Rubriik: Saagikus

Kuidas arvutada maisipõllu väetisetarvet kuivaine saagikuse põhjal?

Postitatud -s Muhammad Farjad poolt

Fertilizer management is a crucial aspect of successful corn production. Properly calculating fertilizer uptake based on yield dry value ensures that crops receive the necessary nutrients to maximize yield while minimizing costs and environmental impacts.

What is Fertilizer Uptake?

Fertilizer uptake involves the absorption of nutrients by plant roots from the soil. These nutrients include macronutrients such as nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K), as well as micronutrients like zinc, iron, and manganese.

Meanwhile, the efficiency of this process depends on several factors, including soil health, fertilizer type, application methods, and environmental conditions. Corn, being a high-demand crop, requires substantial amounts of nutrients to achieve its full yield potential. Efficient fertilizer uptake ensures that the corn plant receives adequate nutrition throughout its growth stages, from germination to maturity.

However, it’s important to note that excessive or improper use of fertilizers can have detrimental effects on both the crop and the environment. Over-fertilization can lead to nutrient leaching into water bodies, causing pollution and eutrophication. It can also result in nutrient imbalances in the soil, negatively impacting soil health and future crop cycles.

Why It’s So Important?

Adequate nutrient uptake promotes vigorous plant growth by ensuring that nitrogen supports leaf and stalk development, phosphorus aids in root growth and energy transfer, and potassium strengthens the plant’s resistance to disease and stress.

What is Fertilizer Uptake

Furthermore, efficient nutrient absorption directly correlates with higher yields, enabling the corn plant to produce more kernels per cob and more cobs per plant. This is particularly important for corn that is used for human consumption, as it directly affects the food’s caloric and nutritional content. Studies have shown that optimized fertilizer use can increase corn yields by 20-30%.

Moreover, nutrient availability also affects the overall quality of the corn crop. Sufficient potassium levels enhance the size and weight of the kernels, while adequate nitrogen contributes to protein content, which is vital for both animal feed and human consumption. Corn plants with access to balanced nutrients can photosynthesize more effectively, leading to better growth and higher biomass production.

What Is Corn Yield and Dry Matter Content?

Corn, a staple crop in many parts of the world, is essential for food, feed, and industrial products. Two critical aspects of corn production are yield and dry matter content. These metrics are vital for evaluating crop performance and determining the economic value of the harvest.

1. Corn Yield

Corn yield refers to the amount of harvested crop produced per unit of land area. It is a crucial metric for farmers, agronomists, and the agricultural sector as it directly correlates with the efficiency and profitability of corn production.

The typical measurement unit for corn yield in the United States is bushels per acre (bu/acre). One bushel of corn is equivalent to 56 pounds (approximately 25.4 kilograms) of shelled corn at standard moisture content (15.5%).

What Is Corn Yield and Dry Matter Content

The process of estimating corn yield is methodical and involves several components, including the number of plants per acre, ears per plant, rows per ear, kernels per row, and kernel weight. These components are measured during the growing season using the Yield Component Method, which provides a systematic approach to predict the potential harvest.

2. Dry Matter

Dry matter content in corn refers to the portion of the corn that remains after all the water content has been removed. It is a vital indicator of the quality and nutritional value of the corn, especially when used for silage. The dry matter content is significant because it affects the storage, processing, and feeding value of the corn.

For instance, research has shown that an increase in total tract starch digestibility occurs when corn silage is between 32 and 40 percent dry matter, compared to unprocessed corn silage.

The dry matter content also plays a pivotal role in the overall growth and development of the corn plant. It is involved in nutrient accumulation and partitioning, which are essential for the plant’s productivity. Understanding the dynamics of dry matter accumulation can help farmers and agronomists make informed decisions about irrigation, fertilization, and harvesting times.

How To Calculate Fertilizer Uptake For Corn Field? Step by Step Guide

Corn, one of the most widely cultivated crops, is a staple in the global food supply. To achieve optimal yields, understanding the precise fertilizer requirements based on the yield’s dry value is crucial.

By determining the nutrient requirements, farmers can apply the right amount of fertilizers. However, calculating fertilizer uptake for a corn field based on yield dry value involves understanding the nutrient removal rates by the crop.

Here is a step-by-step guide to calculating fertilizer uptake for corn fields based on yield dry value.

Step 1: Determine the Corn Yield

First, you need to know the corn yield. This is typically measured in bushels per acre (bu/acre). For dry corn, the yield is often adjusted to a standard moisture content of 15.5%.

Step 2: Convert Yield to Dry Matter

Corn grain is typically considered to be 85% dry matter. If you have the yield in bushels per acre, you can convert it to pounds of dry matter per acre.

  • Dry Matter (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 56 lb/bu × 0.85

Step 3: Nutrient Removal Rates

Corn plants require essential nutrients like nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) for growth. The nutrient removal rates per unit of dry yield can be found in agronomic guidelines or research publications. Typical values are:

  • Nitrogen (N): 1.2 lbs per bushel
  • Phosphorus (P2O5): 0.44 lbs per bushel
  • Potassium (K2O): 0.29 lbs per bushel

guide to calculating fertilizer uptake for corn fields based on yield dry value

Step 4: Calculate Total Nutrient Uptake

Using the yield and the nutrient removal rates, calculate the total nutrient uptake for each nutrient.

  • Total Nitrogen Uptake (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 1.2
  • Total Phosphorus Uptake (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 0.44
  • Total Potassium Uptake (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 0.29

Step 5: Determine Fertilizer Requirement

Depending on the efficiency of your fertilizer application and the nutrient availability in your soil, you might need to adjust these values. Soil tests can help determine the existing nutrient levels and the appropriate fertilizer amounts.

If you assume 100% efficiency (which is rarely the case), the fertilizer requirement would be equal to the nutrient uptake. However, due to losses and other factors, you typically apply more than the calculated uptake.

Example Calculation

Let’s assume a corn yield of 200 bu/acre:

Convert Yield to Dry Matter (optional for nutrient calculations):

  • 200 bu/acre × 56 lb/bu × 0.85 = 9520 lb /acre of dry matter

Calculate Nutrient Uptake:

  • Lämmastik: 200bu/acre × 1.2 = 240 lb N/acre
  • Fosfor: 200bu/acre × 0.44 = 88 lb P2O5/acre
  • Kaalium: 200bu/acre × 0.29 = 58 lb K2O/acre

How Adjusting Fertilizer Application Improve Yield?

Based on the calculated nutrient uptake and crop response, farmers can adjust their fertilizer application rates to meet the specific needs of their crops. However, several critical factors must be considered in this process:

1. Soil Nutrient Levels

Conducting regular soil tests is essential for determining existing nutrient levels and soil health. Soil tests provide a snapshot of nutrient availability, which can inform fertilizer application rates. For instance, if soil tests reveal high phosphorus levels, farmers can reduce or eliminate phosphorus fertilizers, focusing on other nutrients the soil lacks. Key steps include:

  • Baseline Testing: Establish a baseline by conducting soil tests before planting. This helps determine the initial nutrient levels and identifies any deficiencies that need to be addressed.
  • Seasonal Testing: Perform soil tests at various stages of the growing season to monitor changes in nutrient levels and adjust fertilizer applications accordingly.

Soil Nutrient Levels Conducting regular soil tests is essential

2. Fertilizer Efficiency

Not all applied fertilizer is utilized by crops; some may be lost to the environment through processes like leaching, runoff, or volatilization. To enhance fertilizer efficiency:

  • Precision Application: Utilize precision agriculture technologies, such as GPS-guided equipment and variable rate technology (VRT), to apply fertilizers more accurately and efficiently. This reduces waste and ensures nutrients are delivered where they are needed most.
  • Slow-Release Fertilizers: Consider using slow-release or controlled-release fertilizers that provide a steady supply of nutrients over time, improving nutrient uptake efficiency.

3. Environmental Impact

Sustainable fertilizer application practices are crucial for protecting the environment. Improper application can lead to nutrient runoff and leaching, which can contaminate water bodies and harm ecosystems. To minimize environmental impact:

  • Buffer Zones: Establish buffer zones around water bodies to reduce the risk of nutrient runoff. Vegetated buffers can help absorb excess nutrients before they reach water sources.
  • Timing and Weather Considerations: Apply fertilizers during periods of low rainfall and avoid application before heavy rains to reduce the risk of nutrient runoff. Soil moisture conditions should also be considered to optimize nutrient uptake.

4. Crop-Specific Nutrient Needs

Different crops have varying nutrient requirements. Understanding these needs is essential for formulating an appropriate fertilizer strategy.

Crop-Specific Nutrient Needs Different crops have varying nutrient requirements

For example, corn typically requires high nitrogen inputs, while legumes like soybeans can fix atmospheric nitrogen and therefore need less nitrogen fertilizer. Tailoring fertilizer plans to the specific needs of each crop ensures optimal growth and productivity while preventing nutrient imbalances in the soil.

5. Monitoring Crop Response

After applying fertilizers, it’s crucial to monitor the crop’s response through regular field observations and data collection. This can include visual assessments of plant health, growth measurements, and more sophisticated methods such as remote sensing and tissue testing.

For instance, chlorophyll meters can measure the greenness of leaves, indicating nitrogen levels in the plants. Similarly, drone or satellite imagery can detect variations in crop health across a field, allowing for timely adjustments.

6. Adaptive Management

Agricultural conditions are dynamic, influenced by weather patterns, pest pressures, and evolving soil health. Therefore, fertilizer strategies must be adaptable. By continually assessing crop performance and environmental conditions, farmers can make informed adjustments to their fertilizer plans. This adaptive management approach ensures that crops receive the right amount of nutrients at the right time, enhancing yield potential and resource use efficiency.

Kokkuvõte

Accurately calculating fertilizer uptake based on yield dry value is fundamental for effective corn production. By understanding nutrient removal rates, conducting soil tests, and considering application efficiency, farmers can optimize fertilizer use, enhance crop yield, and promote environmental sustainability. Adopting best practices and staying informed about advances in precision agriculture and nutrient management can further improve outcomes in corn farming.

Mis on maisi fantoomsaagi kadu? Kuidas seda vähendada?

Postitatud -s Muhammad Farjad poolt

Põllumajanduses on optimaalse saagikuse poole püüdlemine põllumeestele kogu maailmas pidev väljakutse. Kuigi üldteadavalt omistatakse saagikadu sageli kergesti nähtavatele teguritele ja ebasoodsatele ilmastikutingimustele, on olemas peenem ja tabamatum nähtus, mida nimetatakse fantoomsaks saagikaduks.

See viitab seletamatule saagikuse vähenemisele, mida ei saa otseselt seostada tavapäraste teguritega, nagu kahjurid, haigused või ebasoodsad ilmastikutingimused. Erinevalt avalikest ohtudest, mis avalduvad nähtavalt, toimib see pinna all, sageli avastamata kuni selle mõju ilmnemiseni saagikoristuse ajal.

Toidu- ja Põllumajandusorganisatsiooni (FAO) aruande kohaselt kaob igal aastal mitmesuguste tegurite, sealhulgas selle, tõttu hinnanguliselt 30% ülemaailmsest põllukultuuride toodangust.

See nähtus seab kahtluse alla saagikuse piirangute tavapärase arusaama ja ajendab põllumajanduslikku ökosüsteemi nüansirikkamalt uurima. Seetõttu on selle mõistmine põllumeeste ja agronoomide jaoks ülioluline, kuna see heidab valgust teguritele, mis võivad jääda märkamatuks, kuid avaldavad saagikusele olulist mõju.

Nende varjatud elementide tunnistamise ja käsitlemise abil saab täiustada põllumajandustavasid ja parandada üldist tootlikkust.

Maisi fantoomsaagi kadu

Mais, üks maailma olulisemaid põllukultuure, mängib ülemaailmses toidutootmises keskset rolli. Põllumehed seisavad aga maisisaagi optimeerimisel silmitsi arvukate väljakutsetega, millest üks oluline tegur on fantoomsaagi kadu.

See on potentsiaalse saagikuse kaotus, mis tekib siis, kui mais jäetakse põllul teatud piirist kauemaks loomulikult kuivama. See juhtub seetõttu, et maisiterad jätkavad hingamist ja kaotavad kuivades kaalu, vähendades oma massi ja kvaliteeti. See pole silmaga nähtav, kuid sellel võib olla märkimisväärne mõju teie kasumile.

Maisi fantoomsaagi kadu

Indiana osariigis Frankfortis asuva Channel Seedsmani Eric Franki sõnul on tegemist “saagikuse langusega, mis juhtub maisiga, kui te ei alusta koristamist varem. See juhtub seetõttu, et lasete saagil enne koristust teatud punktini loomulikult kuivada. Kui see kaotab põllul nii palju niiskust, siis see sisuliselt sööb ennast natuke ära.”

Kuidas tuuma hingamine sellele kaasa aitab?

See juhtub seetõttu, et tuumad on pärast musta kihi saavutamist veel elus ning jätkavad hingamist ja oma talletatud suhkrute ja tärkliste tarbimist. See ainevahetuslik aktiivsus vähendab tuumade massi ning langetab nende testkaalu ja kvaliteeti.

Tuuma hingamine on protsess, mille käigus tuumad kasutavad hapnikku ja glükoosi energia, süsinikdioksiidi ja vee tootmiseks. See on normaalne ainevahetusprotsess, mis toimub kogu tuuma arengu ja küpsemise etapis.

Kuidas tuuma hingamine mõjutab fantoomse saagikuse kadu

Tuuma hingamine ei lõpe aga füsioloogilise küpsuse saavutamisel, mil tuuma tippu moodustub must kiht. Tuum jääb ellu seni, kuni see kuivatatakse piisavalt madalale niiskusesisaldusele (umbes 15%), et see hävitada. Selle aja jooksul tuum jätkab hingamist ja kuivaine kaotamist.

Kui palju saaki selle tõttu kaotada võib?

See sõltub mitmest tegurist, näiteks hübriidist, ilmast, mullatüübist ja koristusajast. Mõned uuringud on aga näidanud, et see võib ulatuda 5–15 buššeli aakri kohta või rohkem.

Näiteks 2020. aastal viis ajakirja Farm Journal põlluagronoomide spetsialist Missy Bauer läbi katselapi niisutatud põllul ühe hübriidiga. Ta koristas osa põllust 23. septembril, kui niiskusesisaldus oli 27,9%, ja ülejäänud põllu 30. oktoobril, kui niiskusesisaldus oli 18,4%. Ta leidis, et varajane saak andis 15,6 buššelit aakri kohta rohkem kui hiline saak, 214,2 versus 198,6 buššelit aakri kohta.

Kui palju saaki selle tõttu kaotada võib?

Üldine rusikareegel on aga see, et see hakkab ilmnema siis, kui maisi niiskusesisaldus langeb alla 13% kuni 16%. Mõnede uuringute kohaselt võib see olla vahemikus 0,5% kuni 1,6% niiskusesisalduse punkti kohta alla 15%. See tähendab, et põllumees, kes koristab maisi niiskusesisaldusega 12% 15% asemel, võib ainuüksi selle tõttu kaotada kuni 4,8% saagikust.

Mõned edasised uuringud on teatanud saagikadudest vahemikus 5–15 buššeli aakri kohta hilisema koristuskuupäeva korral. Näiteks Nebraskas läbi viidud viieaastane uuring näitas, et saagikus vähenes hilisema koristuskuupäeva korral keskmiselt 9,1 buššeli võrra aakri kohta, olenemata tera niiskusesisalduse muutusest või koristuskuupäevade vahelisest ajast. Sarnaselt näitas Michiganis läbi viidud uuring varasema koristuskuupäeva korral keskmist saagikuse suurenemist 8,9 buššeli võrra aakri kohta.

Kuidas seda mõõta?

Parim viis selle mõõtmiseks on võrrelda samal põllul erineva niiskustasemega koristatud maisi saagikust. Seda saab teha, koristades osa põllust varakult, kui mais on veel märg (niiskusesisaldus umbes 25% kuni 30%), ja teise osa hiljem, kui mais on kuiv (niiskusesisaldus umbes 15% või madalam).

Kahe osa saagikuse erinevus näitab põllul tekkinud kahju suurust. Näiteks kui varakult koristatud mais andis 200 bu/aakri ja hilja koristatud mais 190 bu/aakri, siis on saagikadu 10 bu/aakri ehk 5%.

Fantoomsaagi vähenemisele kaasaaitavad tegurid

Siin on mõned varjatud või vähem nähtavad tegurid, mis aitavad kaasa saagikuse vähenemisele:

1. Tuuma suurus ja kuju: Tänapäevastel maisihübriididel on suuremad ja sügavamad tuumad kui vanematel, mis tähendab, et neil on hingamise ajal rohkem massi kaotada.

Farm Journali põlluagronoomi Missy Baueri sõnul on tänapäeva terade keskmine sisaldus buššeli kohta 70 000–76 000, võrreldes varasema 90 000-ga. See tähendab, et igal teral on lõppsaagile suurem mõju ja et see võib uuema geneetika puhul olla olulisem.

2. Tuuma niiskusesisaldus: Terade niiskusesisaldus määrab, kui palju vett nad hingamise ajal kaotada võivad. Mida kõrgem on niiskusesisaldus, seda suurem on hingamise kiirus ja suurem on saagikadu.

Channel Seedsmani Eric Franki sõnul hakkab see juhtuma siis, kui tera niiskus langeb alla 16%. Ta soovitab koristada maisi niiskusesisalduse vahemikus 20% kuni 25%, et vältida põllul liigset kaalu ja kvaliteedi langust.

3. Ilmastikutingimused: Kuivperioodil valitsevad ilmastikutingimused võivad mõjutada hingamiskiirust ja saagikadu. Kõrge temperatuur, madal õhuniiskus, tuul ja päikesevalgus võivad suurendada vee aurustumist teradest ja kiirendada kaalukaotust.

Fantoomsaagi vähenemisele kaasaaitavad tegurid

Seevastu madal temperatuur, kõrge õhuniiskus, vihm ja pilvkate võivad aeglustada aurumis- ja hingamisprotsesse ning vähendada saagikadu. Samas võivad need tingimused suurendada ka hallituse, haiguste ja putukakahjustuste riski, mis omakorda võivad vähendada maisi saagikust ja kvaliteeti.

4. Saagikoristuse ajastus: Koristusajastus on oluline tegur, mis määrab, kui palju seda maisisaagis esineb. Liiga vara koristamine võib kaasa tuua suured kuivatamiskulud ja madalama katsemassi, samas kui liiga hilja koristamine võib kaasa tuua liigse kadu ja madalama tera kvaliteedi.

Optimaalne koristusaeg sõltub mitmest tegurist, näiteks hübriidi küpsusest, viljaelevaatorite allahindlustest, ilmaprognoosist, põllutingimustest ja seadmete kättesaadavusest. Frank soovitab põllumeestel oma põlde tähelepanelikult jälgida ja vastavalt sellele koristusplaane kohandada.

Samal ajal võivad põllumehed sattuda ebasoodsatesse tingimustesse, näiteks vihma, rahe, pakase või lume tõttu, mis võivad nende saagikoristusplaane edasi lükata või katkestada. Need sündmused võivad kahjustada varre terviklikkust ja suurendada maisi lamandumise, viljapeade väljalangemise või hallitusseente nakatumise ohtu, mis omakorda võib maisi saagikust ja kvaliteeti vähendada.

Kuidas seda vältida või vähendada? Varajane koristamine!

Parim viis kadude vältimiseks on koristada mais optimaalse niiskustaseme juures ja kasutada kontrollitud kuivatamismeetodeid. Maisi koristamine kõrgema niiskustaseme juures (umbes 20% kuni 25%) aitab säilitada tera kaalu ja kvaliteeti ning vähendada põllukadusid, mis on tingitud peade langemisest, varte lamandumisest, putukakahjustustest, hallituse kasvust ja mükotoksiinidega saastumisest.

Märja maisi koristamine nõuab aga ka korralikke kuivatamis- ja ladustamisvõimalusi, et vältida riknemist ja kvaliteedi halvenemist. Kontrollitud kuivatamismeetodid, näiteks loomuliku õhu käes kuivatamine või madalal temperatuuril kuivatamine, aitavad vähendada terade kahjustusi ja kahanemist kuivatamisprotsessi ajal.

Kuidas vältida või vähendada fantoomsaagi kadu Varajane koristamine!

Lisaks peaksid põllumehed arvestama märja ja kuiva maisi koristamisega seotud majanduslikke tegureid. Nende hulka kuuluvad viljaelevaatori allahindlused või lisatasud niiskusesisalduse eest, kuivatamiskulud või kokkuhoid, ladustamiskulud või kokkuhoid ning potentsiaalne saagikuse või kvaliteedi kadu või paranemine.

Neid tegureid kaaludes ja oma põldudelt või kohalikest allikatest pärinevaid usaldusväärseid andmeid kasutades saavad põllumehed teha teadlikke otsuseid maisi koristamise aja ja selle tõhusa ja tulemusliku kuivatamise kohta.

Teine võimalus on valida hübriide, millel on hea vastupidavus haigustele ja kahjuritele, mis võivad mõjutada varre tugevust ja peade püsivust. Samuti võite kasutada agronoomilisi tavasid, mis soodustavad taimede tervislikku kasvu ja arengut, näiteks õige väetamine, umbrohutõrje, niisutamine ja kahjuritõrje.

Kas PYL võib mõjutada teisi põllukultuure?

Jah, see võib mõjutada erinevaid põllukultuure, aga mitte kõiki ühtemoodi. See võib kahjustada täielikult kasvanud, niiskusesisaldusega põllukultuure ja nende kuivamine põllul võtab aega. Siiski on mõned põllukultuurid suuremas ohus kui teised, lähtudes nende seemnetest, sellest, kuidas nad... hingama, ja keskkond.

Võtame näiteks sojaubade. Neil on maisiga võrreldes väiksem tõenäosus suureks niiskusesisalduseks (PYL). See on tingitud asjaolust, et sojaubadel on koristusvalmis olles väiksem niiskusesisaldus (umbes 50% võrreldes maisi 70%-ga) ja nad kuivavad põllul kiiremini (umbes 10 päeva võrreldes maisi 30 päevaga).

Kui sojaubasid ei koristata enne, kui nende niiskusesisaldus on üle 13%, võivad nad siiski kaalu ja kvaliteeti kaotada hingamise, lagunemise või seeninfektsiooni tõttu.

Nisu on seevastu suuremas ohus kui sojauba. Selle põhjuseks on asjaolu, et nisul on koristusajal suurem niiskusesisaldus (umbes 60% võrreldes sojaubade 50%-ga) ja selle kuivamine põllul võtab kauem aega (umbes 20 päeva võrreldes sojaubade 10 päevaga).

Nisu võib hingamise, lagunemise, idanemise või haiguste tõttu kaotada kuni 10% oma kaalust, kui seda ei koristata enne, kui selle niiskusesisaldus on üle 14%.

Ka teised põllukultuurid, näiteks oder, kaer, rukis, sorgo, päevalill, raps ja lutsern, võivad PYL-i all kannatada. Mõju ulatus sõltub põllukultuuri koosseisust, geenidest, hooldamisest ja ilmast. Seetõttu on põllumeeste jaoks oluline jälgida oma põllukultuuride niiskustaset ja koristada need parimal ajal, et vältida tarbetuid kaotusi.

Kuidas GeoPardi automatiseeritud saagikuse puhastamine ja kalibreerimine saab PYL-i puhul abiks olla?

GeoPardi lahenduse keskmes on funktsioonide komplekt, mis on loodud saagiandmete puhastamise ja kalibreerimise automatiseerimiseks. Tehnoloogia tuvastab süstemaatiliselt saagiandmetes lüngad või vahelejätmised, tagades tegeliku saagikuse usaldusväärsema esitamise.

Kuidas GeoPardi automatiseeritud saagikuse puhastamine ja kalibreerimine saab PYL-i puhul abiks olla?

Täiustatud algoritmide abil suurendab see jälgimise täpsust, pakkudes põllumeestele usaldusväärset alust otsuste tegemiseks. GeoPardi tehnoloogia üks silmapaistvamaid omadusi on võime täita puuduvaid andmeid sünteetiliste saagikaartidega.

Andmelünkade korral genereerib see sünteetilisi saagikaarte, mis integreeruvad sujuvalt olemasoleva andmestikuga. See uuenduslik lähenemisviis mitte ainult ei taga terviklikku saagikuse arvestust, vaid aitab kaasa ka põllukultuuride tootlikkuse täpsemale mõistmisele.

Kohaldamine GeoPardi automatiseeritud puhastus ja kalibreerimine tehnoloogia vähendab otseselt fantoomsaagi kadu. Täpsema saagikuse esitamise abil saavad põllumehed teha teadlikumaid otsuseid saagikoristustööde, ressursside jaotamise ja koristamise ajakavade osas. See annab põllumajanduse sidusrühmadele võimaluse ületada ebatäpsete andmetega seotud probleeme, mis viib lõppkokkuvõttes üldise tootlikkuse paranemiseni.

Kokkuvõte

See on põllumajanduses peen, kuid oluline väljakutse, mis nõuab terviklikku lähenemist põllukultuuride majandamisele. Tuvastades saagikust mõjutavaid vähem ilmseid tegureid, saavad põllumehed võtta ennetavaid meetmeid. Täppispõllumajandus, mulla tervise haldamine, mikroobide vastastikmõju, kliimasõbralikud tavad ja põllukultuuride geneetilised edusammud moodustavad tegevuskava selle lahendamiseks. Selle tervikliku perspektiivi omaksvõtmine võimaldab põllumajandusringkondadel edendada jätkusuutlikke ja vastupidavaid toidutootmissüsteeme muutuvate väljakutsete keskel.

Automatiseeritud saagikuse andmete puhastamine ja kalibreerimine

Postitatud -s Muhammad Farjad poolt

Automatiseeritud saagiandmete puhastamine ja kalibreerimine (AYDCC) on protsess, mis kasutab algoritme ja mudeleid saagiandmete vigade, näiteks kõrvalekallete, lünkade või eelarvamuste tuvastamiseks ja parandamiseks. AYDCC saab parandada saagiandmete kvaliteeti ja usaldusväärsust, mis omakorda võib viia põllumeestele paremate teadmiste ja soovitusteni.

Sissejuhatus saagikuse andmetesse

Saagikusandmed on 21. sajandi põllumeeste jaoks üks olulisemaid teabeallikaid. Need viitavad erinevatelt põllumajandusmasinatelt, näiteks kombainidelt, külvikutelt ja saagikoristusmasinatelt kogutud andmetele, mis mõõdavad antud põllul või piirkonnas toodetud saagi kogust ja kvaliteeti.

See on mitmel põhjusel äärmiselt oluline. Esiteks aitab see põllumeestel teha teadlikke otsuseid. Üksikasjalike saagiandmete abil saavad põllumehed oma tavasid täpsustada, et tootlikkust maksimeerida.

Näiteks kui konkreetne põld annab pidevalt madalamat saaki, saavad põllumehed uurida algpõhjuseid, nagu mulla tervis või niisutusprobleemid, ja võtta parandusmeetmeid.

Lisaks võimaldab see täppispõllumajandust. Põllukultuuride tootlikkuse erinevuste kaardistamise abil saavad põllumehed kohandada oma sisendite, näiteks väetiste ja pestitsiidide, kasutamist konkreetsetele aladele. See sihipärane lähenemisviis mitte ainult ei optimeeri ressursside kasutamist, vaid vähendab ka keskkonnamõju.

Toidu- ja Põllumajandusorganisatsiooni (FAO) andmetel peab ülemaailmne põllumajandustoodang 2050. aastaks suurenema 60% võrra, et rahuldada kasvavat toidunõudlust. Saagikuse andmed on selle eesmärgi saavutamisel üliolulised, kuna need aitavad suurendada põllukultuuride tootlikkust.

Lisaks kasutas Brasiilias sojaoa kasvataja saagiandmeid koos mullaproovivõtu andmetega, et luua oma põldude jaoks muutuva normiga väetisekaarte. Ta kasutas erinevaid väetisenorme vastavalt iga tsooni mullaviljakusele ja saagipotentsiaalile.

Samuti kasutas ta saagiandmeid erinevate sojaoa sortide võrdlemiseks ja oma tingimustele parimate valimiseks. Selle tulemusena suurendas ta oma keskmist saagikust 12% võrra ja vähendas väetisekulusid 15% võrra.

Samamoodi kasutas Indias üks riisikasvataja saagikuse andmekogumeid koos ilmastikuandmetega oma põldude niisutusgraafiku kohandamiseks. Ta jälgis mulla niiskustaset ja sademete mustrit andurite ja satelliidipiltide abil.

saagikuse andmete mõistmine ja kasutamine

Samuti kasutas ta seda erinevate riisisortide võrdlemiseks ja oma oludele parimate valimiseks. Selle tulemusel suurendas ta oma keskmist saagikust 10% võrra ja vähendas veekasutust 20% võrra.

Vaatamata eelistele on saagikuse andmete arendamisel ja kasutuselevõtul siiski mõningaid väljakutseid. Mõned neist väljakutsetest on järgmised:

  • Andmete kvaliteet: Selle täpsus ja usaldusväärsus sõltuvad andurite kvaliteedist, masinate kalibreerimisest, andmekogumismeetoditest ning andmetöötlus- ja analüüsitehnikatest. Halb andmete kvaliteet võib põhjustada vigu, eelarvamusi või vastuolusid, mis võivad mõjutada andmete kehtivust ja kasulikkust.
  • Andmetele juurdepääs: Saagikuse andmete kättesaadavus ja taskukohasus sõltuvad põllumajandusmasinate, andurite, andmesalvestusseadmete ja andmeplatvormide kättesaadavusest ja omandiõigusest. Juurdepääsu või omandiõiguse puudumine võib piirata põllumajandustootjate võimet oma andmeid koguda, salvestada, jagada või kasutada.
  • Andmete privaatsus: Selle turvalisus ja konfidentsiaalsus sõltuvad andmete kaitsmisest ja reguleerimisest põllumeeste, masinatootjate, andmepakkujate ja andmete kasutajate poolt. Kaitse või reguleerimise puudumine võib andmeid volitamata või ebaeetiliselt kasutada, näiteks varguse, manipuleerimise või ärakasutamise eesmärgil.
  • Andmepädevus: Saagikuse andmete mõistmine ja kasutamine sõltub põllumeeste, nõustajate, nõustajate ja teadlaste oskustest ja teadmistest. Oskuste või teadmiste puudumine võib takistada nende osalejate võimet andmeid tõhusalt tõlgendada, edastada või rakendada.
andmekogumite kogumine põllumajandusmasinate, näiteks kombainide abil

Seetõttu on nende väljakutsete ületamiseks ja saagiandmete täieliku potentsiaali realiseerimiseks oluline saagiandmed puhastada ja kalibreerida.

Sissejuhatus saagikuse andmete puhastamisse ja kalibreerimisse

Saagiandmed on väärtuslikud teabeallikad põllumeestele ja teadlastele, kes soovivad analüüsida saagi tootlikkust, tuvastada haldustsoone ja optimeerida otsuste langetamist. Siiski vajavad need sageli andmete usaldusväärsuse ja täpsuse tagamiseks puhastamist ja kalibreerimist.

“YieldDataseti” kalibreerimine on funktsioon, mis korrigeerib väärtuste jaotust kooskõlas matemaatiliste põhimõtetega, suurendades andmete üldist terviklikkust. See tugevdab otsuste tegemise kvaliteeti ja muudab andmestiku väärtuslikuks edasiseks põhjalikuks analüüsiks.

GeoPard Yield puhastuskalibreerimismoodul

GeoPard võimaldas saagikuse andmekogumeid puhastada ja parandada oma Yield Clean-Calibration mooduli abil.

Oleme teie saagikuse andmekogumite kvaliteedi parandamise lihtsamaks teinud, andes põllumeestele võimaluse teha andmepõhiseid otsuseid, millele saate kindel olla.

GeoPard - saagikuse puhastamine ja kalibreerimine, sarnane põllupotentsiaali tsoonidega

Pärast kalibreerimist ja puhastamist muutub saadud saagikuse andmestik homogeenseks, ilma kõrvalekallete või järskude muutusteta naabergeomeetriate vahel.

Meie uue mooduliga saate:

Jätkamiseks valige suvand
Jätkamiseks valige suvand
  • Eemaldage rikutud, kattuvad ja ebanormaalsed andmepunktid
  • Saagikuse väärtuste kalibreerimine mitme masina vahel
  • Alusta kalibreerimist vaid mõne klõpsuga (lihtsustades kasutajakogemust) või käivita seotud GeoPad API lõpp-punkt
Automatiseeritud_saagikuse_andmete_puhastamine_kalibreerimine_GeoPardiga (1)
Automatiseeritud_saagikuse_andmete_puhastamine_kalibreerimine_GeoPardiga (2)
Automatiseeritud_saagikuse_andmete_puhastamine_kalibreerimine_GeoPardiga (3)
Automatiseeritud_saagikuse_andmete_puhastamine_kalibreerimine_GeoPardiga (4)
Automatiseeritud_saagikuse_andmete_puhastamine_kalibreerimine_GeoPardiga (5)
Automatiseeritud_saagikuse_andmete_puhastamine_kalibreerimine_GeoPardiga (6)
Automatiseeritud_saagikuse_andmete_puhastamine_kalibreerimine_GeoPardiga (7)

Mõned automatiseeritud saagiandmete puhastamise ja kalibreerimise kõige levinumad kasutusjuhud on järgmised:

  • Andmete sünkroonimine, kui mitu kombaini on töötanud kas samaaegselt või mitme päeva jooksul, tagades järjepidevuse.
  • Andmestiku homogeensemaks ja täpsemaks muutmine variatsioonide silumise abil.
  • Andmemüra ja kõrvalise teabe eemaldamine, mis võib teadmisi hägustada.
  • Pöörete või ebanormaalsete geomeetriate kõrvaldamine, mis võivad moonutada tegelikke mustreid ja suundumusi põllul.

Alloleval pildil on näha põld, kus töötas korraga 15 kombaini. See näitab, kuidas algne saagikuse andmestik ja täiustatud andmestik pärast GeoPardi saagikuse puhaskalibreerimismooduliga kalibreerimist näevad välja üsna erinevad ja kergesti mõistetavad.

Erinevus algse ja täiustatud saagikuse andmekogumi vahel GeoPardi kalibreerimismooduli abil

Miks on oluline puhastada ja kalibreerida?

Saagiandmeid kogutakse kombainide külge kinnitatud saagimonitoride ja andurite abil. Need seadmed mõõdavad koristatud saagi massivoolukiirust ja niiskusesisaldust ning kasutavad andmete georeferentsimiseks GPS-koordinaate.

Siiski ei ole need mõõtmised alati täpsed ega järjepidevad mitmesuguste tegurite tõttu, mis võivad mõjutada seadmete jõudlust või saagi tingimusi. Mõned neist teguritest on:

1. Varustuse variatsioonid: Põllumajandusmasinatel, näiteks kombainidel ja saagikoristusmasinatel, on sageli loomupäraseid erinevusi, mis võivad põhjustada andmete kogumisel lahknevusi. Need erinevused võivad hõlmata andurite tundlikkuse või masinate kalibreerimise erinevusi.

Näiteks võivad mõned saagikuse monitorid kasutada lineaarset seost pinge ja massivoolukiiruse vahel, teised aga mittelineaarset. Mõned andurid võivad olla tolmu või mustuse suhtes tundlikumad kui teised. Need erinevused võivad põhjustada saagikuse andmete lahknevusi erinevate masinate või põldude vahel.

Näide 1 U-pöörded, peatused, kasutatud pool varustuse laiust
Näide 1 U-pöörded, peatused, kasutatud pool varustuse laiust
Näide 2 U-pöörded, peatused, kasutatud pool varustuse laiust
Näide 2 U-pöörded, peatused, kasutatud pool varustuse laiust

2. Keskkonnategurid: Ilmastikutingimused, mullatüübid ja topograafia mängivad saagikuses olulist rolli. Kui neid keskkonnategureid ei arvestata, võivad need saagiandmetesse müra ja ebatäpsusi tekitada.

Näiteks võivad liivased pinnased või järsud nõlvad anda madalama saagikuse kui savised pinnased või tasane maastik. Samamoodi võib suurema istutustihedusega aladel olla suurem saagikus kui väiksema istutustihedusega aladel.

3. Anduri ebatäpsused: Andurid, hoolimata oma täpsusest, ei ole eksimatud. Need võivad aja jooksul triivida, andes ebatäpseid näitu, kui neid regulaarselt ei kalibreerita.

Näiteks võib vigane koormusandur või lahtine juhtmestik põhjustada ebatäpseid massivoolukiiruse näite. Määrdunud või kahjustatud niiskuseandur võib anda valesid niiskusesisalduse väärtusi. Operaatori sisestatud vale põllu nimi või ID võib saagikuse andmed määrata valele põllufailile.

Need tegurid võivad põhjustada mürarikkaid, vigaseid või vastuolulisi saagikuse andmestikke. Kui neid andmeid korralikult ei puhastata ja kalibreerita, võivad need viia eksitavate järelduste või otsusteni.

Näiteks võib saagikaartide koostamine puhastamata saagiandmete põhjal põhjustada põllu kõrge või madala saagikusega alade vale tuvastamise.

Miks on oluline saagikuse andmestikku puhastada ja kalibreerida?

Kalibreerimata saagiandmete kasutamine saagikuse võrdlemiseks põldude või aastate lõikes võib kaasa tuua ebaõiglasi või ebatäpseid võrdlusi. Puhastamata või kalibreerimata saagiandmete kasutamine toitainete bilansi või põllukultuuride sisendite arvutamiseks võib kaasa tuua väetiste või pestitsiidide üle- või alalaotamise.

Seetõttu on enne saagiandmete kasutamist mis tahes analüüsi või otsuste tegemise eesmärgil oluline need puhastada ja kalibreerida. Saagiandmete kogumite puhastamine on protsess, mille käigus eemaldatakse või parandatakse saagimonitoride ja andurite kogutud toorandmetes olevad vead või müra.

Saagikuse andmete puhastamise ja kalibreerimise automatiseeritud meetodid

Siin tulevadki kasuks automatiseeritud andmete puhastamise tehnikad. Automatiseeritud andmete puhastamise tehnikad on meetodid, mis suudavad andmete puhastamise ülesandeid täita ilma inimese sekkumiseta või minimaalse inimese sekkumisega.

Kalibreerimise etapi seadistamine
Automatiseeritud puhastus- ja kalibreerimismeetodid

Automatiseeritud andmete puhastamise tehnikad aitavad säästa aega ja ressursse, vähendada inimlikke vigu ning parandada andmete puhastamise skaleeritavust ja tõhusust. Mõned levinumad automatiseeritud andmete puhastamise tehnikad saagikuse andmete jaoks on:

1. Kõrvalväärtuste tuvastamine: Erandväärtused on andmepunktid, mis kalduvad normist oluliselt kõrvale. Automatiseeritud algoritmid suudavad neid anomaaliaid tuvastada, võrreldes andmepunkte statistiliste näitajatega, nagu keskmine, mediaan ja standardhälve.

Näiteks kui saagikuse andmestik näitab konkreetse põllu erakordselt suurt saagikust, saab kõrvalekallete tuvastamise algoritm selle edasiseks uurimiseks märgistada.

2. Müra vähendamine: Saagikuse andmete müra võib tuleneda erinevatest allikatest, sealhulgas keskkonnateguritest ja andurite ebatäpsustest.

Automatiseeritud müra vähendamise tehnikad, näiteks silumisalgoritmid, filtreerivad välja ebaregulaarsed kõikumised, muutes andmed stabiilsemaks ja usaldusväärsemaks. See aitab tuvastada andmetes tegelikke trende ja mustreid.

3. Andmete imputeeriminePuuduvad andmed on saagikuse andmekogumites levinud probleem. Andmete imputeerimise tehnikad hindavad ja täidavad puuduvad väärtused automaatselt andmetes olevate mustrite ja seoste põhjal.

Näiteks kui andur ei suuda teatud ajaperioodi andmeid salvestada, saavad imputeerimismeetodid puuduvaid väärtusi hinnata külgnevate andmepunktide põhjal.

Seega toimivad automatiseeritud andmete puhastamise tehnikad andmekvaliteedi väravavahtidena, tagades, et saagikuse andmekogumid jäävad usaldusväärseks ja väärtuslikuks varaks põllumeestele kogu maailmas.

Lisaks on palju käepäraseid tööriistu ja arvutiprogramme, mis saavad saagiandmeid automaatselt puhastada ja korrigeerida, ja GeoPard on üks neist. GeoPard Yield Clean-Calibration Module koos sarnaste lahendustega on andmete täpsuse ja usaldusväärsuse tagamiseks ülioluline.

GeoPard - Saagikuse puhastamine ja kalibreerimine - 3 kombaini

Kokkuvõte

Automatiseeritud saagikuse andmete puhastamine ja kalibreerimine (AYDCC) on täppispõllumajanduses oluline. See tagab saagiandmete täpsuse, eemaldades vead ja parandades kvaliteeti, võimaldades põllumeestel teha teadlikke otsuseid. AYDCC tegeleb andmetega seotud väljakutsetega ja kasutab usaldusväärsete tulemuste saamiseks automatiseeritud tehnikaid. Tööriistad, nagu GeoPardi saagikuse puhastamise ja kalibreerimise moodul, lihtsustavad seda protsessi põllumeeste jaoks, aidates kaasa tõhusatele ja produktiivsetele põllumajandustavadele.

GeoPardi automatiseeritud põllupiiride tuvastamise mudel täppispõllumajanduse jaoks

Postitatud -s Muhammad Farjad poolt

GeoPard on edukalt lõpetanud automatiseeritud põllupiiride tuvastamise mudeli väljatöötamise, mis kasutab mitmeaastaseid satelliidipilte, täpset pilvede ja varjude tuvastamist ning täiustatud patenteeritud algoritme, sealhulgas süvaneuraalvõrke.

GeoPardi välituvastusmudel on saavutanud tipptasemel täpsuse 0,975 liidu kohal ristumise (IoU) meetrikal, valideeritud erinevates piirkondades ja põllukultuuride tüüpides üle maailma.

Vaadake neid pilte, et näha tulemusi Saksamaal (keskmine põllu suurus on 7 hektarit):

1 - Sentinel-2 toorpilt

1 – Sentinel-2 toorpilt

3 - Segmenteeritud põllupiirid

2 – GeoPardi ülieraldusvõimega Sentinel-2 pilt (eraldusvõime 1 meeter)

2 - GeoPardi üliresolutsiooniline Sentinel-2 pilt

3 – Segmenteeritud põllupiirid, 0.975 Ristumiskoha üle liidu (IoU) täpsusmõõdik, mitmes rahvusvahelises piirkonnas ja põllukultuuride tüübis.

Integratsioon meie API-sse ja GeoPardi rakendusse on peagi tulekul. See automatiseeritud ja kulutõhus meetod aitab ennustada saagikust, on kasulik valitsusasutustele ja abistab suuri maaomanikke, kes peavad sageli hooaegade vahel põllupiire uuendama.

GeoPardi lähenemisviis kasutab mitmeaastaste põllukultuuride vegetatsioonitrendid kasutades mitmefaktorilist analüüsi ja külvikorda.

 

Mudel on ligipääsetav läbi GeoPardi API tasu-vastavalt-kasutamisele põhimõttel, pakkudes paindlikkust ilma kallite tellimusteta.

 

Mis on põllupiiride määramine?

Põllupiiride määramine viitab põllumajanduspõldude või maatükkide piiride tuvastamise ja kaardistamise protsessile. See hõlmab erinevate tehnikate ja andmeallikate kasutamist üksikute põldude või põllumajandusmaatükkide piiride määramiseks.

Traditsiooniliselt määrasid põllupiirid põllumehed või maaomanikud käsitsi oma teadmiste ja tähelepanekute põhjal.

Tehnoloogia arenguga, eriti kaugseire ja geograafiliste infosüsteemide (GIS) valdkonnas, on automatiseeritud ja poolautomatiseeritud meetodid muutunud üha levinumaks.

Üks levinud lähenemisviis on satelliidi- või õhupiltide analüüs. Satelliitide või õhusõidukite abil jäädvustatud kõrglahutusega pildid võivad anda maastiku kohta üksikasjalikku teavet, sealhulgas erinevate maatükkide vaheliste piiride kohta.

Nendele piltidele saab rakendada pilditöötlusalgoritme, et tuvastada erinevaid tunnuseid, näiteks taimestiku tüübi, värvi, tekstuuri või mustrite muutusi, mis viitavad põllupiiride olemasolule.

Teine meetod hõlmab LiDAR-i (valguse tuvastamise ja kauguse määramise) andmete kasutamist, mis kasutab laserkiiri anduri ja Maa pinna vahelise kauguse mõõtmiseks.

LiDAR-andmed pakuvad detailset kõrgus- ja topograafilist teavet, mis võimaldab tuvastada maastiku peeneid erinevusi, mis võivad vastata põllupiiridele.

Lisaks mängivad geograafilised infosüsteemid (GIS) põllupiiride määramisel olulist rolli.

GIS-tarkvara võimaldab integreerida ja analüüsida erinevaid andmekihte, sealhulgas satelliidipilte, topograafilisi kaarte, maaomandi andmeid ja muud asjakohast teavet. Neid andmeallikaid kombineerides aitab GIS põllupiiride tõlgendamisel ja tuvastamisel.

Põllu täpne piiritlemine on oluline mitmel põhjusel. See hõlbustab põllumajandusressursside paremat haldamist, võimaldab täppispõllumajanduse tehnikaid ning toetab selliste põllumajandustavade nagu niisutamine, väetamine ja kahjuritõrje planeerimist ja rakendamist.

Täpsed põllupiiride andmed aitavad kaasa ka maa haldamisel, maakasutuse planeerimisel ja põllumajandusmääruste järgimisel.

Kuidas see kasulik on?

Sellel on põllumajanduses ja maakorralduses oluline roll, pakkudes mitmeid eeliseid ja olulisust, mida toetavad tõendid ja ülemaailmsed arvud. Siin on mõned põhipunktid:

1. Täppispõllumajandus: Täpsed põllupiirid aitavad rakendada täppispõllumajanduse tehnikaid, kus ressursid, nagu vesi, väetised ja pestitsiidid, on suunatud täpselt kindlatele aladele põldude sees.

Maailmapanga aruande kohaselt on täppispõllumajanduse tehnoloogiatel potentsiaal suurendada saagikust 20% võrra ja vähendada sisendkulusid 10–20% võrra.

2. Tõhus ressursside haldamine: See võimaldab põllumeestel ressursse paremini hallata, optimeerides niisutussüsteeme, kohandades väetamistavasid ja jälgides põllukultuuride tervist. See täpsus vähendab ressursside raiskamist ja keskkonnamõju.

Toidu- ja Põllumajandusorganisatsiooni (FAO) hinnangul võivad täppispõllumajanduse tavad vähendada veekasutust 20–501 TP3 T, väetisetarbimist 10–201 TP3 T ja pestitsiidide kasutamist 20–301 TP3 T võrra.

3. Maakasutuse planeerimine: Täpsed põllupiiride andmed on maakasutuse planeerimisel hädavajalikud, tagades olemasoleva põllumajandusmaa tõhusa kasutamise. See võimaldab poliitikakujundajatel ja maahaldajatel teha teadlikke otsuseid maa jaotamise, külvikorra ja tsoneerimise kohta.

See võib suurendada põllumajanduslikku tootlikkust ja parandada toiduga kindlustatust. Ajakirjas Journal of Soil and Water Conservation avaldatud uuring näitas, et tõhus maakasutuse planeerimine võib suurendada ülemaailmset toidutootmist 20-67% võrra.

4. Põllumajandustoetused ja kindlustus: Paljud riigid pakuvad põllupiiridel põhinevaid põllumajandustoetusi ja kindlustusprogramme. Täpne piiritlemine aitab määrata abikõlblikke maa-alasid, tagada toetuste õiglane jaotamine ja kindlustusmaksete täpne arvutamine.

Näiteks Euroopa Liidu ühine põllumajanduspoliitika (ÜPP) tugineb toetuste arvutamisel ja vastavuse jälgimisel täpsetele põllupiiridele.

5. Maahaldus ja õiguslikud piirid: Põllupiiride määratlemine põllumajanduses on ülioluline maa haldamise, omandiõiguste ja maavaidluste lahendamise seisukohast. Täpsed põllupiiride kaardid aitavad kindlaks teha seaduslikku omandiõigust, toetavad maa registreerimise süsteeme ja hõlbustavad läbipaistvaid maatehinguid.

Maailmapanga hinnangul on vaid 30%-l maailma elanikkonnast seaduslikult dokumenteeritud õigused oma maale, mis rõhutab usaldusväärsete põllupiiride andmete olulisust turvalise maaomandi jaoks.

6. Nõuetele vastavus ja keskkonnasäästlikkus: Täpsed põllupiirid aitavad jälgida nõuetele vastavust, tagades keskkonnaalaste eeskirjade ja säästvate põllumajandustavade järgimise.

See aitab tuvastada puhvervööndeid, kaitsealasid ja erosioonile või veereostusele kalduvaid alasid, võimaldades põllumajandustootjatel võtta asjakohaseid meetmeid. Keskkonnastandardite järgimine suurendab jätkusuutlikkust ja vähendab negatiivset mõju ökosüsteemidele.

FAO andmetel võivad säästvad põllumajandustavad vähendada kasvuhoonegaaside heitkoguseid kuni 6 miljardit tonni aastas.

Need punktid illustreerivad selle kasulikkust ja olulisust põllumajanduses ja maakorralduses. Esitatud tõendid ja ülemaailmsed arvud toetavad selle positiivset mõju ressursitõhususele, maakasutuse planeerimisele, õigusraamistikele, keskkonnasäästlikkusele ja põllumajanduse üldisele tootlikkusele.

Kokkuvõttes on põllupiiride määramine põllumajanduses põllumajanduspõldude või maatükkide piiride tuvastamise ja kaardistamise protsess. See tugineb erinevatele tehnikatele, nagu satelliidipiltide analüüs, LiDAR-andmed ja GIS, et neid piire täpselt määratleda ja piiritleda, võimaldades tõhusat maakorraldust ja põllumajandustavasid.

Võrrandipõhine analüüs täppispõllumajanduses

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Võrrandipõhise analüüsimooduli väljaandmisega on GeoPardi meeskond astunud suure sammu edasi, andes põllumeestele, agronoomidele ja ruumiandmete analüütikutele iga ruutmeetri kohta praktilisi teadmisi. Moodul sisaldab kataloogi, mis sisaldab üle 50 eelnevalt määratletud GeoPardi täpsusvalemi, mis hõlmavad laia valikut põllumajandusega seotud analüüse.

Täppisvalemid on välja töötatud järgmistel alustel: mitmeaastane iseseisev agronoomiaülikool ja tööstusuuring ja neid on rangelt testitud, et tagada nende täpsus ja kasulikkus. Neid saab hõlpsasti konfigureerida teostatakse automaatselt mis tahes põllu jaoks, pakkudes kasutajatele võimsaid ja usaldusväärseid andmeid, mis aitavad neil optimeerida saagikust ja vähendada sisendkulusid.

Võrrandipõhine analüütikamoodul on GeoPardi platvormi põhifunktsioon, mis pakub kasutajatele võimsat tööriista oma tegevuse sügavamaks mõistmiseks ja andmepõhiste otsuste tegemiseks oma põllumajandustavade kohta. Tänu pidevalt kasvavale valemite kataloogile ja võimalusele kohandada valemeid erinevate põllustsenaariumide jaoks suudab GeoPard vastata iga põllumajandusettevõtte erivajadustele.

 

Kaaliumi eemaldamine saagikuse andmete põhjal

Kaaliumi eemaldamine saagikuse andmete põhjal

 

Kasutusjuhud (vt näiteid allpool):

  • Lämmastiku omastamine absoluutarvudes, kasutades saagikuse ja valgu andmeid
  • Lämmastiku kasutamise efektiivsus (NUE) ja liigarvutused saagikuse ja valgu andmekihtidega
  • Lubja soovitused põhinevad mullaproovide pH-andmetel või mullaskannerid
  • Alamväli (tsoonid või pikslitasemel ROI kaardid)
  • Mikro- ja makrotoitainetega väetamise soovitused, mis põhinevad mullaproovidel, põllu potentsiaalil, topograafial ja saagikuse andmetel
  • Süsiniku modelleerimine
  • Muutuste tuvastamine ja hoiatamine (arvuta erinevus Sentinel-2, Landsat8-9 või Planeti piltide vahel)
  • Pinnase ja terade niiskuse modelleerimine
  • Kuivsaagi arvutamine märgsaagi andmekogumite põhjal
  • Siht-retseptiravimite ja vastavalt rakendatud raviskeemide erinevuse arvutamine

 

Kaaliumi soovitused kahe saagikuseesmärgi (tootlikkuse tsoonide) põhjal

Kaaliumi soovitused kahe saagikuseesmärgi (tootlikkuse tsoonide) põhjal

 

 

 

 

Väetis: soovituslik juhend. Kaalium / mais.

Väetise soovituste juhend (Lõuna-Dakota Osariigi Ülikool): kaalium / mais. Ülevaade ja parandused: Jason Clark | dotsent ja SDSU laiendusprogrammi mullaviljakuse spetsialist

 

Kaaliumi kasutamise efektiivsus kg/ha

Kaaliumi kasutamise efektiivsus kg/ha

 

 

 

Lämmastiku kasutamise efektiivsus protsentides. Arvutus põhineb saagikuse, valgu ja tera niiskuse andmekihtidel.

Lämmastiku kasutamise efektiivsus protsentides. Arvutus põhineb saagikuse, valgu ja tera niiskuse andmekihtidel.

 

 

Lämmastik: sihtretsepti alusel vs. vastavalt pealekandmisele

Lämmastik: sihtretsepti alusel vs. vastavalt pealekandmisele

 

Klorofülli erinevus kahe satelliidipildi vahel

Klorofülli erinevus kahe satelliidipildi vahel

 

GeoPardi kasutaja saab olemasolevaid kohandada ja uusi luua privaatsed valemid piltide, mulla, saagikuse, topograafia või mis tahes muude GeoPardi toetatud andmekihtide põhjal. 

GeoPard Equationsi malli näited

GeoPard Equationsi malli näited

 

Valemipõhine analüüs aitab põllumeestel, agronoomidel ja andmeteadlastel automatiseerida oma töövooge ning teha otsuseid mitmete andmete ja teaduslike uuringute põhjal, et hõlbustada säästva ja täppispõllumajanduse rakendamist.

Mis on võrrandipõhine analüüs täppispõllumajanduses? Täppisvalemi kasutamine

Täppispõllumajanduses võrrandipõhine analüüs viitab matemaatiliste mudelite, võrrandite, täppisvalemite ja algoritmide kasutamisele põllumajandusandmete analüüsimiseks ja teadmiste saamiseks, mis aitavad põllumeestel teha paremaid otsuseid põllukultuuride majandamise kohta.

Need analüüsimeetodid hõlmavad mitmesuguseid tegureid, nagu ilmastikutingimused, mulla omadused, põllukultuuride kasv ja toitainete vajadused, et optimeerida põllumajandustavasid ja parandada saagikust, minimeerides samal ajal ressursside raiskamist ja keskkonnamõju.

Mõned täppispõllumajanduses kasutatavate võrrandipõhiste analüütikate põhikomponendid on järgmised:

  • Põllukultuuride kasvumudelid: Need mudelid kirjeldavad erinevate tegurite, näiteks ilma, mullaomaduste ja põllukultuuride majandamise tavade vahelist seost, et ennustada põllukultuuride kasvu ja saagikust. Selliste mudelite näideteks on CERES (Crop Environment Resource Synthesis) ja APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator) mudelid. Need mudelid aitavad põllumeestel teha teadlikke otsuseid istutuskuupäevade, põllukultuuride sortide ja niisutusgraafiku kohta.
  • Pinnase-vee mudelid: Need mudelid hindavad mullaprofiili veesisaldust selliste tegurite põhjal nagu sademete hulk, aurumine ja põllukultuuride veekasutus. Need aitavad põllumeestel niisutustavasid optimeerida, tagades vee tõhusa ja õigeaegse kasutamise, et maksimeerida saagikust.
  • Toitainete haldamise mudelid: Need mudelid ennustavad põllukultuuride toitainevajadust ja aitavad põllumeestel määrata optimaalseid väetise kasutamise määrasid ja ajastust. Neid mudeleid kasutades saavad põllumehed tagada, et põllukultuurid saavad õige koguse toitaineid, minimeerides samal ajal toitainete äravoolu ja keskkonnareostuse ohtu.
  • Kahjurite ja haiguste mudelid: Need mudelid ennustavad kahjurite ja haiguste puhangute tõenäosust selliste tegurite põhjal nagu ilmastikutingimused, põllukultuuride kasvufaasid ja majandamistavad. Neid mudeleid kasutades saavad põllumehed teha ennetavaid otsuseid kahjurite ja haiguste tõrje osas, näiteks istutuskuupäevade kohandamine või pestitsiidide õigeaegne kasutamine.
  • Kaugseirepõhised mudelid: Need mudelid kasutavad satelliidipilte ja muid kaugseireandmeid põllukultuuride tervise jälgimiseks, stressitegurite tuvastamiseks ja saagikuse hindamiseks. Selle teabe integreerimise abil teiste andmeallikatega saavad põllumehed teha paremaid otsuseid põllukultuuride majandamise kohta ja optimeerida ressursside kasutamist.

Kokkuvõttes kasutab täppispõllumajanduses võrrandipõhine analüüs matemaatilisi mudeleid ja algoritme, et analüüsida keerulisi vastastikmõjusid erinevate tegurite vahel, mis mõjutavad põllukultuuride kasvu ja majandamist. Neid analüüse kasutades saavad põllumehed teha andmepõhiseid otsuseid põllumajandustavade optimeerimiseks, saagikuse parandamiseks ja keskkonnamõju minimeerimiseks.

Korduma kippuvad küsimused

1. Kuidas saab täppispõllumajandus aidata lahendada ressursikasutuse ja reostuse probleeme põllumajanduses?

See aitab lahendada ressursikasutuse ja reostuse probleeme põllumajanduses sihipärase ressursikasutuse, tõhusa ressursihalduse, täiustatud seire ja looduskaitsetavade kasutuselevõtu kaudu. Kasutades sisendeid, nagu väetised ja pestitsiidid, ainult seal, kus vaja, saavad põllumehed vähendada jäätmeid ja minimeerida reostust.

Andmepõhine otsuste tegemine võimaldab ressursside optimaalset haldamist, samas kui reaalajas jälgimine võimaldab õigeaegselt sekkuda reostusjuhtumite ennetamiseks. Lisaks edendab looduskaitsepraktikate rakendamine säästvat põllumajandust ja vähendab keskkonnamõju.

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.

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.

Saagikuse andmed ja analüüs GeoPardis

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Selles artiklis:

  • Saagikuse analüüsi kasutamine täppispõllumajanduses
  • Põhjalik saagikuse andmete analüüs GeoPard Agriculture'is 
  • Iga atribuudi visualiseerimine Yield-failides
  • Toorandmete korrigeerimine 
  • 5 praktilist näidet saagikaartide kasutamisest
Toores ja puhastatud saagikuse andmed GeoPardis
Toores ja puhastatud saagikuse andmed GeoPardis

Andmed tootluse kohta võimaldab teil teha teadlikumaid otsuseid ja parandada kasvavat efektiivsust.
Mitme aasta saagikuse andmete põhjal loodud põllumajandustsoonid sobivad potentsiaalse saagikuse ja mulla toitainete varieeruvuse esialgseks hindamiseks, et teha edasisi põllukultuuride majandamise otsuseid.

Saagikuse andmete analüüsi saab teisendada muutuva külvinormi kaardile ja kasutada näiteks väetiste lisamiseks. Selle kalibreerimine on teine teema, mida peaksite kaaluma, käsitleme seda eraldi ajaveebipostituses.

GeoPardi täiustatud analüütika on see, et saate teha mitmekihilist analüüsi, ühendades mitu andmekihti üheks kaardile ja otsides andmekihtide vahelisi seoseid. 

Kombineeritud tootlikkustsoone saab genereerida satelliidipiltidelt saadud taimkatteindeksite, topograafia, masinate andmete (nt saagikus, elektrijuhtivus, mulla niiskus ja muu) ning agrokeemilise analüüsi tulemuste põhjal.

Saagikuse failide visualiseerimine tehakse automaatselt pärast faili allalaadimist, see töötleb ja puhastab automaatselt. Allpool on näidatud kaks kaardiversiooni – originaalpilt seadmete monitori andmetega sellisena, nagu nad on, ja GeoPardi visualiseering.

Toorandmed on teisendatud pideva gradientpinna kujutiseks, et paremini mõista põllu heterogeensust ja luua haldustsoone.

Kõik saagikuse faili atribuudid, näiteks niiskus, saagikuse mass, saagikuse maht märjalt ja kuivalt, surujõud, kütusekulu, masina kiirus jne, on visualiseerimiseks saadaval.

Toorandmete korrigeerimine See tähendab, et kui põllul olev punkt on ebaloomulik, siis see silutakse (näiteks kui töödeldakse mitte kogu kombaini heedri laiust). Tsoonidel põhinevate saagikuse andmete loomisel saate korrigeerida üksikuid tsoone ja polügoone. 

Vaatame mõningaid praktilisi näiteid saagikaartide ja teiste GeoPardi andmekihtide kasutamisest.

1. Saagikusandmetel põhinevad majandamistsoonid. Haldusvööndeid saab luua kas ühe või mitme aasta saagikuse andmete põhjal. Oluline on märkida, et eri aastate saagikust ei saa otse siduda, kuna see tekitab ühe aasta kasuks kallutatuse.

Selle efekti vähendamiseks rakendab GeoPard mitut algoritmi, et muuta iga aasta kaal ühtlaseks. Mitmekihilise kaardi loomisel saate ühe aasta olulisuse määrata kaalutööriista abil.

Selliseid põllumajandustsoone saab kasutada rakenduste/retseptide/ravimite (VRA) kaartide koostamiseks, arvutades iga tsooni potentsiaalse saagikuse.

Mitmeaastane ja mitmekihiline saagipotentsiaali kaart
Mitmeaastane ja mitmekihiline saagipotentsiaali kaart

2. Mitmekihilised tsoonid saagikuse andmete ja muude andmeallikatega (topograafia, muld, andurid, satelliit). Seda saab lisada mitmekihiline analüüs ja määrake selle kaal viimastele tsoonidele.

Selles näites lisatakse kaardile kolm andmekihti: saagikus, satelliidipildid ja topograafia. Saate kombineerida mis tahes andmekihte, mida peate analüüsi jaoks oluliseks. Mitmekihilist kaarti saab kasutada edasiseks saagikuse analüüsiks ja VRA kaartide loomiseks. 

Saagikus, topograafia ja satelliidipildid
Mitmekihilised tsoonid: saagikus, topograafia ja satelliidipildid

3. Saagikuse arvutamine tsooni ja põllu tasandil. Erinevate töötluste, seemnesortide ja agronoomiliste tavade analüüsimiseks on tõenäoliselt vaja võrrelda keskmist ja kogusaaki igas tsoonis, ribal või põldude vahel.

GeoPard arvutab selle teie eest automaatselt, et oleks lihtsam võrrelda saagikust absoluutarvudes. 

GeoPard arvutab saagikuse abs-numbrites saagikuse failide põhjal. Põllu ja iga tsooni kogu- ja keskmine.
GeoPard arvutab saagikuse abs-numbrites saagikuse failide põhjal. Põllu ja iga tsooni kogu- ja keskmine.

4. Sõltuvustsoonid põhinevad Saagikuse andmed. Saagikuse andmetel põhinevaid tsoone saab teiste andmetsoonide peale asetada ja saate otsida andmekihtide vahelisi sõltuvusi. See näide näitab põllul erinevate nisusortide kõrge saagikuse ja keskmise valgusisalduse (1) ning madala saagikuse ja kõrge valgusisalduse (2) kattumist.

Teiste näidete hulka kuuluvad seos topograafia mõju vahel saagikusele, madala saagikuse ja makro- ja mikrotoitainete puudumise vahel mullas, mulla niiskuse ja elektrijuhtivuse (EC) kihtides.

Erineva saagikuse ja valgu taseme ristumiskohad
Erineva saagikuse ja valgu taseme ristumiskohad

5. Muutuva normiga pealekandmise (VRA) kaardid saagikuse andmete põhjal. Saate luua retseptikaarte erinevate toimingute jaoks – väetamine, külv, pritsimine, niisutamine ja mullaproovide võtmise planeerimine. Saate muuta tsoonide arvu ja kuju.

Samuti saate luua muutuva normiga rakenduse jaoks retseptikaardi, kombineerides saagikuse andmeid teiste andmeallikatega (muld, EC, satelliit, topograafia). 

Muutuv külvimäär tsooni kohta
Muutuva külvimääraga külvinormid tsooni kohta

Isegi kui teil pole saagiandmeid, saate kasutada GeoPardi mitmeaastased tsoonid (kuni 33 aastat) satelliidipiltide põhjal või kombineeri seda teiste andmekihtidega, näiteks topograafiaga et alustada oma täppispõllumajanduse teekonda. Need analüüsid korreleeruvad sageli saagikuse analüüsi andmetega, aga see on juba teine lugu.

Korduma kippuvad küsimused

1. Kuidas teha saagikuse analüüsi?

Saagikuse analüüs on protsess, mida kasutatakse põllukultuuri või põllumajandussüsteemi tootlikkuse ja tulemuslikkuse hindamiseks. Põhilise saagikuse analüüsi läbiviimiseks toimige järgmiselt.

  • Mõõda kogu koristatud saagikusKoguge kogu koristatud saak kindlast piirkonnast ja kaaluge see.
  • Määrake pindalaMõõtke või arvutage maa kogupindala, kust saak saadi.
  • Arvutage saagikus pindalaühiku kohta: Saagikuse saamiseks pindalaühiku kohta (nt saagikus hektari kohta) jagage koristatud kogusaak pindalaga.
  • Võrdle ja analüüsi: Võrrelge saadud saagikust eelmiste aastate andmete või piirkondlike keskmistega, et hinnata tulemuslikkust ja tuvastada kõikumised või suundumused.

Saagikuse analüüs aitab põllumeestel teha teadlikke otsuseid, jälgida saagi tootlikkust ja tuvastada oma põllumajandustavade parendusvaldkondi.

2. Mis on saagikuse andmed?

Saagikusandmed viitavad konkreetselt maa-alalt saadud põllukultuuride või põllumajandussaaduste hulga kohta kogutud ja salvestatud teabele. See hõlmab koristatud saagi koguse mõõtmisi või hinnanguid, mida tavaliselt väljendatakse kaalu või mahu järgi.

See annab väärtuslikku teavet põllukultuuride tootlikkuse ja tulemuslikkuse kohta, aidates põllumeestel teha teadlikke otsuseid oma põllumajandustavade kohta, hinnata erinevate tehnikate või sisendite tõhusust ning jälgida saagikuse suundumusi või muutusi aja jooksul.

3. Mis on tootluspotentsiaal?

Saagipotentsiaal viitab põllukultuuri maksimaalsele saavutatavale saagikusele või tootmistasemele ideaalsetes kasvutingimustes. See esindab ülempiiri, mida konkreetne põllukultuuri sort või taimeliik suudab anda nii koguse kui ka kvaliteedi osas.

Saagipotentsiaali mõjutavad mitmesugused tegurid, nagu geneetika, keskkonnatingimused, toitainete kättesaadavus ja majandamistavad. See on põllumeestele ja agronoomidele võrdlusalus või tugipunkt erinevate põllukultuuride sortide tootlikkuse ja tootlikkuse hindamiseks ning valdkondade kindlakstegemiseks, kus saab saagikuse optimeerimiseks teha parandusi.

Mitmekihiline (integreeritud) andmeanalüüs täppispõllumajanduses

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Täppispõllumajandus on võimeline tootma tohutul hulgal andmeid muu hulgas saagikuse andmete, satelliidipiltide ja mullaviljakuse kujul.

Lihtsalt kasutatavate pilvepõhiste täppistarkvara tööriistakomplektide puudumine, mis aitaksid põllukultuuride tootjatel põlluandmete kihte kasulikeks teadmisteks ja tegutsemiskõlblikeks soovitusteks teisendada, piirab täppispõllumajanduse tehnoloogiate rakendamist.

Täppispõllumajanduses on haldustsoonid põllul asuvad alad, millel on sarnane saagipotentsiaal, mis põhineb mullatüübil, nõlva asendil, mulla keemilisel koostisel, mikrokliimal ja/või muudel teguritel, mis mõjutavad põllukultuuride tootmist.

See tootja teadmised valdkonnast on protsessi väga oluline osa. Haldusvööndeid peetakse mehhanismiks põllukultuuride sisendite ja saagipotentsiaali optimeerimiseks.

18-aastase ajaloo tsoonikaart: ajalooline kaart potentsiaalselt produktiivsete kohtadega
Kombineeritud kõrguse ja künkavarjude kaart: kaart näitab kõrgeimaid ja madalaimaid kohti
Kombineeritud ajalooline 18 aasta kaart: 18 aasta 1989–2019 kaart mäenõlva varjundiga
Kombineeritud ajalooline ja DEM-kaart: DEM-kaart näitab kõrgeimaid ja madalaimaid kohti
Parandatud 2019. aasta saagikuse andmekaart
tsoonide 2019. aasta saagikuse andmekaart
kombineeritud ajalooline kaart DEM ja mäenõlva vari
kaardid, millel on esile tõstetud kõrged nõlvad
Kombineeritud ajalooline kaart, DEM-kaart ja nõlvakaart
18 aasta kokkuvõte, DEM, nõlva ja künkliku varju põllumajanduspõldude kaart

Ühe ja mitme andmekihi abil genereeritud kaardid.

Suurim väljakutse on luua haldustsoonid, mis peegeldavad ideaalselt põldude varieeruvust. Järgmine loogiline samm on erinevate kihtide, näiteks satelliidipiltide, mullaviljakuse, topograafiliste tuletiste ja saagikuse jälgimise andmete kombinatsioon. reageerimisvõimelisemad haldustsoonid.

Mitmekihiline analüüs (tuntud ka kui integreeritud analüüs) on saamas osaks GeoPardi georuumilise analüüsi mootorist.

Integreeritud analüüsiparameetrite klassikalised kombinatsioonid hõlmavad ühte või mitut saagikuse andmestikku, NDVI kaarti, kõrgust ja mullasensori füüsikalis-keemilisi omadusi. 

GeoPard toetab neid parameetreid ja lisaks võimaldab lisada ka teisi põlluandmete kihte, mis on kas juba süsteemis olemas või kasutaja poolt otse üles laaditud (mullaproovid, saagikuse andmekogumid jne).

Selle tulemusena saate vabalt tegutseda täielik parameetrite komplekt integreeritud analüüsi tegemine:

Mitmekihiline saagikuse andmete analüüs

Kaugseireandmed:

  • Potentsiaalse tootlikkuse kaart (ühe- ja mitmeaastane)
  • Stabiilsuse/variatsiooni kaart
  • Taimkatteindeksid NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topograafia:

  • Digitaalne kõrgus
  • Kalle
  • Kumerus
  • Niiskuse indeks
  • Mäevarjud

Pinnase andmed:

  • pH
  • CEC (katioonivahetusvõime)
  • Mulla orgaaniline aine (SOM)
  • K (kaalium)
  • Õhuke mullakiht, madalam veemahutavus (põuaohtlik muld)
  • EC (elektrijuhtivus)
  • ja muud üleslaaditud andmestikus saadaolevad keemilised atribuudid

Oluline on rõhutada, et soovitud väärtuse määramiseks konfigureeritakse iga andmekihi peal kohandatud tegurid. kihi kaal.Olete väga teretulnud jagama oma integreeritud analüütika kasutusjuhtumeid ja looma haldustsoonide kaarte oma valdkonnaalaste teadmiste põhjal, valides samal ajal GeoPardis andmeallikaid ja nende kaalusid.

Selle blogi pildid sisaldavad näidisvälja andmekihtidega (näiteks 18 aastat hõlmav tootlikkuse kaart, digitaalne kõrgusmudel, kalle, mäenõlva vari, 2019. aasta saagikuse andmed) ja integratsioonianalüütika kaartide erinevad kombinatsioonid. 

Saate jälgida haldustsoonide evolutsiooni samme, laiendades samal ajal integratsioonianalüütikat täiendava andmekihiga.

Korduma kippuvad küsimused

1. Mis on andmekihid?

Andmekihid viitavad andmete üksikutele komponentidele või elementidele, mis on korraldatud ja kokku pandud, et luua konkreetsest valdkonnast või teemast terviklik esitus.

Iga kiht esindab andmete konkreetset aspekti, näiteks geograafilisi tunnuseid, maakasutust, rahvastikutihedust või keskkonnategureid. Neid kihte saab kombineerida ja analüüsida ühiselt, et saada teadmisi, visualiseerida mustreid ja teha teadlikke otsuseid.

Andmekihte kasutatakse tavaliselt geograafilistes infosüsteemides (GIS) ja ruumianalüüsis, et keerukaid andmeid paremini mõista ja visuaalselt ning tõlgendatavalt esitada.

2. Mis on integreeritud analüüs?

Integreeritud analüüs viitab mitmest allikast või distsipliinist pärit andmete kombineerimise ja analüüsimise protsessile, et saada konkreetsest probleemist või nähtusest terviklikum ja terviklikum arusaam.

See hõlmab andmekogumite ühendamist, statistiliste meetodite rakendamist ja erinevate muutujate või valdkondade vaheliste seoste uurimist.

Integreeritud analüüs võimaldab saada keerukatest süsteemidest nüansirikkama ja omavahel seotud ülevaate, hõlbustades mustrite, trendide ja põhjuslike seoste tuvastamist, mis ei pruugi olla ilmsed andmete eraldi analüüsimisel.

See lähenemisviis võimaldab teadlastel ja otsustajatel teha teadlikumaid ja tõhusamaid otsuseid laiema teabe põhjal.

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