentsusaega mõjutasid ka seadmespetsiifilised töötlemisvõimalused, näiteks fotode jäädvustamise ja töötlemise kiirus nutitelefonides, millel on suure jõudlusega protsessorid.

Andmete üleslaadimise kiirus 5G-võrgus ja foto suurus mõjutasid andmeedastusaega AWS-i. AWS panustas latentsusaega ka selliste ülesannete nagu närvivõrgupõhine tuvastamine ja segmenteerimine töötlemisaegade puhul, mis varieerusid algoritmi keerukuse ja AWS-teenuse efektiivsuse põhjal. Pärast töötlemist laaditi tulemused tagasi mobiilseadmetesse, mida mõjutasid 5G allalaadimiskiirus ja tulemuste suurus.

Taimede tuvastamine tehisintellekti abil

Taimede tuvastamise valdkonnas hõlmasid tehisintellektil põhinevad protsessid tervikliku taimepiltide andmebaasi loomist närvivõrkudel põhinevate algoritmide treenimiseks. Neid algoritme treeniti eristama suhkrupeediliike teistest taimedest, tuvastades sellele konkreetsele taimeliigile omaseid tunnuseid, nagu lehtede kuju, õite värvus jne.

Suhkrupeedi taimede fenoloogiline areng
Suhkrupeeditaimede fenoloogiline areng. Allikas: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

Taimede äratundmise all peame siin silmas umbrohu tuvastamist ja suhkrupeeditaimede segmenteerimist.

  • Umbrohu tuvastamine

Umbrohu tuvastamiseks kasutati projektis MobileNet-v3, mida treeniti ulatuslike andmetäienduste ja kaalutud valimitega. See mudel saavutas muljetavaldava täpsuse 0,984 ja AUC 0,998.

  • Suhkrupeedi segmenteerimine

Segmenteerimisülesannete jaoks kasutati piltidel üksikute suhkrupeediproovide täpseks piiritlemiseks selliseid mudeleid nagu YOLACT, ResNeSt, SOLO ja U-net. Seejärel valiti erinevate kriteeriumide (kiirus, järeldusaeg jne) põhjal kõige tõhusam mudel. Segmenteerimisandmed saadi drooniga jäädvustatud RGB-piltidelt, mille suurust muudeti ja annoteeriti treenimise ja valideerimise eesmärgil.

Segmenteerimisülesanded hõlmasid maskide loomist, mis täpselt piiritlesid taimede piire. See meetod vähendas inimeste annotatsioonitööd, optimeerides samal ajal efektiivsust. Keeruliste proovide märgistamise prioriseerimisega paranes mudeli jõudlus märkimisväärselt. Iteratiivne ümberõpe ja määramatuse valimivõtu strateegiad osutusid tõhusaks, saavutades segmenteerimise täpsuse määra, mis ületas 98% erinevates kasvufaasides.

Segmenteerimise sisend-väljundi näide
Segmenteerimise sisend-väljundi näide
  • Mudeli hindamine

Mudelit treeniti rangete andmete täiustamise meetoditega. Mudelit hinnati erinevate mõõdikute abil, sealhulgas ristmik liidu kohal (IoU). Ehitatud mudeli järeldusanalüüs, mis viidi läbi andmestiku ‘plant seedlings v2’ alamhulgal, näitas täpsust 81%. Järelduse arvutamine võttis pärast 7-sekundilist initsialiseerimisperioodi, mis on vajalik ainult üks kord seansi jooksul, ligikaudu 320 millisekundit.

Tehisintellekti (AI) abil toimivas taimede jälgimises jäädvustasid kaamerad ja andurid olulisi taimeandmeid, mida analüüsiti masinõppe ja tehisintellekti algoritmide abil. See analüüs mängis olulist rolli taimede tervise hindamisel, stressi, haiguste või muude kasvu mõjutavate tegurite kindlakstegemisel.

Rakendused ulatusid põllumajandusliku tootlikkuse optimeerimisest looduslike ökosüsteemide, näiteks metsade, jälgimiseni, looduskaitsealaste jõupingutuste toetamiseni ja keskkonnamõjude mõistmise parandamiseni.

Objektide tuvastamine tehase jälgimisel

Järgmine etapp pärast suhkrupeeditaimede segmenteerimist on objektide tuvastamine, mille eesmärk on mõista iga taime eripärasid tervise, kasvu ja muude tegurite osas. Taimede jälgimisel objektide tuvastamiseks kasutati täiustatud mudeleid nagu YOLOv4, MobileNetV2 ja VGG-19 koos tähelepanu mehhanismidega. Need mudelid analüüsisid suhkrupeedi segmenteeritud pilte, et tuvastada spetsiifilisi stressi- ja haiguspiirkondi, võimaldades täpseid ja sihipäraseid sekkumisi.

Projekt saavutas olulisi edusamme haiguste tuvastamisel, treenides ImageNetis eeltreenitud ResNet-18 ja ResNet-34 mudeleid. Need mudelid näitasid suhkrupeeditaimi mõjutavate haiguste tuvastamisel muljetavaldavat 0,88 täpsust, ROC-kõvera aluse pindalaga (AUC) 0,898. Mudelitel oli kõrge ennustuskindlus, eristades täpselt haigeid ja terveid taimi.

Objekti tuvastamise sisend-väljundi näide
Objekti tuvastamise sisend-väljundi näide

Projekt kasutas haiguste avastamiseks süstemaatilist lähenemisviisi, segmenteerides pildid standardiseeritud laikudeks. Need laigud läbisid interaktiivsete tööriistade abil hoolika annotatsiooni, et täpsustada haigustest mõjutatud alasid. Objektide tuvastamine suurendas täpsust veelgi, joonistades taimede ümber piiravad kastid, hõlbustades taimede tervise täpset jälgimist.

Taimekasvatuse ennustamine

Taimetoodangu prognoosimise valdkonnas kasutasid tehisintellekti mudelid saagikuse prognoosimiseks keskkonnaandmeid, nagu ilmastikutingimused ja mullaparameetrid. Kasutati regressioonimudeleid nagu isolatsioonimets, lineaarne regressioon ja harja regressioon.

Need mudelid integreerisid piirdekasti piirkondadest eraldatud numbrilised tunnused koos mullaandmetega, et optimeerida väetise kasutamist.

Suhkrupeet katsepõllul
Suhkrupeet katsepõllul

Mudeli juurutamise kaalutlused

Väljatöötatud mudelite juurutamisstrateegiaid hinnati nii servaseadmete kui ka pilveplatvormide jaoks. Mudelite juurutamine servaseadmetes pakkus eeliseid, nagu väiksemad kulud ja madalam latentsus.

See lähenemisviis võib aga riistvarapiirangute tõttu potentsiaalset täpsust vähendada. Teisest küljest pakkus pilvepõhine juurutamine kiiremaid järeldusaegu, kasutades suure jõudlusega graafikaprotsessoreid, kuid võis kaasa tuua lisakulusid ja sõltus internetiühendusest, mis võis põhjustada side latentsust.

Võrdlev analüüs 5G võrguga

Võrdlev analüüs näitas, et 5G-võrgu kasutamine parandas oluliselt suhkrupeedi segmenteerimist võrreldes traditsiooniliste 4G/WiFi-ühendustega. Seda paranemist tõendasid keskmise seadistus- ja võrguühenduse aja lühenemine, mis rõhutab 5G-tehnoloogia abil saavutatud efektiivsuse kasvu.

  • Andmete ettevalmistamise protsess

Andmete ettevalmistamise protsess hõlmas tervete ja haigete taimede andmestike kogumist, umbrohtude tuvastamist, kasvufaaside kindlakstegemist ja piltide ekstraheerimist 4K toorvideost. Andmete analüüsiks ettevalmistamiseks kasutati tehnikaid nagu histogrammi võrdsustamine, piltide filtreerimine ja HSV värviruumi teisendus.

Koguti nii tervete suhkrupeedilehtede kui ka haigete proovide, näiteks halli lehelaiksusega maisilehtede proove. Haigustunnuste eraldamine hõlmas lehe eraldamist taustast, suuruse muutmist, teisendamist ja piltide ühendamist, et luua analüüsiks realistlikke proove.

Segmenteerimise märkuste tegemise protsess
Segmenteerimise märkuste tegemise protsess
  • Aktiivse õppe ring

Märgistamata andmetega käivitati aktiivne õppetsükkel, mida kasutati tuvastusmudelite treenimiseks. Need mudelid genereerisid annotatsioonipäringuid, millele vastasid inimestest annotaatorid, täiustades pidevalt mudeli täpsust iteratiivse treenimise ja annotatsioonitsüklite abil.

  • Andmete annotatsioon multimodaalse sihtmudeli kaudu

Piiratud märgistatud andmete probleemi lahendamiseks kasutas projekt maapealsete tõeväärtuste annotatsioonide genereerimiseks tugevaid alusmudeleid. Märkimisväärselt mängis olulist rolli CLIP, OpenAI poolt välja töötatud transformaatoripõhine mudel, mida treeniti üle 400 miljoni pildi-teksti paari sisaldava ulatusliku andmestiku peal.

Kasutades selgroona Vision Transformereid, saavutas CLIP valideerimiskomplektidel märkimisväärse 95% täpsuse, kategoriseerides pilte suure täpsusega erinevatesse klassidesse, näiteks suhkrupeet ja umbrohi.

  • Droonitehnoloogia andmete kogumiseks

Üks projektis kasutatud kriitilistest tehnoloogiatest oli RGB-kaameratega varustatud droonide kasutamine, mis jäädvustasid 4K-videot. Need droonid pakkusid analüüsimiseks detailseid pilte (eraldusvõime 3840 × 2160).

Nende piltide eeltöötlus suurendas oluliselt mudeli täpsust, kusjuures märkimisväärseid edusamme täheldati selliste mudelite puhul nagu VGGNet (+38.52%), ResNet50 (+21.14%), DenseNet121 (+7.53%) ja MobileNet (+6.6%).

Kujutise kontrastsuse suurendamiseks kasutati selliseid tehnikaid nagu histogrammi ekvalaiser, samas kui HSV värviruumi teisendamine aitas rõhutada taimealasid ja esile tõsta olulisi omadusi.

  • Sünteetiliste andmete genereerimine

Piiratud pildiandmete probleemi lahendamiseks genereeriti masinõppe ja tehisintellekti abil sünteetilised andmekogumid. Andmete kogumiseks kasutati droone, mis lendasid 1–4 m kõrgusel ja kiirusel 2 m/s või rohkem, kasutades RGB-kaameraid.

Emuleerimiskeskkond
Emuleerimiskeskkond

Andmete kogumiseks kasutati ka teisi sõidukeid, näiteks traktoreid. See sünteetiline andmete genereerimine osutus eriti kasulikuks suhkrupeedihaiguste avastamisel.

Kokkuvõte

Projekt “5G võrgud kui reaalajas õppimise võimaldaja jätkusuutlikus põllumajanduses” näitas edukalt, kuidas 5G tehnoloogia saab parandada suhkrupeedi kasvatamise ökoloogilisi, majanduslikke ja jätkusuutlikke aspekte. Koostöös HSHL-i ja Pfeifer & Langeniga integreeriti projektis reaalajas andmete kogumine ja tehisintellektil põhinev analüüs, parandades tõhusust ja vähendades tarbetuid põllukülastusi.

Spetsiaalne 5G ülikoolilinnaku võrk võimaldas väetiste ja taimekaitsevahendite täpset kasutamist. Geopard Agriculture mängis olulist rolli taimede tuvastamise ja jälgimise stsenaariumide väljatöötamisel ning 5G põllumajanduskeskkonna jaoks mõeldud masinõppesüsteemi prototüübi loomisel. Projekti edu rõhutas täiustatud tehnoloogiate olulisust säästvas põllumajanduses, tõstes esile 5G potentsiaali innovatsiooni ja tõhususe edendamisel.

Säästva põllumajanduse majandusliku mõju visualiseerimine GeoPardi abil täppispõllumajanduses

Postitatud -s dementievgeopard poolt

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.

Herbitsiidide pealekandmise kaardi kuvamine

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.

Saagikuse kaart täisvaates ja suumitud pikslitaseme detailide kuvamiseks

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.

GeoPard toetab Ukraina juhtiva põllumajandusettevõtte MHP täppispõllundust

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Sissejuhatus

Ukraina põllumajanduse jaoks murrangulise sammuna, MHP, suur teraviljatootja, kes haldab muljetavaldavat 350 000 hektarit (peaaegu 900 000 aakrit) on sõlminud partnerluse GeoPardiga. See koostöö tähistab täppispõllumajanduses olulist edasiminekut, kaasates GeoPardi keeruka georuumilise analüütika MHP ulatuslikesse põllumajandustegevustesse.

MHP pühendumus täppispõllumajanduse tehnoloogilisele innovatsioonile

MHP pühendumust tehnoloogilisele innovatsioonile, eriti täppispõllumajanduse valdkonnas, ilmestab suurepäraselt partnerlus GeoPard Agriculture'iga. See koostöö on kesksel kohal MHP strateegias, mille eesmärk on integreerida tipptehnoloogiaid tõhusamate ja jätkusuutlikumate põllumajandustavade saavutamiseks.

Pavlo Nesterenko, MHP täppispõllumajanduse teenindusgrupi juht süveneb oma partnerlusesse GeoPard Agriculture'iga ja kirjeldab selle murrangulist olemust: “Koostöö GeoPardiga on muutnud mängu. See on nihutanud meie lähenemisviisi kõhutundelt otsuste langetamisele kindlate andmete põhjal. GeoPardi keeruka tehnoloogia abil rakendame täpseid alampõllu agronoomiaalaseid soovitusi, mis on spetsiaalselt kohandatud iga maatüki ainulaadsetele vajadustele.”

See paradigma muutus, mida hõlbustab integratsioon GeoPard Agriculture'iga, on võimaldanud MHP-l ära kasutada andmeanalüütika ja masinõppe täielikku potentsiaali.

“See nihe andmekeskse põllumajanduse suunas on MHP jaoks ülioluline, hoides meid põllumajandussektori teerajajana. Oleme teerajajaks uutele efektiivsuse, jätkusuutlikkuse ja tootlikkuse standarditele, mis põhinevad mõõdetaval, numbritel põhineval otsuste tegemisel,” võtab Nesterenko kokku.

MHP selle täiustatud ja andmepõhise metoodika kasutuselevõtt tähistab olulist edasiminekut põllumajandustavades, rõhutades empiiriliste andmete ja täpsuse kasvavat tähtsust tänapäeva põllumajanduses. See uuenduslik lähenemisviis asetab MHP valdkonna liidriks, seades uued standardid põllumajanduse efektiivsuse ja edu osas.

GeoPardi lahutamatu roll MHP põllumajandusstrateegias

GeoPard Agriculture'i integratsioon MHP-ga ei piirdu ainult täiustatud tööriistade pakkumisega; see hõlmab georuumilistel andmetel põhineva täpsuse ja tõhususe integreerimist MHP põllumajandustavadesse. Tihedas koostöös MHP meeskondadega garanteerib GeoPard laia valikut... keerukas georuumiline agronoomiline arvutus vaimse tervise edendamise valikud, mis on tihedalt kooskõlas nende tegevusraamistikuga. See partnerlus keskendub rakendusliku agronoomia mõõtmine, tagades, et MHP otsused on andmepõhised ja täpselt kohandatud nende põllumajanduslikele vajadustele. Sujuv andmevoog MHP, GeoPardi ja teiste platvormide, näiteks John Deere'i ja FieldView vahel loob ühendatud ökosüsteem, optimeerides MHP põllumajandustegevust tulevikuks.

Agronoomilise täpsuse ja kvaliteedi tagamine

Täppispõllumajanduse valdkonnas on GeoPard Agriculture'i RX vs. VRA kaartide võrdlus tunnistuseks nende pühendumusest agronoomilisele täpsusele ja kvaliteedi tagamisele. See tööriist rõhutab GeoPardi algoritmide tõhusust lahknevuste tuvastamisel ja kõrvaldamisel erinevates agronoomilistes toimingutes, nagu külv, väetamine või pritsimine. Nii alampõllu kui ka masina tasandil esinevate probleemide täpse kindlaksmääramisega tagab GeoPard, et iga agronoomiline toiming vastab kõrgeimatele kvaliteedi- ja täpsusstandarditele.

See kaardivõrdlus ei seisne ainult kavandatud ja tegeliku töötluse erinevuste tuvastamises; see on agronoomiliste toimingute kvaliteedi tagamise protsessi oluline komponent. Andes üksikasjaliku ja täpse hinnangu iga põllu majandamise aspekti kohta, tagab GeoPardi tehnoloogia, et tegevustavad vastavad kavandatud tulemustele, säilitades samal ajal kõrgeima efektiivsuse ja täpsuse taseme.

Saagikoristuse analüüs

Saagi koristamiseks jagab GeoPardi süsteem saagikuse andmekogumeid päeva ja masina kaupa, segmenteerides andmed märgmassiks, niiskuseks ja kiiruseks. See hõlbustab iga saagikoristusmasina üksikasjalikku jõudlusanalüüsi, pakkudes väärtuslikku teavet saagikoristuse efektiivsuse kohta.

 

Ühendatud saagikuse andmestik, mille on erinevatel päevadel kogunud mitu masinat

Ühendatud saagikuse andmestik, mille on erinevatel päevadel kogunud mitu masinat

Kasutatud ja külvatud väetise täpsuse arvutused

Selliste toimingute puhul nagu pritsimine, külvamine ja väetamine, GeoPardi tehnoloogia segmenteerib andmekogumeid päeva, masina ja laotusnormi järgi. Seejärel võrdleb see siht- ja tegelikke laotusnorme ning rühmitab tulemused, et määrata laotusnormide täpsust. See funktsioon on oluline nende kriitiliste põllumajandustööde mõistmiseks ja täpsuse parandamiseks.

Faktilise istutatud ja VRA retseptikaardi klasterdamine

Selle tehnoloogia peamine omadus on selle võime ühendab automaatselt masina- ja agronoomilise tegevuse andmed erinevatest agronoomilistest tegevustest, näiteks külvamisest, väetamisest või pritsimisest. See andmete automatiseeritud integreerimine on ülioluline planeeritud ja tegelike rakenduste vaheliste lahknevuste täpseks tuvastamiseks nii alampõllu kui ka masina tasandil.

GeoPardi tehnoloogia juhitud operatiivsed täiustused

GeoPard Agriculture'i platvorm on tuntud oma võime poolest tõlkida agronoomilised teadmised täpseteks arvutusteks, kasutades Võrrandikaart mootor ja üks mitmekihiline andmepõhine lähenemine. See tehniline sünergia on märkimisväärselt parandanud saagi kvaliteeti ja jätkusuutlikkust, eriti nisu, maisi ja päevalille puhul.


Oleksii Leontyev, MHP täppispõllumajanduse projektijuht rõhutab selle integratsiooni dünaamilist olemust: “GeoPardi API rakendamine meie süsteemidesse on muutnud meie põllumajandustegevust, võimaldades meil teha andmepõhiseid otsuseid reaalajas, teisendades iga teostatud agronoomilise toimingu mõõdetavateks numbriteks masina tasandilt ettevõtte tasemele.”

GeoPard - MHP - 360° kraadi põlluanalüüs: põllu potentsiaal, saagikoristus, pinnas ja GPS-topograafia GeoPard – MHP – 360° kraadi välianalüüs: väljapotentsiaal, Saagikoristus, pinnas ja GPS-topograafia

GeoPardi tehnoloogiadirektor koostöö kohta

Dzmitry Yablonski, GeoPard Agriculture'i tehnoloogiadirektor meenutab projekti ulatust: “See koostöö MHP-ga on täppispõllumajanduse ajaloos üks olulisemaid ja tehniliselt keerukamaid. Jagan MHP visiooni digitaliseerida iga toiming ja automatiseerida agronoomiaalane otsustusprotsess puhtalt andmepõhise lähenemisviisi abil. Meil on au panustada Ukraina suuremahulise põllumajandustööstuse edusse.”

John Deere'i operatsioonikeskuse integratsioon

GeoPard Agriculture'i ja MHP koostööd rõhutab GeoPardi integreerimine põhilise analüütikamootorina John Deere'i operatsioonikeskus ja MHP masinad. See kahesuunaline sünkroniseerimine võimaldab ulatuslike andmekogumite tõhusat ja automatiseeritud töötlemist, mis hõlmavad andmeid nii pealekandmise, külvi kui ka koristamise kohta. Sellel integratsioonil on oluline roll andmete parandamisel, andmete terviklikkuse suurendamisel ja lisaväärtust pakkuvate teadmiste pakkumisel, edendades oluliselt täppispõllumajanduse tavasid.

Digitaalse põllumajanduse 360° ärianalüüsi põllumajanduse armatuurlaud

Põllupotentsiaali kaart pakub põllumajanduspõllust tervikliku ülevaate, näidates erineva saagipotentsiaaliga tsoone. See kajastab mulla kvaliteedi ja üldise saagi tervise erinevusi, rõhutades põllu topograafiat ja ruumilist varieeruvust. See kaart on oluline demonstreerimaks, kuidas GeoPardi analüütika suudab mitmekesiseid põllumajandustingimusi oskuslikult hallata ja optimeerida.

Digital Agro 360° Business Intelligence Farming'i juhtpaneeli kaudu on MHP-l enneolematu ülevaade oma tegevusest. See võimas platvorm võimaldab MHP-l jälgida kõiki andmeid, mis on koondatud nende ulatuslikust põllumajandustegevusest ja filtreeritud masina, põllukultuuri või päeva järgi.

Armatuurlaud toimib MHP täppispõllumajanduse toimingute närvikeskusena, pakkudes ühtset vaadet põldudelt tulevatele erinevatele andmevoogudele. See võimaldab järelevalvet, mis lihtsustab keerulisi andmekogumeid praktilisteks teadmisteks, andes MHP-le võimaluse kiiresti strateegilisi otsuseid langetada. Näiteks koristusarmatuurlaud pakub peaaegu reaalajas andmeid saagikuse, niiskusesisalduse ja koristusseadmete töötempo kohta tootlikkustsoonide kaupa.

Digitaalse põllumajanduse 360° ärianalüüsi põllumajanduse armatuurlaud

Digitaalse põllumajanduse 360° ärianalüüsi põllumajanduse armatuurlaud

Edasine tee: terviklike andmete integreerimine täistsükli täppispõllumajanduse jaoks

Tulevikku vaadates edendab MHP koostöös GeoPard Agriculture'iga digitaliseerimist ja andmepõhist juhtimist täppispõllumajandusega põllukultuuride tootmises, rõhutades innovatsiooni ja säästvaid tavasid. See tulevikku suunatud lähenemisviis põhineb terviklike andmekihtide integreerimisel, mis hõlmavad kõiki põllumajandustoiminguid, mullaproovide teavet ja üksikasjalikku analüüsi.

MHP kasutab GeoPardi tehnoloogiat, et lisada oma põllumajandusmudelitesse laia valikut andmeid. See hõlmab iga põllumajandustegevuse üksikasjalikku analüüsi, mille tulemuseks on täiustatud analüütika, näiteks alampõldude kasumikaardid ja põllumajanduslike sisendite efektiivsuse hindamine. See terviklik lähenemisviis mitte ainult ei suurenda tegevuse efektiivsust, vaid tagab ka säästva põllumajanduse.

Viktor Martsenjuk, MHP teadus- ja innovatsioonikeskuse juht sõnastab ettevõtte visiooni: “MHP-s käib meie pühendumus põllumajanduse innovatsioonile käsikäes meie pühendumusega jätkusuutlikkusele. Põhjalike andmete, sealhulgas mullaanalüüsi ja põllumajandustegevuse integreerimise abil saame teha teadlikumaid otsuseid, mis mõjutavad positiivselt nii meie tootlikkust kui ka keskkonnajalajälge.”

See integreeritud strateegia, mis ühendab MHP uuendusliku lähenemisviisi GeoPardi täiustatud analüütikaga, on loodud täppispõllumajanduse uueks definitsiooniks. See lubab suuremat jätkusuutlikkust ja maksimeerib samal ajal majanduslikku tulu, tehes MHP-st ja GeoPard Agriculture'ist ülemaailmse täppispõllumajanduse liidrid.

GeoPardi mootori universaalne rakendamine

Dmitri Dementjev, GeoPard Agriculture'i tegevjuht rõhutab nende tehnoloogia laialdast rakendatavust: “GeoPardi mootor on loodud selleks, et tuua käegakatsutavat kasu igale põllukultuuride kasvatamise ettevõttele. Meie platvorm on mitmekülgne ja kohandatav, suutes pakkuda täiustatud analüütika- ja täppispõllumajanduse lahendusi laias valikus põllumajanduslikes kontekstides. Olenemata sellest, kas tegemist on väikese perefarmi või suure põllumajandusettevõttega nagu MHP, on GeoPard valmis avaldama märkimisväärset mõju, edendades tõhusust, jätkusuutlikkust ja kasumlikkust põllumajandussektoris kogu maailmas.”

Dementievi see avaldus rõhutab GeoPardi pühendumust pakkuda universaalseid lahendusi täppispõllumajanduses, rahuldades erinevaid põllumajandusvajadusi ja -mastaape kogu maailmas.

Kokkuvõte

GeoPard Agriculture'i ja MHP koostöö tähistab olulist edasiminekut täppispõllumajanduse valdkonnas. Rakendades täiustatud georuumilist analüütikat, seab see partnerlus uue standardi põllumajanduse efektiivsuses ja jätkusuutlikkuses, sillutades teed andmepõhisele tulevikule põllumajandustavades. See GeoPard Agriculture'i ja MHP partnerlus ühendab tipptehnoloogia ulatusliku põllumajandusalase asjatundlikkusega, kehtestades täppispõllumajanduses uue standardi ja näidates tehnoloogiapõhiste põllumajanduslahenduste potentsiaali.

Ettevõtete kohta

MHPMHP on üks Ukraina juhtivaid põllumajandusettevõtteid, mis haldab üle 350 000 hektari suurust maa-ala. Teraviljatootmise poolest tuntud MHP integreerib uuenduslikke põllumajandustavasid ja -tehnoloogiaid, rõhutades säästvat ja tõhusat põllumajandust. Nende pühendumus põllumajanduse moderniseerimisele on kooskõlas eesmärgiga suurendada tootlikkust, säilitades samal ajal keskkonnasõbralikkuse.


GeoPardGeoPard Agriculture on täppispõllumajanduse tehnoloogia esirinnas. GeoPard on spetsialiseerunud georuumilisele analüüsile ning pakub lahendusi, mis muudavad keerulised põllumajandusandmed praktilisteks teadmisteks. Nende tehnoloogia keskendub põllumajanduse erinevate aspektide optimeerimisele, alates mullaanalüüsist kuni VRA-kaartide, kaugseire ja põllumajandustehnika andmeanalüüsini, aidates oluliselt kaasa nutikate põllumajandustavade edendamisele.

Viited:

Stickstoff-Effizienz. Anwendungsfall von LVA – John Deere Händler aus Deutschland

Postitatud -s dementievgeopard poolt

In der dynamischen Welt der modernen Landwirtschaft stehen Landwirte vor zahlreichen Herausforderungen, darunter die Auswirkungen des Klimawandels, steigende Düngemittelkosten und die dringende Notwendigkeit umweltverträglicher Praktiken. Im Zentrum dieser Herausforderungen steht das Management von Stickstoff, einem entscheidenden Nährstoff, der bei falschem Umgang zu erheblichen Umweltfolgen führen kann.

Inmitten dieser Komplexität treten jedoch zwei Maßstäbe als Lösungen und Spielveränderer hervor: Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und Stickstoffaufnahme (NU). NUE und NU bieten ein neues Paradigma in landwirtschaftlichen Praktiken und wandeln Herausforderungen in Chancen für nachhaltige und effiziente Landwirtschaft um.

John Deere, ein führender Hersteller von Landmaschinen, spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. Durch das HarvestLab GrainSensing System liefern sie entscheidende Daten über Rohprotein, oli ein nuancierteres Verständnis der Stickstoffdynamik in Pflanzen ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt John Deere die Integration Moderner Technologien, um die Landwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.

In diesem Bestrebungen stehen John Deere-Händler wie LVA als entscheidende Partner zur Verfügung. LVA, innovaatiline John Deere-Händler Saksamaal, arbeitet eng mit Landwirten zusammen, um neue Technologien zu integrieren und fortgeschrittene agronomische Strategien umzusetzen.

Ihre Rolle ist wesentlich, um Landwirte dabei zu unterstützen, die Komplexität der modernen Landwirtschaft zu bewältigen und sicherzustellen, dass sie die verfügbaren Technologien optimal nutzen, um ihre Praktiken zu optimieren.

In den fruchtbaren Böden der Magdeburger Börde liegt die Baumgärtel GbR, ein Familienbetrieb mit 30 Jahren landwirtschaftlicher Tradition, wo Weizen eine der Hauptkulturen ist. Auf diesem Hof geht das präzise Stickstoffmanagement über die Optimierung des Ertrags hinaus: Est ein Engagement für nachhaltige Landwirtschaft angesichts globaler Umweltprobleme.

GeoPard, als führender Anbieter von Präzisionslandwirtschaftssoftware, fungiert als Bindeglied, das diese Säulen – John Deere, LVA und Landwirte, wie die Baumgärtel GbR – verbindet. GeoPard vereinfacht das Datenmanagement und automatisiert analytische Prozesse, indem es Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt.

In diesem Fall bietet ihr Fokus auf Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) Landwirten eine Perspektive, durch die sie ihre Praktiken betrachten und verbessern können, und gewährleistet Nachhaltigkeit und Effizienz in ig keiter.

Stickstoffmanagement auf dem Hof Baumgärtel

Die Baumgärtel GbR unter der Leitung von Friedrich Baumgärtel nutzt das Potenzial der datengesteuerten Landwirtschaft, um ihre Düngestrategien zu verfeinern und neue Techniken einzuführen, alles mit dem Ziel, ihrezu praktikn verbeschen agronomis.

Zentral für ihre Strategie ist das Stickstoffmanagement. Das Jahr 2023 brachte einen nassen Frühling und einen trockenen Frühsommer in die Magdeburger Börde, was zu durchschnittlichen Erträgen führte. Um diese Bedingungen zu bewältigen, nutzte die Familie Baumgärtel teilflächenspezifisch die Green Seeker-Technologie, um ihre Stickstoffanwendungen präzise anzupassen.

Zusätzlich setzten sie das HarvestLab GrainSensing System ein, um den Rohproteingehalt im geernteten Getreide zu messen. Anschließend wurde mit GeoPard der Stickstoffverbrauch der Pflanzen geschätzt, oli die Berechnung der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) mit hoher Präzision ermöglichte.

Für die Familie Baumgärtel ist NUE zu einem wesentlichen Maßstab geworden. Es identifiziert Bereiche, in denen Anpassungen in ihrer Stickstoffanwendungsstrategie notwendig sind. In Zonen, in denen die NUE unter 80 % liegt, planen sie, die Stickstoffanwendung in der folgenden Saison zu reduzieren.

Im Gegensatz dazu erfordern Bereiche, in dennen die NUE 100 % übersteigt, eine eingehende Analysis. Eine Herausforderung, von der sie erwarten, dass sie mehrere Saisons sorgfältiger Beobachtung und Lernens erfordern wird.

Zusammenarbeit zwischen LVA & GeoPard Agriculture

Im Jahr 2022 wurde eine strategische Allianz zwischen GeoPard und dem Landmaschinenunternehmen LVA Altenweddingen GmbH, innovaatiline John Deere-Händler Saksamaal, geschmiedet. Diese Zusammenarbeit entstand aus einer gemeinsamen Vision heraus, die umfangreichen Daten von John Deere in handlungsrelevante Felderkenntnisse umzusetzen.

Seitdem hat sich die Partnerschaft weiterentwickelt und konzentriert sich auf innovatiivne Wege, die landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern. In den folgenden Abschnitten werden wir hervorheben, wie Landwirte ihren Stickstoffeinsatz optimaalne nutzen.

Michael Eckhardt, Leiter des Precision Ag Departments bei LVA, äußerte: "Die Synergie zwischen GeoPard und LVA ist mehr als nur eine Geschäftspartnerschaft; es ist ein Engagement, angewandte agronomische Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu revolutionieren. Diese Zus richammeteuar Landwirten verbesserte agronomische Einsichten zu ermöglichen.

LVA nutzt mit seinen erweiterten agronomischen Dienstleistungen die Stärke von John Deere-Geräten, wie dem HarvestLab GrainSensor System, um entscheidende Daten zu sammeln. Auf der anderen Seite verarbeitet GeoPards Analysis-Engine diese Daten und liefert handlungsrelevante Erkenntnisse.

Gemeinsam bildet diese Partnerschaft eine Allianz, die darauf fokussiert ist, die Praktiken der Landwirte (wie etwa im Bereich des Stickstoffmanagements) zu verbessern, durch die Kombination des Besten aus Maschinen- und Softwarewelten.”

Datenerfassung und -aufbereitung

Im Zentrum dieser datengetriebenen landwirtschaftlichen Entwicklung steht die nahtlose Integration zwischen GeoPard und dem John Deere Operations Center. Diese Zusammenarbeit veranschaulicht die zentrale Rolle von John Deere bei der Bereitstellung von Datenzugang über ihre API, eine Maßnahme, die den Datenfluss aus den landwirtschaftlichen Feldern erheblich bereichert.

Integration on scherlt sicher, dass sobald Operationen im John Deere Operations Center dokumentiert werden, diese umgehend and GeoPard übertragen werden. Dieser sofortige Datenabrufprozess umfasst Erntevorgänge (mit Details wie Rohprotein- und Kraftstoffverbrauchsdaten) sowie Anwendungen wie Spritzen, Düngen, Säen und Bodenbearbeitung.

Diese reibungslose Verbindung ist nicht ausschließlich auf John Deere beschränkt; das grundlegende Prinzip der GeoPard-Plattform ist ihre Compatibilität mit verschiedenen Anbietern von Maschinendaten, die über API-Anbindungen ermöglicht wird.

Durch einem nahtlosen Datenfluss in GeoPards System sind die Landwirte mit nahezu Echtzeitanalysen ausgestattet. Diese prompte Datenübertragung ist der Eckpfeiler für die Initiierung automatisierter Analyse-Suiten, wie der Analyze der Stickstoffnutzungseffizienz, und stellt sicher, dass die Landwirte zeitnahe und handlungsrelevante zur Einblicke.

Feld

Im Jahr 2023 stand die Baumgärtel GbR vor der Herausforderung, das Wachstum auf dem Feld zu optimieren. Dafür wurde viermal Stickstoff ausgebracht, beginnend mit SSA im Februar, gefolgt von drei Anwendungen von AHL im Frühjahr.

Um diese Anwendungen auf dem Feld teilflächenspezifisch fein abzustimmen, wurde die entsprechende Technologie eingesetzt. Zudem spielte das HarvestLab GrainSensing System eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung der Verteilung von Rohprotein im geernteten Getreide.

Ernte

Entdecken Sie die Feinheiten der neuesten Ernte vom 2023-08-08 anhand der folgenden Ekraanipildid. Dieser entscheidende Datensatz, der nahtlos und automatisiert vom John Deere Operations Center durch GeoPard abgerufen wurde, zeigt das feine Gleichgewicht zwischen den Datenebenen Rohprotein und feuchter Masse, die während der Ernte wurdenfa er.

Rohprotein-Daten: Ernte 2023-08-08                               
Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08

Obwohl Erntedaten gelegentlich Variationen aufweisen können, erhöht die Implementierung der Ertragscalibrirung die analytische Genauigkeit erheblich. Dies gewährleistet zuverlässige Erkenntnisse, auch bei außergewöhnlichen Werten wie 19 t/ha für Weizen. Die kalibrierte feuchte Masse ist unten dargestellt.

Kalibrierte Daten zur Feuchtmasse: Ernte 2023-08-08

Düngungsmaßnahmen mit angewendeten Stickstoffprodukten

Während der Saison 2023 wurde der Weizenbestand mit einem sorgfältig geplanten Stickstoffapplikationsregime behandelt, das vier unterschiedliche Behandlungen umfasste. Dazu gehörte eine Anwendung von SSA-Produkten am 2023-02-23, gefolgt von drei Stickstoffanwendungen im Frühjahr mit AHL am 2023-03-18, 2023-04-06 ja 2023-05-13. Die genauen in jeder Behandlung angewendeten Mengen sind in den bereitgestellten Screenshots dokumentiert.

Stickstoffanwendung: 2023-02-23 SSA
Stickstoffanwendung: 2023-03-18 AHL
Stickstoffanwendung: 2023-04-06 AHL                          
Stickstoffanwendung: 2023-05-13 AHL

GeoPard spielte in diesem Prozess eine entscheidende Rolle, indem es nahtlos diese Datensätze vom John Deere Operations Centeri lühidalt. Diese effiziente Datenbeschaffung bereitete den Weg für eine umfassende Analyze der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und der Stickstoffaufnahme (NU). Indem wir uns in diese Daten vertiefen, verwandeln wir rohe Informationen in wertvolle Erkenntnisse und ebnen den Weg für verbesserte agronomische Operationen und Strategien.

Gesamter angewendeter Stickstoff

Der gesamte angewendete Stickstoff (TAN) kvantifitseeritakse kumulatiivselt Menge an Stickstoff, die auf das Feld aufgebracht wurde, mis on absoluutne Zahlen als kg/ha. Dieser Wert ergibt sich aus der Summe der tatsächlich während der Anbausaison aufgebrachten Stickstoffprodukte.

Um die höchste Genauigkeit in der Bewertung zu gewährleisten, wurden nur tatsächlich angewendete Daten verwendet und Ziel- und Planwerte ausgeschlossen. Ein solcher Ansatz berücksichtigt auch Stellen mit über- und unterdosiertem Stickstoff.

Um tiefer einzusteigen, haben wir jeden Quadratmeter untersucht, um den Landwirten ein detailliertes Verständnis für die pro Hektar aufgebrachten Stickstoffmengen zu bieten. Die Karte unten fast die Informationen aus allen vier Stickstoffanwendungen zusammen und bietet einen einheitlichen Überblick über die Verteilung des während der Saison aufgebrachten Stickstoffs.

Alle präsentierten statistischen Daten sind in absoluutne Zahlen angegeben, gemessen kg/ha. Die farbkodierte Darstellung erleichtert die Tõlgendus: Rot kennzeichnet Bereiche mit dem geringsten aufgebrachten Stickstoff, während Grün Regionen mit dem höchsten aufgebrachten Stickstoff anzeigt.

Gesamtanwendung Stickstoff 2023

Pulgakinnitus

Stickstoffaufnahme (NU) gibt die Gesamtmenge ja Stickstoff, die Pflanzen während ihrer Wachstumsperiode aufnehmen. Um NU genau zu berechnen, werden zwei kritische Komponenten berücksichtigt: (1) die Rohproteinmessung, wie sie vom John Deere GrainSensing System erfasst wird, ja (2) die gesamte geerntete Ertragsmasse.

Bei Weizen wird die NU-Verteilung absoluutselt Werten angegeben, gemessen kg/ha. Eine detaillierte geografische und statistische Darstellung der NU im gesamten Feld ist im beigefügten Screenshot zu sehen.

Pulgakinnitus 2023
Statistische Verteilung des Stickstoffaufnahmens

Pulgatoorme töötlemisteenus

Die Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) quantifiziert das Verhältnis des verbrauchten Stickstoffs zum insgesamt aufgetragenen Stickstoff, ausgedrückt in Prozent. Abgeleitet von der zuvor beschriebenen Stickstoffaufnahme (NU) und dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN), on ideaalne NUE-Wert nahe 100%. Dies zeigt, dass die Pflanzen fast den gesamten aufgetragenen Stickstoff verbraucht haben, oli den Ertrag optimiert.

Jedoch deuten NUE-Werte um 50% auf eine Überanwendung mit übrig gebliebenem Stickstoff im Boden hin, während Werte über 100% eine Unteranwendung anzeigen, wobei die Pflanzen Stickstofferserven Jahren.

Beide Szenarien sind unerwünscht: Ersteres birgt das Risiko einer Überdüngung, während letzteres den Boden erschöpft. Diese Balance wird in der Karte unten visuell dargestellt, wobei Bereiche nahe 50% NUE in Rot und solche nahe 100% in Grün gefärbt sind.

Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Clusterisierung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Verteilung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023

Pulgakinnitus

Der Stickstoffüberschuss (NS) misst die Differenz zwischen dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN) und der Stickstoffaufnahme (NU), die Pflanzen während einer Saison verbrauchen, ausgedrückt in absoluutne Werten als kg/ha. Im Wesentlichen zeigt er die Menge an Stickstoff an, die von den Pflanzen nicht genutzt wurde.

Dies spielt eine entscheidende Rolle bei der Planung der Stickstoffanwendung für die nachfolgende Saison. Die geografische und statistische Verteilung dieses ungenutzten Stickstoffs, verteilt über das Feld, kann in der unten bereitgestellten Karte eingesehen werden.

Pulgamaterjalide ülemine kiht 2023

Vergleich von Erntemasse und Rohprotein

Das Verständnis von Rohproteidanten ist wesentlich bei der Messung der Ernte, da es Einblicke in die ernährungsphysiologische Qualität und den potenziellen Marktwert der Ernte bietet. Das HarvestLab GrainSensing System wird zur Messung von Rohprotein verwendet, und ein entsprechender Screenshot, der seine Verbindung zur Ernte zeigt, ist als Referenz angehängt.

Rohprotein-Daten: Ernte 2023-08-08               
Kalibrierte Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08

Um die Daten zu kategorisieren und zu verstehen, haben wir spezifische Schwellenwerte festgelegt: einen Proteinschwellenwert von 12,5% und einen Schwellenwert für die Nassmasse der Ernte von 7,9 t/ha. Basierend auf diesen Schwellenwerten verwenden wir die Begriffe “höher” und “niedriger”, um zu beschreiben, wie die beobachteten Daten in Bezug auf diese festgelegten Standards stehen.

Durch den Vergleich und die Gegenüberstellung dieser Kennzahlen können wir wertvolle Ideen gewinnen, um agronomische Maßnahmen für die folgenden Saisons zu verfeinern und zu verbessern.

Durch die Kombination der Kennzahlen auf einer einzigen Karte wird die Beziehung zwischen Rohprotein und Nassmasse visualisiert. Diese umfassende Darstellung identifiziert vier unterschiedliche Szenarien:

  1. Ertrag höher als 7,9 t/ha mit Protein höher als 12,5%
  2. Ertrag höher als 7,9 t/ha mit Protein niedriger als 12,5%
  3. Ertrag niedriger als 7,9 t/ha mit Protein höher als 12,5%
  4. Ertrag niedriger als 7,9 t/ha mit Protein niedriger als 12,5%
Ertrag vs. Proteinverteilung 2023

Õiguskaitse

  1. Kuupäevad: Durch die nahtlose Integration mit dem John Deere Operations Center stellt GeoPard eine Echtzeit- und genaue Datenerfassung sicher, die die die Grundlage für all nachfolgenden Analysen bildet. Die Einbeziehung von tatsächlich gemessenen Daten aus dem HarvestLab GrainSensing System und den tatsächlichen Anwendungsdaten ist von entscheidender Bedeutung. Zusammen gewährleisten sie eine beispiellose Genauigkeit bei den Berechnungen.
  2. Kleeplindi kinnitus (NU) und gesamter angewendeter Stickstoff (TAN): Diese beiden Kennzahlen sind für Landwirte von größter Bedeutung, die das Gleichgewicht und die Dynamik von Stickstoff in ihren Feldern verstehen Möchten. Gemeinsam bieten sie ein vollständiges Bild des Stickstoffkreislaufs über eine Saison hinweg.
  3. Stickstoffnutzungseffizienz (NUE): NUE dient als Schlüsselkennzahl zur Bewertung der Gesamteffizienz der Stickstoffnutzung auf einem Feld. Indem Bereiche mit unterschiedlichen NUE-Werten identifiziert werden, können Landwirte Möglichkeiten zur Verfeinerung ihrer Stickstoffanwendungsstrategien erkennen und die gesamten agronomischen Praktiken verbessern.
  4. Pulgakinnitus (NS): NS liefert entscheidende Erkenntnisse, die die Strategien für die variable Rate Application (VRA) für die kommende Saison beeinflussen können. Durch die Berücksichtigung des nicht genutzten Stickstoffs können Landwirte informierte Entscheidungen treffen, um ihre Anwendungspläne anzupassen.

Aus der Perspektive eines Landwirts ist die Verknüpfung von präziser Datenerfassung mit aufschlussreichen Analysen ein Wendepunkt. Es geht nicht nur darum, ein Gleichgewicht bei der Stickstoffanwendung zu erreichen.

Es geht darum, Feinheiten zu verstehen, um Kulturen nachhaltig anzubauen, die bestmöglichen Erträge sicherzustellen und die Gesundheit des Bodens für zukünftige Generationen zu erhalten.

Üle põhja

GeoPard ist ein führender Anbieter von Software für die Präzisionslandwirtschaft. Das Unternehmen wurde 2019 Kölnis, Saksamaal, gegründet und ist weltweit vertreten. GeoPard bietet eine Reihe von Lösungen, die Landwirten helfen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und die Erträge zu steigern. Mit einem Fokus auf Nachhaltigkeit und regenerative Wirtschaft strebt GeoPard an, Präzisionslandwirtschaftspraktiken weltweit zu fördern.

Zu den Partnern des Unternehmens gehören bekannte Marken wie John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Sojaoaassotsiatsioon ja teised.

LVA, Landmaschinen Vertrieb Altenweddingen, ist ein langjähriges mittelständisches Unternehmen mit Niederlassungen in Sachsen-Anhalt, Brandenburg und Niedersachsen. Der Schwerpunkt liegt auf Verkauf, Export, Vermietung, Händlerwerkstatt- und Ersatzteilservice für Landmaschinen sowie agronomischen Dienstleistungen. Seit über 30 Jahren gehört LVA zu den erfolgreichsten John Deere-Händlern in Europe.

Die agronomische Abteilung von LVA bietet Dienstleistungen wie Beratung im Bereich Präzisionslandwirtschaft, Bodenscannen und Datenanalyse sowie ein RTK-Netzwerk für GPS-Korrekturen an.

Heute arbeiten 100 Mitarbeiter am Standort Altenweddingen und weitere 220 Kollegen an den anderen Standorten Niedersachsenis, Brandenburgis ja Sachsen-Anhaltis. Darunter befinden sich etwa 40 Auszubildende.

Lämmastiku kasutamise efektiivsus. Kasutusjuhtum ettevõttelt LVA – John Deere'i edasimüüja Saksamaalt

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Tänapäeva põllumajanduse dünaamilises maailmas seisavad põllumehed silmitsi mitmete väljakutsetega, sealhulgas kliimamuutuste mõjude, kasvavate väetisekulude ja keskkonnasäästlike tavade pakilise vajadusega. Nende väljakutsete keskmes on lämmastiku majandamine, mis on kriitilise tähtsusega toitaine ja mille vale majandamise korral võivad tekkida märkimisväärsed keskkonnamõjud.

Nende keerukuste keskel kerkivad aga lahendustena ja pöördepunktina esile kaks mõõdikut: lämmastiku kasutamise efektiivsus (NUE) ja lämmastiku omastamine (NU). NUE ja NU pakuvad põllumajandustavades uut paradigmat, muutes väljakutsed säästva ja tõhusa põllumajanduse võimalusteks.

John Deere, juhtiv põllumajandustehnika tootja, mängib nende probleemide lahendamisel võtmerolli. Oma HarvestLab GrainSensing süsteemi kaudu pakuvad nad olulisi andmeid toorvalgu kohta, võimaldades saada täpsemat arusaama põllukultuuride lämmastikudünaamikast. Lisaks toetab John Deere kaasaegsete tehnoloogiate integreerimist, et muuta põllumajandus jätkusuutlikumaks.

Sellel püüdlusel on John Deere'i edasimüüjad, näiteks LVA, olulisteks liitlasteks. LVA, uuenduslik John Deere'i edasimüüja Saksamaal, teeb tihedat koostööd põllumeestega, et integreerida uusi tehnoloogiaid ja rakendada täiustatud agronoomilisi strateegiaid. Nende roll on oluline põllumeeste abistamisel tänapäevase põllumajanduse keerukustes, tagades, et nad kasutavad olemasolevaid tehnoloogiaid oma tegevuse optimeerimiseks maksimaalselt ära.

Magdeburger Börde viljakas pinnas peitub Baumgärtel GbR lugu – 30-aastase põllumajandusliku pärandiga perefarm, kus nisu on üks peamisi põllukultuure. Selles farmis läheb lämmastiku täpne majandamine kaugemale pelgalt saagikuse optimeerimisest: see on pühendumus säästvale põllumajandusele globaalsete keskkonnaprobleemide ees.

GeoPard, täppispõllumajanduse tarkvara juhtiv pakkuja, toimib liimina, mis ühendab neid sambaid – John Deere'i, LVA-d ja selliseid põllumehi nagu Baumgärtel GbR-i omad. GeoPard lihtsustab andmehaldust ja automatiseerib analüütilisi protsesse, muutes andmed praktilisteks teadmisteks. Antud juhul pakub nende keskendumine lämmastiku kasutamise tõhususele läätse, mille kaudu põllumehed saavad oma tavasid vaadata ja täiustada, tagades jätkusuutlikkuse ja tõhususe oma tegevuse igas aspektis.

Lämmastiku juhtimine Baumgärteli talus

Friedrich Baumgärteli juhtimisel kasutab Baumgärteli perekond andmepõhise põllumajanduse potentsiaali oma väetamisstrateegiate täiustamiseks ja uute tehnikate juurutamiseks, eesmärgiga parandada oma agronoomilisi tavasid.

Nende strateegia keskmes on lämmastiku haldamine. Aasta 2023 tõi Magdeburger Bördesse vihmase kevade ja kuiva suve alguse, mille tulemuseks olid keskmised saagid. Nendes tingimustes orienteerumiseks kasutasid Baumgärtelid lämmastiku lisamise täpseks kohandamiseks kohapõhiseid meetodeid.

Lisaks kasutasid nad koristatud teravilja toorproteiini mõõtmiseks HarvestLab GrainSensing süsteemi. Seejärel hinnati GeoPardi abil saagi lämmastikutarbimist, mis võimaldas suure täpsusega arvutada lämmastiku kasutamise efektiivsust (NUE).

Baumgärtelite jaoks on NUE-st saanud oluline mõõdik. See tuvastab alad, mis vajavad lämmastiku kasutamise strateegiate kohandamist. Tsoonides, kus NUE langeb alla 80%, plaanivad nad järgmisel hooajal lämmastiku kasutamist vähendada. Seevastu alad, kus NUE ületab 100%, vajavad põhjalikku analüüsi ning väljakutse, mille nad eeldatavasti lahendavad, eeldab mitut hooaega kestvat hoolikat vaatlust ja õppimist.

LVA ja GeoPard Agriculture'i koostöö

2022. aastal sõlmisid GeoPard ja LVA põllumajandustehnika ettevõte Altenweddingen, mis on innovaatiline John Deere'i edasimüüja Saksamaal, strateegilise liidu. See koostöö sündis ühisest visioonist kasutada John Deere'i ulatuslikke andmeid praktiliste põlluharimisülevaadete loomiseks.

Sellest ajast alates on partnerlus kasvanud, keskendudes uuenduslikele viisidele põllumajandustavade parandamiseks andmepõhiste otsuste abil. Järgmistes osades toome esile, kuidas põllumehed oma lämmastiku kasutamisest maksimumi võtavad.

Michael Eckhardt, täppispõllunduse osakonna juhataja LVA, mainis: “GeoPardi ja LVA sünergia on enamat kui lihtsalt äripartnerlus; see on pühendumus rakenduslike agronoomiliste tavade revolutsioonilisele muutmisele andmepõhiste otsuste abil.“.

See koostöö on pühendatud põllumeeste varustamisele paremate agronoomiliste teadmistega. LVA oma laiendatud agronoomiliste teenustega kasutab ära John Deere'i seadmete, näiteks HarvestLab GrainSensor süsteemi, tugevusi oluliste andmete kogumiseks.

Teisest küljest töötleb GeoPardi analüütiline mootor neid andmeid, pakkudes tegutsemiskõlbulikku teavet. Koos moodustab see partnerlus alliansi, mis keskendub põllumajandustavade parandamisele (näiteks lämmastiku majandamise osas), ühendades parima masina- ja tarkvaramaailmast.’

Andmete kogumine ja ettevalmistamine

Selle andmepõhise põllumajandusliku evolutsiooni keskmes on GeoPardi ja John Deere'i operatsioonikeskuse sujuv integratsioon. See koostöö on hea näide John Deere'i võtmerollist andmetele juurdepääsu pakkumisel oma API kaudu, mis rikastab oluliselt põllumajanduspõldudelt saadavat andmevoogu.

Integratsioon tagab, et niipea kui toimingud on John Deere'i operatsioonikeskuses dokumenteeritud, kogub GeoPard need kiiresti kokku. See kohene andmete hankimise protsess hõlmab nii saagikoristust (koos üksikasjadega nagu toorvalgu ja kütusekulu andmed) kui ka selliseid rakendusi nagu pritsimine, väetamine, külvamine ja mullaharimine.

See sujuv ühendus pole John Deere'ile ainuomane; GeoPardi platvormi aluspõhimõte on selle ühilduvus erinevate masinaandmete pakkujatega, mis hõlbustab ühendusi API kaudu.

Kuna andmed voolavad sujuvalt GeoPardi süsteemi, saavad kasvatajad peaaegu reaalajas analüütilisi teadmisi. See kiire andmeedastus on automatiseeritud analüütiliste pakettide, näiteks lämmastiku kasutamise efektiivsuse analüüsi käivitamise nurgakivi, tagades, et kasvatajatel on käepärast õigeaegsed ja praktilised teadmised.

Väli

2023. aastal seisis Baumgärtel GbR silmitsi väljakutsega optimeerida põllul kasvu. Selle saavutamiseks lisati lämmastikku neli korda, alustades veebruaris SSA-ga ja millele järgnes kevadel kolm AHL-i lisamist. Neid põllul tehtud lisamisi täpsustati kohaspetsiifilise meetodi abil. Lisaks mängis HarvestLab GrainSensing System olulist rolli koristatud teravilja toorvalgu jaotuse paljastamisel.

Saak

Avastage järgnevate ekraanipiltide abil viimase, 08.08.2023. aasta saagikoristusprotsessi keerukust. See oluline andmestik, mille GeoPard laadis sujuvalt John Deere'i operatsioonikeskusest automaatselt, näitab õrna tasakaalu toorvalgu ja märgmassi andmekihtide vahel, mis on saagikoristusel jäädvustatud.

Toorvalgu andmed: saak 2023-08-08
Märgmassi andmed: saak 2023-08-08

Kuigi saagikoristusandmetes võib kohati esineda erinevusi, siis rakendamine Saagikuse kalibreerimine suurendab oluliselt analüütilist täpsust. See tagab usaldusväärse ülevaate isegi erakordsete väärtuste korral, näiteks nisu puhul 19 t/ha. Kalibreeritud märgmass on kujutatud allpool.

Kalibreeritud märgmassi andmed: saak 2023-08-08

Väetamine lämmastiktoodetega

Kogu 2023. aasta hooaja vältel töödeldi nisusaaki hoolikalt planeeritud lämmastikuga väetamise režiimiga, mis hõlmas nelja erinevat töötlust. See hõlmas SSA toodete kasutamist 23.02.2023, millele järgnes kolm kevadist AHL-i lämmastikuga väetamist 18.03.2023, 06.04.2023 ja 13.05.2023. Iga töötluse täpsed kogused on dokumenteeritud lisatud ekraanipiltidel.

Lämmastiku kasutamine: 2023-02-23 SSA
Lämmastiku kasutamine: 2023-03-18 AHL
Lämmastiku kasutamine: 2023-04-06 AHL
Lämmastiku kasutamine: 2023-05-13 AHL

GeoPardil oli selles protsessis oluline roll, hankides need andmekogumid sujuvalt John Deere'i operatsioonikeskusest. See tõhus andmete hankimine lõi aluse lämmastiku kasutamise efektiivsuse (NUE) ja lämmastiku omastamise (NU) põhjalikule analüüsile. Nendesse andmetesse süvenedes muudame algandmed väärtuslikeks teadmisteks, sillutades teed täiustatud agronoomilistele toimingutele ja strateegiatele.

Kasutatud lämmastik kokku

Kogu kasutatud lämmastik (TAN) kvantifitseerib põllule lisatud lämmastiku kumulatiivse koguse, mis esitatakse absoluutarvudes kg/ha. See näitaja tuletatakse kogu kasvuperioodi jooksul lisatud lämmastikutoodete tegeliku koguse summast.

Hindamise suurima täpsuse tagamiseks kasutati ainult tegelikult kasutatud andmeid, välja arvatud siht- ja planeeritud näitajad. Selline lähenemisviis arvestab ka üle- ja alakasutatud lämmastikuga kohti.

Süvenedes oleme uurinud iga ruutmeetrit, et anda kasvatajatele detailne ülevaade hektari kohta kasutatavast lämmastikukogusest. Allolev kaart koondab teavet kõigi nelja lämmastiku kasutusviisi kohta, pakkudes ühtset ülevaadet hooaja lämmastiku jaotusest.

Kõik esitatud statistilised andmed on absoluutarvudes, mõõdetuna kg/ha. Värvikoodid aitavad andmeid hõlpsalt tõlgendada: punane tähistab alasid, kus lämmastikku on kasutatud kõige vähem, roheline aga piirkondi, kus lämmastikku on kasutatud kõige rohkem.

Kasutatud lämmastiku koguhulk 2023. aastal

Lämmastiku omastamine

Lämmastiku omastamine (NU) näitab taimede poolt kogu kasvuperioodi jooksul tarbitud lämmastiku koguhulka. NU täpseks arvutamiseks võetakse arvesse kahte kriitilist komponenti: (1) toorvalgu mõõtmist, mille jäädvustab HarvestLab GrainSensing System, ja (2) koristatud saagi kogumassi.

Nisu puhul on NU jaotus esitatud absoluutarvudes, mõõdetuna kg/ha. NU üksikasjalikku georuumilist ja statistilist esitust põllul saab näha lisatud ekraanipildil.

Lämmastiku omastamine 2023. aastal
Lämmastiku omastamise statistiline jaotus 2023. aastal
Lämmastiku omastamise statistiline jaotus 2023. aastal

Lämmastiku kasutamise efektiivsus

Lämmastiku kasutamise efektiivsus (NUE) kvantifitseerib tarbitud lämmastiku ja kogu kasutatud lämmastiku suhte protsentides. Tuletatud eelnevalt kirjeldatud lämmastiku omastamisest (NU) ja kogu kasutatud lämmastikust (TAN), on ideaalne NUE, mis on lähedane 100%-le, mis näitab, et taimed on ära tarbinud peaaegu kogu kasutatud lämmastiku, optimeerides saagikust.

Siiski viitavad NUE väärtused umbes 50% juures ülekasutamisele, kui mullas on veel jääklämmastikku, samas kui väärtused üle 100% viitavad alakasutamisele, kus taimed ammutavad lämmastikku eelmiste aastate varudest.

Mõlemad stsenaariumid on ebasoovitavad: esimene riskib liigse väetamisega, teine aga kurnab mulda. See tasakaal on visuaalselt kujutatud alloleval kaardil, kus 50% NUE lähedal asuvad alad on punasega ja 100% lähedal asuvad alad rohelisega.

Lämmastiku kasutamise efektiivsus 2023. aastal
Lämmastiku kasutamise efektiivsuse klastrite moodustamine 2023. aastal
Lämmastiku kasutamise efektiivsuse klastrite moodustamine 2023. aastal
Lämmastiku kasutamise efektiivsuse jaotus 2023. aastal
Lämmastiku kasutamise efektiivsuse jaotus 2023. aastal

Lämmastiku ülejääk

Lämmastiku ülejääk (NS) mõõdab erinevust kogu kasutatud lämmastiku (TAN) ja lämmastiku omastamise (NU) vahel, mida taimed hooaja jooksul tarbivad, väljendatuna absoluutarvudes kg/ha. Põhimõtteliselt näitab see taimede poolt kasutamata jäänud lämmastiku hulka, millel on oluline roll järgmise hooaja lämmastiku kasutamise planeerimisel.

Selle kasutamata lämmastiku georuumilist ja statistilist jaotust põllul saab vaadata alloleval kaardil.

Lämmastiku ülejääk 2023

Saagikuse ja toorvalgu võrdlus

Toorvalgu andmete mõistmine on saagikuse mõõtmisel oluline, kuna see annab ülevaate saagi toiteväärtusest ja potentsiaalsest turuväärtusest. Toorvalgu mõõtmiseks kasutatakse HarvestLab GrainSensing süsteemi ja vastav ekraanipilt, mis näitab selle seost saagikusega, on lisatud viitamiseks.

Toorvalgu andmed: saak 2023-08-08
Kalibreeritud märgmassi andmed: saak 2023-08-08

Andmete kategoriseerimiseks ja mõistmiseks oleme kehtestanud spetsiifilised läviväärtused: valgu läviväärtuseks 12,5% ja saagikuse märgmassi läviväärtuseks 7,9 t/ha. Nende läviväärtuste põhjal kasutame termineid “kõrgem” ja “madalam”, et kirjeldada, kuidas vaadeldud andmed on seotud nende seatud standarditega. Neid näitajaid võrreldes ja vastandades saame väärtuslikke ideid agronoomiliste toimingute täiustamiseks ja täiustamiseks järgnevatel hooaegadel.

Mõõdikute ühendamine ühele kaardile visualiseerib toorvalgu ja märgmassi vahelise seose. See põhjalik esitus tuvastab neli erinevat stsenaariumi:

  1. Suurem saagikus 7,9 t/ha ja kõrgem 12,5% valgusisaldus
  2. Suurem saagikus 7,9 t/ha ja madalam 12,5% valgusisaldus
  3. Väiksem 7,9 t/ha saagikus ja kõrgem 12,5% valgusisaldus
  4. Madalam 7,9 t/ha saagikus ja madalam 12,5% valgusisaldus
Saagis vs valgu jaotus 2023

Kokkuvõte

1. Andmed: Sujuvalt John Deere'i operatsioonikeskusega integreerudes tagab GeoPard reaalajas ja täpse andmete kogumise, mis on aluseks kogu järgnevale analüüsile. HarvestLab GrainSensing süsteemist saadud tegelike mõõdetud andmete ja tegelike rakendusandmete kaasamine on ülioluline. Koos tagavad need arvutustes enneolematu täpsuse.
2. Lämmastiku omastamine (NU) ja kogu kasutatud lämmastik (TAN)Need kaks mõõdikut on üliolulised põllukultuuride kasvatajatele, kes soovivad mõista lämmastiku tasakaalu ja dünaamikat oma põldudel. Koos pakuvad need tervikliku pildi lämmastiku elutsüklist kogu hooaja vältel.
3. Lämmastiku kasutamise efektiivsus (NUE): NUE on peamine mõõdik lämmastiku kasutamise üldise efektiivsuse hindamiseks põllul. Erinevate NUE väärtustega alade kindlakstegemise abil saavad põllukultuuride kasvatajad leida võimalusi oma lämmastiku kasutamise strateegiate täiustamiseks ja üldiste agronoomiliste tavade parandamiseks.
4. Lämmastiku ülejääk (NS): NS pakub olulist teavet, mis võib mõjutada muutuva normiga pealekandmise (VRA) strateegiaid eelseisval hooajal. Kasutamata jäänud lämmastikuga tegeledes saavad põllumehed teha teadlikke otsuseid oma pealekandmisplaanide kohandamiseks.

Põllumehe vaatenurgast on täpse andmekogumise ja läbinägeliku analüüsi ühendamine pöördepunkt. Asi pole ainult lämmastiku kasutamise tasakaalu saavutamises. See puudutab põllukultuuride säästva kasvatamise keerukuste mõistmist, parima võimaliku saagikuse tagamist ja maa hea seisundi säilitamist tulevasteks hooaegadeks.

Ettevõtete kohta

GeoPard on täppispõllumajanduse tarkvara juhtiv pakkuja. Ettevõte asutati 2019. aastal Saksamaal Kölnis ja on esindatud kogu maailmas. Ettevõte pakub mitmesuguseid lahendusi, mis aitavad põllumeestel oma tegevust optimeerida ja saagikust suurendada. Keskendudes jätkusuutlikkusele ja regeneratiivsele majandusele, on GeoPardi eesmärk edendada täppispõllumajanduse tavasid kogu maailmas.

Ettevõtte partnerite hulka kuuluvad sellised tuntud kaubamärgid nagu John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association ja paljud teised.

LVA, põllumajandustehnika ettevõte Altenweddingen, on pikaajaline keskmise suurusega ettevõte, millel on filiaalid Saksi-Anhaltis, Brandenburgis ja Alam-Saksimaal. Keskendutakse põllumajandustehnika müügile, ekspordile, rentimisele, edasimüüjate töökodadele ja varuosade teenustele ning agronoomilistele teenustele. LVA on olnud üks edukamaid John Deere'i edasimüüjaid Euroopas juba üle 30 aasta.

LVA agronoomiaosakond pakub selliseid teenuseid nagu täppispõllumajanduse konsultatsioonid, mulla skaneerimine ja andmeanalüüs ning RTK-võrk GPS-korrektsiooniks.

Täna töötab Altenweddingeni asukohas 100 töötajat ja lisaks 220 kolleegi teistes asukohtades Alam-Saksimaal, Brandenburgis ja Sachsen-Anhaltis. Nende hulgas on umbes 40 praktikanti.

GeoPardi kasumikaartide tutvustus: samm edasi täppispõllumajanduses

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Ekraanipildil oleva näite kasumikaart võtab arvesse väetamise, külvi, kahekordse taimekaitsevahendi kasutamise ja koristamise andmestikke. Arvutusele saab lisada ka muid kulusid, näiteks maa ettevalmistamine ja muud tegevused.

Täppispõllumajandus on andmepõhine lähenemisviis, mille eesmärk on suurendada tõhusust ja kasumlikkust. GeoPard, juhtiv täppispõllumajanduse lahenduste pakkuja, täiustab oma andmeanalüüsi võimalusi kasumikaartide kasutuselevõtuga.

See funktsioon pakub visuaalset esitust kasumlikkusest alampõllu tasandil, võimaldades teadlikumat otsuste langetamist ja ressursside jaotamist. Näete lühidalt, kus teie põllud teile raha teenivad ja kus sisendite ja muudatuste kulud ei tasu end ära.

Kasumikaardid genereeritakse erinevate andmekihtide integreerimise teel, sealhulgas külviandmed, taimekaitsevahendite kasutamine, väetiste kasutamine ja koristusandmed. See teave pärineb otse põllumajandustehnikast ja John Deere'i juhtimiskeskusest.

Seejärel rakendab GeoPard kohandatud võrrandit, võttes arvesse iga sisendi maksumust, et arvutada tsoonitasandi kasumlikkus. Need kasumikaardid annavad tervikliku ülevaate kasumi jaotusest erinevate põlluvööndite vahel.

GeoPardi kasumikaartide üks põhifunktsioone on võimalus kuvada kasumi jaotust põllu eri tsoonide vahel. See arvutatakse dollarites/eurodes/mis tahes valuutas ja annab selge ülevaate sellest, kui palju kasumit põllumees igas konkreetses piirkonnas teenib.

Selle teabe käepärast hoidmisega saavad põllumehed teha teadlikumaid otsuseid selle kohta, kus ja kuidas oma põllumajanduslikke sisendeid kasutada.

Näiteks võivad nad investeerida rohkem suurema kasumlikkusega piirkondadesse või vaadata oma strateegiad ümber madalama tootlusega tsoonides. See andmeanalüüsi detailsuse tase eristab GeoPardi kasumikaarte teistest.

GeoPardi tegevdirektor Vladimir Klinkov rõhutab selle tööriista transformatiivset potentsiaali, öeldes: “Need kaardid võimaldavad põllumeestel teha teadlikumaid otsuseid ressursside jaotuse ja kulude kohta iga põllu hektari kohta ning planeerida oma äri tõhusamalt.”

Kasumikaartide praktilist rakendamist on juba reaalsetes olukordades demonstreeritud. John Deere'i ametlik edasimüüja Eurasia Group Kazakhstan on seda funktsiooni oma tegevuse optimeerimiseks ära kasutanud.

Jevgeni Tšesnokov, Eurasia Group Kazakhstan LLP põllumajandusjuhtimise direktor, jagab oma kogemust: “GeoPard Agriculture'i kasumikaardi abil saime sügavama arusaama oma partnerite põldude kasumlikkusest.

See võimaldas meie põllumeestel teha ressursside jaotamise osas strateegilisemaid otsuseid, mis lõppkokkuvõttes suurendas tegevuse efektiivsust ja parandas lõpptulemust.”

GeoPardi kasumikaardid kujutavad endast olulist edasiminekut täppispõllumajanduses, pakkudes põllumeestele teavet, mida nad vajavad oma tegevuse optimeerimiseks ja kasumlikkuse maksimeerimiseks. Kuna tööstusharu areneb pidevalt, mängivad sellised tööriistad põllumajanduse tuleviku kujundamisel üha olulisemat rolli.

Täppispõllumajanduses kasumlikkuskaartide väljatöötamise ja rakendamise kohta lisateabe saamiseks võite uurida järgmisi ressursse: Kansase Osariigi Ülikool, ASPEXIT, Tšiili Põllumajandusuuringute Ajakiri, USDA, ja ResearchGate.

Jälgige uudiseid, kuna GeoPard jätkab uuenduste tegemist ja täppispõllumajanduse võimaluste piiride nihutamist.

Ettevõtete kohta:

GeoPard on täppispõllumajanduse tarkvara juhtiv pakkuja. Ettevõte asutati 2019. aastal Kölnis Saksamaal ja on esindatud kogu maailmas. Ettevõte pakub mitmesuguseid lahendusi, mis aitavad põllumeestel oma tegevust optimeerida ja saagikust suurendada.

Keskendudes jätkusuutlikkusele ja regeneratiivsele majandusele, on GeoPardi eesmärk edendada täppispõllumajanduse tavasid kogu maailmas.

Ettevõtte partnerite hulka kuuluvad sellised tuntud kaubamärgid nagu John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth ja paljud teised.

Eurasia Group Kasahstan on Šveitsi ettevõtte Eurasia Group AG Kasahstani esindus, mis on alates 2002. aastast John Deere'i ametlik edasimüüja Kasahstani Vabariigis ja Kõrgõzstanis. Ettevõte pakub põllumajanduslahendusi maailma juhtivatelt tootjatelt nagu JCB, Väderstad, GRIMME ja Lindsay, hõlmates kõiki põllukultuuride ja aianduse valdkondi.

Eurasia Group Kasahstan pöörab kogu oma tegevuses suurt tähelepanu täppispõllumajanduse tehnoloogiatele, täiendades masinavalikut põllumajanduse digitaliseerimise toodetega.

Eurasia Group Kasahstanil on ulatuslik piirkondlik võrgustik – 14 piirkondlikku kontorit Kasahstanis ja üks Kõrgõzstanis, üle 550 töötaja, kellest peaaegu pooled on müügijärgse teeninduse töötajad, ning oma põllumajandusjuhtimise ja digitaliseerimise osakond.

Aastate jooksul on Kasahstani tarnitud üle 13 000 seadme ja digitaliseeritud on 4,4 miljonit hektarit maad. Sel aastal tähistab ettevõte oma 25. aastapäeva.

GeoPardi põllupotentsiaali kaardid vs saagikuse andmed

Postitatud -s dementievgeopard poolt

GeoPard Field Potential kaardid näevad väga sageli välja täpselt nagu saagikus andmed.

Me loome need, kasutades mitmekihiline analüüs ajaloolisest teabest, topograafiast ja palja pinnase analüüsist.

Sellise protsessi sünteetilised saagikaardid on automatiseeritud (ja patenteeritud) ning selle genereerimiseks kulub ükskõik millisel väljal maailmas umbes 1 minut.

 

GeoPardi põllupotentsiaali kaardid vs saagikuse andmed

Võib kasutada alusena:

Mis on väljapotentsiaali kaardid?

Põllupotentsiaali kaardid, tuntud ka kui saagipotentsiaali kaardid või tootlikkuse potentsiaali kaardid, on põllu potentsiaalse saagikuse või tootlikkuse ruumilise varieeruvuse visuaalsed kujutised. Need kaardid luuakse, analüüsides erinevaid tegureid, mis mõjutavad põllukultuuride kasvu, näiteks mullaomadusi, topograafiat ja ajaloolisi saagikuse andmeid.

Neid kaarte saab täppispõllumajanduses kasutada juhtimisotsuste tegemiseks, näiteks väetiste muutuva koguse kasutamise, niisutamise ja muude sisendite puhul, samuti selliste alade kindlakstegemiseks, mis vajavad erilist tähelepanu või juhtimistavasid.

Mõned peamised tegurid, mida põllupotentsiaali kaartide loomisel tavaliselt arvesse võetakse, on järgmised:

  1. Pinnase omadused: Mulla omadused, nagu tekstuur, struktuur, orgaanilise aine sisaldus ja toitainete kättesaadavus, mängivad olulist rolli saagipotentsiaali määramisel. Põllu mullaomaduste kaardistamise abil saavad põllumehed tuvastada kõrge või madala tootlikkuse potentsiaaliga alasid.
  2. TopograafiaSellised tegurid nagu kõrgus merepinnast, kalle ja suund võivad mõjutada põllukultuuride kasvu ja saagipotentsiaali. Näiteks võivad madalad alad olla altid vettimisele või suuremale külmaohule, samas kui järsud nõlvad võivad olla erosioonile vastuvõtlikumad. Nende topograafiliste tunnuste kaardistamine aitab põllumeestel mõista, kuidas need mõjutavad tootlikkuse potentsiaali, ja vastavalt sellele oma majandamistavasid kohandada.
  3. Ajaloolised tootlusandmed: Eelmiste aastate või hooaegade saagikuse andmete analüüsimise abil saavad põllumehed tuvastada oma põldude tootlikkuse trende ja mustreid. Seda teavet saab kasutada kaartide loomiseks, mis toovad esile püsivalt kõrge või madala saagipotentsiaaliga alad.
  4. Kaugseireandmed: Satelliidipilte, aerofotosid ja muid kaugseireandmeid saab kasutada põllukultuuride tervise, elujõu ja kasvufaasi hindamiseks. Seda teavet saab kasutada kaartide loomiseks, mis kajastavad põllukultuuride tootlikkuse potentsiaali ruumilist varieeruvust.
  5. Kliimaandmed: Kliimamuutujad, nagu temperatuur, sademed ja päikesekiirgus, võivad samuti mõjutada põllukultuuride kasvu ja saagikuse potentsiaali. Kliimaandmete lisamisega nendesse kaartidesse saavad põllumehed paremini aru, kuidas keskkonnategurid mõjutavad nende põldude tootlikkuse potentsiaali.

Need on väärtuslikud tööriistad täppispõllumajanduses, kuna aitavad põllumeestel visualiseerida oma põldude tootlikkuse potentsiaali ruumilist varieeruvust. Kasutades neid kaarte juhtimisotsuste tegemisel, saavad põllumehed optimeerida ressursside kasutamist, parandada üldist saagikust ja vähendada oma põllumajandustegevuse keskkonnamõju.

Põllupotentsiaali kaartide ja saagikuse andmete erinevus

Täppispõllumajanduses kasutatakse nii põldude potentsiaali kaarte kui ka saagikuse andmeid, et aidata põllumeestel mõista oma põldude ruumilist varieeruvust ja teha teadlikumaid juhtimisotsuseid. Nende kahe vahel on aga mõned olulised erinevused:

Andmeallikad:

Need kaardid luuakse erinevatest allikatest pärinevate andmete, näiteks mulla omaduste, topograafia, ajalooliste saagikuse andmete, kaugseireandmete ja kliimaandmete integreerimise teel. Neid andmeid kogutakse aga koristusmasinatele paigaldatud saagikuse monitoride abil, mis registreerivad saagi koristamise ajal.

Ajaline aspekt:

Need kaardid esindavad põllu potentsiaalse tootlikkuse hinnangut, mis on üldiselt staatiline või muutub aja jooksul aeglaselt, välja arvatud olulised muutused mulla omadustes või muudes mõjutavates tegurites. Saagikuse andmed on aga spetsiifilised konkreetsele kasvuperioodile või mitmele hooajale ja võivad aastati oluliselt erineda selliste tegurite tõttu nagu ilmastikutingimused, kahjurite levik ja majandamistavad.

Kokkuvõttes on põllupotentsiaali kaardid ja saagikuse andmed täppispõllumajanduses üksteist täiendavad tööriistad. Need kaardid annavad hinnangu põllu potentsiaalse tootlikkuse kohta, aidates põllumeestel tuvastada alasid, mis võivad vajada erinevaid majandamistavasid. Saagikuse andmed seevastu dokumenteerivad tegelikku saagikust ja neid saab kasutada majandamistavade tõhususe hindamiseks ja tulevaste otsuste langetamiseks.

Põllupotentsiaali tsoonide võrdlemiseks nende toodetud saagiga avage Automatiseeritud saagikuse aruanne: see asetab saagikuse tsoonide kaardi kõrvale, näitab iga tsooni põllu keskmise suhtes ja hindab iga määrasammu.

Automatiseeritud saagi uurimine andmekihtide ristumiskohaga

Postitatud -s dementievgeopard poolt

GeoPardis on meil moodul, mis võimaldab Loo automaatselt saagiandmete luuretsoonid kasutades äri- ja agronoomilise loogika paindlikku konfiguratsiooni.

See võimaldab kontrollida suurt hulka põlde ja teha luuret ainult hädaolukorras.

Äriline/agronoomiline loogika võiks olla paindlik. Selles näites luuakse ülesanded piirkondades, kus uusimatel satelliidipiltidel on kõrge ajaloolise põllupotentsiaali tsoonid ja madal taimestik.

Näide teisest kasutusjuhust: madala saagikusega tsoon (saagikuse failist), mis ristub madala pH-ga tsoonidega – lubja viljakuse taseme reguleerimiseks.

 

Automatiseeritud põllukultuuride andmete luuretsoonid andmekihtide ristumiskohas
Kõrge ajaloolise põlluviljakuse tsoonid, mis on ristuvad uusima Planeti pildi madala taimestikuga tsoonidega -> GeoPardis luuakse luureülesanded automaatselt

Saagikaubandusettevõtete ja andmemodelleerijate jaoks võib ajalooliselt kõige stabiilsema ja kõrge saagikusega tsoonide kokkupuutepunkt olla hea indikaator saagikuse prognooside ekstrapoleerimiseks.

Kui oled põllumees, agronoom või täppispõllumajanduse spetsialist, siis tead põllukultuuride andmete uurimise olulisust. See on oluline põllukultuuride tervise jälgimiseks ja võimalike probleemide tuvastamiseks enne, kui need suureks muutuvad.

Traditsiooniline saagi skautimine võib aga olla aeganõudev ja töömahukas. Siin tulevadki mängu automatiseeritud skautimisülesanded.

GeoPard on revolutsiooniline automatiseeritud täppispõllumajanduse tarkvara, mis kasutab täiustatud algoritme ja satelliidipilte teie põllukultuuride automaatseks jälgimiseks. GeoPardi abil saate hõlpsalt seadistada automatiseeritud luureülesandeid, mis hoiatavad teid võimalike probleemide, näiteks kahjurite, haiguste või toitainete puuduse eest.

Üks automatiseeritud luureülesannete kasutamise peamisi eeliseid on võime kiiresti ja täpselt tuvastada teie põllukultuuride probleeme. GeoPard kasutab teie põldude satelliidipiltide analüüsimiseks täiustatud algoritme, tuvastades isegi kõige väiksemad muutused teie põllukultuurides.

See tähendab, et saate kiiresti tuvastada kõik võimalikud probleemid ja võtta meetmeid nende lahendamiseks enne, kui need tõsisemaks muutuvad.

Automatiseeritud luureülesannete teine eelis on võimalus oma põllukultuure regulaarselt jälgida. Traditsioonilise luure abil võib olla keeruline regulaarselt põlde külastada ja võimalikke probleeme kontrollida.

Kuid GeoPardi abil saate seadistada automatiseeritud ülesandeid, mis jälgivad teie põllukultuure iga päev või iganädalaselt, andes teile terviklikuma ülevaate nende tervisest.

GeoPardi automatiseeritud luureülesanded on samuti kohandatavad, mis võimaldab teil neid oma konkreetsetele vajadustele kohandada. Saate seadistada ülesandeid konkreetsete probleemide, näiteks kahjurite või haiguste jälgimiseks või seadistada ülesandeid põllu konkreetsete alade jälgimiseks. See tähendab, et saate teavet, mida vajate oma põllukultuuride kohta teadlike otsuste tegemiseks.

Lisaks automatiseeritud luureülesannetele pakub GeoPard ka mitmeid muid funktsioone, mis aitavad teil hallata täppispõllumajanduse toiminguid. GeoPardi abil saate planeerida külvi ja väetamist, jälgida mulla niiskustaset ja saagikust.

Üldiselt on GeoPardi automatiseeritud luureülesanded võimas tööriist põllumeestele, agronoomidele ja täppispõllumajanduse spetsialistidele. GeoPardi abil saate oma põllukultuure kiiresti ja lihtsalt jälgida ning tuvastada võimalikke probleeme, mis aitab teil oma tegevuse kohta paremaid otsuseid langetada.

Mis on saagi skautimine?

Saagi skautimine on põllumajanduses kasutatav praktika, mis hõlmab põllukultuuride süstemaatilist kontrollimist ja jälgimist, et hinnata nende tervist, kasvu ja võimalikke probleeme. Tavaliselt hõlmab see füüsilist põldude läbimist või tehnoloogia, näiteks droonide või andurite kasutamist andmete kogumiseks.

Põllukultuuride skaudid jälgivad ja koguvad teavet selliste tegurite kohta nagu kahjurite nakatumine, haiguspuhangud, toitainete puudus ja umbrohu surve.

Need andmed aitavad põllumeestel teha teadlikke otsuseid põllukultuuride majandamise kohta, näiteks rakendada sihipäraseid töötlusi, kohandada väetiste kasutamist või rakendada kahjuritõrje strateegiaid. Need mängivad olulist rolli saagikuse maksimeerimisel ja üldise saagi tervise tagamisel.

Mis on automatiseeritud saagiandmete uurimine?

Automatiseeritud põllukultuuride skautimine viitab tipptehnoloogiate, sealhulgas robootika, mehitamata õhusõidukite (UAV), erinevate andurite ja tehisintellekti (AI) rakendamisele põllukultuuride tervise ja arengu jälgimiseks ja hindamiseks põllumajanduskeskkonnas.

Eesmärk on suurendada tõhusust, vähendada kulusid ja sujuvamaks muuta saagikoristust, automatiseerides ülesandeid, mida traditsiooniliselt teevad inimestest saagiuurijad.

Automatiseeritud põllukultuuride andmete uurimise protsess hõlmab mitut etappi, näiteks:

  • Andmete kogumine: Mehitamata õhusõidukid või maapealsed robotid, mis on varustatud mitmesuguste anduritega (nt kaamerad, multispektraalsed andurid, LIDAR), koguvad teavet põllukultuuride seisundi kohta, sealhulgas taimede tervise, kahjurite ja haiguste esinemise, mulla omaduste ja toitainete kontsentratsiooni kohta.
  • Andmete analüüsimineKogutud andmeid töödeldakse ja uuritakse seejärel tehisintellekti ja masinõppe algoritmide abil, et tuvastada saagi tervise ja arenguga seotud mustreid, ebakorrapärasusi ja suundumusi.
  • Otsuste tegemine: Andmeanalüüsi tulemusi saab kasutada teadlike valikute tegemiseks põllukultuuride majandamise, sealhulgas kastmise, väetamise, kahjuritõrje ja muude sekkumiste optimeerimise osas.
  • Tegutsemine: Põllumajandustootjad saavad automatiseeritud põllukultuuride seirest saadud teadmiste põhjal rakendada sihipäraseid meetmeid, et lahendada põllul konkreetseid probleeme, näiteks pestitsiidide või toitainete kasutamine ainult vajaduse korral, minimeerides jäätmeid ja keskkonnamõju.

Pakkudes põllumeestele reaalajas täpseid andmeid, saab see oluliselt suurendada põllumajanduslikku tootlikkust ja jätkusuutlikkust, võimaldades paremaid otsuseid langetada ja rakendada täpsemaid juhtimistehnikaid.

Kuidas tuvastada skauditsooni?

Põllukultuuride andmete uurimistsoonide määramine hõlmab põllumajanduspõllu jagamist väiksemateks, hallatavamateks osadeks, mis põhinevad sellistel aspektidel nagu mulla koostis, maastik, ajaloolised saagitulemused või muud olulised tegurid.

Eesmärk on luua ühtsed alad, mis esindavad sarnaseid tingimusi, võimaldades sihipärasemat luuret, vaatlust ja majandamistavasid. Siin on samm-sammult meetod saagi luuretsooni täpseks määramiseks:

  • Koguge ajaloolist teavet: Koguge andmeid eelmiste põllukultuuride saagikuse, mullaanalüüsi tulemuste, kahjurite ja haiguste esinemise ning muu põllu kohta käiva olulise teabe kohta. Need andmed aitavad tuvastada võrreldavate tingimuste või tulemuslikkusega alasid.
  • Uurige mulla koostist ja maastikku: Uurige oma põllu mullatüüpe ja maastikku, et mõista looduslikke erinevusi. Erinev mulla koostis ja kõrgus võivad mõjutada põllukultuuride kasvu, toitainete imendumist ja vee kättesaadavust, mis omakorda mõjutab põllukultuuride tervist.
  • Kasutage kaugseire tehnoloogiat: Kasutage satelliidi- või droonipilte, et saada lisateavet põllutingimuste, näiteks taimestiku näitajate, mulla niiskustaseme ja temperatuurikõikumiste kohta. See teave aitab täpsustada luuretsoone, pakkudes põllust terviklikumat ülevaadet.
  • Rakenda täppispõllumajanduse tehnikaid: Kasutage kogutud andmete töötlemiseks ja analüüsimiseks täppispõllumajanduse tarkvara. Need tööriistad aitavad tuvastada mustreid ja luua andmepõhiseid uurimisalasid, võttes arvesse selliseid tegureid nagu saagi tervis, mulla varieeruvus ja maastik.
  • Luua luurealadAndmeanalüüsi põhjal jagage põld väiksemateks, ühtlasteks aladeks, millel on sarnased tunnused. Need alad peaksid olema suuruselt hallatavad ja kohandatud teie tegevuse erinõuetele.
  • Uuenda ja kohanda regulaarselt: Kui asjaolud muutuvad ja uued andmed muutuvad kättesaadavaks, hinnake ja muutke uurimisalasid, et tagada nende asjakohasus ja täpsus. See võib hõlmata alade ajakohastamist uute saagikuse andmete, kahjurite ja haiguste esinemise või muude saagi tootlikkust mõjutavate tegurite põhjal.

Seega saavad põllukultuuride jälgimistsooni täpse määramise ja loomise abil põllumehed oma seiretegevust tõhusamalt koondada ja rakendada sihipäraseid majandamispraktikaid, mille tulemuseks on parem ressursikasutus ja parem põllukultuuride tervis.

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