Mitmekihiline (integreeritud) andmeanalüüs täppispõllumajanduses

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.

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.