Rubriik: Toote omadused

GeoPardi kasumikaartide tutvustus: samm edasi täppispõllumajanduses

Postitatud -s Muhammad Farjad 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.

Siht-retseptiravimite ja vastavalt rakendatud kaartide erinevuse arvutamine

Postitatud -s Muhammad Farjad poolt

Täppispõllumajanduses on üks levinumaid väljakutseid seemnete, väetiste või taimekaitsevahendite kasutamise tagamine ettenähtud koguse (sihtnormi) järgi.

Erinevused sihtotstarbelise ja põllul tegelikult kasutatava (nagu kasutatav) väetise vahel võivad viia ressursside ebaefektiivse kasutamiseni ja mõjutada saagi tootlikkust.

GeoPardi võimsa analüütika abil saate arvutada ja visualiseerida erinevusi oma sihtretseptikaartide ja vastavalt rakendatud ravi kaartide vahel.

See erinevuste analüüs võib olla oluline tööriist seadmete, pealekandmise ajastuse või tegeliku pealekandmisega seotud probleemide kiireks tuvastamiseks.

Vaatleme seda lähemalt:

  • Erinevuste visualiseerimineGeoPardi platvorm võimaldab teil luua “erinevuste kaardi”, mis katab teie sihtretsepti ja vastavalt rakendatud koguse andmed. See dispersiooni visuaalne esitus pakub kiiret ja intuitiivset viisi piirkondade leidmiseks, kus tegelik rakendus ei vastanud eesmärgile.
  • Probleemide tuvastamineVõrreldes erinevuste kaarti oma algsete retsepti- ja preparaatide kaartidega, saate täpselt kindlaks teha piirkonnad või trendid, mis võivad viidata seadmete talitlushäiretele, optimaalsest erinevale pealekandmise ajastusele või probleemidele kasutatud toote endaga.
  • Tõhususe parandamineSee analüüs aitab teil optimeerida ressursikasutust, lahendades tuvastatud probleemid, viies seeläbi teie edaspidiste rakenduste puhul kasutatavad kogused teie sihtmäärale lähemale.
  • Saagikuse parandamineTagades, et teie põld saab õigel ajal õige koguse sisendeid, saate parandada saagi tervist ja potentsiaalselt suurendada saagikust.

Pea meeles, et täppispõllumajandus seisneb teadlikumate ja täpsemate otsuste tegemises. Selle funktsiooni integreerimisega oma tavapärastesse põllumajandustavadesse saate tagada, et saate oma sisenditest maksimumi ning suunate oma talu suurema tootlikkuse ja kasumlikkuse poole.

Taotlus eesliide sisaldab rakendatava rakendusega seotud toiminguid, mõned neist on:

1. Rakendatud määr – masina originaalne pealekandmiskaart (kuidas toodet peale kandis)

Application_AppliedRate.png - masina algne töödeldud kaart (kuidas toodet kasutati)

2. Sihttaseme pealekandmine – masina algne sihtmärk (kuidas toodet peale kanda)

Application_TargetRate.png - masina algne sihtmärk (kuidas toodet peale kantakse)

3. Rakenduse täpsuse klasterdamine – tulemuste klasterdamine: 0 – andmed puuduvad (masin neid punkte ei külastanud), 1 – rakendatud sihtmärgist allpool ja mitte vastuvõetavas vahemikus (+-5% sihtmärgist)t, 2 – rakendatud vastuvõetavas vahemikus (+-5% sihtmärgist), 3 – rakendatud sihtmärgist kõrgemal ja mitte vastuvõetavas vahemikus (+-5% sihtmärgist)

Application_AccuracyClusterization.png - tulemuste klasterdamine: 0 - andmed puuduvad (masin neid punkte ei külastanud), 1 - rakendatud sihtmärgist allpool ja mitte vastuvõetavas vahemikus (+-5% sihtmärgist)t, 2 - rakendatud vastuvõetavas vahemikus (+-5% sihtmärgist), 3 - rakendatud sihtmärgist kõrgemal ja mitte vastuvõetavas vahemikus (+-5% sihtmärgist)

4. Laotusnormi erinevus – kasutatud ja sihtkoguste vahe absoluutarvudes (l/ha ühikutes)

Application_RateDifference.png - kasutatud ja sihtnormi vahe absoluutarvudes (l/ha ühikutes)

 

Külvamine eesliide sisaldab külviga seotud toiminguid, mõned neist on:

1. Külvinorm – külvikust algselt peale kantud (mitu seemet külvati)

Seeding_AppliedRate.png - külvikust algselt külvatud seemnete arv (külvikogus)

2. Külvi sihtnorm – külviku algne eesmärk (mitu seemet tuleb külvata)

Seeding_TargetRate.png - külviku algne sihtkogus (mitu seemet tuleb külvata)

3. Külvi täpsuse klasterdamine – samad klasterdamise reeglid, KUID vastuvõetav vahemik on sihtkohast +-1%

Seeding_AccuracyClusterisation.png - samad klasterdamise reeglid, KUID vastuvõetav vahemik on sihtkohast +-1%

4. Külvi täpsuse klastrite suurendamine – sama mis külvi täpsuse klasterdamine, aga suumitud, et näidata sama ala nagu külvi sihtnormi ja külvinormi puhul

Seeding_AccuracyClusterisationZoomed.png – sama mis Seeding_AccuracyClusterisation.png, aga suumitud, et näidata sama ala nagu Seeding_TargetRate.png ja Seeding_AppliedRate.png failidel

5. Külvinormi erinevus – külvinormi ja sihtnormi vahe absoluutarvudes (seemned/ha ühikutes)

5. Külvinormi erinevus - külvinormi ja sihtnormi vahe absoluutarvudes (seemned/ha ühikutes)

Mis on sihtretsept (Target Rx) põllumajanduses?

Põllumajanduses viitab sihttaseme ettekirjutus soovitatavale või soovitud praktikate või sisendite kogumile, mis on ette nähtud optimaalse põllukultuuri kasvu, tervise ja saagikuse saavutamiseks. See on juhiseks või plaaniks, mida põllumehed saavad järgida konkreetsete põllumajanduslike eesmärkide saavutamiseks.

Sihtretsept võtab arvesse mitmesuguseid tegureid, nagu põllukultuuri tüüp, kasvufaas, mullatingimused, kliima, kahjurite ja haiguste oht ning toitainete vajadus.

See annab juhiseid väetiste, pestitsiidide, niisutamise, külvikorra, seemnete valiku, istutustiheduse ja muude oluliste põllumajandustavade kohta.

Sihtotstarbelise retsepti eesmärk on anda põllumeestele teaduslikult põhjendatud soovitusi, mis põhinevad uuringutel, agronoomilistel teadmistel ja kohalikel oludel. Selle eesmärk on optimeerida ressursside kasutamist, minimeerida saagikadusid ja suurendada üldist põllumajanduslikku tootlikkust.

Sihtretsepte töötavad sageli välja põllumajanduseksperdid, agronoomid, põllumajanduslike nõustamisteenuste pakkujad või teadusasutused.

Need võivad olla spetsiifilised erinevatele põllukultuuridele, piirkondadele või isegi üksikutele põldudele, võttes arvesse iga põllumajanduskonteksti ainulaadseid iseärasusi ja väljakutseid.

Põllumajandustootjad kasutavad sihttasemeid oma otsuste tegemise ja majandamistavade suunamiseks.

Soovituslikke juhiseid järgides püüavad põllumehed maksimeerida saagi tervist, saagikust ja kvaliteeti, minimeerides samal ajal negatiivset mõju keskkonnale.

Oluline on märkida, et sihtnõuded peaksid olema paindlikud ja kohandatavad, et arvestada kohalike olude erinevuste ja säästvate põllumajandustavade vajadusega.

Põllumajandustootjad võivad olla sunnitud tegema kohandusi reaalajas vaatluste, kohapealsete kogemuste ja pideva jälgimise põhjal, et tagada oma konkreetsete põllumajandustegevuste jaoks parimad võimalikud tulemused.

Mida põllul rakendatakse (nagu rakendatakse)?

Rakenduspõllumajandus hõlmab protsessi, mille käigus põllukultuuridele lisatakse täpselt ja korrektselt väetisi, pestitsiide ja niisutust, tuginedes reaalajas andmetele ja kohapõhistele tingimustele.

See hõlmab erinevate tehnoloogiate integreerimist, sealhulgas GPS-i (globaalne positsioneerimissüsteem), GIS-i (geograafilise infosüsteemi), andurite ja muutuva normiga pealekandmisseadmete abil.

Millised on nendevahelised variatsioonid?

Põllumajanduses viitavad erinevused sihtotstarbelise ettekirjutuse ja tegeliku põllul rakendamise vahel soovituslike või soovitud põllumajandustavade ja tegeliku rakendamise erinevustele või kõrvalekalletele.

Need erinevused võivad ilmneda erinevates aspektides, sealhulgas väetiste, pestitsiidide, niisutamise, harimistehnikate ja muu kasutamises.

Variatsioone mõjutavad tegurid

Põllumajanduses aitavad sihtotstarbelise ravimi ja tegeliku kasutamise erinevusi mitmed tegurid:

  • KeskkonnateguridPõllumajandustavasid mõjutavad dünaamilised keskkonnatingimused, sealhulgas mulla koostis, kliimamustrid ja vee kättesaadavus. Nende tegurite ootamatute muutuste tõttu võivad tekkida erinevused, mis mõjutavad ettenähtud tavade teostatavust ja tõhusust.
  • Inimfaktorid: Põllumajandustootjate teadmised, oskused ja asjatundlikkus mängivad ettekirjutatud tavade täpsel rakendamisel olulist rolli. Erinevused võivad tekkida siis, kui põllumajandustootjatel on raskusi ettekirjutatud juhiste mõistmisel või tõlgendamisel, mis viib kõrvalekalleteni rakendamise ajal.
  • Tehnoloogilised piirangudPõllumajandustehnoloogia, kuigi arenenud, ei pruugi olla alati kõigile põllumeestele kättesaadav või taskukohane. Erinevused võivad tekkida siis, kui põllumeestel puudub juurdepääs uusimatele seadmetele, täppispõllumajanduse tööriistadele või reaalajas andmetele, mis mõjutab põllul pealekandmise täpsust.
  • Ajastus ja logistika: Põllumajandus on ajatundlik, kusjuures istutamiseks, koristamiseks ja agrokemikaalide kasutamiseks on kindlad akende. Erinevused võivad tekkida, kui põllumajandustootjad seisavad silmitsi logistiliste piirangutega, näiteks sisendite hankimise viivituste või ebasoodsate ilmastikutingimustega, mis takistavad ettenähtud tavade õigeaegset rakendamist.

Kokkuvõte

Erinevused sihtotstarbelise ettekirjutuse ja tegeliku põllul rakendamise vahel põllumajanduses tekitavad väljakutseid, millega tuleb jätkusuutlike ja tõhusate põllumajandustavade saavutamiseks tegeleda. Nende erinevuste põhjustavate tegurite ja nende mõju mõistmine põllumajandustulemustele on ülioluline.

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.

Planeedi pildid (päevased, 3 m resolutsiooniga) haldusvööndite loomiseks

Postitatud -s dementievgeopard poolt

GeoPard Agriculture'i abil on planeedi piltidele juurdepääs lihtsam, kiirem ja taskukohasem. Alates 2022. aasta augustist on GeoPard välja andnud võimalused otsida ja analüüsida ainult soovitud planeedi pilte kasutaja eelistatud kuupäevavahemikust.

Seega taotleb GeoPardi kasutaja ainult eelistatud Planeedi pilte ja saab neid GeoPardi analüütilistes tööriistakastides kasutada.

Planeedi pildid laienevad Sentinel ja Landsat katvused (vaikimisi ette nähtud) ja neid saab olemasolevate andmete kaudu segada teiste andmekihtidega (koristamis-/pritsimis-/külvimasinate andmestikud, topograafiline profiil). Mitmekihiline, Mitmeaastane, ja Võrranditööriistad. 

 

Planeedi kujutised haldustsoonide loomiseks

 

Planeet on suurim Maa vaatlussatelliidivõrgustik, mis pakub peaaegu igapäevast globaalset andmestikku ning võimaldab oma kõrgresolutsioonilisi ja kõrgsageduslikke satelliidipiltide andmeid.

Haldusvööndid põhinevad Planet Scope'i (3,5 m resolutsiooniga) piltidel.

Loe lähemalt GeoPard / Planet Partnership.

Mis on planeedi kujutised ja kuidas neid kasutatakse haldustsoonide loomiseks?

See viitab satelliidipiltidele, mida pakub Planet Labs. See on eraettevõte, mis haldab Doves-nimelist väikeste satelliitide laevastikku. Need satelliidid jäädvustavad iga päev Maa pinnast kõrgresolutsiooniga pilte. Mõiste “3m resolutsioon” tähendab, et iga pildi piksel tähistab 3×3 meetri suurust ala maapinnal. Selline detailsuse tase võimaldab Maa pinna erinevate omaduste ja muutuste detailset analüüsi ja jälgimist.

Haldusvööndite loomisel võib planeedipildid päevase 3-meetrise resolutsiooniga olla väga kasulikud erinevatele tööstusharudele ja rakendustele, näiteks:

  • PõllumajandusKõrgresolutsioonilised pildid aitavad luua põllumajanduses haldustsoone, kus põllu eri alad võivad vajada erinevat töötlemist, näiteks niisutamist, väetamist või kahjuritõrjet. Pildimaterjali analüüsides saavad põllumehed tuvastada mustreid, mis on seotud saagi tervise, mulla niiskuse ja muude teguritega, mis võimaldab neil teha paremaid otsuseid ressursside jaotamise kohta.
  • Keskkonnajuhtimine: Satelliidipilte saab kasutada keskkonnatundlike alade, näiteks märgalade, metsade ja eluslooduse elupaikade tuvastamiseks ja jälgimiseks. Seda teavet saab kasutada haldusvööndite loomiseks, mis kaitsevad neid alasid ja tagavad säästva maakasutuse.
  • Linnaplaneerimine: Kõrgresolutsioonilised pildid aitavad linnaplaneerijatel tuvastada kasvupiirkondi, maakasutusmustreid ja infrastruktuuri arengut. Seda teavet saab kasutada haldusvööndite loomiseks, mis suunavad edasist arengut ja tagavad ressursside tõhusa kasutamise.
  • Katastroofide ohjamine: Satelliidipildid aitavad tuvastada ja jälgida katastroofiohtlikke alasid, näiteks üleujutusalasid või metsatulekahjude levialasid. Haldusvööndeid saab luua evakuatsiooniteede rajamiseks, ressursside eraldamiseks katastroofidele reageerimiseks ja maakasutuspoliitika kujundamiseks, mis minimeerib tulevaste katastroofide ohtu.
  • Loodusvarade majandamine: Kõrgresolutsioonilised pildid aitavad jälgida ja hallata ressursse, nagu vesi, mineraalid ja metsad. Kõrge ressursiväärtusega või nappuse alade tuvastamise abil saab luua haldustsoone, et tagada nende ressursside säästev kasutamine ja kaitse.

Kokkuvõttes on igapäevase 3-meetrise resolutsiooniga planeedipildid väärtuslik tööriist haldustsoonide loomiseks erinevates valdkondades, pakkudes ajakohast ja üksikasjalikku teavet, mis aitab otsustajatel optimeerida ressursside jaotust ja tagada säästva maakasutuse tavasid.

Korduma kippuvad küsimused

1. Mida saab kujundite kasutamine aidata kindlaks teha?

Kujutiste kasutamine aitab luua tõhusama ja tulemuslikuma põllumajandussüsteemi. Selliste tehnoloogiate nagu droonide või satelliitpildistamise abil saab kujutiste abil anda väärtuslikku teavet põllukultuuride tervise, mulla seisundi ja niisutusvajaduste kohta.

See aitab tuvastada probleemseid valdkondi, näiteks kahjurite nakatumist või toitainete puudust, võimaldades põllumeestel võtta sihipäraseid meetmeid. Lisaks aitab pildid jälgida põllukultuuride kasvu ja arengut, võimaldades teha täpseid otsuseid ja maksimeerida saagikust. 

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.

Taimestiku indeksid ja klorofülli sisaldus

Postitatud -s dementievgeopard poolt

GeoPard laiendab toetatud klorofülliga seotud taimestiku indeksite perekonda järgmisega:

  • Võsa klorofülli sisalduse indeks (CCCI)
  • Modifitseeritud klorofülli neeldumissuhte indeks (MCARI)
  • Transformeeritud klorofülli neeldumise peegeldusindeks (TCARI)
  • MCARI/OSAVI suhe
  • TCARI/OSAVI suhe

Need aitavad mõista praegust põllukultuuri arenguetappi, sealhulgas

  • toitainete nõudlusega piirkondade kindlakstegemine,
  • lämmastiku eemaldamise hindamine,
  • potentsiaalse saagikuse hindamine,

Ja neid teadmisi kasutatakse täpsete lämmastiku muutuva normiga pealekandmiskaartide loomiseks.

Loe edasiMilline indeks on parim kasutada täppismaal

Loe edasi: GeoPardi taimestiku indeksid

Taimestiku indeksid ja klorofülli sisaldusVõsa klorofülli sisalduse indeks (CCCI) vs modifitseeritud klorofülli neeldumise suhte indeks (MCARI) vs transformeeritud klorofülli neeldumise peegeldusindeks (TCARI) vs suhe MCARI/OSAVI

Mis on taimestiku indeksid?

Taimestiku indeksid on kaugseire abil saadud spektraalandmetest, näiteks satelliidi- või õhupiltidest, tuletatud numbrilised väärtused, et kvantifitseerida taimestiku tihedust, tervist ja jaotust Maa pinnal.

Neid kasutatakse tavaliselt kaugseire, põllumajanduse, keskkonnaseire ja maakorralduse rakendustes taimestiku kasvu, produktiivsuse ja tervise hindamiseks ja jälgimiseks.

Need indeksid arvutatakse valguse erinevate lainepikkuste peegeldusväärtuste abil, eriti punases, lähiinfrapuna (NIR) ja mõnikord ka muudes sagedusribades.

Taimestiku peegeldusomadused varieeruvad vastavalt valguse lainepikkustele, mis võimaldab eristada taimestikku ja teisi maakatte tüüpe.

Taimestikul on tavaliselt tugev neeldumine punases piirkonnas ja kõrge peegeldusvõime lähiinfrapunapiirkonnas klorofülli ja rakustruktuuri omaduste tõttu.

Mõned laialdaselt kasutatavad taimestikuindeksid on järgmised:

  • Normaliseeritud taimestiku erinevusindeks (NDVI)See on kõige populaarsem ja laialdasemalt kasutatav taimestikuindeks, mis arvutatakse järgmiselt: (NIR – punane) / (NIR + punane). NDVI väärtused jäävad vahemikku -1 kuni 1, kusjuures kõrgemad väärtused näitavad tervemat ja tihedamat taimestikku.
  • Täiustatud taimestiku indeks (EVI)See indeks parandab NDVI-d, vähendades atmosfääri- ja pinnasemüra ning korrigeerides võrade taustasignaale. See kasutab täiendavaid sagedusribasid, näiteks sinist, ja lisab koefitsiente nende mõjude minimeerimiseks.
  • Mulla järgi korrigeeritud taimestikuindeks (SAVI): SAVI on loodud selleks, et minimeerida mulla heleduse mõju taimestiku indeksile. See võtab kasutusele mulla heleduse parandusteguri, mis võimaldab täpsemalt hinnata taimestikku hõreda või madala taimkattega aladel.
  • Rohelise-punase taimestiku indeks (GRVI)GRVI on veel üks lihtne suhtarvuindeks, mis kasutab taimestiku tervise hindamiseks rohelist ja punast riba. See arvutatakse järgmiselt: (roheline – punane) / (roheline + punane).

Neid indekseid kasutavad muuhulgas teadlased, maakorraldajad ja poliitikakujundajad teadlike otsuste tegemiseks maakasutuse, põllumajanduse, metsanduse, loodusvarade majandamise ja keskkonnaseire osas.

Normaliseeritud erinevusniiskusindeks

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Nende arv GeoPardi toetatud taimestiku indeksid pidevalt kasvamas. GeoPardi meeskond tutvustab normaliseeritud niiskuse erinevuse indeksit (NDMI). Indeks määrab taimestiku veesisalduse ja normaliseeritud niiskuse erinevuse indeksi (NDWI). See on kasulik olemasolevate kohtade leidmiseks. veestress taimedes.

Madalamad NDMI väärtused tähistavad kohti, kus taimed on ebapiisava niiskuse tõttu stressi all.
Teisel pool toovad vegetatsiooni haripunkti järgnenud madalamad normaliseeritud erinevusveeindeksi väärtused esile laigud, mis muutuvad koristusvalmis esimene.

Taimestiku suhtelise veesisalduse erinevus kahe satelliidipildi vahel (antud juhul Sentinel-2 tähtkuju)

Taimestiku suhtelise veesisalduse erinevus kahe satelliidipildi vahel (antud juhul Sentinel-2 tähtkuju)

Järgmistel ekraanipiltidel näete 19. juuni (taimestiku haripunkt) ja 6. juuli satelliidipiltide põhjal genereeritud NDMI tsoonid ning NDMI erinevust kujutava võrrandikaardi.

Planeedi / Sentinel-2 / Landsati pildi põhjal arvutatud normaliseeritud niiskuse erinevuse indeksPlaneedi peal arvutatud NDMI / Sentinel-2 / Landsati pilt

Mis on niiskusindeks?

See on mõõt või arvutus, mida kasutatakse niiskusesisalduse või kättesaadavuse hindamiseks konkreetses piirkonnas või piirkonnas. Tavaliselt tuletatakse see erinevatest keskkonnateguritest, nagu sademed, aurumine, mulla omadused ja taimkate.

See annab suhtelise ülevaate piirkonna niiskusest või kuivusest, aidates tuvastada võimalikku veestressi või põuaolusid.

See on väärtuslik tööriist veevarude jälgimiseks ja haldamiseks, põllumajanduse planeerimiseks ja konkreetse piirkonna ökoloogiliste tingimuste mõistmiseks.

Mis on normaliseeritud niiskuse erinevuse indeks?

Normaliseeritud niiskuse erinevuse indeks (NDMI) on taimestiku indeks, mis saadakse kaugseireandmete põhjal taimestiku niiskusesisalduse hindamiseks ja jälgimiseks. Nagu teisedki taimestiku indeksid, arvutatakse see satelliidi- või õhupiltide spektraalse peegelduse väärtuste abil.

See on eriti kasulik taimede veestressi jälgimisel, põuaolude hindamisel, tuleohu hindamisel ja kliimamuutuste mõju uurimisel taimestikule.

See arvutatakse lähiinfrapuna (NIR) ja lühilainelise infrapuna (SWIR) sagedusalade abil, mis on tundlikud taimestiku niiskusesisalduse suhtes. NDMI valem on:

NDMI = (lähi-infrapuna – õhuvoolukiirgus) / (lähi-infrapuna + õhuvoolukiirgus)

NDWI väärtused jäävad tavaliselt vahemikku -1 kuni 1, kusjuures kõrgemad väärtused näitavad taimestiku kõrgemat niiskusesisaldust ja madalamad väärtused madalamat niiskusesisaldust või veestressi taimestikus. Negatiivsed NDMI väärtused võivad olla seotud taimestikuta aladega või väga madala niiskusesisaldusega aladega.

Mis on NDWI?

NDWI ehk normaliseeritud erinevusveeindeks on kaugseireindeks, mida kasutatakse taimestiku või maastike veesisalduse või veega seotud omaduste kvantifitseerimiseks ja hindamiseks.

See arvutatakse satelliidi- või õhupiltidelt saadud lähiinfrapuna- ja rohelise valguse ribade peegeldusvõime analüüsimise teel. See on eriti kasulik veekogude tuvastamiseks, vee kättesaadavuse muutuste jälgimiseks ja taimestiku tervise hindamiseks.

Erinevate lainepikkuste neeldumise ja peegeldumise võrdlemise abil annab see väärtuslikku teavet selliste rakenduste jaoks nagu põua jälgimine, hüdroloogiline analüüs ja ökosüsteemi haldamine.

NDMI visualiseerimine normaliseeritud erinevusveeindeksi määramiseks

NDMI visualiseerimine hõlmab satelliidi- või õhupiltide töötlemist, NDMI väärtuste arvutamist ja seejärel tulemuste kuvamist värvikoodiga kaardi või pildina. NDMI visualiseerimise üldised sammud on järgmised:

  • Hankige satelliidi- või õhupilte: Hankige satelliidilt või õhuplatvormilt, näiteks Landsat, Sentinel või MODIS, multispektraalseid kujutisi. Veenduge, et pildid sisaldavad vajalikke sagedusribasid: lähiinfrapuna (NIR) ja lühilaineinfrapuna (SWIR).
  • Kujutise eeltöötlus: Sõltuvalt andmeallikast peate võib-olla pilte eeltöödelma, et korrigeerida atmosfääri-, geomeetrilisi ja radiomeetrilisi moonutusi. Teisendage pildil olevad digitaalsed numbrid (DN) spektraalse peegelduse väärtusteks.
  • Arvutage NDMI: Iga pildi piksli kohta kasutage NIR- ja SWIR-peegelduste väärtusi NDMI arvutamiseks järgmise valemi abil: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Värvide kaardistamine: Määrake NDMI väärtustele värvipalett. Tavaliselt kasutatakse pidevat värviskaalat, mis ulatub ühest värvist (nt punane) madalate NDMI väärtuste (mis näitab madalat niiskusesisaldust) ja teise värvini (nt roheline) kõrgete NDMI väärtuste (mis näitab kõrget niiskusesisaldust) jaoks. Värvikaardi loomiseks võite kasutada tarkvara nagu QGIS, ArcGIS või programmeerimisteegid nagu Pythoni Rasterio ja Matplotlib.
  • Visualiseeri NDMI kaarti: Kuva NDMI kaart või pilt GIS-tarkvara, programmeerimisteegi või veebiplatvormi abil. See võimaldab sul analüüsida taimestiku niiskusesisalduse ruumilist jaotust ja tuvastada veestressi või kõrge niiskusesisaldusega alasid.
  • Tõlgendamine ja analüüs: Kasutage NDWI visualiseeringut taimestiku tervise hindamiseks, põuaolude jälgimiseks või tuleohu hindamiseks. Samuti saate võrrelda erinevate ajaperioodide normaliseeritud erinevusveeindeksi kaarte, et analüüsida taimestiku niiskusesisalduse muutusi ajas.

Pidage meeles, et erinevatel tarkvaratööriistadel või programmeerimisraamatukogudel võivad olla veidi erinevad töövood, kuid üldine protsess on sarnane. Lisaks saate analüüsi täiustamiseks ja taimestiku niiskusesisalduse ja muude tegurite vaheliste seoste paremaks mõistmiseks lisada ka teisi andmekihte, näiteks maakasutus, kõrgus või halduspiirid. 

Masinate andmetel põhinev topograafia

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Põllult kogutud andmeid ei kasuta põllumehed ja agronoomid. Näiteks on peaaegu igal tänapäevasel masinal GPS-vastuvõtja, mis suudab kõrgusandmeid koguda, ja täpsus paraneb üsna sageli. Reaalajas kinemaatika (RTK). 

Masinate andmetel põhinev topograafiline kaart
Topograafia masinaandmete ja taimestiku põhjal

Suuremat osa neist andmetest ei kasutata aktiivselt, kuna nende andmete eraldamine, puhastamine ja töötlemine, et neist reaalset väärtust saada, on üsna aeganõudev. Üks GeoPardi põhiideid on vähendada andmete kasutamise keerukust täppispõllumajanduses. 

GeoPard on võimeline automaatselt ekstraheerima suure täpsusega kõrgusandmeid järgmistest allikatest:

  • Saagikuse andmekogumid
  • EC/muude andurite andmekogumid

GeoPard kasutas parimat saadaolevat topograafia andmestik iga põllu kohta, kuid kahjuks pole ülitäpsed lidari andmed saadaval iga asukoha kohta maailmas. Seetõttu on masinaandmetel põhinev digitaalne kõrgusmudel ideaalne valik ja parandab oluliselt teadmisi põllu kohta. 

Nagu iga GeoPardi andmekihi puhul, saate edaspidi luua tsoone masina kõrgusandmete põhjal Zones Creatoriga ja kasutada neid andmeid Zones Ops moodul (erinevate andmekogumite kattuvuse leidmine) ja kasutage seda mitmekihiline analüüs.

Pane tähele, et on võimalik ka võrdlema kaugseirepõhised VS-masinad/RTK-põhised topograafilised mudelid.

Mis on topograafilised seadmed?

Topograafilised seadmed viitavad spetsiaalsetele tööriistadele ja instrumentidele, mida kasutatakse topograafia valdkonnas, mis on Maa pinnaomaduste uurimine ja kaardistamine.

Mis on topograafilised seadmed?

Need tööriistad on loodud maapinna topograafia erinevate aspektide, sealhulgas kõrguse, kalle ja kontuuride mõõtmiseks ja salvestamiseks. Siin on mõned levinumad topograafilised seadmed:

  • Totaljaam: Tahhümeeter on elektrooniline mõõteseade, mis ühendab teodoliidi (kasutatakse horisontaalsete ja vertikaalsete nurkade mõõtmiseks) ja elektroonilise kaugusmõõtja (EDM) funktsioonid vahemaade mõõtmiseks. Seda kasutatakse täpseks positsioneerimiseks ning nurkade ja vahemaade mõõtmiseks topograafilistes mõõdistustes.
  • GPS-vastuvõtja (globaalne positsioneerimissüsteem): GPS-vastuvõtjad kasutavad satelliitide signaale Maa pinnal täpse asukoha määramiseks. Topograafias kasutatakse GPS-vastuvõtjaid kontrollpunktide määramiseks ja koordinaatide mõõtmiseks, mis on täpsete topograafiliste kaartide loomiseks üliolulised.
  • Tasandusvahend: Tasandusvahendeid, näiteks tasandusloodi või digitaalset loodi, kasutatakse maapinna erinevate punktide vaheliste kõrguste või erinevuste mõõtmiseks. Need aitavad määrata maapinna kontuure ja nõlvu.
  • LiDAR (valguse tuvastamine ja kauguse mõõtmine): LiDAR on kaugseiretehnoloogia, mis kasutab laserkiirt vahemaade mõõtmiseks ja detailsete kolmemõõtmeliste kaartide loomiseks. Seda kasutatakse tavaliselt õhust või maapinnalt tehtavates uuringutes kõrgresolutsiooniliste kõrgusandmete jäädvustamiseks.
  • Fotogrammeetrilised seadmed: Fotogrammmeetria hõlmab mõõtmiste saamist fotodelt. Õhust tehtud piltide jäädvustamiseks kasutatakse spetsiaalseid kaameraid, topograafilisi masinaid, droone või mehitamata õhusõidukeid (UAV-sid), mis on varustatud kõrglahutusega kaameratega. Seejärel kasutatakse fotogrammeetrilist tarkvara nende piltide töötlemiseks ja topograafilise teabe eraldamiseks.
  • Käeshoitavad GPS-seadmed: Käeshoitavad GPS-seadmed pakuvad täpseid asukohaandmeid reaalajas. Need on kaasaskantavad ja neid kasutatakse navigeerimiseks, kaardistamiseks ja andmete kogumiseks välitingimustes.
  • Väliraamatud ja mõõtevahendid: Maamõõtjad kasutavad välipäevikuid mõõtmiste, visandite ja märkmete jäädvustamiseks topograafiliste mõõdistuste ajal. Mõõtevahendeid, nagu mõõdulindid, kaugusemõõtmislatid ja lipulintid, kasutatakse vahemaade mõõtmiseks ja huvipunktide märkimiseks.

Need on mõned olulised topograafilised seadmed, mida selles valdkonnas kasutatakse. Oluline on märkida, et tehnoloogia areng võib kaasa tuua uusi tööriistu või olemasolevate seadmete variatsioone, seega on soovitatav olla kursis uusimate arengutega.

Mis on topograafi masin?

Topograafimasin, tuntud ka kui topograafiline mõõdistusmasin või topograafiline kaardistamissüsteem, on spetsiaalne tööriist, mida kasutatakse põllumajanduses põllu või põllumajandusmaa füüsikaliste omaduste täpseks mõõtmiseks ja kaardistamiseks.

Mis on topograafiline masin põllumajanduses?

See on loodud täpsete kõrgusandmete jäädvustamiseks ja detailsete topograafiliste kaartide loomiseks, mis kujutavad maastiku kontuure, nõlvu ja muid olulisi omadusi.

Topograafimasin koosneb tavaliselt täiustatud mõõdistamisseadmetest, sealhulgas globaalse positsioneerimissüsteemi (GPS) vastuvõtjatest, laserskanneritest, LiDAR-anduritest (valguse tuvastamise ja kauguse mõõtmise anduritest) ja pardaarvutitest.

Need komponendid töötavad koos, et koguda täpseid asukohaandmeid ja mõõta põllumajandusmaa eri punktide kõrgust.

Masinat juhivad põllumajandusspetsialistid või koolitatud tehnikud, kes seda põllul kasutavad. Topograafiamasina liikumisel läbi piirkonna kasutab see GPS-signaale oma asukoha määramiseks ja laser- või LiDAR-tehnoloogiat maastiku kõrguse mõõtmiseks. Kogutud andmeid töödeldakse ja analüüsitakse seejärel täpsete topograafiliste kaartide loomiseks.

Loodud topograafilised kaardid pakuvad väärtuslikku teavet põllumeestele ja maaomanikele. Need võimaldavad paremini planeerida ja hallata põllumajandustegevust, näiteks niisutamist, kuivendamist ja maa tasandamist.

Maa topograafia mõistmise abil saavad põllumehed optimeerida oma põllumajandustavasid, minimeerida mullaerosiooni ja suurendada üldist saagikust.

Kokkuvõtteks võib öelda, et topograafilistel seadmetel on topograafia valdkonnas oluline roll Maa pinnavormide täpsel mõõtmisel ja kaardistamisel. Nende tööriistade abil kogutud teave on ülioluline detailsete topograafiliste kaartide loomiseks, mis omakorda aitavad kaasa tõhusale maakorraldusele, põllumajandustegevuse planeerimisele ja põllumajandustavade optimeerimisele. 

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