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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Mis on saagi skautimine?

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

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

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

Mis on automatiseeritud saagiandmete uurimine?

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

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

Automatiseeritud põllukultuuride andmete uurimise protsess hõlmab mitut etappi, näiteks:

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

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

Kuidas tuvastada skauditsooni?

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

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

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

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