Võrrandipõhine analüüs täppispõllumajanduses

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

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

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

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

Lämmastik: sihtretsepti alusel vs. vastavalt pealekandmisele

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

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.