Silt: Kaugseire

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. 

Kuidas satelliidipildid aitavad põllukultuuride jälgimisel

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Satelliidipildid on üks mitmekülgsemaid funktsioone, mida saab põllumajandustootmises rakendada otsustusprotsessi parandamiseks. Suure hulga andmete põhjal otsuste tegemine aitab põllumeestel, agronoomidel või nõustajatel mõista olukorda ja protsesse, mis toimuvad jälgitavatel põllumajanduspõldudel.

Mis on satelliidipildistamine?

Satelliidipildistamine, tuntud ka kui satelliit-kaugseire, on protsess, mille käigus satelliidipiltide abil kogutakse teavet Maa pinna, atmosfääri ja ookeanide kohta. See tehnoloogia hõlmab järgmiste tehnoloogiate kasutamist: satelliidid varustatud spetsiaalsete andurite ja kaameratega, mis suudavad kosmosest jäädvustada Maast kõrglahutusega pilte.

Satelliitide jäädvustatud pilte saab kasutada mitmesugustes rakendustes, sealhulgas ilmastikumustrite jälgimiseks, keskkonnamuutuste jälgimiseks, maakasutuse ja taimestiku kaardistamiseks ning loodusõnnetuste mõju hindamiseks. Neid saab kasutada ka sõjalistel ja luure eesmärkidel.

Satelliidipildistamine oma eelistega võib tekitada olukordi, mida regulaarse vaatlusega ei ole võimalik näha. Regulaarsed vaatlused võivad olla väga nõudlikud nii tööjõu, raha kui ka ajakulu osas.

Isegi põllukultuuride kasvuperioodil regulaarselt tehtavate vaatluste korral on mitmeid asju, mida palja silmaga ei ole võimalik näha, näiteks varajane areng haigus ja kahjurite tekitatud kahjustused, mis lõppkokkuvõttes põhjustavad klorofülli lagunemist raku tasandil.

Inimsilmale nähtamatute spektraalribade integreerimise ja arvutamise abil saavad kasvatajad ja nõustajad klorofülli lagunemist enne taimedel nähtavate haigus- või kahjurikahjustuste sümptomite ilmnemist hõlpsalt visualiseerida.

Multispektraalsed satelliidipildid

Need põllukultuuride seire eelised on tänapäevaste tehnoloogiate puhul kasulikud, võimaldades sellise teabe integreerimist geograafilistesse infosüsteemidesse, mille tulemuseks on kiire ja kvaliteetne andmekogum, mida saab kasutada põllumajanduslike tootmissüsteemidega seotud otsustusprotsessides.

Lisaks teabepõhiste otsuste tegemisele saab satelliidipilte kasutada aruandluseks, arvestuse pidamiseks ja integreerimiseks erinevate andmekogumitega (haiguste ja kahjurite mudelid, saagikaardid, kahjurite seire, väetamiskaardid jne), et luua veelgi funktsionaalsem põllukultuuride seiresüsteem ja viis, kuidas põllumees või teised spetsialistid näevad põllukultuuride edenemist kasvuperioodil.

Kuidas satelliidipilte põllumajanduses kasutatakse?

Pilte saab kasutada spektraalindeksite modelleerimiseks ja arvutamiseks, mida hiljem saab kasutada visualiseerimiseks värvisünteesi kujul, kas spektri nähtavas osas või teiste lainepikkuste lisamise teel. Õigesti valitud värvisüntees võib paljastada põllukultuuride kasvu, stressi või mulla seisundi. erosioon kuvatakse erinevate värvidega.

Spektraalsed indeksid on kahe või enama lainepikkuse spektraalse peegelduse kombinatsioonid huvipakkuvate tunnuste näitamiseks. Põllukultuuriindekseid kasutatakse kõige sagedamini põllumajanduses, kuid indekseid kasutatakse ka põlenud alade, muude kunstlike tunnuste, vee ja muude geoloogiliste tunnuste tuvastamiseks.

Hüperspektraalsed satelliidipildid

Kasulikud spektraalnäitajad põllukultuuride tootmises on järgmised:

  • NDVI (Normaliseeritud taimestiku erinevuse indeks).
  • EVI (täiustatud taimestiku indeks).
  • RENDVI või NDRE (punase serva normaliseeritud erinevuse taimestikuindeks).
  • GNDVI (rohelise normaliseeritud erinevuse taimestiku indeks).
  • MSI või NDWI (Moisture Stress Index).
  • LAI (lehepindala indeks).

NDVI on üks enimkasutatavaid indekseid ja seda kasutatakse sageli põllukultuuri algseisundi ülevaatamiseks. Teised indeksid töötavad teatud omadustega, seega on tulemused spetsiifilised ja seotud konkreetsete põllumajanduslike kohtadega, mistõttu on oluline arvestada maismaataimestiku ajalooga.

NDVI (normaliseeritud taimestiku erinevuse indeks)

See indeks mõõdab rohelist taimestikku ja on üldiselt kõige laialdasemalt kasutatav indeks. Lehed peegeldavad infrapunavalgust (NIR) ja kasutavad fotosünteesiks ainult nähtavat valgust. See tähendab, et tervet taime, millel on hea fotosünteesi kiirus, saab analüüsida, võrreldes NIR-i nähtava punase valgusega.

Ebatervislik taimestik peegeldab rohkem nähtavat valgust ja alandab lähiinfrapunakiirgust (NIR). Tervislik taimestik vähendab osa talle langevast nähtavast valgusest. NDVI on aga tundlik mulla (valguse ja värvi), pilvkatte ja varju mõjude suhtes. Samuti võivad NDVI väärtused olla valed tiheda taimestiku korral.

EVI (täiustatud taimestiku indeks)

See indeks on mõõduka lahutusvõimega spektrite standard – instrument, mida kasutatakse Terra ja Aqua satelliitidel. EVI pakub NDVI-le alternatiivi, mis viitab mõnele selle puudusele, nt pinnase ja atmosfääri piirangud, optimeerides lehtede peegelduvust.

See kasutab signaali korrigeerimiseks nähtava spektri sinist osa, vähendades eespool nimetatud piirangute, sealhulgas aerosoolide poolt hajuva elektromagnetkiirguse mõju.

RENDVI või NDRE (punase serva normaliseeritud erinevuse taimestikuindeks)

See indeks põhineb standardsel NDVI indeksil, kuid muudatustega. RENDVI on väga kasulik täppispõllumajanduses, metsade seires ja põllukultuuride stressi tuvastamisel.

Selle efektiivsus tuleneb punasesse otsribasse langevate lainepikkuste kaasamisest, mitte peegelduse ja neeldumise väärtusele vastavate lainepikkuste kaasamisest. See on eriti mugav taimestiku seisundi väikeste muutuste tuvastamiseks.

GNDVI (rohelise normaliseeritud taimestiku erinevusindeks)

See indeks sarnaneb NDVI indeksiga ja mõõdab valguse peegeldust spektri rohelises osas lainepikkuste vahemikus 540–570 nanomeetrit, mitte spektri punases osas. See muudab indeksi tundlikumaks põllukultuuride roheliste osade klorofülli sisalduse suhtes.

MSI (niiskusstressi indeks)

See indeks on tundlik lehtede veesisalduse suurenemise suhtes. MSI indeksit kasutatakse veepuuduse stressi tuvastamiseks ja see on hea näitaja põllukultuuride tingimuste kohta, mida sageli kasutatakse põllukultuuride modelleerimiseks, tulekahjude analüüsimiseks ja ökosüsteemi füsioloogia jaoks. Kõrged väärtused näitavad veestressi ja madalamat veesisaldust.

LAI (lehepinna indeks)

Seda indeksit kasutatakse lehtede pindala hindamiseks ning taimede kasvu ja saagikuse ennustamiseks.

Põllukultuuride satelliidipiltide tüübid

Satelliidid ja tehnoloogiapakkujad Satelliidipiltide tüüp Korda tsüklit Ruumiline eraldusvõime
Landsat4-9 RGB, MULTISPEKTRAALNE, PANKROMAATILINE 8 päeva 15, 30, 100 meetrit
Sentinel-2, RGB, MULTISPEKTRAALNE 5 päeva 10 meetrit
Planeedi ulatus RGB, MULTISPEKTRAALNE Igapäevane 3-4 kuud
Planeet SkySat PANKROMAATILINE, MULTISPEKTRAALNE Igapäevane 0,5, 0,71–0,82 m
Airbusi Plejaadid MULTISPEKTRAALNE Igapäevane 0,5 meetrit
Palub NEO-d PANKROMAATILINE, MULTISPEKTRAALNE 40 minutit pärast taotluse esitamist 0,3 meetrit
ICEEYE SÜNTEETILISE AVAGA RADAR Igapäevane 0,25 m
Hüperion Hüperspektriline Pole kohaldatav 30 meetrit
Prisma Hüperspektriline Pole kohaldatav 0,3 meetrit

Satelliidipiltide kasutusjuhud

Siin on mõned olulised satelliidipiltide kasutusalad põllukultuuride seiramisel:

Termopildid

Maapinnal asuvate objektide kiirgavat soojust on näha õhust tehtud termofotodel, mis paljastavad ka temperatuurimuutused, mis vastavad põllukultuuride stressile. Mittevajalike elementide, näiteks pöördseadmete, eemaldamine pildilt kalibreerimise ja pildikorrektsiooni abil hoiab ära andmete moonutamise.

Lõppkujutisel on jahedamad piirkonnad lillad ja soojemad piirkonnad kollased. Termopildistamine on abiks lekete, ummistuste ja muude niisutusprobleemide leidmisel, kuna vesi jahutab taimestikku. Termopildistamine aitab kasvatajatel tuvastada sümptomitele eelnevaid haigusi ja kahjureid ning reageerida õigeaegsemate ja sihipärasemate sekkumistega, paljastades lehtede pinnatemperatuuri pisikesed muutused.

Mulla niiskus

Põllumajandus peab arvestama mulla niiskusega. Täppispõllumajanduse rakenduste jaoks (üksikute põldude skaalal) ja saagikuse modelleerimise paranemise ootuses on kõrgresolutsiooniliste mulla niiskuskaartide kättesaadavus eriti oluline.

Vaatluste kehva ruumilise lahutusvõime ja väikese sügavuse tõttu on satelliitidelt saadud mulla niiskusesisaldust seni vähe kasutatud põllumajanduslike otsuste toetamiseks talu- või põllutasandil. Kui aga satelliitidelt saadud mulla niiskusesisaldusel on võimalik saada asjakohaseid andmeid vastuvõetavate ajaliste ja ruumiliste mõõtmetega, eeldatakse, et sellel on suur potentsiaal.

Resolutsioon

Madala orbiidiga satelliitidelt tehtavate kõrgresolutsiooniliste satelliidipiltide arendamine ja kättesaadavus on viimasel ajal paranenud, pakkudes uut potentsiaali fenotüüpimise rakenduste jaoks. See artikkel illustreerib, kuidas satelliitfotograafiat kasutatakse põllukultuuride fenotüüpimisel ja põllumajandustootmises, ning tuvastab taimede tunnused, mida saab hinnata kõrgresolutsiooniliste satelliidiandmete abil.

Artiklis käsitletakse satelliidipõhise fenotüüpimise kasutamise eeliseid põllukultuuride aretusprogrammides ja ka puudusi, näiteks pilvede blokeerimist. Samuti uuritakse tulevikus suure eraldusvõimega satelliitkujutiste potentsiaalseid kasutusvõimalusi fenotüüpimise tööriistana.

Selleks, et aidata taimekasvatajatel valida saagikaid ja stressitaluvaid sorte, mis aitavad rahuldada ülemaailmset toidunõudlust ja samal ajal kliimamuutustega toime tulla, saab põllukultuuride sortide hindamiseks fenotüüpimise vahendina kasutada kõrgresolutsiooniga satelliidipilte.

Satelliidiseire

Satelliidipiltide rakendused

GeoPard võimed ja satelliitpildistamise rakendused pakuvad kasutajatel visualiseerida, normaliseerida, analüüsida ja saada otse põllumajandusmaatükkidelt teadmisi, et parandada põllukultuuride tootmist. Seda andmete kasutamist saab teha kasutusvalmis GeoPardi algoritmide abil või luues oma algoritme, et muuta need agronoomias kasulikuks.

Need algoritmid võimaldavad hinnata põllukultuuride kasvu, stressi jne (vt fotot) või isegi luua retseptikaarte: näiteks lämmastiku VR-rakenduskaardid, taimekaitsevahendite pritsimise rakenduse kaardid.

Korduma kippuvad küsimused

1. Kuidas saada talust satelliidipilte?

Selle oma talu jaoks hankimiseks uurige teenusepakkujaid, registreeruge ja avage nende andmebaas või portaali. Määrake oma talu asukoht ja soovitud parameetrid, et saada põllumajanduslikuks jälgimiseks asjakohaseid pilte.

2. Miks on satelliidipildid toiduvõrgustike mõistmisel abiks?

See on abiks toiduvõrgustike mõistmisel tänu oma võimele pakkuda laia ja terviklikku ülevaadet ökosüsteemidest. Jäädvustades suuremahulisi pilte maismaast ja veekogudest, võimaldab see teadlastel jälgida ja analüüsida erinevate elupaikade ja ressursside ruumilist jaotust.

See omakorda aitab uurida erinevate liikide vastastikmõju, tuvastada peamisi toitumissuhteid ja mõista energia liikumist toiduvõrkude kaudu.

See aitab lahti harutada keerulist ökoloogilist dünaamikat, aidates kaasa ökosüsteemi toimimise ja kaitsealaste jõupingutuste sügavamale mõistmisele.

3. Kui kallid on satelliidipildid?

Selle maksumus varieerub sõltuvalt mitmest tegurist. Nende hulka kuuluvad teenusepakkuja, resolutsioon, hankimise sagedus ja vajaliku katvuse ulatus. Hinnad võivad ulatuda taskukohastest madala resolutsiooniga piltide valikutest kuni kallimate valikuteni kõrge resolutsiooniga ja reaalajas jälgimise jaoks.

Lisaks võivad spetsialiseeritud teenused või kohandatud andmepäringud kaasa tuua lisakulusid. Soovitatav on uurida erinevaid pakkujaid ja nende hinnamudeleid, et leida satelliitkujutiste lahendus, mis vastab teie konkreetsetele nõuetele ja eelarvele.

4. Mis on infrapunasatelliidi pildid? Kuidas neid lugeda?

See jäädvustab Maa pinnal asuvate objektide ja pindade kiirgavat infrapunakiirgust. See annab väärtuslikku teavet temperatuurimuutuste ja termiliste mustrite kohta.

Infrapuna satelliidipiltide lugemiseks tuleb mõista, et soojemad objektid paistavad pildil heledamad, jahedamad aga tumedamad. Neid temperatuurimuutusi analüüsides saab hinnata pilvede moodustumist, tuvastada maa ja vee temperatuuri erinevusi, avastada metsatulekahjusid ja isegi jälgida ookeanihoovusi.

Värviskaala mõistmine ja piltide heledustasemete tõlgendamine aitab infrapunasatelliidipiltidelt olulist teavet ammutada.

Saagikuse ennustamine kaugseireandmete abil täppispõllumajanduses

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Saagikuse ennustamiseks peame mõistma, kui palju päikesevalgust taimed saavad ja kui palju vett nad vajavad. Taimede kasv sõltub neist kahest tegurist, kuid taimede kasvu mõjutavad paljud teised tegurid, näiteks temperatuur, niiskus ja mullatüüp.

Maailmas toodetava põllukultuuri hulk ja kvaliteet on toiduga kindlustatust mõjutav peamine tegur. See on eriti oluline arengumaades, kus põllumajandus on endiselt majanduse oluline osa.

Kaugseire Andmeid saab kasutada taimede poolt vastuvõetava valguse hulga hindamiseks ja seega saagikuse ennustamiseks. Kaugseireandmed on võimas tööriist saagikuse hindamiseks. Need annavad teavet kasvavate põllukultuuride ja nende keskkonna kohta, võimaldades teil hinnata põllukultuuride tootmist.

Kaugseireandmed on põllumajanduses andmeanalüüsi vorm, mida saab kasutada saagikuse ennustamiseks enne saagikoristust. See artikkel uurib kõike, mida peate teadma kaugseireandmete kohta.

Mis on põllumajanduse saagikuse andmed?

Saagikuse andmed on teave põllumajandustootja või põllumajandustootjate rühma toodetud saagi hulga kohta. See hõlmab hektari kohta koristatud saagi hulka. Seda saab mõõta tonnides, bušellides või mis tahes muudes mõõtühikutes, olenevalt saagist.

Põllumajandussaagi andmed on põllumajanduses olulised, sest need aitavad põllumeestel kindlaks teha, kui palju nad peaksid järgmisel hooajal külvama. Lisaks võimaldavad saagiandmed neil kindlaks teha, kas nende põllukultuuridega on probleeme, millega tuleb tegeleda.

Saagikusandmeid saab kasutada ka valitsuste, valitsusväliste organisatsioonide ja teiste sidusrühmade seatud globaalsete eesmärkide saavutamise jälgimiseks.

Lisaks kasutatakse saagiandmeid põllumajandustavade tugevate ja nõrkade külgede kindlakstegemiseks ning selle teabe põhjal soovituste tegemiseks. Saagikusandmed on kasulikud teadlike otsuste tegemisel põllumajanduse paljude aspektide kohta, näiteks:

Andmeanalüüs täppispõllumajanduses

Seemnete valik: Saagikuse andmete põhjal sortide ja hübriidide valimine aitab tagada, et põldudele külvatakse kõige tulusamad saadaolevad seemned.

Kahjuritõrje: Taimekasvu jälgimise abil saavad saagikuse andmed aidata põllumeestel kindlaks teha, millal taimekaitsevahendeid kasutusele võtta. kahjuritõrje meetmed. See võib vähendada pestitsiidide kasutamist ja suurendada kasumit.

Kastmise ajakava koostamine: Saagikuse monitoride teabe kasutamine võimaldab põllumeestel niisutusgraafikut täpsustada, mis aitab säästa vett ja raha, säilitades samal ajal kõrge saagikuse.

Mis on kaugseireandmed?

Kaugseire on teadus, mis omandab teavet objekti või nähtuse kohta ilma objektiga otsese kontaktita ja seega mitte-pealetükkivalt. Seda kasutatakse põllumajanduses põllukultuuride, mulla ja niiskustingimuste jälgimiseks.

Kaugseire kasutab elektromagnetkiirgust (EMR), näiteks raadiolainete, mikrolainete, infrapuna, nähtava valguse ja ultraviolettvalguse tekitatavat kiirgust.

Põllukultuuride kaugseire annab võimaluse mõõta põllukultuuride kasvutingimusi ajas. See annab ka teavet põllukultuuride seisundi kohta kindlatel ajahetkedel ja ruumis. Seda teavet saab kasutada saagikuse hindamiseks ja saagikoristuse aja prognoosimiseks.

Kaugseireandmeid saab kasutada maakasutuse muutuste mõõtmiseks, põllukultuuride kasvu ja saagikuse jälgimiseks, mulla niiskuse ja soolsuse taseme tuvastamiseks, kahjurite nakatumise taseme kindlakstegemiseks, keskkonnareostuse taseme jälgimiseks jne.

Näiteks kui kõnnite põllul ja vaatate taimi, kogute nende kohta andmeid. Kui sõidate ringi helikopteri või lennukiga ja vaatate taimi ülalt, kogute kaugseireandmeid.

Nende andmete kogumiseks kasutatakse palju erinevaid kaugseire tehnikaid ja seadmeid: satelliidipilte, aerofotosid, radarsüsteeme, lidar ja muud.

Mis on saagikuse ennustamine?

Saagikuse ennustamine on protsess, mille käigus hinnatakse konkreetse põllukultuuri potentsiaalset või eeldatavat saagikust antud piirkonnas ja kasvuperioodil.

See hõlmab mitmesuguste tegurite, näiteks ilmastikutingimuste, mullaomaduste, põllukultuuride geneetika ja majandamistavade analüüsimist, et teha teadlikke ennustusi tõenäolise saagi kohta.

Oluline on märkida, et saagikuse prognoosid on põllumajandussüsteemide keerukuse ja ettearvamatute tegurite, näiteks kahjurite, haiguste ja äärmuslike ilmastikunähtuste mõju tõttu ebakindlad.

Kuigi ennustusmudelid pakuvad väärtuslikku teavet, on need pigem otsuste tegemise abivahend kui absoluutse kindluse tagamine.

Kuidas see töötab?

Järgmised andmeallikad on kombineeritud, et luua saagiprognoosi numbritele mitmekesine kaal, mis põhineb praegustel kasvuperioodi oludel eri piirkondades.

Farmers Edge'i andmeteadlased ühendavad need andmeallikad masinõppe uusimate edusammudega, et ajakohastada saagikuse prognoosi hinnanguid alati, kui mõni oluline saagikuse komponent on häiritud.

1. Hooajaeelsed andmed

Saagikuse prognoosi aluse loomiseks peavad hooajaeelsed andmed olema täpsed. See teave on kättesaadav enne saagi istutamist ja loob aluse esimeste saagikuse prognooside näitude tegemiseks.

Sellised andmed nagu põllu asukoht, praegused ja eelmised põllukultuurid, põlluspetsiifilised ilmastikunähtused kuud enne istutamist või külvi, mullaanalüüside teave ja andmed ning viimase kümnendi piirkondlikud ilmastikutrendid kombineeritakse, et anda ülevaade hooaja alustamisest täpsete saagikuse näitajatega, mida oodata.

2. Hooajasisesed andmed

Hooajasisesed andmed annavad ülevaate muutujatest, mis mõjutavad põllumajandussaagikust kogu kasvuperioodi vältel pärast vundamendi rajamist.

Farmers Edge'i kohapealsed ilmajaamad pakuvad põllukeskseid andmeid, mis täiustavad neid andmekogumeid, edastades eeldatavaid ja ennustatud väärtusi, mis salvestatakse ja seejärel lähtestatakse iga päev andmete saabudes, täiustades mudeleid.

Põlludiagnostika parandamiseks ja saagikuse prognooside pakkumiseks võetakse hooaja jooksul arvesse ka muid hooajasiseseid andmeid, näiteks väetiste kasutamist, olenemata sellest, kas see on planeeritud või mitte.

3. Põllukultuuripõhised andmed

Farmers Edge'i lai kohalike agronoomide võrgustik võib kasvuperioodil pakkuda ka põllukultuuride spetsiifilisi andmeid.

Farmers Edge'i agronoomid on kindlaks teinud põllukultuuripõhised andmed, mis mõjutavad saagikust kasvuperioodil, sealhulgas veesisaldus peamistes kasvufaasides või tunnid üle kardinaalse temperatuuri põllukultuuride puhul saagikust määravatel perioodidel viie peamise saagiprognoosimisel kasutatava põllukultuuri (mais, raps, läätsed, sojaoad ja nisu) puhul.

4. Põllukultuuride ja põldude pildid

Kõrgresolutsiooniga satelliidipilte kasutatakse NDVI põllukultuuride tervise väärtuste kiireks ja täpseks määramiseks, mis võimaldab teadlastel otsida ekslikke tulemusi või piirkondlikke probleeme põllukultuuridega, mis võivad saagikust mõjutada.

Neid piirkondlikke suundumusi saab kasutada selleks, et teha kindlaks, kas piirkonnad on prognoosi kohaselt õigel teel või kas keskkonnategurid on saagikuse prognoosi väärtusi moonutanud.

5. Histogrammi andmed

Põllumajandustootjate serva saagikuse ennustusmudelid kasutavad suuri statistilisi andmeid, et leida põllupiltidelt aja jooksul erinevaid jaotusi, mis seejärel pakub selgust konvolutsioonilisele närvivõrgule, mis saab neid modifikatsioone kasutada saagikuse prognoosimiseks suurtel aladel, näiteks Ameerika Ühendriikides või Kanadas, kuna pildid aja jooksul muutuvad.

Mis on kaugseireandmed põllumajanduses?

Enne kombaini põllule jõudmist pole toodangut lihtne ennustada, kuid Farmers Edge'i meeskond on rõõmus, et saab pakkuda tootjatele täielikul ja täpsel statistikal põhinevaid saagikuse prognoose.

Igal andmeallikal on saagikuse prognoosimisel kaal, mida saab mudeli parameetrite põhjal muuta.

Kuidas suurendada põllumajandussaagikust täppistehnoloogiate abil?

Põllumajandustootjad on põlvkondade vältel põllumajandussaagikuse suurendamise üle vaielnud ja selle nimel töötanud. Mõned avastatud meetodid olid tõhusad, teised aga ebaefektiivsed.

Lisaks varasemate põlvkondade põllumajandustootjate hindamatule kogemusele võib põllumajandussektor nüüd kasu saada kaasaegsetest teaduslikest ja tehnoloogilistest edusammudest.

Vaatleme põllumeeste kõige levinumaid viise saagikuse suurendamiseks ning seda, kuidas varasemaid kogemusi ja uut tehnoloogiat saab põllumajandusliku tootlikkuse suurendamiseks kasutada.

1. Nõuetekohane niisutus

Põllumajandustootjad, kes soovivad oma talus aakri kohta keskmist saagikust suurendada, vajavad hästi läbimõeldud niisutussüsteemi. Taimedele õige veekoguse pakkumine mõjutab otseselt nende arengut ja sellest tulenevalt ka põllumajandussaagikust.

Ilmaennustused on põllumaade tõhusa niisutamise seisukohalt üliolulised. Hüperlokaalne ilmaennustus on nüüd võimalik tänu tänapäeva tehnoloogiatele, mis hõlmavad põllumajandustootjatele kohandatud programme ja tarkvara.

See teeb täppisniisutus võimaldades põllumeestel oma põllukultuuride niisutamist ette valmistada ja võimalikult täpselt ja tõhusalt planeerida.

2. Pinnase testimine ja selle kvaliteet

Üks olulisemaid saagikust mõjutavaid tegureid on mulla kvaliteet ehk viljakus. Lisaks põllumajanduslikule tootmisele mõjutab mulla kvaliteet ka seda, kui palju teatud taime kasvatamine põllumehele maksma läheb, kuna mõned neist vajavad mullas teatud elementide, näiteks mineraalosakeste, orgaanilise aine, vee ja õhu kindlaid suhteid.

Põllumajandustootjad peavad oma maatükkidel regulaarselt mulla seisundit jälgima, et saavutada suurem põllumajandussaagikus. Külvikord on üks tõhusamaid meetodeid mulla tervena hoidmiseks, muuhulgas.

Taimede vaheldumine konkreetsel põllulapil väldib mulla väsimust ja katkestab putukate tsüklit, mille tulemuseks on suurem põllumajandustoodang ja sellest tulenevalt kõrgem keskmine saagikus aakri kohta.

3. Seemnete kvaliteet

Põllumajandustootjate poolt külviks kasutatavate seemnete kvaliteet mõjutab põllumajanduslikku tootmist. Seetõttu soovitatakse põllumajandustootjatel külvata oma põllumaadele ainult sertifitseeritud seemneid, mis on läbinud kõik vajalikud kvaliteedikontrollid, et suurendada põllumajanduslikku saagikust.

Sertifitseeritud seemned võivad olla kallimad kui sertifitseerimata seemned, kuid tulemus on seda väärt, sest seemnete kvaliteet on üks olulisemaid tegureid, mis mõjutab saagi tootlikkust.

Lisaks sellele on ainult kvaliteetsete seemnete kasutamine üks keskkonnasõbralikumaid viise saagikuse suurendamiseks. Põllumajandustootja saab konkreetsete seemnete kvaliteeti kontrollida, võttes ühendust vastava seemneettevõttega ja korraldades vajadusel kohandatud katseid konkreetsel maatükil.

Lisaks on oluline mõista, et seemnete kvaliteet ei ole püsiv ega muutumatu. Alates külvist vajavad seemned kaitset. Üks selle saavutamiseks kasutatavatest seemnete töötlemise strateegiatest on seemnete katmine.

See on tehnika, mille käigus seemned kaetakse välismaterjalidega, et parandada nende omadusi (kaal, suurus) ja/või varustada neid aktiivsete kemikaalidega (mikrotoitained, mikroobsed inokulandid, kasvuregulaatorid jne), et kaitsta neid taimehaiguste eest ja soodustada nende kasvu.

4. Väetiste nutikas kasutamine

Väetised on loodud erinevat tüüpi muldade toitmiseks, taimede kasvu soodustamiseks ja saagikuse suurendamiseks, kuid nende kasutamine peaks olema tasakaalustatud ja mõistlik. Väetiste liigne kasutamine võib avaldada tõsist mõju mulla kvaliteedile ja sellest tulenevalt ka põllumajanduslikule tootlikkusele.

Põllu erinevad piirkonnad võivad vajada erinevat mulla väetamise taset, seega on parim lähenemisviis väetiste valikuline kasutamine vastavalt erinevate põlluvööndite vajadustele. See täpne põllu väetamise lähenemisviis hoiab mulla tervena, mille tulemuseks on kõrgem keskmine saagikus aakri kohta.

A Saagi jälgimise tarkvara on selles kontekstis üks tehnoloogilistest valikutest. See sisaldab põllu tsoneerimise tööriista, mis jagab satelliidipiltide põhjal põllumaa 2–7 tsooniks, tuvastades kohad, mis vajavad rohkem tähelepanu kui teised.

Kasvatajad kasutavad sageli täppistehnoloogiat kui üht keskkonnasõbralikumat viisi selle edendamiseks.

5. Taimekaitsemeetodid

Saagikust suurendada soovivad põllumehed peavad oma taimede eest hoolitsema kogu kasvuperioodi vältel ja kuni kasvuperioodi lõpuni. Põllumehed kasutavad umbrohtude, kahjurite ja haiguste mõju vähendamiseks saagi tootlikkusele mitmesuguseid ühendeid, olenevalt olukorrast.

Levinud näited on herbitsiidid, insektitsiidid, kuivatusained, taimekasvuregulaatorid, fungitsiidid, abiained ja muud kemikaalid. Taimekaitset saab teha mitmel viisil. Kaks kõige olulisemat on umbrohu-/kahjuritõrje ja taimehaiguste tõrje.

6. Taimehaiguste ennetamine ja tõrje

Taimeinfektsioonid on veel üks märkimisväärne oht kasvataja põllumajanduslikule tulemuslikkusele. Põllumajandustootjad saavad kasutada mitmesuguseid taimehaiguste ennetamise ja tõrje meetodeid, näiteks valida haiguskindlaid või haiguskindlaid sorte, töödelda seemneid fungitsiididega ning kasutada arenevatel taimedel pestitsiide ja muid sarnaseid aineid, olenevalt põllul kasvatatavate taimede tüübist.

Põllumajandustootjad peaksid pöörama erilist tähelepanu sellele, millal nad neid või muid taktikaid kasutavad, et neil oleks maksimaalne mõju. Oluline on meeles pidada, et õigeaegne taimekaitse on põllumajandussaagikuse näitajana aakri kohta kriitilise tähtsusega – mida varem probleem tuvastatakse, seda kiiremini ja lihtsamalt see lahendatakse ning seda väiksemat pindala mõjutab see.

7. Umbrohu- ja kahjuritõrje

Kasvuperioodil on põllumeeste peamisteks väljakutseteks umbrohutõrje ja kahjuritõrje. Näiteks üks umbrohi võib toota üle 10 miljoni umbrohuseemne, mis õigeaegse tõrjumise korral võivad antud põllul saagikust oluliselt vähendada ja põhjustada aastaid raskusi. Põllumajandustootjad peavad kahjurite nakatumisele terviklikult reageerima.

Põllumajandustootjad peavad pidevalt olema valmis kahjurite nakatumise probleemidele viivitamatult reageerima, sest kahjurid on väga kohanemisvõimelised ja kiiresti paljunevad organismid, mis võivad konkreetsel põllumaal saaki ohustada.

Saagikuse prognoosimine on põllumeeste jaoks oluline mure, kuna see mõjutab otseselt nende kasumimarginaali. Kui põllumees teab, kui suurt saaki ta oma maalt oodata võib, saab ta oma põllukultuure vastavalt planeerida ja oma kasumimarginaali suurendada. Seetõttu on oluline enne mis tahes põllukultuuri istutamist konkreetsele maale saagikust täpselt ennustada.

Saagikuse ennustamine GeoPard Agriculture Toolsiga

See on olnud agronoomias oluline teema juba iidsetest aegadest. See on toiduga kindlustatuse seisukohalt kriitilise tähtsusega, eriti põua, üleujutuste või muude loodusõnnetuste ajal.

Põllumajanduse saagikuse ennustamist kasutavad põllumehed ka otsuste langetamiseks põllukultuuride istutamise ja koristamise aja kohta, lähtudes mulla niiskusesisaldusest, kahjurite nakatumisest ja muudest teguritest, näiteks ilmastikutingimustest ja väetisevajadusest.

Põllumajandussaagikuse andmete abil teadlikumate otsuste langetamiseks ja kasvu efektiivsuse parandamiseks, klõpsa siia demo taotlemiseks kohe.

Korduma kippuvad küsimused

1. Kuidas saavad põllumehed oma saagikust suurendada?

Põllumajandustootjad suurendavad saagikust mullaharimise, tõhusa niisutuse, külvikorra ning kahjuri- ja umbrohutõrje abil. Need tavad optimeerivad mullaviljakust ja vee kättesaadavust ning minimeerivad kahjureid ja haigusi, mille tulemuseks on suurem saagikus.

2. Kuidas arvutada saagikust hektari/maatüki kohta?

Seda saab mõõta mitmesuguste meetodite ja tegurite abil. Üks levinud lähenemisviis on füüsiliselt koristada antud alalt representatiivne proov saagist ja see kaaluda. Seejärel ekstrapoleeritakse see kaal, et hinnata kogu põllu või talu kogusaaki.

Näiteks kui proov kaalub 100 kilogrammi ja põllu pindala on 2 hektarit, oleks saagikus hektari kohta 50 kilogrammi.

Lisaks saab väärtuslikku teavet anda selliste täiustatud tehnoloogiate abil nagu kaugseire ja satelliidipildid, et hinnata põllukultuuride tervist, taimestiku indekseid ja biomassi.

Mõõtmisel võetakse arvesse ka teisi tegureid, nagu tera kvaliteet, suurus ja turuväärtus. Näiteks kui proov kaalub 100 kilogrammi ja põllu pindala on 2 hektarit, oleks saagikus hektari kohta 50 kilogrammi.

3. Kuidas te hindate saagikust enne koristamist?

Saagikuse hindamine enne koristamist saab teha mitme meetodi kombinatsiooni abil.

Üks lähenemisviis on kasutada põllukultuurispetsiifilisi kasvumudeleid, mis võtavad potentsiaalse saagikuse ennustamiseks arvesse selliseid tegureid nagu istutuskuupäev, ilmastikutingimused ja põllukultuuri tervis.

Teine meetod on kaugseire tehnikate, näiteks satelliidipiltide või droonide kasutamine saagi elujõu ja biomassi hindamiseks.

4. Milline põllumajandussüsteem annab tervislikumaid teravilju?

Mahepõllumajandussüsteeme seostatakse sageli tervislikuma teraviljaga. Mahepõllumajandus väldib sünteetiliste pestitsiidide, herbitsiidide ja geneetiliselt muundatud organismide (GMOde) kasutamist. Selle asemel toetuvad mahepõllumehed looduslikele väetistele, külvikorrale ja bioloogilistele kahjuritõrjemeetoditele.

Need tavad aitavad kaasa teravilja tootmisele, mis on vaba keemilistest jääkidest, potentsiaalselt kõrgema oluliste toitainete sisaldusega ja millel on madalam pestitsiididega saastumise tase.

Siiski on oluline märkida, et teraviljade konkreetne kasu tervisele võib varieeruda sõltuvalt sellistest teguritest nagu mulla kvaliteet, põllukultuuride sort ja koristusjärgsed käitlemistavad.

5. Kuidas pestitsiidid suurendavad saagikust?

Pestitsiidid võivad seda suurendada, kaitstes taimi erinevate kahjurite, haiguste ja umbrohtude eest. Need aitavad tõrjuda või hävitada kahjulikke putukaid, seeni, baktereid ja muid organisme, mis võivad saaki kahjustada või hävitada.

Kahjurite mõju vähendamise abil võimaldavad pestitsiidid taimedel jõulisemalt kasvada, toitaineid tõhusalt kasutada ja suunata rohkem ressursse produktiivseks kasvuks.

Hüperspektraalsed kujutised põllumajandusele. Nordrhein-Westfaleni liidumaa toetus.

Postitatud -s vklinkovgp poolt

Meil on hea meel teatada, et projekt “Tehisintellekti raamistik mulla omaduste kvantitatiivseks hindamiseks hüperspektraalsete satelliidipiltide abil” valiti osaliseks rahastamiseks Nordrhein-Westfaleni keskkonnaministeeriumi ja Euroopa Liidu poolt programmi raames. REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW programm. Toetust rahastab Euroopa Regionaalarengu Fond / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Euroopa Regionaalarengu Fond

Tehisintellekti ja statistika kasutamine selles projektis võimaldas kindlaks teha hüperspektraalsete ja mullaandmete (nt N, pH) vahelise korrelatsiooni, hõlbustades täpsemat ja skaleeritavamat lähenemist mullaanalüüsile. Eelseisev hüperspektraalsete satelliitide käivitamine sagedaste korduskülastuste ja sujuva juurdepääsuga uutele piltidele ilma viivitusteta pakub mitmeid eeliseid, eriti säästva põllumajanduse toitainete haldamisel. Tehnoloogia aitab hinnata mulla toitainete sisaldust ja kättesaadavust, võimaldades põllumeestel väetamisstrateegiaid kohandada. See viib taimede parema toitainete omastamiseni, väiksema keskkonnamõjuni ja kulude kokkuhoiuni.

Mis on hüperspektraalne kujutis?

Hüperspektraalsed kujutised on võimas kaugseire tehnika, mis jäädvustab elektromagnetilist spektrit kõrge spektraalse lahutusvõimega.

Erinevalt traditsioonilistest satelliidipiltidest, mis tavaliselt koosnevad kolmest kuni neljast spektriribast (punane, roheline, sinine ja mõnikord ka lähiinfrapuna), kogub hüperspektraalne pilt sadu kuni tuhandeid kitsaid spektriribasid nähtava, lähiinfrapuna ja lühilainelise infrapuna piirkonnas. Iga riba annab ainulaadset teavet pildistatud ala pinnaomaduste kohta.

Seda saadakse õhus või kosmoses asuvatele platvormidele paigaldatud andurite abil. Need andurid kasutavad spektromeetreid peegeldunud või kiiratud kiirguse intensiivsuse mõõtmiseks mitmes kitsas sagedusribas.

Laia spektraalandmete valiku kogumise abil suudavad hüperspektraalsed andurid tuvastada erinevate materjalide spektraalsetes signatuurides peeneid erinevusi, võimaldades väga detailset ja täpset analüüsi.

Hüperspektraalsete kujutiste rakendused

  • Keskkonnaseire: Sellel on oluline roll ökosüsteemide tervise jälgimisel ja hindamisel. See aitab tuvastada taimestiku stressi, jälgida maakatte muutusi, avastada invasiivseid liike ning mõõta vee kvaliteedi parameetreid, nagu klorofülli kontsentratsioon või hägusus järvedes ja jõgedes.
  • Põllumajandus: See aitab täppispõllumajanduses, pakkudes üksikasjalikku teavet põllukultuuride tervise, toitainete sisalduse, niiskustaseme ja haiguste avastamise kohta. Põllumehed saavad teha andmepõhiseid otsuseid niisutamise, väetamise ja kahjuritõrje kohta, mille tulemuseks on optimaalne saagikus ja väiksem keskkonnamõju.
  • Geoloogia ja maavarade uurimineSee on oluline geoloogiliste formatsioonide kaardistamisel, mineraalide leiukohtade tuvastamisel ja kivimitüüpide iseloomustamisel. See aitab geoloogidel tuvastada muutusi mineraalide koostises ja kaardistada potentsiaalseid uurimisalasid, aidates kaasa tõhusamale ja sihipärasemale kaevandamistegevusele.
  • MetsandusSee abistab metsamajandamisel ja -seirel. See võimaldab tuvastada puuliike, kvantifitseerida metsa biomassi, avastada puude stressi ja hinnata metsatulekahjude tekitatud kahju. See teave aitab kaasa säästvale metsamajandamisele, bioloogilise mitmekesisuse kaitsmisele ja metsatulekahjude varajase hoiatamise süsteemidele.

Hüperspektraalsete kujutiste eelised

Selle peamine eelis seisneb võimes anda detailset spektraalinformatsiooni, mis võimaldab materjale suure täpsusega eristada.

See viib maakatte tüüpide parema klassifitseerimise ja kaardistamiseni, konkreetsete ainete parema identifitseerimise ning keskkonnaprotsesside parema mõistmiseni.

Hüperspektraalseid andmeid saab analüüsida ka täiustatud algoritmide ja masinõppe tehnikate abil, et saada väärtuslikke teadmisi ja automatiseerida piltide tõlgendamist.

Kaugpõllukultuuride jälgimissüsteem: kuidas see töötab?

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Täppispõllumajanduses kasutatav kaugseiresüsteem viitab erinevate tehnoloogiate ja tööriistade kasutamisele põllukultuuride jälgimiseks ja haldamiseks eemalt. See lähenemisviis kasutab andmete kogumise, analüüsi ja kommunikatsioonitehnoloogiaid, et teha teadlikke otsuseid põllukultuuride tervise, niisutamise, väetamise ja üldise põllumajandusjuhtimise kohta.

Põllumajandus ei ole 21. sajandil, kus kõik digitaliseerub, maha jäänud. Selle artikli lugemise ajal kasutavad mitmed põllumehed üle maailma juba tehnoloogiat mitmesuguste ülesannete täitmiseks oma põldudel, näiteks taimede niiskuse, mulla seisundi, üldise tervise, temperatuuri ja paljude muude andurite jälgimiseks.

Tehnoloogia omaksvõtmisega saavad põllumehed nautida täpse statistika eeliseid, võrreldes vanade aegadega, mil valikute tegemiseks kasutati oletusi ja intuitsiooni. See aitab neil teha paremaid otsuseid, mis omakorda suurendavad saaki.

Mis on põllukultuuride seiresüsteem?

Põllukultuuride seire viitab protsessile, mille käigus süstemaatiliselt jälgitakse, hinnatakse ja kogutakse andmeid põllukultuuride kohta kogu nende kasvutsükli jooksul.

See hõlmab põllukultuuride regulaarset ja süstemaatilist jälgimist, et koguda teavet nende tervise, kasvu ja arengu kohta.

Selle eesmärk on teha teadlikke otsuseid põllukultuuride majandamise tavade kohta, optimeerida ressursside kasutamist ja maksimeerida saagikust. Tavaliselt hõlmab see järgmisi tegevusi:

  • Visuaalne kontroll
  • Fenoloogilised vaatlused
  • Pinnase seire
  • Ilma jälgimine
  • Anduripõhine jälgimine
  • Andmete analüüs

Põllukultuuride jälgimise abil saavad põllumehed ennetavalt probleeme lahendada, ressursside jaotust optimeerida ja teha teadlikke otsuseid, et parandada üldist põllukultuuride tervist, saagikust ja kasumlikkust. See on täppispõllumajanduse oluline komponent, mis võimaldab põllumeestel harrastada sihipärast ja säästvat põllukultuuride majandamist.

Nutikas saagi jälgimissüsteem: kuidas see töötab?

Selle peamine eesmärk on tagada, et põllumajandus muutuks traditsiooniliste meetoditega võrreldes lihtsamaks ja tulusamaks. Alates põldude andmete kuvamisest kuni ilmaennustusteni – allpool on kõik, mida võiksite teada põllukultuuride kaugseire ja sellega seotud teemade kohta.

Nutikas põllukultuuride jälgimissüsteem hõlmab mitmesuguseid tehnoloogiaid andmete kogumiseks, analüüsimiseks ja kasutamiseks tõhusa põllukultuuride majandamise eesmärgil. Siin on ülevaade selle tüüpilisest toimimisest:

1. Andurite paigaldamine

Süsteem alustab andurite paigutamisega põllule. Need andurid suudavad mõõta selliseid parameetreid nagu mulla niiskus, temperatuur, õhuniiskus, toitainete tase ja valguse intensiivsus.

Need võivad sisaldada ka ilmaandureid, mis koguvad andmeid sademete, tuule kiiruse ja päikesekiirguse kohta. Andurid on strateegiliselt paigutatud kogu põllule, et koguda representatiivseid andmeid.

2. Andmete kogumine

Paigaldatud andurid koguvad pidevalt andmeid väljalt. Seda saab teha juhtmega või juhtmevabade ühenduste abil.

Traadita andureid kasutatakse tavaliselt, kuna need pakuvad paindlikkust ja hõlpsat paigaldamist. Kogutud andmed saadetakse edasiseks töötlemiseks ja analüüsimiseks kesksüsteemi.

3. Andmeedastus

Juhtmevabad andurid edastavad kogutud andmed keskse jaoturi või lüüsi kaudu. Seda saab teha mitmesuguste traadita sidetehnoloogiate abil, näiteks mobiilsidevõrkude, WiFi või spetsiaalsete raadiosüsteemide abil. Andmeedastus võib toimuda reaalajas või regulaarsete intervallidega, olenevalt süsteemi konfiguratsioonist.

4. Andmete salvestamine ja töötlemine

Kogutud andmed salvestatakse edasiseks analüüsiks andmebaasi. Andmetele rakendatakse täiustatud andmetöötlustehnikaid, sealhulgas masinõppe algoritme ja statistilisi mudeleid, et saada olulisi teadmisi ja mustreid. See analüüs aitab tuvastada korrelatsioone, trende ja anomaaliaid põllukultuuride tingimustes.

5. Otsustustugi ja hoiatused

Analüüsitud andmete põhjal pakub süsteem põllumajandustootjatele või agronoomidele otsustustuge. See genereerib hoiatusi ja teateid kriitiliste sündmuste kohta, näiteks mulla niiskusetaseme langemine alla läviväärtust või kahjurite või haiguste esinemine.

Need teated edastatakse veebipõhiste armatuurlaudade, mobiilirakenduste või e-posti/SMS-teavituste kaudu, võimaldades õigeaegset sekkumist.

6. Visualiseerimine ja aruandlus

Süsteem esitab analüüsitud andmeid kasutajasõbralikul viisil visualiseeringute ja aruannete kaudu. Graafikuid, diagramme ja kaarte kasutatakse sageli teabe edastamiseks saagi tervise, kasvumustrite ja keskkonnatingimuste kohta. See aitab põllumeestel andmeid hõlpsalt tõlgendada ja teha teadlikke otsuseid.

7. Automaatika ja juhtimine

Mõnel juhul saab seda integreerida automatiseeritud niisutussüsteemide, väetamissüsteemide või masinatega.

Kogutud andmete ja analüüsi põhjal saab süsteem automaatselt juhtida niisutusgraafikuid, reguleerida toitainete lisamise määrasid või aktiveerida kahjuritõrjemeetmeid.

See integratsioon võimaldab reaalajas andmepõhist otsuste langetamist ja täpset kontrolli põllukultuuride majandamise tavade üle.

Nutika põllukultuuride jälgimissüsteemi lõppeesmärk on optimeerida ressursside kasutamist, parandada põllukultuuride tootlikkust ja vähendada kulusid, pakkudes põllumeestele otsuste tegemiseks täpset ja õigeaegset teavet. Tehnoloogiat ära kasutades võimaldavad sellised süsteemid tänapäeva põllumajanduses tõhusamaid ja säästvamaid põllukultuuride majandamise tavasid.

Kaugpõllukultuuride jälgimissüsteemi olulisus

Hea saagikuse saavutamiseks on üks olulisemaid ülesandeid põllukultuuride jälgimine. Kuna taimi jälgitakse pidevalt, tagab see, et need kasvavad parimates tingimustes ja kui esineb kõrvalekaldeid, parandatakse need õigeaegselt, vähendades seeläbi laastavat eelseisvat mõju.

Põllumehe või põllumajandushuvilise jaoks väärib märkimist, et praegu on paremate ja kvaliteetsemate saakide ootamine kohustuslik, kuna enamik puudusi kõrvaldatakse piisavalt varakult.

Alates põllukultuuride jälgimine on hea saagi üks alustalasid, mistõttu on vaja läbida erikoolitus. Erikoolitus ei tähenda magistri- või bakalaureusekraadi omamist, vaid ainult arusaamist sellest, kuidas saadud tulemusi koordineerida, jälgida ja isegi kaaluda. Selle abil saate teha paremaid otsuseid, mis põhinevad täpsel diagnoosil ja hiljem parima kvaliteediga saagil.

Oma põllukultuuride jälgimise valimisel peate teadma, et lisaks nakatumise ja kahjurite leviku ennetamisele on haigused ja isegi umbrohud alati kontrolli all, seega puuduvad laastavad mõjud, mis vähendaksid tootlikkust ja isegi lõpptoodete kvaliteeti.

Kas teate, et põllukultuurid puutuvad kahjurite bioloogiliste komponentide mutatsioonide ja muutuste tõttu igal aastal kokku kummaliste ohtudega, seega tähendab ühe sarnase tõrjemeetodi valimine eksimine ja taktika muutmist iga kord?

Sel põhjusel peetakse põllukultuuride seiret tõsiseks ülesandeks, mis nõuab suuremat vastutust ja mida ei tohiks alahinnata.

Puuviljakultuuride, näiteks pirnide ja isegi õunte jälgimisel integreeritud kahjuritõrje programmi kasutamisel on soovitatav jälgida mitte ainult puude muutusi, vaid ka kontrollida neid mõjutava piirkonna ilmastikku.

See võimaldab teil koostada nimekirja võimalikest kahjuritest, mis võivad puude kasvu ohustada. Viljapuuaia süstemaatiline visuaalne jälgimine toimib alati, kui soovite vähendada kulusid ja aega istutushooajast koristushooajani.

Kliima ja kahjurid

Kliima mõju analüüsimisel on küsitav see, et mõned kahjurid võivad sellest toituda ja hiljem kiiresti põllukultuuridele mürgised olla. Põhimõtteliselt puudub paljudel põllumeestel põllumajanduses teadlikkus ja nad märkavad, kui on juba liiga hilja, sest nende põllukultuurid on juba massiliselt kahjurite poolt nakatunud.

Selle juures on parem see, et kahjurid reageerivad kliimale alati etteaimatavalt, seega saab välja töötada ideaalse strateegia, et vältida uut kahjurirünnakut ja ka neid tulevikus ennetada.

Kuigi seiret tehakse sagedamini, saavad köögivilja- ja puuviljakasvatajad kahjurite või muude ohtude olemasolust alati teada veidi hilja. See näitab, kui oluline on jälgida kliimategureid, mis lõpuks osutuvad varasemateks märkideks tärkamisest ja kahjurite nakatumisest.

Põllukultuuride jälgimine

Põllukultuuride jälgimiseks on palju viise ja üks neist on visuaalne jälgimine plokkide abil, mis võimaldavad analüüsida sarnaseid omadusi omavate puid sordi, vanuse ja isegi füüsilise seisundi põhjal.

Visuaalse jälgimise idee seisneb selles, et plokke saaks kasutada märkidena ja neid saaks uurida tervikuna, mitte eraldi, kuna seda meetodit kasutavad paljud põllumehed üle maailma ja aiandusekspertidel on alati piiratud aeg iga põllule paigutatud ploki ülevaatamiseks.

kaugseiresüsteemi olulisus põllukultuuride puhul

Sobivaima klotsi valimisel tuleb pöörata teatud tähelepanu. Seda seetõttu, et valitud klotsil peab olema kogu kahjurite ajalugu, et saaks rakendada parimat ravi ja ennetust teiste puude kasvu kaitsmiseks.

Sa ei pea oma põllukultuuride jälgimiseks omama suuri seadmeid, tööriistu ega isegi keerulisi meetodeid. Üks parimaid viise on lihtsalt teha põhjalik ja ulatuslik visuaalne kontroll, mis võimaldab teil märgata erinevat tüüpi... kahjurid puudes esinevad.

Seda saab alati teha tavalise läätse abil, kuid eksperdid kasutavad alati keerukamaid seadmeid, näiteks binokulaarset mikroskoopi. See võimaldab neil lestasid ja tripse loendada ja isegi tuvastada.

Põllukultuuride temperatuur

Saagi jälgimisel temperatuuri täpseks mõõtmiseks saab pärast lihtsa teabega tutvumist valida lihtsa termomeetri. Lisaks võite valida ka maksimaalse ja minimaalse temperatuuri mõõtmise termomeetri, mis on maapiirkondade tarnijate seas väga levinud, ja salvestada lisateavet.

Samuti väärib märkimist, et termomeeter tuleb asetada viljapuuaiale ja veenduda, et see ei oleks otsese päikesevalguse käes. Täpsema ilmateabe salvestamiseks võite lisada ka andmelogeri.

Andmelogerite puhul võite valida ka need, millel on potentsiaal mõõta temperatuuri, vihma, niiskust ja isegi lehtede niiskust.

Selleks, et saaksite kõrvale panna puud, mida te ei uuri, koos plokkides olevate puudega, mis toimivad indikaatoritena, et saaksite neid eristada, peate need lihtsalt akrüülvärvi või isegi teibiga märgistama.

Integreeritud kahjuritõrje rakendamine tagab õite, pungade ja viljade juhusliku valimise ja märgistamise, et iga puud jälgida.

Umbes ühe kuni kahe nädala pärast, ajal, mil viljad arenevad, peavad põllumehed kulutama iga kahe ja poole aakri kohta kümme kuni kakskümmend minutit, et rangelt hallata märgistatud vilju, õisi ja pungi, otsides märke, mis võivad viidata ühe või isegi mitme kahjuri olemasolule saagis.

Alati, kui põllukultuurides leitakse kahjur, tuleb see kiiresti ja üksikasjalikult registreerida spetsiaalselt seda tüüpi andmete jaoks loodud logis.

Kokkuvõte

Kogu meie agronoomide ekspertide meeskond on erinevate põllumajandusharude spetsialistid ning on võimelised pakkuma ka seireteenuseid, ühendades põllukülastused kvantitatiivse ja kvalitatiivse hindamise ning põllumajanduslike põllukultuuride kaugseiresüsteemidega.

Kõik need uuenduslikud süsteemid on hinnangud, mis keskenduvad laiale tegevuste ringile, mille käigus jälgitakse hoolikalt põllukultuuride arengut, kogudes piirkonnaga seotud andmeid ja teavet.

Seejärel analüüsib meie professionaalne meeskond neid andmeid hoolikalt ja esitab need lõpparuandes, mis võimaldab neil mainida ja hinnata peamisi tegureid, mis võivad mõjutada põllukultuuride tootlikkust.

Nende tulemuste põhjal saab GeoPard teile anda hinnangulise koristusaja ja saagikuse. See võimaldab klientidel sujuvalt jälgida oma saaki värskete satelliidipiltide abil. Kaaluda andmekihte antud kohas ilma konkreetset rajatist kasutamata.

Kaugseire tüübid põllumajanduses

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Viimasel ajal on põllumajanduses suurenenud selliste täiustatud tehnoloogiliste süsteemide nagu kaugseire kasutamine. Tänapäeval on põllumajandustavad oluliselt tõhusamad, sidusamad ja sujuvamad võrreldes tavapäraste põllumajandustavadega.

Täiustatud meetodite kasutamine, näiteks saagikuse hindamine, kõigis harimisprotsessi aspektides võib anda ideaalse saagi ja parema saagi.

Suurema saagikuse tagamiseks peavad põllumehed tagama oma põllukultuuride parima tervise. Kuigi tavapäraste süsteemide kasutamine piiras ...suuremate piirkondade vaatlemine, kuna põllumeestelt oodati, et nad külastaksid füüsiliselt kõiki maa-alasid.

Viimane innovatsioon on pakkunud mitmesuguseid viise, kuidas põllumehed saavad suuremates piirkondades saagi kvaliteeti hõlpsalt sõeluda.

Mis on kaugseire?

MääratleKaugseire on uurimis- ja tehnoloogiavaldkond, mis hõlmab Maa pinna või muude objektide kohta teabe kogumist kaugelt. See kasutab mitmesuguseid seadmeid ja andureid, näiteks satelliite, lennukeid ja droone, andmete kogumiseks ilma sihtmärgiga füüsiliselt kokku puutumata.

Lihtsamalt öeldes hõlmab see maa kontrollimist kaugelt ja täiustatud seadmete abil. Kontrollimine hõlmab maatüki füüsikaliste omaduste hindamist.

Protsess toimib nii, et hinnatakse maalt tekkivat ja peegelduvat kiirgust, mis aitab struktureerida maapilti ja aitab spetsialistidel anda hinnanguid maa konkreetsete osade kohta.

Need elektromagnetlained hõlmavad nähtavat valgust, infrapunakiirgust ja mikrolainekiirgust. Kiirguse omaduste analüüsimine võimaldab teadlastel saada väärtuslikku teavet Maa omaduste ja protsesside kohta.

Sellel on lai valik rakendusi erinevates valdkondades, sealhulgas keskkonnaseire, põllumajandus, linnaplaneerimine ja katastroofide ohjamine. See pakub võimalust jälgida ja uurida Maa pinna suuri alasid, millele otsene juurdepääs oleks keeruline või võimatu.

Milleks kaugseiret kasutatakse?

Suurendamiseks saagi areng Ja saagikuse suurendamiseks keerulises turusituatsioonis kipuvad tootjad kasutama uusimat saadaolevat tehnoloogiat. Suurima saagikuse tagamiseks peavad põllumehed saaki parimas seisukorras hoidma.

Kaugseire kasutamisega põllumajanduses muutub saagikuse tugevuse jälgimine suurel alal oluliselt lihtsamaks.

Protsessi käigus kogutud andmed toetavad täppiskasvatust, andes põllumeestele võimaluse oma saagist suuremat saaki saada. Mõned levinumad kaugseire rakendused hõlmavad järgmist:

  • Maakatte ja maakasutuse kaardistamine: See suudab tuvastada ja klassifitseerida erinevat tüüpi maakatet, näiteks metsi, põllukultuure, veekogusid ja linnapiirkondi. See teave aitab jälgida maakasutuse muutusi, hinnata metsade hävitamist, majandada loodusvarasid ja planeerida linnaarengut.
  • Keskkonnaseire: See võimaldab jälgida ja analüüsida keskkonnaparameetreid, nagu taimestiku tervis, vee kvaliteet, õhusaaste ja kliimamuutuste näitajad. See aitab jälgida ja mõista loodusnähtusi, nagu metsatulekahjud, põuad ja polaarjää sulamine.
  • Põllumajandus ja põllukultuuride majandamine: Põllumajanduslik kaugseire abil saab hinnata põllukultuuride tervist, hinnata saagikust ja tuvastada kahjurite või haiguste poolt mõjutatud alasid. See teave aitab põllumeestel teha teadlikke otsuseid niisutamise, väetamise ja kahjuritõrje kohta, mis omakorda parandab põllukultuuride tootlikkust ja ressursside majandamist.
  • Katastroofide ohjamine: See mängib olulist rolli katastroofidele reageerimisel ja taastamistöödel. See aitab kaardistada loodusõnnetuste, näiteks orkaanide, üleujutuste ja maavärinate ulatust, võimaldades ressursside tõhusat jaotamist ja abi jagamist. Samuti aitab see hinnata katastroofijärgseid kahjusid ja planeerida taastamistegevusi.
  • Geoloogia ja maavarade uurimine: Selle meetodid, näiteks hüperspektraalne pildistamine ja radar, suudavad tuvastada ja iseloomustada geoloogilisi tunnuseid ja maavarade leiukohti. See teave toetab geoloogilist kaardistamist, maavarade uurimist ja ressursside hindamist.

Kaugseire tehnikad arenevad pidevalt koos anduritehnoloogia, pilditöötlusalgoritmide ja andmeanalüüsi meetodite edusammudega.

Kõrge eraldusvõimega satelliidipiltide kättesaadavuse suurenemise ja kaugseireandmete integreerimise tõttu geograafiliste infosüsteemidega (GIS) laienevad selle rakendused ja potentsiaal, aidates kaasa meie planeedi paremale mõistmisele ja hõlbustades teadlikke otsustusprotsesse.

Kuidas kaugseire töötab?

See toimib nii, et jäädvustab ja analüüsib Maal asuvate objektide või pindade poolt kaugelt kiiratavat või peegelduvat elektromagnetilist kiirgust. Siin on lihtsustatud selgitus kaugseire toimimise kohta:

Kuidas kaugseire töötab?

  • Energiaallikas: See algab energiaallikast, mis võib olla looduslik (nt päikesevalgus) või tehislik (nt aktiivsed andurid nagu radar). Energiaallikas kiirgab Maa pinna poole elektromagnetilist kiirgust.
  • Suhtlemine sihtmärgiga: Kiirgatav energia interakteerub sihtobjektide või pindadega. Osa energiast neeldub, osa peegeldub ja osa võib sihtmärgi kaudu kanduda. Interaktsioon sõltub sihtmärgi omadustest, näiteks koostisest, tekstuurist ja niiskusesisaldusest.
  • Anduri tuvastamineAndurid, mis asuvad tavaliselt satelliitidel, lennukitel või droonidel, tuvastavad sihtmärgilt peegelduvat või kiirgavat energiat. Need andurid suudavad jäädvustada laia lainepikkuste vahemikku, sealhulgas nähtavat valgust, infrapunast valgust ja mikrolaineahju.
  • Andmete kogumine: Andurid koguvad andmeid digitaalsete piltide või mõõtmiste kujul. Kogutud andmed võivad sisaldada peegeldunud või kiiratud energia intensiivsust erinevatel lainepikkustel.
  • Andmete edastamine ja salvestamine: Pärast kogumist edastatakse andmed maapealsetele jaamadele või salvestatakse anduriplatvormil. Seejärel töödeldakse neid ja tehakse kättesaadavaks edasiseks analüüsiks.
  • Andmetöötlus ja analüüs: Kaugseireandmeid töödeldakse spetsiaalsete algoritmide ja tehnikate abil. See hõlmab atmosfäärihäirete, geomeetriliste moonutuste ja radiomeetrilise kalibreerimise korrektsioone. Seejärel analüüsitakse töödeldud andmeid, et saada Maa pinna kohta olulist teavet.
  • Tõlgendamine ja rakendamine: Analüüsitud andmeid tõlgendavad eksperdid, näiteks teadlased, geograafid või agronoomid. Nad tuvastavad ja klassifitseerivad objekte, kaardistavad maakatte tüüpe, jälgivad muutusi ja ammutavad asjakohast teavet mitmesuguste rakenduste jaoks.
  • Visualiseerimine ja suhtlemine: Lõpptulemusi visualiseeritakse sageli kaartide, piltide või muude graafiliste esituste kaudu. Need visuaalsed väljundid muudavad otsustajatel, teadlastel ja avalikkusel teabe mõistmise ja tõlgendamise lihtsamaks.

Oluline on märkida, et see saab kasutada nii passiivseid kui ka aktiivseid tuvastamistehnikaid. Passiivsed andurid tuvastavad looduslikult esinevat energiat (nt päikesevalgust), mida Maa pind peegeldab või kiirgab. Aktiivsed andurid seevastu kiirgavad oma energiat (nt radarimulsse) ja mõõdavad tagasi peegelduvat energiat.

Kuidas see põllumajanduses toimib?

Põllumajanduses toimub kaugseire protsess erinevate seadmete abil teatud aja jooksul kogutud teabe põhjal. Kogutud andmeid saab seejärel kasutada saagi ja saagikuse erinevate aspektide analüüsimiseks.

Seda analüüsi kasutatakse põllukultuuride muutmiseks, et tagada maksimaalne saagikus. Protsessi saab kasutada mitmesuguste analüüside tegemiseks ja vastavalt meetmete rakendamiseks. Põllumeeste ees seisvad levinud ohud on kahjurite nakatumine ja umbrohud põllukultuurides.

Põllumajanduses aitab see neid varakult tuvastada ja hoiatab põllumehi, et nad võtaksid vajalikke vastumeetmeid saagi tervise tagamiseks. Protsessi läbiviimiseks erinevatel maa-aladel, kus saagi suurus ja sortid on erinevad, kasutatakse mitmesuguseid seadmeid ja andureid.

Kaugseire tüübid põllumajanduses

Põllumajanduses hõlmavad kaugseiremeetodid mitmesuguseid meetodeid põllukultuuride ja põllumajandusmaastike andmete kogumiseks ja analüüsimiseks. Siin on mõned levinumad põllumajanduses kasutatavad kaugseire tüübid:

1. Optiline tuvastamine: Optilised andurid püüavad elektromagnetilist kiirgust elektromagnetilise spektri nähtava, lähiinfrapuna (NIR) ja termilise infrapuna (TIR) piirkonnas. Need annavad väärtuslikku teavet põllukultuuride tervise, taimestiku näitajate ja maakatte kohta. Optilise sensori andmeid saadakse tavaliselt satelliidipiltide või aerofotograafia kaudu.

2. Multispektraalne sensoritehnoloogia: Multispektraalsed andurid jäädvustavad andmeid elektromagnetilise spektri mitmes diskreetses sagedusalas. Need võimaldavad analüüsida taimestiku tervise ja põllukultuuride jälgimisega seotud spetsiifilisi lainepikkusi. Multispektraalseid andmeid kasutatakse tavaliselt taimestiku indeksite, näiteks NDVI (normaliseeritud taimestiku erinevuse indeks) ja EVI (täiustatud taimestiku indeks) arvutamiseks põllukultuuride seisundi hindamiseks.

3. Hüperspektraalne sensoritehnoloogia: Hüperspektraalsed andurid jäädvustavad andmeid sadades kitsastes ja külgnevates spektraalribades kogu elektromagnetilises spektris. See kõrge spektraalne lahutusvõime võimaldab üksikasjalikku analüüsi ja konkreetsete materjalide ja taimestiku omaduste tuvastamist. Hüperspektraalsed andmed on väärtuslikud haiguste avastamiseks, toitainete hindamiseks ja põllukultuuride detailseks klassifitseerimiseks.

4. Termostundmine: Termosensorid jäädvustavad andmeid elektromagnetilise spektri TIR-piirkonnas. Need mõõdavad objektide, sealhulgas põllukultuuride ja pinnase kiirgavat kiirgust, mis on seotud nende temperatuuriga. Termosensorid on kasulikud veestressi hindamiseks, niisutamise efektiivsuse tuvastamiseks ja põllukultuuride tervise jälgimiseks temperatuurimuutuste põhjal.

5. Radariandurid: Radarandurid kasutavad mikrolainekiirgust, et tungida läbi pilvkatte, taimestiku ja pinnase, võimaldades andmete kogumist olenemata ilmastikutingimustest. Radarandurid mõõdavad tagasihajunud signaali, mis annab teavet põllukultuuride ja maastiku struktuuri ja niiskusesisalduse kohta. Radariandmed on väärtuslikud topograafia kaardistamiseks, mulla niiskuse jälgimiseks ja põllukultuuride kasvufaaside hindamiseks.

6. LiDAR-tundmineLiDAR-andurid (valguse tuvastamise ja ulatuse määramise andurid) kiirgavad laserimpulsse ja mõõdavad peegeldunud valguse tagasitulekuks kuluvat aega. LiDAR-andmed pakuvad ülitäpset kolmemõõtmelist teavet saagi kõrguse, võra struktuuri ja maastiku kõrguse kohta. See on kasulik täppispõllumajanduse rakendustes, sealhulgas saagi kõrguse hindamiseks, maastiku modelleerimiseks ja võra iseloomustamiseks.

7. Mehitamata õhusõidukid (UAV-d)Erinevate anduritega, näiteks RGB-kaamerate, multispektraalsete andurite või termoanduritega varustatud mehitamata õhusõidukid võimaldavad suure eraldusvõimega ja paindlikku andmete kogumist lokaliseeritud skaalal. Mehitamata õhusõidukid pakuvad üksikasjalikku ja õigeaegset teavet põllukultuuride jälgimiseks, haiguste avastamiseks ja täppispõllumajanduse tavade jaoks.

Need erinevat tüüpi kaugseiremeetodid pakuvad üksteist täiendavaid andmeallikaid ja võimalusi, võimaldades põllumajandussüsteemidest terviklikku arusaama.

Mitmest allikast pärit andmete integreerimise ja analüüsimise abil saavad põllumehed, agronoomid ja teadlased ülevaate põllukultuuride tervisest, kasvust, toitainete seisundist, veemajandusest ja muudest olulistest teguritest, mis aitavad kaasa tõhusale põllumajanduslikule juhtimisele.

Andurite tüübid

Erinevat tüüpi andureid kasutatakse koos mitmesuguse teabe kogumiseks erineva suurusega aladel. Andurid jagunevad põhimõtteliselt logistilisteks tüüpideks. On satelliitandurid, õhuandurid ja maapealsed andurid.

Neid andureid saab edasi liigitada, näiteks maapinnaandurid, ja need võivad olla erinevates konfiguratsioonides. On olemas kaasaskantavad maapinnaandurid, sõidukitele paigaldatavad maapinnaandurid, näiteks traktoritele kinnitatavad, ja on olemas eraldiseisvad maapinnaandurid, mis tavaliselt kinnitatakse postide ja suuremate puude külge.

Maapealsed andurid kasutatakse tavaliselt toitainete taseme, mulla niiskusesisalduse ja ilmastiku kontrollimiseks. Nende abil saab teha palju muudatusi väetiste ja niisutuse kasutamises, et hoida saagikus kõrge.

Järgmine andurite kategooria on õhuandurid. Tänu droonide kättesaadavusele on õhuandurid muutunud üsna taskukohaseks ja kättesaadavaks.

Need õhuandurid saab teha maismaast kõrglahutusega pilte ja koguda muid andurite andmeid, liikudes madalatel kõrgustel pikema aja jooksul üle põllukultuuride. Nende andurite abil kogutud andmed aitavad umbrohtu tuvastada, saagikust hinnata ja teha muid üksikasjalikke analüüse, näiteks mõõta mulla soolsust ja klorofülli sisaldust.

Kuigi need on muutunud kättesaadavaks ja taskukohaseks, on need tugeva tuule ja pilvise ilmaga endiselt kasutuskõlbmatud, mis on nende kasutamise miinus.

Kõigist pildistamise sensorplatvormidest on kõige kaugemal satelliidiandur. Satelliitide kasutamine igasuguse pildistamise jaoks oli traditsiooniliselt valitsuste ja sõjaväe pärusmaa. Satelliidipiltide kasutamine põllumajanduses aitab katta suuri maa-alasid ja kontrollida saagi staatust.

Pärast loodusõnnetust aitab see arvutada kahju ja hinnata saagikust. Kuigi satelliitsensorite andmete kasutamisel on palju eeliseid, on sellega seotud ka palju hoiatusi. Esiteks on see kallis ja isegi kui kulud kõrvale jätta, tuleb pildistamist tellida kindlal ajal, tavaliselt kuid ette.

Mis kõik võib olla asjatu, kui nõutud piirkonnas on nõutud ajal pilvekate. Valitsused üle maailma on hakanud satelliidipilte avalikkusele avama, mis võib tulevikus protsessi palju lihtsamaks muuta.

Anduri töö

Põllukultuuride värve tuvastades edastavad andurid teavet, mis aitab järeldada taime tervise seisundit. Taime värvi uurides andurite edastatud täpsete andmete abil saab mõõta taime klorofülli taset, mille abil saab põllumees kindlaks teha toitainete puuduse või taime terviseprobleemi.

Lihtsaid andmeid saab hankida tavaliste värvisensorite abil, kuid keeruka teabe saamiseks kasutatakse infrapuna- ja lühilaineandureid.

Andurite töö põllumajanduses

Lehtede valguse peegeldus muutub infrapunaspektris, kui leht on sisemiselt kahjustatud, see võib näidata ka ebapiisavat veesisaldust. Üks usaldusväärsemaid mudeleid põllumajanduslikus kaugseires on tuntud kui normaliseeritud vegetatsioonierinevusindeks ehk NDVI..

Infrapuna- ja Red-Edge andureid kasutades suudab NDVI mudel kahjustatud saaki hõlpsalt tuvastada, mis annab põllumeestele rohkem reageerimisaega, et võtta tõhusaid vastumeetmeid saagi päästmiseks.

Neid andureid saab kasutada ka mulla tervise kontrollimiseks ja mulla soolsuse mõõtmiseks. Liigsete sooladega muld on infrapunakiirguse vahemikus üldiselt heledam, mis aitab tuvastada mulda, mis vajab rohkem niisutussüsteemi ja töötlemist.

Termosensorite kasutamine aitab niisutussüsteemi optimeerida. Mis tahes allikast eralduv soojus kuvatakse infrapunavahemikus heledama toonina.

Pärast niisutamist saab põllumees saata oma põldude kohale õhust pikasagedusliku infrapunaanduri ehk LWIR-anduri, et kontrollida, millised piirkonnad halva veesüsteemi tõttu soojust kiirgavad, et niisutusraamistiku probleemid saaksid lahendatud.

Satelliitsensorid võivad katta laia valikut võimalusi. Kuna need suudavad mööduda kliimatingimustest, sobivad need ideaalselt aianduslikuks vaatlemiseks. Lisaks radari- ja mikrolainesensoritele annab satelliitidelt tulev GPS täpset asukohateavet, mis on oluline uute põllumajanduslike uuenduste, näiteks isejuhtivate põllumajandusseadmete ja isejuhtivate põllumajandussõidukite puhul.

Kaugseire ja GIS-i roll ja eelised põllumajanduses

See mängib põllumajanduses olulist rolli, pakkudes väärtuslikku teavet ja teadmisi, mis aitavad kaasa paremale põllukultuuride majandamisele, tootlikkuse suurendamisele ja säästvatele põllumajandustavadele. Siin on mõned peamised viisid, kuidas kaugseire on põllumajanduses oluline:

Külvipinna hindamine

Üks kaugseire olulisemaid kasutusviise aianduses on külvipiirkonna hindamine. Õhu- ja satelliitsensoritelt saadud andmed annavad täpse analüüsi külvipiirkondadest ja aitavad riskihinnangut teha, kui peaks toimuma katastroof või õnnetus.

Kaugseire ja GIS-i roll ja eelised põllumajanduses

Saagi tervise hindamine

See võimaldab põllumeestel ja agronoomidel jälgida põllukultuuride tervist ja elujõulisust suurtel aladel. Satelliidi- või õhupilte analüüsides saavad nad tuvastada stressi, toitainete puuduse, haiguspuhangute või kahjurite nakatumise varajasi märke. See varajase hoiatamise süsteem võimaldab õigeaegset sekkumist ja sihipärast ravi, vähendades saagikadusid ja optimeerides ressursside jaotust.

Saagikuse hindamine ja prognoosimine

Andmed koos statistiliste mudelitega aitavad hinnata ja ennustada saagikust. Taimestiku indeksite analüüsimise ja selliste tegurite nagu võrade katvus ja biomass jälgimise abil saavad põllumehed ette näha võimalikke saagikuse kõikumisi ja teha teadlikke otsuseid oma toodangu koristamise, ladustamise ja turustamise kohta.

Põllukultuuride haiguste tuvastamine

GIS-i kaugseire põllumajanduses lihtsustab saastumise ja kahjurite rünnakute tuvastamist suurtel aladel põllukultuuride algstaadiumis. See annab tootjatele piisava võimaluse rakendada mis tahes vastumeetmeid, et kaitsta saaki suurte kahjude eest. See on võimalik satelliitkujutiste ja -uuringute abil.

Pinnase omadused

Võib-olla on hea saagi tagamise peamine element mulla sobiv tugi. See mõjutab otseselt saaki. Igasugune edasiminek... talumajandus või põllumajandussüsteem põhjustavad mulla muutusi, mis omakorda mõjutavad mulla tootmisvõimet.

Näiteks mulla soolsust, mulla pH-d, orgaanilise aine taset ja mulla tekstuuri saab tuvastada kaugtuvastuse abil ning neid andmeid saab analüüsida, et teostada olulisi mullatöötlusi.

Mulla niiskuse kaardistamine annab täpse hinnangu mulla veesisaldusele, mis aitab niisutussüsteemi struktuuri täiustada.

Niisutussüsteemide haldamine

Vesi on põllumajanduses kriitilise tähtsusega ressurss ja sellel on oluline roll selle kasutamise optimeerimisel. Taimestiku niiskustaseme ja aurustumise kiiruse hindamise abil aitab see põllumeestel kindlaks määrata oma põllukultuuride täpsed veevajadused.

See teave võimaldab neil rakendada tõhusaid niisutusstrateegiaid, vähendades vee raiskamist ja tagades, et põllukultuurid saavad optimaalseks kasvuks piisavalt niiskust.

Üleujutuse mõju

Satelliidipõhiste andurite ja maapealsete andurite abil kogutud andmete abil saab anda palju kindlat teavet täpse kahjuhinnangu langetamiseks.

Liigse sademete hulga tõttu üleujutuste korral on halva drenaažisüsteemiga maa-alad üleni veekogumise ohus, mis põhjustab saagi ja saagikuse olulist vähenemist.

Kahjude hindamine aitab edasise planeerimisega kahjude kontrollimiseks ja vastumeetmete rakendamiseks, et kahjud oleksid minimaalsed..

NATCATi modelleerimine

Kaugseire põllumajanduses aitab hinnata ja prognoosida loodusõnnetuste ohtusid, kasutades andurite edastatud teavet ja tavaliste riskide käitumist.

TSee nõuab riskide kaardistamist ja ohtude arvutamist ohtude hindamise kaudu, mille lõpetavad arvuti abil simuleeritud katastroofimudelid.

Kaugseirekaardid, mis on koostatud ajaloolise teabe ja erinevatelt anduritelt kogutud praeguse teabe abil, aitavad määrata kõrge üleujutusohuga alasid.

See aitab põllumajanduses, kuna kõrgema riskiga piirkondadesse ei istutata ja neid töödeldakse järgmiseks hooajaks parema üleujutuste kaitse tagamiseks.

Droonide piltide analüüs saagikahjustuste hindamiseks

Droonipiltide analüüsi kasutatakse saagi hindamiseks rahetormide, puude loendamise ja sissetungide tekitatud kahjustuste osas. Droonipildid on sama täpsed kui sisestatud ruumiline eraldusvõime. Seda saab vastavalt vajadusele suurendada.

Toitainete haldamine

See aitab hinnata toitainete puudust ja hallata väetamistavasid. Spektraalse peegeldusmustrite analüüsimise abil saavad põllumehed tuvastada põllu alasid, kus toitainete tase on erinev.

See võimaldab väetiste sihipärast kasutamist, minimeerides liigset kasutamist ja võimalikku keskkonnareostust, maksimeerides samal ajal põllukultuuride toitainete omastamist ja tootlikkust.

Keskkonnamõju hindamine

See annab vahendi põllumajandustavade keskkonnamõju hindamiseks. See aitab jälgida mullaerosiooni, hinnata kaitsemeetmete tõhusust ja tuvastada potentsiaalse reostuse alasid, näiteks liigset väetise äravoolu või pestitsiidide triivi.

See teave toetab säästva põllumajanduse rakendamist, minimeerides negatiivseid keskkonnamõjusid ja edendades pikaajalist põllumajanduslikku jätkusuutlikkust.

Kaugseiretehnoloogiate potentsiaali ärakasutamise abil saavad põllumehed ja põllumajandusspetsialistid teha teadlikumaid otsuseid, optimeerida ressursside jaotust ja rakendada säästvaid tavasid. See suurendab tootlikkust, vähendab keskkonnamõju ja parandab toiduga kindlustatust, millest saavad kasu nii põllumehed kui ka tarbijad.

Pilvede ja varjude tuvastamine põllumajanduses

Postitatud -s dementievgeopard poolt

Pilvede ja varjude tuvastamine on analüütiliste kaugseirelahenduste üks olulisemaid ülesandeid.

Kui kogu satelliidipilt on 90% puhas, on ikkagi 10% tõenäosus, et teie põld jääb pilvede/varjude alla. Ka vastupidine on tõsi – paljud süsteemid ei töötle pilte, mille pilved on kõrgemad kui 70% – kuigi ülejäänud 30% aitab agronoomil või põllumehel hooaja jooksul õigeid otsuseid langetada.

GeoPardis lahendame selle probleemi mitmete väga suure täpsusega töötavate masinõppe algoritmide abil.

Pilvede ja pilvevarjude määramine

 

Me defineerime pilvemaski ja varjumaski kogu pildi tasandil ning iga välja-pildi paari puhul arvestame, kui suur osa väljast on pilvede või pilvede varjudega kaetud.

Automaatse analüüsi puhul teeme konkreetse põllu kohta ainult täiesti pilvituid pilte, mis võimaldab kasutajal olla kindel mitmeaastase analüüsi põhjal otsuste langetamisel.

GeoPardi kasutajal on võimalus ise analüütikat vaadata ja isegi käivitada, isegi osaliselt pilvise pildi puhul.

defineeri pilvemask ja varjumask

 

See võib olla siiski väga kasulik näiteks hooaja jooksul, et rakendada muutuva kogusega pritsimist taimekaitsevahenditega, mis põhinevad uusimal satelliidipildil, kus 10% põllu pindalast on pilvede all. See tähendab, et 90% põllu pindala puhul tehakse otsus kontrollitud andmete põhjal.

Samuti saavad GeoPardi kasutajad hõlpsalt kontrollida allikpilte piirkondlikul tasandil lähiinfrapunavaates, mis aitab eristada selget maad pilvedest ja varjudest (vt lisatud pilti).

Kasutajaliidese pilvefilter asub mooduli “Satelliidiseire” ülemises menüüs, vaata lisatud ekraanipilte.

Geopard tuvastas, et väli asub osaliselt pilvede ja varjude all

 

Pea meeles, et digitaalse põllumajanduse ettevõtetel võib endiselt olla raskusi pilvede ja varjude õige tuvastamisega. Lisatud ekraanipildil loob üks selline ettevõte pilvede ja varjude andmete põhjal VR-väetisekaardi. Seega viib vale kaart valede agronoomiliste otsusteni ja lõpuks valede tulemusteni.

GeoPard tuvastab pilvi ja varje suure täpsusega ega tee oma muutuva kiiruse otsuseid pilvede põhjal. Saate alati vaadata allikpilte erinevates vaadetes ja indeksites ning suumida, et pilti ümbritsevat näha.

loodud VR väetisekaart pilvede ja varjude andmete põhjal

 

Kõik lahendused ei ole ühesugused, vali turul saadaolevate parimate valikute hulgast!

 

erinevad spektraalindeksid

Mis on pilvede tuvastamine täppispõllumajanduses?

Täppispõllumajanduses pilvede tuvastamine viitab põllumajanduspiirkondade pilvkatte tuvastamise ja jälgimise protsessile kaugseiretehnoloogiate abil. Pilved võivad oluliselt mõjutada põllumajandustavasid ja põllukultuuride tootlikkust, mistõttu on nende tuvastamine ja analüüsimine tõhusa põllumajandusliku juhtimise jaoks ülioluline.

See hõlmab mitmesuguste andurite, näiteks satelliitide, droonide või maapealsete instrumentide kasutamist põllumajanduspõldude pildistamiseks. Need andurid jäädvustavad andmeid nähtava ja infrapunase valguse kujul, mida saab analüüsida pilvede olemasolu ja omaduste kindlakstegemiseks.

Selle peamine eesmärk täppispõllumajanduses on hinnata pilvede ruumilist ja ajalist jaotust põllumajandusmaadel.

See teave aitab põllumeestel ja agronoomidel teha teadlikke otsuseid niisutamise, väetamise, kahjuritõrje ja muude põllumajandustavade kohta. Pilvkatte mustrite mõistmise abil saavad põllumehed optimeerida ressursside jaotust ja minimeerida saagi kahjustamise või saagikuse vähenemise ohtu.

Pilvede tuvastamise algoritmid analüüsivad jäädvustatud pilte, et eristada pilvepiksleid mitte-pilvepikslitest.

Need algoritmid kasutavad pilvemoodustiste täpseks tuvastamiseks ja klassifitseerimiseks mitmesuguseid tehnikaid, näiteks läviväärtuste määramist, spektraalanalüüsi ja masinõpet.

Algoritmide väljund sisaldab tavaliselt pilvekatte protsenti, pilvetüübi klassifikatsiooni ja pilvede liikumise mustreid.

Kui pilved on tuvastatud ja nende omadused kindlaks määratud, saavad põllumehed seda teavet kasutada täppispõllumajanduse tehnikate rakendamiseks.

Näiteks kui põllu teatud ala kohal tuvastatakse pilv, võivad põllumehed selles piirkonnas niisutamise või pestitsiidide kasutamise edasi lükata, kuni pilv möödub. Põllumajandustegevuse pilvede liikumisega sünkroniseerimise abil saavad põllumehed optimeerida ressursside kasutamist ja minimeerida ebavajalikke sisendeid.

See on eriti kasulik piirkondades, kus on palju pilvisust või kus ilmastikumustrid muutuvad kiiresti. Pilvisuse pideva jälgimise abil saavad põllumehed oma põllumajandustavasid reaalajas kohandada, tehes kohandusi vastavalt praegustele ilmastikutingimustele.

Kokkuvõttes mängib pilvede tuvastamine täppispõllumajanduses olulist rolli põllumajandustavade optimeerimisel ja ressursside haldamisel. Pilvkatte täpse tuvastamise ja jälgimise abil saavad põllumehed teha teadlikke otsuseid, et suurendada saagi tootlikkust, vähendada sisendi raiskamist ja leevendada muutuvate ilmastikutingimustega seotud riske.

Rasteranalüüs

Postitatud -s dementievgeopard poolt
NDVI 10 m resolutsiooniga
NDVI 30 m resolutsiooniga
haldustsoonid, mille eraldusvõime on suurendatud 3 meetrini
3 m resolutsiooniga haldustsoonid
NDVI 3 m resolutsiooniga
3 m suurenenud eraldusvõimega NDVI

Satelliidipiltide eraldusvõime võib varieeruda ja kõige populaarsematel tasuta pakkujatel on 10 m (Sentinel2) ja 30 m (Landsat). Mõnikord ei ole selline kvaliteet piisav.

Seetõttu kohandab GeoPardi meeskond põllumajanduspõldude jaoks terviklikke teaduslikke algoritme (nt kasutatakse ka meditsiinilises diagnostikas), et parandada GeoPardi raster- ja vektoranalüütika kvaliteeti.

See aitab suurendada GeoPardi kaartide täpsust 3–10 korda võrreldes satelliidipildi algse eraldusvõimega. Näiteks GeoPardi haldustsoonide kaardi ruumiline eraldusvõime on ~3 m.

Kui oled põllukultuuride kasvataja või põllumajanduskonsultant, hakka kasutama https://geopard.tech/ Tipptasemel analüütika teie põldude jaoks taskukohase hinnaga.

Kui olete teenusepakkuja, integreerige https://geopard.tech/ analüütika API kaudu oma platvormile ja hakka oma klientidele kohe väärtust pakkuma.

Kuidas NDVI kujutisi lugeda?

NDVI kujutiste lugemine hõlmab mõnda olulist sammu. Esiteks tuleb mõista, et NDVI mõõdab taimestiku tervist ja elujõudu. Kõrged NDVI väärtused näitavad tervet ja tihedat taimestikku, madalad väärtused aga stressis või hõredat taimestikku.

NDVI kujutiste tõlgendamiseks võrrelge pildiga kaasasolevat värviskaalat, kus roheline või tumeroheline tähistab tervet taimestikku ning kollane või punane stressis või taimestikuta alasid.

Analüüsides NDVI väärtuste mustreid ja variatsioone teatud piirkonnas, saate ülevaate taimestiku tervisest ja levikust, mis aitab selliste ülesannete täitmisel nagu põllukultuuride jälgimine ja maakorraldus.

GeoPard Põllumajandus

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