Kategoria: Käyttötapaukset

Ukrainalainen maatalousalan johtaja VitAgro ottaa käyttöön GeoPard-täsmäviljelyohjelmiston integroitua tilanhallintaa varten 85 000 hehtaarilla

Julkaistu dementievgeopard mukaan

KOLN, SAKSA ja KIJEV, UKRAINA, heinäkuu, 2025

VitAgro, Ukrainan johtavia maatalousyrityksiä, jotka viljelevät 85 000 hehtaaria (210 000 eekkeriä), on toteuttanut GeoPard Tarkkuusviljelyohjelmisto kokonaisvaltaisena päätöksentuki-järjestelmänä koko kasvukaudelle. Alusta tukee työnkulkuja esivalmistelusta, mukaan lukien suunnittelu ja maaperäanalytiikka, peltotyöhön koko kasvuajanjakson aikana.

Ukrainan 15 suurimman maatalousyrityksen joukkoon kuuluva VitAgro integroi GeoPardin toimintaansa parantaakseen maanhoitoa, ottaakseen käyttöön muuttuvien satotasojen (VRA) lannoitusstrategioita ja kvantifioidakseen täsmällisen maanviljelyn käytäntöjen taloudellista vaikutusta datalähtöisten kenttäkokeiden avulla.

“GeoPard on mullistanut peltojen hallinnan muuttamalla monimutkaisen datan käytännöllisiksi, toimiviksi suosituksiksi. Alusta auttaa rakentamaan kohdennettuja maanäytteenottostrategioita, jotka paikantavat tietyt pellon osat, jotka vaativat huomiota, mahdollistaen vyöhykespesifin hallinnan koko peltopinta-alan tasaisen levityksen sijaan, sanoi Oleh Bilan, Teknologiajohtaja VitAgrossa.

Syvien historiallisen datan pohjalta luotu potentiaalinen vyöhykekartta, joka osoittaa pellon sisäistä epätasaisuutta

Kenttäpotentiaalin vyöhykekartta syvän historiallisen datan perusteella, näyttäen vaihtelun pellon sisällä

GeoPard-ratkaisun avulla VitAgro voi järjestelmällisesti:

  • Luo tarkka maaperänäytepistosuunnitelmat kentän vaihtelun perusteella
  • Generoi aluespesifit sovelluskartat lannoitteiden ja kasvinsuojeluaineiden osalta
  • Seuraa todellisia levitysmääriä suunniteltuihin määräyksiin verrattuna
  • Laske selkeät sijoitetun pääoman tuottoprosenttimittarit täsmällisen maanviljelyn aloitteille
  • Tee dataperusteisia päätöksiä tulevaisuuden sato- ja panosaineiden hallintastrategioita varten

“GeoPard on edelleen tärkeä työkalu Ukrainan viljantuottajille ”, sanoi Dmitri Dementjev, GeoPardin toimitusjohtaja. “Tarkkuusviljely ei ole enää valinnainen vaihtoehto tulevaisuuteen suunnitteleville yrityksille. Se mahdollistaa korkealaatuisemman viljantuotannon optimoiduin kustannuksin ja vastuullisemmilla käytännöillä, vahvistaen ruokaturvaa.”

Toteutusta tuettiin yhteistyössä Agrismart, maatalousalan konsulttiyritys, joka työskentelee sekä VitAgron että GeoPardin kanssa yhdenmukaistaakseen agronomisia menetelmiä ja niiden käyttöönottoa kaikissa toiminnoissa.

Kumppanuus korostaa, kuinka digitaalinen agronomia voi parantaa tuottavuutta samalla kun se tukee ympäristövastuuta. Kun VRA-suositukset rakennetaan pellon potentiaalivyöhykkeiden perusteella, VitAgro levittää panoksia vain tarvittaessa ja sopivilla määrillä, vähentäen hävikkiä ja ympäristövaikutuksia.

MIKSI MITATA KENTÄN SISÄISTÄ VAIHTELUA

GeoPardissa luodut tuottavuusalueet tekevät kentän sisäisten suorituskyvyn erojen helpoksi havaitsemiseksi, joita maaperän tyypin vaihtelut usein aiheuttavat. GeoPard luo automaattisesti sekä hoitoalueet että näytteenottopisteet agrokemiallisen suunnitelman tekemiseksi.

Maaperänäytteenottosuunnitelma, joka näyttää näytteenottopisteet pellon vyöhykkeiden perusteella

Maaperänäytteenottosuunnitelma, jossa näytteenottopisteet perustuvat peltovyöhykkeisiin

Maaperänäytteiden otto GeoPard-suositusten perusteella

Maanäytteenotto GeoPard-suositusten perusteella

MAANÄYTTEENOTTO JA ALUEPERÄISET SUOSITUKSET

VitAgro kerää maanäytteitä suositelluista kohdista ja lähettää ne laboratorioihin. Kerroksellisen analytiikan ja validoitujen tieteellisten kaavojen perusteella tiimi luo VRA-karttoja muuttuvaa kylvöä ja lannoitusta varten vyöhykkeittäin.

Kun kukin vyöhyke on analysoitu, ilmenee selkeitä agronomisia indikaattoreita, jotka mahdollistavat entistä tarkemman ja kustannustehokkaamman panosten käytön, joka heijastaa todellista pellon heterogeenisyyttä.

GeoPard-analyysin tuottavuusalueet – Kun tarkastelet visuaalisesti saman pellon eri alueita, joiden perustana ovat erilaiset maaperätyypit – Jokaisella tuottavuusalueella tehtävän analyysin jälkeen saadaan erilaisia arvoja.

GeoPard -tuottavuusalueet – Kun tarkastellaan visuaalisesti saman pellon eri osia, jotka perustuvat erilaisiin maaperätyyppeihin – Kun analyysi on tehty jokaisella tuottavuusalueella, saadaan erilaisia indikaattoreita.

“Geopardin laajan valikoiman ansiosta, joka vastaa täysin tarpeisiimme, maaperän agrokemiallinen työ yrityksessämme on tehostunut ja tulokset ovat tarkempia”, sanoi Oleksandr Perederiy, VitAgro:n agrokemisti. “Teknologia kehittyy nopeasti, ja on tärkeää pysyä mukana. Usko säilyy, että ponnistelut eteenpäin menemiseksi ja parantamiseksi, jopa maalle vaikeana aikana, tuottavat hyviä tuloksia. Ne, jotka kylvävät tuskassa, niittävät ilolla myöhemmin.” (Psalmi 126:5-6)

INTEGRAATIO JOHN DEERE OPS CENTERIN KANSSA

Automaattinen integrointi John Deere Ops Centeriin mahdollistaa VitAgrolle:

  • Luo älykkäitä VRA-suosituksia GeoPardissa kenttäpotentiaalisten karttojen, maaperäanalyysien ja yhtälöpohjaisten laskelmien avulla
  • Lähetä reseptit John Dearille työsopimuksina, mukaan lukien erilaiset vyöhykkeen geometriat kylvöä ja lannoitusta varten
  • Hae toteutuneet sovelluskohtaiset tiedot GeoPardiin kausiluonteista suorituskykyanalyysiä varten

Jokaisen kenttäoperaation jälkeen tiedot palautuvat automaattisesti GeoPardiin, mikä mahdollistaa suorituskyvyn tarkkuuden ja jokaisen agronomisen toimenpiteen tehokkuuden arvioimisen.

KÄYTÄNNÖLLINEN MUUTTUVA-AIKAINEN TOTEUTUS KENTÄLLÄ

Kenttätyöskentelyä tuetaan saumattomalla laitteistointegraatiolla. Operaattorit käyttävät GeoPard-järjestelmän tuottamia reseptikarttoja suoraan ohjaamon näytöillä, mikä mahdollistaa agronomisten suunnitelmien tarkan toteutuksen.

VitAgro rakentaa myös omaa maanäytelaboratoriotaan ja aikoo laajentaa palvelujaan tarjoamalla päätöksenteon tukityökaluja ja lannoitussuosituksia muille Ukrainan maataloustuottajille. Tämä laajentuminen on merkittävä askel kohti täsmäviljelykäytäntöjen laajamittaista käyttöönottoa maassa.

Suunniteltaessa VRA-hintoja Smart Doses -työkalulla järjestelmä allokoi hinnat automaattisesti ja näyttää välittömästi säästöt tuotteittain.

Näkymä traktorin ohjaamosta, jossa näkyy VRA-kartta monitorilla. Kylvölannoitin: Amazone ZA-TS 4200. Kylvölannoitin, jolla tehtiin täsmäviljelyä.

Ohjaamonäkymä VRA-kartasta näytöllä. Lannoitteenlevitin: Amazone ZA-TS 4200, käytetään muuttuvaan levitykseen.

INTEGRAATION VAIKUTUKSET

Alustavien arvioiden mukaan integroitu digitaalinen hallintamalli mahdollistaa VitAgrolle saavuttaa jo vuoden 2025 sadonkorjuukaudella:

  • 15-25% alenema mineraalilannoitekustannuksissa
  • 5-8% satovuosituotto kasvoi tärkeimmissä viljelykasveissa
  • Vähennetty toiminnan hiilijalanjälki

Tuloksena saatua dataa käytetään perustana tarkkuusviljelyn käytäntöjen laajentaminen kaikille tilan pinta-aloille ja VitAgro'n sisäisen osaamisen vahvistaminen.

YRITYKSISTÄ

VitAgro on yksi Ukrainan johtavista maataloustuottajista, joka viljelee 85 000 hehtaaria. VitAgro on Ukrainan 15 suurimman tuottajan joukossa ja keskittyy kestävään viljelyyn, teknologisiin innovaatioihin ja toiminnan tehokkuuteen. Yritys kasvattaa monenlaisia ​​kasveja, kuten viljoja ja öljykasveja, yhdistäen tuottavuustavoitteet ympäristövastuuseen. Helmikuussa 2025 VitAgro toimitti myös ensimmäisen ukrainalaisen biokaasun viennin EU:hun, toimittaen 68 000 m³ (720 MWh) erän Saksaan, ja siitä tuli Ukrainan ensimmäinen biokaasun toimittaja Euroopan markkinoille. vitagro.com.ua

GeoPard tarjoaa edistyneitä tarkkuusmaanviljelyohjelmistoja, jotka on suunniteltu optimoimaan maatilan hallintaa ja maanviljelytoimintoja. Alusta integroi maaperätietoa, satelliittikuvia, konedataa ja agronomista asiantuntemusta toimintakohtaisten suositusten antamiseksi viljelijöille ja maatalousyrityksille. geopard.tech

Ukrainalainen maatalousalan johtaja Vitagro ottaa käyttöön täsmäviljelyn ohjelmiston GeoPard kattavaan tilan hallintaan

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Köln, Saksa, Kiova, Ukraina – 22. heinäkuuta 2025 – Vitagro, yksi Ukrainan johtavista maatalousyrityksistä, joka viljelee 85 000 hehtaaria, on ottanut käyttöön täsmäviljelyohjelmiston GeoPard kuten kattava päätöksenteon tukijärjestelmä koko maatalouskauden vaiheisiin – kauden valmistelusta, mukaan lukien maaperän suunnittelu ja analysointi, aina suoranaisiin peltotöihin koko kasvukauden ajan.

VitAgro on yksi Ukrainan 15 parhaan yrityksen joukossa. Se on integroinut GeoPard-teknologian toimintoihinsa maaperän hallinnan optimoimiseksi, differentioidun lannoituksen käyttöönoton ja täsmäviljelykäytäntöjen taloudellisten hyötyjen kvantifioimiseksi datalähtöisten kenttäkokeiden avulla.

“GeoPard on muuttanut kenttien hallintatapaamme tarjoamalla käytännönläheisiä suosituksia kattavan data-analyysin perusteella”, sanoi Bilian Oleh Mykolaiovych, yrityksen pääteknologi. “Alusta mahdollistaa meille kohdennettujen maanäytteenottostrategioiden luomisen, jotka tunnistavat pellon tiettyjä alueita, jotka tarvitsevat huomiota, mahdollistaen yksilöllisen käsittelyn tasaisen levityksen sijaan koko pellolla.”

Syvien historiallisen datan pohjalta luotu potentiaalinen vyöhykekartta, joka osoittaa pellon sisäistä epätasaisuutta

Syvien historiallisen datan pohjalta luotu potentiaalinen vyöhykekartta, joka osoittaa pellon sisäistä epätasaisuutta

Käyttöönotto mahdollisti Vitagron järjestelmällisesti:

  • Kehittää tarkkoja maaperänäytteenottomalleja peltovaihtelun perusteella
  • Luo vyöhykekohtaisia lannoitus- ja kasvinsuojelukarttoja
  • Valvontaa todellisten levitysmäärien osalta verrattuna suunniteltuihin määrärahoihin
  • Laskea tarkennetun maanviljelyn aloitteiden tarkat kannattavuusluvut
  • Dataperusteisten päätösten tekeminen tulevia satonhallintastrategioita varten

“GeoPard jatkaa toimittavana tärkeänä osana Ukrainan viljelijöille”, sanoi GeoPardin toimitusjohtaja Dmytro Dementiev. “Tarkkuusviljelyn käyttöönotto on välttämättömyys kaikille tulevaisuuteen katsoville yrityksille, jotka tuottavat paitsi enemmän, myös laadukkaampaa viljaa optimoiduin kustannuksin ja kestävien käytäntöjen mukaisesti, varmistaen samalla ruokaturvan.”

Kumppanuus osoittaa, kuinka digitaaliset maatalousratkaisut voivat parantaa tuottavuutta samalla edistäen ympäristövastuuta. Luomalla differentioituja levityskarttoja peltopisteiden potentiaalin perusteella Vitagro levittää resursseja vain sinne, missä niitä tarvitaan ja asianmukaisina annoksina, vähentäen hävikkiä ja ympäristövaikutuksia.

Miksi määritämme epähomogeenisuuden? 

GeoPardin avulla luodut tuottavuusalueet mahdollistavat peltoalueiden sisäisten erojen visuaalisen arvioinnin, jotka johtuvat erilaisista maalajeista. GeoPard luo automaattisesti alueet ja pisteet agrokemialliseen suunnitelmaan. 

Maaperänäytteenottosuunnitelma, joka näyttää näytteenottopisteet pellon vyöhykkeiden perusteella

Maaperänäytteenottosuunnitelma, joka näyttää näytteenottopisteet pellon vyöhykkeiden perusteella

Maaperänäytteiden otto GeoPard-suositusten perusteella

Maaperänäytteiden otto GeoPard-suositusten perusteella

Maaperänäytteiden otto

Vitagro ottaa maaperänäytteitä näistä pisteistä, toimittaa ne laboratorioihin ja muodostaa sitten monikerroksisen analyysin ja validoitujen tieteellisten kaavojen perusteella VRA-karttoja siementen differentioituun kylvöön ja lannoitukseen kullakin alueella. Jokaisen alueen yksityiskohtaisen analyysin jälkeen tunnistetaan erityisiä indikaattoreita, jotka mahdollistavat resurssien tarkemman ja taloudellisemman käytön pellon epähomogeenisuutta huomioiden.

GeoPard-analyysin tuottavuusalueet – Kun tarkastelet visuaalisesti saman pellon eri alueita, joiden perustana ovat erilaiset maaperätyypit – Jokaisella tuottavuusalueella tehtävän analyysin jälkeen saadaan erilaisia arvoja.

GeoPardin tuottavuusalueet – Kun tarkastellaan saman pellon alueita, joiden perustana ovat erilaiset maalajit – Jokaisella tuottavuusalueella tehdyn analyysin jälkeen saadaan erilaisia tuloksia.

“Geopard-ohjelman laajat ja tarpeemme täysin täyttävät valmiudet antavat meille mahdollisuuden työskennellä yrityksemme maaperän agrokemiallisen tutkimuksen alalla huomattavasti tehokkaammin ja saavuttaa parempia ja tarkempia tuloksia. Tämä johtuu halustamme pysyä mukana nopeasti kulkevassa ajassa, ja teknologiat vain nopeuttavat tätä peruuttamatonta prosessia. Uskomme, että ponnistelumme ja niiden, jotka eivät jääneet välinpitämättömiksi tässä vaikeassa maallemme koittaneessa ajassa, pyrkimykset elää rauhassa, edetä, kehittyä ja parantaa maaperätutkimuksen alaa holdingsin siirtyessä täydelliseen eriyttämiseen, tuottavat hyviä tuloksia. “Ne, jotka itkien kylvävät, niittävät iloiten. Vaikka hän menisi itkien matkalle ja kylväisi siemenensä, hän palaa iloiten kantaen vainioittaan.” (Psalmi 126:5-6)” – Oleksandr Perederiy, VitAgro-yrityksen agrokemisti

Integrointi John Deere Ops Centeriin

Automatisoitu integrointi John Deere Ops Centerin kanssa antaa Vitagrolle mahdollisuuden luoda GeoPardiin älykkäitä VRA-suosituksia (perustuen peltopotentiaalikarttoihin, agrokemiallisiin analyyseihin ja laskentayhtälöihin), lähettää ne John Deerelle WorkPlanina erilaisten kylvö- ja lannoitusvyöhykkeiden geometrioilla sekä tuoda todelliset kartat kausittaista analysointia varten. Jokaisen toimenpiteen valmistuttua tiedot palautuvat automaattisesti GeoPardiin, mikä mahdollistaa suorituksen tarkkuuden ja kunkin maataloustoimen tehokkuuden arvioinnin.

VRA:n käytännön toteutus kentällä

Käytännön toteutus pellolla varmistetaan saumattomalla integraatiolla peltokoneisiin. Käyttäjät pääsevät käsiksi määritettyihin GeoPard-karttoihin suoraan koneidensa ohjaamoissa, mikä mahdollistaa tarkkojen agronomisten suunnitelmien toteuttamisen.

On huomionarvoista, että Vitagro rakentaa parhaillaan omaa laboratoriota maanäytteitä varten ja aikoo laajentaa palveluitaan tarjoamalla päätöksentekoa tukevia työkaluja ja lannoitesuosituksia muille maanviljelijöille ympäri Ukrainaa. Tämä laajennus on merkittävä askel kohti täsmäviljelykäytäntöjen laajempaa käyttöönottoa maan maataloussektorilla.

Diferentioitujen normien suunnittelu (VRA) Smart Dosing -työkalun avulla: järjestelmä jakaa automaattisesti normit ja näyttää välittömästi kunkin tuotteen säästöt.

Näkymä traktorin ohjaamosta, jossa näkyy VRA-kartta monitorilla. Kylvölannoitin: Amazone ZA-TS 4200. Kylvölannoitin, jolla tehtiin täsmäviljelyä.

Näkymä traktorin ohjaamosta, jossa näkyy VRA-kartta monitorilla. Kylvölannoitin: Amazone ZA-TS 4200. Kylvölannoitin, jolla tehtiin täsmäviljelyä.

Näin ollen alustavien laskelmien mukaan integroitu digitaalinen hallintamalli mahdollistaa «Vitagrolle» jo kaudella 2025 скоротити витрати на мінеральні добрива на 15–25%, parantaa päätuotteiden satoa 5-8% sekä pienentää maatilan hiilijalanjälkeä. Saatu tieto muodostaa perustan täsmällisen maanviljelyn käytäntöjen tulevalle skaalautumiselle kaikille alueille ja yrityksen sisäisen asiantuntemuksen vahvistamiselle.

Tietoja yrityksestä:

ВітАгро — yksi Ukrainan johtavista maatalousyrityksistä, joka viljelee 85 000 hehtaaria (210 000 eekkeriä) viljelysmaata. Maan 15 parhaan tuottajan joukkoon kuuluva Vitagro keskittyy kestävään maatalouteen, teknologisiin innovaatioihin ja toiminnan tehokkuuteen. Yritys tuottaa monenlaisia ​​viljelykasveja, mukaan lukien viljaa, öljykasveja ja muita maataloustuotteita, ja omaksuu edistyksellisiä maatalouskäytäntöjä sekä tuottavuuden että ympäristövastuun varmistamiseksi. Helmikuussa 2025 Vitagro suoritti myös ensimmäisen ukrainalaisen biokaasun viennin EU:hun (erä 68 000 m³ / 720 MWh Saksaan), ja siitä tuli Euroopan markkinoiden ensimmäinen biokaasun toimittaja.vitagro.com.ua

GeoPard – edistyksellisten ohjelmistoratkaisujen toimittaja täsmäviljelyyn, jotka on suunniteltu optimoimaan tilojen ja maatalousoperaatioiden hallintaa. Yrityksen alusta integroi tietoja maaperästä, satelliittikuvia, koneiden tietoja ja agronomista asiantuntemusta tarjotakseen käytännönläheisiä suosituksia viljelijöille. geopard.tech

5G:n mahdollistama reaaliaikainen oppiminen kestävässä maataloudessa: Tutkimus sokerijuurikkaasta

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Meillä on ilo ilmoittaa “5G-verkot reaaliaikaisen oppimisen mahdollistajana kestävässä maataloudessa” -hankkeen onnistuneesta valmistumisesta. Hanketta on tuettu Nordrhein-Westfalenin osavaltion talous-, teollisuus-, ilmastotoimi- ja energiaministeriön osittain myöntämällä rahoituksella.

Tämä aloite on merkittävä askel eteenpäin 5G-teknologian transformatiivisen potentiaalin tutkimisessa maataloudessa, ja sen tarkoituksena on erityisesti parantaa sokerijuurikkaan viljelyn ekologisia, taloudellisia ja kestäviä näkökohtia.

Se hyödynsi 5G:n matalaa viivettä integroidakseen edistyneitä tietotekniikkajärjestelmiä reaaliajassa, mikä mahdollisti välittömät vastaukset anturi- ja sijaintitietoihin ennalta määritellyissä aikaväleissä.

Kuva projektin esittelyn päätöstilaisuudesta Hamm-Lippstadtin yliopistossa (HSHL)
Kuva projektin esittelyn päätöstilaisuudesta Hamm-Lippstadtin yliopistossa (HSHL)

Projektin painopiste ja kumppanuus

Yhteistyössä HSHL:n kumppaneiden kanssa ja Pfeifer & Langenin tuella toteutetussa projektissa keskityttiin tutkimaan sokerijuurikkaan viljelyn koko elinkaarta kumppaneiden omistamilla pelloilla. Sen tavoitteena oli osoittaa, kuinka 5G voisi toimia keskeisenä teknologiakatalyyttinä Nordrhein-Westfalenin maataloussektorilla ja miten sen potentiaali innovaatioiden ja tehokkuuden mahdollistajana olisi esitelty.

GeoPard Agriculturen rooli

GeoPard Agriculturella oli ratkaiseva rooli projektin keskeisten osa-alueiden määrittelyssä ja toteutuksessa, mukaan lukien kasvien havaitsemisen, seurannan ja tuotannon ennustamisen skenaariot. Kehitimme 5G-maatalousympäristöön räätälöidyn tekoälyjärjestelmän prototyypin, toteutimme malleja pilvi-infrastruktuurissa ja loimme mobiilisovelluksen reaaliaikaiseen vuorovaikutukseen pilvipohjaisten mallien kanssa.

Teknologinen integraatio

Tekoälymenetelmät (AI) otettiin käyttöön vankan pilvi-infrastruktuurin avulla, jossa on korkeat laskentaominaisuudet. Tekoälyalgoritmit luokittelivat kasvit reaaliajassa jokaisen risteytymisen aikana ja seurasivat niiden kasvua koko elinkaaren ajan, mikä eliminoi tarpeettomien kenttäkäyntien tarpeen pelkästään tiedonkeruutarkoituksiin.

Tämä edistysaskel mahdollisti lannoitteiden ja kasvinsuojeluaineiden tarkan levityksen säätämällä levitysmääriä dynaamisesti risteysten aikana koneoppimisalgoritmien avulla.

Miehittämättömien ajoneuvojen käyttöönotto

Lisäksi projektissa hyödynnettiin 5G:n lyhyempää viivettä miehittämättömien ajoneuvojen käyttöönotossa kasvien valvontaa ja tiedonkeruuta varten. Näillä ajoneuvoilla oli ratkaiseva rooli reaaliaikaisen tiedon keräämisessä ja maatalouskäytäntöjen optimoinnissa.

Hankkeen tulokset: Sokerijuurikkaan tuotannon tehostaminen 5G-teknologian avulla

Projekti osoitti, kuinka 5G-teknologia voisi toimia mullistavana mahdollistajana Nordrhein-Westfalenin maataloussektorilla analysoimalla sokerijuurikkaan viljelyn koko elinkaarta ja korostamalla 5G-teknologian mahdollistamia merkittäviä parannuksia. Projektin tulosten tehokkaaseen osoittamiseen tutkijat ovat kuitenkin käyttäneet työpaketteja, jotka sisältävät erilaisia skenaarioita ja infrastruktuureja.

Sokerijuurikkaan koekenttä
Sokerijuurikkaan koekenttä

Skenaarion määritelmä ottaen huomioon olemassa olevan geodatan ja koneoppimisinfrastruktuurin

Hankkeessa osoitettiin, kuinka sokerijuurikkaan tuotannon elinkaaren perinteisiä prosesseja voitaisiin parantaa 5G-teknologian integroinnin avulla. Keskeisiä tavoitteita olivat:

  • Kehitettiin valmiita skenaarioita kasvien tunnistamiseen, seurantaan ja tuotannon ennustamiseen.
  • Näiden skenaarioiden onnistuneen käyttöönoton edellyttämät tekniset vaatimukset on määritelty.
  • Tunnistettiin ja arvioitiin asiaankuuluvia ekologisia ja taloudellisia indikaattoreita 5G-verkon tuoman lisäarvon arvioimiseksi.

Tämä vaihe korosti projektin sitoutumista huipputeknologian integrointiin olemassa oleviin maatalouskäytäntöihin. Tämä arkkitehtuuri hyödynsi 5G-verkon nopeaa yhteyttä helpottaakseen reaaliaikaista tiedonkeruuta ja -käsittelyä reunalaitteiden ja pilven välillä. Pilvi-infrastruktuuri tarjosi olennaisia resursseja laaja-alaisten tekoälymallien koulutukseen ja käyttöönottoon, kun taas tekoälyalusta tarjosi vankkoja työkaluja mallien kehittämiseen ja käyttöönottoon. Sovelluskerros esitteli loppukäyttäjille tekoälymalleista johdettuja toimivia näkemyksiä, mikä paransi päätöksentekokykyä.

Koneoppiminen ja tekoäly 5G:n kontekstissa

Tämän osan tarkoituksena oli mukauttaa olemassa olevia koneoppimis- ja tekoälyjärjestelmiä edellä kuvattujen skenaarioiden mukaisiksi ja optimoida niitä vastaavasti. Keskeisiä tavoitteita olivat:

  • Määrittele järjestelmän tavoitteet ja kehitä järjestelmän arkkitehtuuri
  • Kerätty maastodata tekoälymallien kouluttamista ja validointia varten.
  • Luotiin ja annotoitiin sopiva tietokanta kasvien tunnistamista ja seurantaa varten.
  • Integroi tekoälymallit saumattomasti 5G-verkkoinfrastruktuuriin.

Tässä vaiheessa 5G-teknologiaa hyödyntävillä matkapuhelin-SIM-korteilla varustetuilla reunalaitteilla oli ratkaiseva rooli. Keskeisiä suorituskykyindikaattoreita (KPI), kuten viivettä tai kokonaisviivettä (E2E), seurattiin tarkasti. Mittauksiin sisältyi vastaanotettujen datapakettien luotettavuuden ja saatavuuden tarkka arviointi sekä käyttäjien tiedonsiirtonopeuksien ja huippunopeuksien analysointi.

Lisäksi oletuksia tehtiin UHD-resoluution videon suoratoiston perusteella MP4-muodossa, joka lähetettiin TCP:n (Transmission Control Protocol) kautta. Mahdollisia ratkaisuja tutkittiin yksittäisten kuvien käytön optimoinnilla jatkuvien videostriimien sijaan, perusoptimointien suorittamisella suoraan reunalla olevilla laitteilla ja mallikvantisointitekniikoiden toteuttamisella tehokkuuden parantamiseksi.

Pilvi-infrastruktuuri ja AWS-palvelut

Projekti nojasi vahvasti pilvi-infrastruktuuriin, joka hyödynsi AWS-palveluita, kuten Lambdaa, SageMakeria, S3:a, CloudWatchia ja RDS:ää, joilla oli ratkaiseva rooli tarvittavien resurssien tarjoamisessa tekoälymallien koulutukseen ja käyttöönottoon.

AWS Lambdaa käytettiin tehokkaaseen instanssien hallintaan ja sovellusten tarjoiluun, kun taas AWS SageMaker edisti vankkojen koneoppimisputkien rakentamista. Tallennusratkaisut, kuten S3, CloudWatch ja RDS, olivat välttämättömiä koneoppimismallien ja neuroverkkojen toiminnan kannalta ratkaisevien tietojoukkojen ja lokien tallennukseen.

AWS-pilvi-infrastruktuuri
AWS-pilvi-infrastruktuuri

Näin ollen tämä infrastruktuuri tuki 5G-verkon mahdollistamia reaaliaikaisia tiedonkäsittelyominaisuuksia.

5G-verkon latenssi

5G-verkot suunniteltiin saavuttamaan erittäin lyhyt latenssi, tyypillisesti 1–10 millisekuntia. Tämä latenssi heijasti aikaa, joka datan kulkemiseen mobiililaitteiden ja AWS-palvelimien välillä 5G-verkon kautta kului. Laitekohtaiset prosessointiominaisuudet, kuten valokuvien ottamisen ja käsittelyn nopeus älypuhelimissa, joissa on tehokkaat prosessorit, vaikuttivat myös latenssiin.

Tiedonsiirtonopeudet 5G-verkossa ja kuvan koko vaikuttivat tiedonsiirtoaikoihin AWS:ään. AWS vaikutti edelleen viiveeseen tehtävien, kuten neuroverkkopohjaisen tunnistuksen ja segmentoinnin, käsittelyaikojen osalta, jotka vaihtelivat algoritmin monimutkaisuuden ja AWS-palvelun tehokkuuden mukaan. Käsittelyn jälkeen tulokset ladattiin takaisin mobiililaitteisiin 5G:n latausnopeuden ja tulosdatan koon mukaan.

Kasvien tunnistus tekoälyn avulla

Kasvien tunnistamisen alueella tekoälypohjaiset prosessit sisälsivät kattavan kasvikuvien tietokannan luomisen neuroverkkoihin perustuvien algoritmien kouluttamiseksi. Nämä algoritmit koulutettiin erottamaan sokerijuurikaslajit muista kasveista tunnistamalla kyseiselle kasvityypille ominaisia piirteitä, kuten lehtien muotoja, kukkien värejä jne.

Sokerijuurikaskasvien fenologinen kehitys
Sokerijuurikaskasvien fenologinen kehitys. Lähde: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

Tässä kasvien tunnistamisella tarkoitamme rikkaruohojen havaitsemista ja sokerijuurikaskasvien segmentointia.

  • Rikkakasvien havaitseminen

Rikkakasvien havaitsemiseen projektissa käytettiin MobileNet-v3-mallia, jota oli koulutettu laajoilla datan lisäyksillä ja painotetulla näytteenotolla. Tämä malli saavutti vaikuttavan 0,984:n tarkkuuden ja 0,998:n AUC-arvon.

  • Sokerijuurikkaan segmentointi

Segmentointitehtävissä käytettiin malleja, kuten YOLACT, ResNeSt, SOLO ja U-net, yksittäisten sokerijuurikasnäytteiden tarkkaan rajaamiseen kuvista. Sitten valittiin tehokkain malli eri kriteerien perusteella, kuten nopeus, päättelyaika jne. Segmentointiin tarvittavat tiedot saatiin dronella otetuista RGB-kuvista, joiden kokoa muutettiin ja joihin lisättiin annotaatioita koulutus- ja validointitarkoituksiin.

Segmentointitehtäviin kuului maskien luominen, jotka rajasivat tarkasti kasvirajat. Tämä menetelmä vähensi ihmisen annotointityötä ja optimoi samalla tehokkuutta. Priorisoimalla haastavien näytteiden merkitsemistä mallin suorituskyky parani merkittävästi. Iteratiivinen uudelleenkoulutus ja epävarmuusnäytteenottostrategiat olivat osoittautuneet tehokkaiksi, ja niillä saavutettiin yli 98%:n segmentointitarkkuus eri kasvuvaiheissa.

Esimerkki segmentoinnin tulo-tuotossuhteesta
Esimerkki segmentoinnin tulo-tuotossuhteesta
  • Mallin arviointi

Mallia koulutettiin tiukoilla datan lisäyksillä. Mallia arvioitiin käyttämällä erilaisia mittareita, mukaan lukien Intersection over Union (IoU). Rakennetun mallin päättelyanalyysi, joka suoritettiin 'plant seedlings v2' -tietojoukon osajoukolle, osoitti 81%:n tarkkuuden. Päättelyn laskeminen kesti noin 320 millisekuntia 7 sekunnin alustusjakson jälkeen, joka tarvitaan vain kerran istuntoa kohden.

Tekoälyn (AI) avulla toimivassa kasvien seurannassa kamerat ja anturit tallensivat elintärkeitä kasvitietoja, joita analysoitiin koneoppimisen ja tekoälyalgoritmien avulla. Tällä analyysillä oli ratkaiseva rooli kasvien terveyden arvioinnissa, stressin, sairauksien tai muiden kasvuun vaikuttavien tekijöiden paikantamisessa.

Sovellukset ulottuivat maatalouden tuottavuuden optimoinnista luonnon ekosysteemien, kuten metsien, seurantaan, luonnonsuojelutoimien tukemiseen ja ympäristövaikutusten ymmärtämisen parantamiseen.

Kohteiden tunnistus laitoksen valvonnassa

Sokerijuurikaskasvien segmentoinnin jälkeen seuraava vaihe on kohteiden tunnistus, jonka tavoitteena on ymmärtää kunkin kasvin erityispiirteitä terveyden, kasvun ja muiden tekijöiden suhteen. Kasvien seurannassa kohteiden tunnistamiseen otettiin käyttöön edistyneitä malleja, kuten YOLOv4, MobileNetV2 ja VGG-19, joissa oli huomiomekanismeja. Nämä mallit analysoivat sokerijuurikkaiden segmentoituja kuvia havaitakseen tiettyjä stressi- ja sairausalueita, mikä mahdollisti tarkat ja kohdennetut toimenpiteet.

Projekti saavutti merkittäviä virstanpylväitä tautien havaitsemisessa kouluttamalla ImageNetillä esikoulutettuja ResNet-18- ja ResNet-34-malleja. Nämä mallit osoittivat vaikuttavan 0,88:n tarkkuuden sokerijuurikaskasveja vaivaavien tautien tunnistamisessa, ja ROC-käyrän alle jäävä pinta-ala (AUC) oli 0,898. Mallit osoittivat korkeaa ennustusluotettavuutta, ja ne erottivat tarkasti sairaat ja terveet kasvit.

Esimerkki objektin havaitsemisen tulo-lähtösuhteesta
Esimerkki objektin havaitsemisen tulo-lähtösuhteesta

Projektissa käytettiin systemaattista lähestymistapaa tautien havaitsemiseen segmentoimalla kuvat standardoituihin alueisiin. Näihin alueisiin tehtiin huolellinen merkintöjen tekeminen interaktiivisten työkalujen avulla tautien vaivaamien alueiden paikantamiseksi. Kohteiden tunnistus paransi tarkkuutta entisestään hahmottelemalla kasvien ympärille rajaavat laatikot, mikä helpotti kasvien terveyden tarkkaa seurantaa.

Kasvintuotannon ennustaminen

Kasvintuotannon ennustamisen alueella tekoälymallit hyödynsivät ympäristötietoja, kuten sääolosuhteita ja maaperän parametreja, satojen ennustamiseen. Käytettiin regressiomalleja, kuten eristysmetsämallia, lineaarista regressiota ja harjanteen regressiota.

Nämä mallit integroivat rajaavista laatikoista poimittuja numeerisia ominaisuuksia sekä maaperätietoja lannoitteiden levityksen optimoimiseksi.

Sokerijuurikas koepellolla
Sokerijuurikas koepellolla

Mallin käyttöönoton huomioon otettavat seikat

Kehitettyjen mallien käyttöönottostrategioita arvioitiin sekä reunalla toimiville laitteille että pilvialustoille. Mallien käyttöönotto reunalla toimivilla laitteilla tarjosi etuja, kuten pienemmät kustannukset ja lyhyemmän viiveen.

Tämä lähestymistapa saattaa kuitenkin heikentää laitteistorajoitusten aiheuttamaa tarkkuutta. Toisaalta pilvipalveluissa päättely nopeutui tehokkaampien näytönohjainten ansiosta, mutta se saattoi aiheuttaa lisäkustannuksia ja oli riippuvainen internetyhteydestä, mikä saattoi aiheuttaa tiedonsiirrossa viivettä.

Vertaileva analyysi 5G-verkon kanssa

Vertaileva analyysi osoitti, että 5G-verkon käyttö paransi merkittävästi sokerijuurikkaan segmentointia perinteisiin 4G/WiFi-asennuksiin verrattuna. Tämä parannus näkyi keskimääräisten asennus- ja verkkoaikojen lyhenemisenä, mikä korostaa 5G-teknologian saavuttamia tehokkuushyötyjä.

  • Tietojen valmisteluprosessi

Tiedon valmisteluprosessiin kuului terveiden ja sairaiden kasvien tietojoukkojen kerääminen, rikkaruohojen havaitseminen, kasvuvaiheiden tunnistaminen ja kuvien erottaminen 4K-raakavideosta. Tiedon valmisteluun analyysia varten käytettiin tekniikoita, kuten histogrammin tasausta, kuvan suodatusta ja HSV-väriavaruuden muunnosta.

Kerättiin näytteitä terveistä sokerijuurikkaan lehdistä ja sairaista näytteistä, kuten harmaalaikkuisista maissinlehdistä. Taudin piirteiden erottaminen käsitti lehden erottamisen taustasta, koon muuttamisen, muuntamisen ja kuvien yhdistämisen realististen näytteiden luomiseksi analyysia varten.

Segmentoinnin annotointiprosessi
Segmentoinnin annotointiprosessi
  • Aktiivinen oppimissilmukka

Aktiivinen oppimissilmukka aloitettiin nimeämättömällä datalla, jota käytettiin tunnistusmallien kouluttamiseen. Nämä mallit tuottivat annotointikyselyitä, joihin ihmisannotaattorit vastasivat ja jotka jatkuvasti tarkensivat mallin tarkkuutta iteratiivisen koulutuksen ja annotointisyklien avulla.

  • Datan annotointi multimodaalisen säätiömallin kautta

Rajallisen merkityn datan haasteeseen vastattiin hyödyntämällä vankkoja perustusmalleja luodakseen pohjatietojen annotaatioita. Keskeisessä roolissa oli erityisesti CLIP, OpenAI:n kehittämä muuntajapohjainen malli, jota koulutettiin yli 400 miljoonan kuva-tekstiparin laajalla tietojoukolla.

Käyttämällä Vision Transformers -teknologiaa selkärankana CLIP saavutti huomattavan 95%-tarkkuuden validointilaitteissa luokittelemalla kuvat tehokkaasti erillisiin luokkiin, kuten sokerijuurikkaaseen ja rikkaruohoon, erittäin tarkasti.

  • Drooniteknologia tiedonkeruuseen

Yksi projektissa käytetyistä kriittisistä teknologioista oli RGB-kameroilla varustettujen droonien käyttö, jotka tallensivat 4K-videota. Nämä droonit tuottivat yksityiskohtaisia kuvia (3840 × 2160 resoluutio) analysoitavaksi.

Näiden kuvien esikäsittely paransi mallin tarkkuutta merkittävästi, ja huomattavia parannuksia havaittiin malleissa, kuten VGGNet (+38.52%), ResNet50 (+21.14%), DenseNet121 (+7.53%) ja MobileNet (+6.6%).

Kuvan kontrastin parantamiseksi käytettiin tekniikoita, kuten histogrammin tasausta, kun taas muunnos HSV-väriavaruuteen auttoi korostamaan kasvialueita ja korostamaan olennaisia piirteitä.

  • Synteettisen datan generointi

Rajallisen kuvadatan haasteen ratkaisemiseksi synteettisiä datajoukkoja luotiin koneoppimisen ja tekoälyn avulla. Tiedonkeruu suoritettiin käyttämällä RGB-kameroita hyödyntäviä droneja, jotka lensivät 1–4 metrin korkeudessa ja vähintään 2 m/s nopeudella.

Emulointiympäristö
Emulointiympäristö

Myös muita ajoneuvoja, kuten traktoreita, käytettiin tiedonkeruuseen. Tämä synteettinen tiedontuotanto osoittautui erityisen hyödylliseksi sokerijuurikkaan tautien havaitsemisessa.

Johtopäätös

“5G-verkot kestävän maatalouden reaaliaikaisen oppimisen mahdollistajana” -projekti osoitti onnistuneesti, kuinka 5G-teknologia voi parantaa sokerijuurikkaan viljelyn ekologisia, taloudellisia ja kestäviä näkökohtia. Yhteistyössä HSHL:n ja Pfeifer & Langenin kanssa projekti integroi reaaliaikaisen tiedonkeruun ja tekoälypohjaisen analyysin, mikä parantaa tehokkuutta ja vähentää tarpeettomia kenttäkäyntejä.

Erillinen 5G-kampusverkko mahdollisti lannoitteiden ja kasvinsuojeluaineiden tarkan levityksen. Geopard Agriculturella oli ratkaiseva rooli kasvien havaitsemis- ja seurantaskenaarioiden kehittämisessä sekä 5G-maatalousympäristöön tarkoitetun koneoppimisjärjestelmän prototyypin luomisessa. Projektin menestys korosti edistyneiden teknologioiden merkitystä kestävässä maataloudessa ja korosti 5G:n potentiaalia innovaatioiden ja tehokkuuden edistämisessä.

Kestävän maatalouden taloudellisten vaikutusten visualisointi GeoPardin avulla täsmäviljelyssä

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaftin (LfL) ja GeoPard Agriculturen tutkijat yhdistivät voimansa selvittääkseen kaistaleviljelyjärjestelmien taloudellisia vaikutuksia kestävän maatalouden näkökulmasta. He jakoivat havaintojaan Hohenheimin yliopiston "Edistä biodiversiteettiä digitaalisen maatalouden avulla" -tapahtumassa, jossa keskityttiin ympäristöystävällisiin viljelykäytäntöihin ja niiden taloudellisiin vaikutuksiin.

Heidän projektinsa “Tulevaisuuden viljely” pyrki tutkimaan uusia viljelytapoja, erityisesti kaistaleviljelyä. Tässä tekniikassa eri viljelykasveja viljellään rinnakkain kaistaleina samalla pellolla, mikä voisi vähentää kemikaalien tarvetta ja lisätä luonnon monimuotoisuutta. Tutkijat halusivat löytää tapoja tehdä viljelystä ympäristöystävällisempää ja silti kannattavaa viljelijöille.

LfL:n Olivia Spykmanin ja Markus Gandorferin sekä GeoPardin Victoria Sorokinan johdolla tämä yhteistyö alkoi EIT Food Accelerator -ohjelman aikana. He käyttivät maanviljelyn, digitaalisten työkalujen ja data-analyysin osaamistaan tutkiakseen kestävien viljelykäytäntöjen taloudellista puolta.

Vaikka Käsitellessään synteettisten panosten vähentämistä ja luonnon monimuotoisuuden lisäämistä he havaitsivat, että kaistaleviljelyn ekologista potentiaalia on tutkittu hyvin. Sen mekanisointi ja työvoimatalous, erityisesti autonomisten laitteiden kanssa, vaativat kuitenkin lisäarviointia.

He havaitsivat, että maanviljelijät olivat epävarmoja sen käytännöllisyydestä, erityisesti uuden teknologian kanssa. Tämän ratkaisemiseksi he keskustelivat maanviljelijöiden kanssa kaistaleviljelyä käsittelevässä kenttälaboratoriossa ymmärtääkseen heidän huolenaiheitaan ja kommunikoidakseen paremmin.

Lisäksi maiseman muutokset voivat tehdä viljelijöistä epäröiviä, joten selkeän tiedon tarjoaminen etukäteen on tärkeää. Siksi digitaaliset työkalut, kuten visualisoinnit, voivat helpottaa viljelijöiden ja heidän yhteisöjensä välistä viestintää, mikä lisää hyväksyntää ja arvostusta ekologisesti hyödyllisille maisemamuutoksille.

Esimerkiksi Uudessa-Seelannissa maanviljelijät käyttivät virtuaalitodellisuuslaseja (VR) visualisoidakseen sopivia metsitysalueita, mikä auttoi maatilan suunnittelua havainnollistamalla vaikutuksia maatilan kannattavuuteen, maiseman estetiikkaan ja maaseutuyhteisöihin. Tällaiset visualisoinnit voivat lisätä maanviljelijöiden ymmärrystä ja kiinnostusta maiseman muutoksiin, vaikka onnistunut toteutus riippuu myös maanviljelijöiden itseluottamuksesta.

Vastaavasti tässä tutkimuksessa käytettiin pilvipohjaista GeoPard-ohjelmaa analysoimaan kaistaleviljelyyn perustuvaa tuotantojärjestelmää useista näkökulmista. GeoPardin yhtälöt parametrisoitiin Future Crop Farming -projektin empiiristen tietojen avulla. Alustaviin tuloksiin kuuluvat rikkakasvien torjunta-aineiden ja typen panoksen sekä sadon visualisoinnit, ja monimutkaisempia laskelmia on suunnitteilla.

Rikkakasvien torjunta-aineiden levityskartta näytetään

Lisäksi järjestelmään on integroitu useita eri tietolähteitä, kuten:

  • Tuotto- ja käytettyjen syöttötietojen tietojoukot
  • Kasvien ja kasvinsuojelun hintatiedot (käyttäjän toimittamat)
  • Satelliittikuvat (Sentinel-2, Landsat, Planet)
  • Topografiatiedot
  • GeoPardissa saatavilla olevien historiallisten tietojen vyöhykekartat

Samaan aikaan käytetyt pääasialliset tekniikat liittyivät spatiaaliseen analyysiin ja spatiaalisen datan tehokkaaseen käsittelyyn NumPy-kehyksen avulla. Data hankittiin .xlsx- ja .shp-tiedostoista. Shape-tiedostosta puuttui kuitenkin tarkkoja tietoja yksittäisistä raidoista, mikä edellytti erilaisten datamuotojen integrointia.

GeoPard mahdollisti datan järjestämisen spatiaalisesti linkittämällä kaistalekohtaiset yksityiskohdat niiden sijaintiin maastossa. Näin ollen integroitu datajoukko, joka näytti kaistaleet, muodosti perustan GeoPardin kuvailevalle koeanalyysille.

Vaikka tutkimuksessa ei tarkasteltukaan muuttuvan annostelumäärän käyttöä, GeoPardin korkearesoluutioinen kartoitus (pikselikoko: 3 × 3 metriä) mahdollisti yksityiskohtaisen visualisoinnin pikselitasolla, mikä lisäsi monimutkaisuutta. Tämä yksityiskohtainen kartoitus on arvokas tulevaisuuden sovelluksissa, kuten useiden kerrosten yhdistämisessä tai spatiaalisesti vaihtelevampien tietojen, kuten tutkimushankkeessa koealan yhdistäjien keräämien pienimuotoisten satotietojen perusteella luotujen "satoprofiilien", integroinnissa.

Sato-kohtainen kartta täydessä näkymässä ja suurennettuna pikselitason yksityiskohtien näyttämiseksi

Tutkijat ovat myös havainneet, että vaikka GeoPard on ensisijaisesti palvellut kuvailevia toimintoja, sillä on potentiaalia monimutkaisempiin visualisointeihin. Esimerkiksi satotietojen ja hintatietojen sisällyttäminen kaistaletasolla voisi auttaa luomaan voittokarttoja, jotka näyttäisivät reunavaikutukset vierekkäisten viljelykaistojen välillä.

Lisäksi työvoimataloudellisten tietojen integrointi voisi paljastaa mittakaavaetujen vähentämisen vaikutukset luonnon monimuotoisuuden edistämiseen. Tällaiset tiedot voivat auttaa skenaariomallinnuksessa, jolloin voidaan tutkia erilaisia viljelykiertoja, kaistaleveyksiä ja koneellistamistyyppejä keskittyen peltokohtaisiin tuloksiin maatalouden hallinnan ja päätöksenteon parantamiseksi.

Näin ollen laitteisto voisi toimia digitaalisena kaksosena, jossa reaaliaikainen tiedonsiirto peltokoneista ja antureista GeoPardiin olisi mahdollista, mikä on jo mahdollista joillakin kaupallisilla teknologioilla ja satelliittidatalla. Viljelijöiden huolenaiheet teknologian yhteensopivuudesta kuitenkin korostavat tarvetta integroida lisää tietolähteitä laajemman sovellettavuuden saavuttamiseksi.

GeoPard tehostaa Ukrainan johtavan maatalousyhtiön MHP:n täsmäviljelyä

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Johdanto

Ukrainan maatalouden kannalta merkittävä siirto, MHP, merkittävä viljantuottaja, joka valvoo vaikuttavaa 350 000 hehtaaria (lähes 900 000 eekkeriä) on solminut kumppanuuden GeoPardin kanssa. Tämä yhteistyö merkitsee merkittävää edistysaskelta täsmäviljelyssä, sillä se yhdistää GeoPardin kehittyneen paikkatietoanalytiikan MHP:n laaja-alaiseen viljelytoimintaan.

MHP:n sitoutuminen teknologiseen innovaatioon täsmäviljelyssä

MHP:n omistautuminen teknologiseen innovaatioon, erityisesti täsmäviljelyn alalla, näkyy syvällisesti sen kumppanuudessa GeoPard Agriculturen kanssa. Tämä yhteistyö on keskeistä MHP:n strategiassa integroida huipputeknologiaa tehokkaampien ja kestävämpien viljelykäytäntöjen saavuttamiseksi.

Pavlo Nesterenko, MHP:n tarkkuusviljelypalveluryhmän johtaja syventyy GeoPard Agriculturen kanssa tehdyn kumppanuuden mullistavaan luonteeseen: “Yhteistyö GeoPardin kanssa on muuttanut alan. Se on muuttanut lähestymistapaamme mutu-tuntumasta kovan datan pohjalta tehtyihin päätöksiin. GeoPardin kehittyneen teknologian avulla toteutamme tarkkoja, osa-aluekohtaisia agronomia-suosituksia, jotka on räätälöity erityisesti kunkin palstan ainutlaatuisiin tarpeisiin.”

Tämä paradigman muutos, jota GeoPard Agriculture -integraatio on helpottanut, on mahdollistanut MHP:lle data-analytiikan ja koneoppimisen täyden potentiaalin hyödyntämisen.

“Tämä siirtyminen kohti datakeskeistä maataloutta on ratkaisevan tärkeää MHP:lle, koska se pitää meidät maatalousalan eturintamassa. Olemme edelläkävijöitä uusien tehokkuus-, kestävyys- ja tuottavuusstandardien luomisessa, jotka perustuvat mitattavaan, numeroihin perustuvaan päätöksentekoon”, Nesterenko päättelee.

MHP:n tämän edistyneen, datalähtöisen menetelmän käyttöönotto on merkittävä edistysaskel maatalouskäytännöissä ja korostaa empiirisen tiedon ja tarkkuuden kasvavaa merkitystä nykyaikaisessa maataloudessa. Tämä innovatiivinen lähestymistapa asettaa MHP:n alan johtajaksi ja asettaa uusia standardeja maatalouden tehokkuudelle ja menestykselle.

GeoPardin olennainen rooli MHP:n maatalousstrategiassa

GeoPard Agriculturen integrointi MHP:n kanssa ei rajoitu pelkästään edistyneisiin työkaluihin, vaan se tarkoittaa paikkatietoihin perustuvan tarkkuuden ja tehokkuuden sisällyttämistä MHP:n viljelykäytäntöihin. Tekemällä tiivistä yhteistyötä MHP:n tiimien kanssa GeoPard takaa laajan valikoiman hienostunut geospatiaalinen agronominen laskenta vaihtoehtoja mielenterveyden edistämiseksi, tiiviisti niiden toimintakehyksen kanssa linjattuna. Tämä kumppanuus keskittyy sovelletun agronomian mittaaminen, varmistaen, että MHP:n päätökset ovat datalähtöisiä ja räätälöityjä tarkasti heidän maatalouden tarpeisiinsa. Saumaton tiedonkulku MHP:n, GeoPardin ja muiden alustojen, kuten John Deeren ja FieldView'n, välillä luo yhdistetty ekosysteemi, optimoimalla MHP:n maataloustoimintaa tulevaisuutta varten.

Agronomisen tarkkuuden ja laadunvarmistuksen varmistaminen

Tarkkuusviljelyn saralla GeoPard Agriculturen RX vs. VRA -karttavertailu on osoitus yrityksen sitoutumisesta viljelytarkkuuteen ja laadunvarmistukseen. Tämä työkalu korostaa GeoPardin algoritmien tehokkuutta erilaisten viljelytoimintojen, kuten kylvön, lannoituksen tai ruiskutuksen, eroavaisuuksien tunnistamisessa ja korjaamisessa. Paikantamalla tarkasti ongelmat sekä peltolohko- että konetasolla GeoPard varmistaa, että jokainen viljelytoiminto noudattaa korkeimpia laatu- ja tarkkuusstandardeja.

Tämä karttavertailu ei ole pelkästään suunniteltujen ja todellisten sovellusten välisten erojen tunnistamista; se on ratkaiseva osa agronomisten toimintojen laadunvarmistusprosessia. Tarjoamalla yksityiskohtaisen ja tarkan arvion pellonhoidon jokaisesta osa-alueesta GeoPardin teknologia varmistaa, että toimintatavat saavuttavat tarkoitetut tulokset ja ylläpitävät korkeimman mahdollisen tehokkuuden ja tarkkuuden tason.

Sadonkorjuuanalyysi

Sadonkorjuuta varten GeoPardin järjestelmä jakaa satoaineistot päivän ja koneen mukaan ja segmentoi tiedot märkämassaan, kosteuteen ja nopeuteen. Tämä helpottaa kunkin hakkuukoneen yksityiskohtaista suorituskykyanalyysiä ja tarjoaa arvokasta tietoa korjuuprosessin tehokkuudesta.

 

Yhdistetty tuottotietojoukko, useiden koneiden eri päivinä keräämä

Yhdistetty tuottotietojoukko, useiden koneiden eri päivinä keräämä

Levitettyjen ja istutettujen lannoitteiden tarkkuuslaskelmat

Ruiskutuksessa, kylvössä ja lannoituksessa, GeoPardin teknologia segmentoi tietojoukot päivän, koneen ja levitysmäärän mukaan. Sitten se vertaa tavoitetta ja todellista levitysmäärää ja ryhmittelee tulokset levityksen tarkkuuden määrittämiseksi. Tämä ominaisuus on olennainen näiden kriittisten maataloustehtävien tarkkuuden ymmärtämisen ja parantamisen kannalta.

Faktatietojen, kuten istutettujen ja VRA-määräysten, klusterointi

Tämän teknologian keskeinen ominaisuus on sen kyky yhdistää automaattisesti koneiden ja agronomisten toimintojen tiedot erilaisista agronomisista toimista, kuten kylvöstä, lannoituksesta tai ruiskutuksesta. Tämä automatisoitu tietojen integrointi on ratkaisevan tärkeää suunniteltujen ja todellisten levitysten välisten eroavaisuuksien tarkalle tunnistamiselle sekä pelto- että konetasolla.

GeoPardin teknologian johtamat toiminnan parannukset

GeoPard Agriculturen alusta on tunnettu kyvystään muuntaa agronominen tietämys tarkoiksi laskelmiksi käyttämällä Yhtälökartta moottori ja monikerroksinen datalähestymistapa. Tämä tekninen synergia on parantanut merkittävästi sadon laatua ja kestävyyttä, erityisesti vehnän, maissin ja auringonkukan osalta.


Oleksii Leontyev, MHP:n tarkkuusviljelyn projektipäällikkö, korostaa tämän integraation dynaamista luonnetta: “GeoPardin API:n käyttöönotto järjestelmiimme on mullistanut maataloustoimintamme, minkä ansiosta voimme tehdä datalähtöisiä päätöksiä reaaliajassa muuntamalla jokaisen suoritetun agronomisen toimenpiteen mitattaviksi luvuiksi konetasolta yritystasolle.”

GeoPard - MHP - 360° asteen peltoanalytiikka: peltopotentiaali, sadonkorjuu, maaperä ja GPS-topografia GeoPard – MHP – 360° asteen kenttäanalytiikka: Kenttäpotentiaali, Sadonkorjuu, maaperä ja GPS-topografia

GeoPardin teknologiajohtaja yhteistyöstä

Dzmitry Yablonski, GeoPard Agriculturen teknologiajohtaja pohtii projektin laajuutta: “Tämä yhteistyö MHP:n kanssa on yksi merkittävimmistä ja teknisesti monimutkaisimmista täsmäviljelyn historiassa. Jaan MHP:n vision digitalisoida jokainen toiminto ja automatisoida agronomiaa koskeva päätöksenteko puhtaasti datalähtöisellä lähestymistavalla. Olemme ylpeitä voidessamme edistää Ukrainan laajamittaisen maatalousliiketoiminnan menestystä.”

John Deere Opers Center -integraatio

GeoPard Agriculturen ja MHP:n välistä yhteistyötä korostaa GeoPardin integrointi keskeiseksi analytiikkamoottoriksi John Deeren operaatiokeskus ja MHP:n koneet. Tämä kaksisuuntainen synkronointi mahdollistaa kattavien tietojoukkojen tehokkaan ja automatisoidun käsittelyn, joka kattaa tiedot levitetyistä viljely-, istutus- ja sadonkorjuutiedoista. Tällä integraatiolla on keskeinen rooli tietojen muokkaamisessa, tietojen täydellisyyden lisäämisessä ja lisäarvoa tuottavien näkemysten tarjoamisessa, mikä edistää merkittävästi täsmäviljelykäytäntöjä.

Digital Agro 360° Business Intelligence -viljelyn kojelauta

Peltopotentiaalikartta tarjoaa kattavan kuvan maatalouspellosta ja esittelee vyöhykkeitä, joilla on vaihteleva satopotentiaali. Se heijastaa maaperän laatutasojen ja yleisen sadon terveyden eroja korostaen pellon topografiaa ja alueellista vaihtelua. Tämä kartta on tärkeä havainnollistamaan, kuinka GeoPardin analytiikka voi hallita ja optimoida erilaisia viljelyolosuhteita.

Digital Agro 360° Business Intelligence Farming -hallintapaneelin kautta MHP:llä on ennennäkemätön näkyvyys toimintaansa. Tämän vankan alustan avulla MHP voi seurata kaikkea laajasta viljelytoiminnastaan koottua dataa, joka on suodatettu koneen, sadon tai päivän mukaan.

Kojelauta toimii MHP:n täsmäviljelytoimintojen hermokeskuksena, joka tarjoaa yhtenäisen kuvan pelloilta tulevista eri tietovirroista. Se mahdollistaa valvonnan, joka yksinkertaistaa monimutkaisia tietojoukkoja käytännön toimiksi kelpaaviksi tiedoiksi, antaen MHP:lle mahdollisuuden tehdä nopeasti strategisia päätöksiä. Esimerkiksi sadonkorjuun kojelauta tarjoaa lähes reaaliaikaista tietoa sadosta, kosteuspitoisuudesta ja sadonkorjuulaitteiden toimintanopeudesta tuottavuusvyöhykkeittäin.

Digital Agro 360° Business Intelligence -viljelyn kojelauta

Digital Agro 360° Business Intelligence -viljelyn kojelauta

Tie eteenpäin: Kattavien tietojen integrointi koko syklin täsmäviljelyyn

Tulevaisuuteen katsoen MHP edistää yhteistyössä GeoPard Agriculturen kanssa digitalisaatiota ja datalähtöistä hallintaa täsmäviljelyssä ja painottaa innovaatioita ja kestäviä käytäntöjä. Tämä eteenpäin katsova lähestymistapa perustuu kattavien tietokerrosten integrointiin, jotka kattavat kaikki maatilan toiminnot, maaperänäytteenottotiedot ja yksityiskohtaiset analytiikkatiedot.

MHP hyödyntää GeoPardin teknologiaa sisällyttääkseen laajan kirjon dataa maatalousmalleihinsa. Tämä sisältää yksityiskohtaisia näkemyksiä jokaisesta viljelytoiminnasta, mikä johtaa edistyneeseen analytiikkaan, kuten osapeltojen kannattavuuskarttoihin ja maatalouden panosten tehokkuusarviointeihin. Tämä kokonaisvaltainen lähestymistapa ei ainoastaan paranna toiminnan tehokkuutta, vaan varmistaa myös kestävät viljelykäytännöt.

Viktor Martseniuk, MHP:n tiede- ja innovaatiokeskuksen johtaja, ilmaisee yrityksen vision: “MHP:llä sitoutumisemme maatalouden innovaatioihin kulkee käsi kädessä kestävän kehityksen edistämisen kanssa. Yhdistämällä kattavaa dataa, mukaan lukien maaperäanalyysit ja maatilan toiminnot, voimme tehdä tietoisempia päätöksiä, jotka vaikuttavat positiivisesti sekä tuottavuuteemme että ympäristöjalanjälkeemme.”

Tämä integroitu strategia, joka yhdistää MHP:n innovatiivisen lähestymistavan GeoPardin edistyneeseen analytiikkaan, on tarkoitettu määrittelemään täsmäviljelyn uudelleen. Se lupaa parempaa kestävyyttä ja maksimoi samalla taloudellisen tuoton, mikä tekee MHP:stä ja GeoPard Agriculturesta johtavia toimijoita täsmäviljelyn maailmanlaajuisilla areenoilla.

GeoPardin moottorin yleinen käyttö

Dmitri Dementjev, GeoPard Agriculturen toimitusjohtaja, korostaa heidän teknologiansa laajaa sovellettavuutta: “GeoPardin moottori on suunniteltu tuomaan konkreettisia etuja kaikille viljelytiloille. Alustamme on monipuolinen ja mukautuva, ja se pystyy tarjoamaan edistyneitä analytiikka- ja täsmäviljelyratkaisuja monenlaisiin maatalouden konteksteihin. Olipa kyseessä pieni perheviljelmä tai suuri maatalousyritys, kuten MHP, GeoPard on valmis vaikuttamaan merkittävästi edistämällä tehokkuutta, kestävyyttä ja kannattavuutta maatalousalalla maailmanlaajuisesti.”

Tämä Dementievin lausunto korostaa GeoPardin sitoutumista tarjoamaan yleismaailmallisia ratkaisuja täsmäviljelyssä, jotka vastaavat erilaisiin viljelytarpeisiin ja -mittakaavoihin ympäri maailmaa.

Johtopäätös

GeoPard Agriculturen ja MHP:n välinen yhteistyö on merkittävä edistysaskel täsmäviljelyn alalla. Hyödyntämällä edistynyttä paikkatietoanalytiikkaa tämä kumppanuus asettaa uuden vertailukohdan maatalouden tehokkuudelle ja kestävyydelle ja tasoittaa tietä datalähtöiselle tulevaisuuden viljelykäytännöille. Tämä GeoPard Agriculturen ja MHP:n välinen kumppanuus yhdistää huipputeknologian laajaan viljelyosaamiseen, asettaa uuden standardin täsmäviljelylle ja osoittaa teknologiavetoisten viljelyratkaisujen potentiaalin.

Tietoja yrityksistä

MHPMHP on yksi Ukrainan johtavista maatalousyrityksistä, joka hallinnoi yli 350 000 hehtaarin laajaa aluetta. Viljantuotannostaan tunnettu MHP integroi innovatiivisia maatalouskäytäntöjä ja -teknologioita painottaen kestävää ja tehokasta viljelyä. Heidän sitoutumisensa maatalouden modernisointiin on linjassa heidän tavoitteensa kanssa parantaa tuottavuutta ja samalla ylläpitää ympäristönsuojelua.


GeoPardGeoPard Agriculture on täsmäviljelyteknologian eturintamassa. GeoPard on erikoistunut paikkatietoon ja tarjoaa ratkaisuja, jotka muuttavat monimutkaisen maatalousdatan käytännönläheisiksi tiedoiksi. Heidän teknologiansa keskittyy maatalouden eri osa-alueiden optimointiin maaperän analysoinnista VRA-karttoihin, kaukokartoitukseen ja maatalouskoneiden data-analytiikkaan, mikä edistää merkittävästi älykkäiden viljelykäytäntöjen kehittymistä.

Viitteet:

Stickstoff-Effizienz. Anwendungsfall von LVA – John Deere Händler aus Deutschland

Julkaistu dementievgeopard mukaan

In der dynamischen Welt der modernen Landwirtschaft stehen Landwirte vor zahlreichen Herausforderungen, darunter die Auswirkungen des Klimawandels, steigende Düngemittelkosten und die dringende Notwendigkeit umweltverträglicher Praktiken. Im Zentrum dieser Herausforderungen steht das Management von Stickstoff, einem entscheidenden Nährstoff, der bei falschem Umgang zu erheblichen Umweltfolgen führen kann.

Inmitten dieser Komplexität treten jedoch zwei Maßstäbe als Lösungen und Spielveränderer hervor: Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und Stickstoffaufnahme (NU). NUE und NU bieten ein neues Paradigma in landwirtschaftlichen Praktiken und wandeln Herausforderungen in Chancen für nachhaltige und effiziente Landwirtschaft um.

John Deere, ein führender Hersteller von Landmaschinen, spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. Durch das HarvestLab GrainSensing System liefern sie entscheidende Daten über Rohprotein, oli ein nuancierteres Verständnis der Stickstoffdynamik in Pflanzen ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt John Deere die Integration moderner Technologien, um die Landwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.

In diesem Bestrebungen stehen John Deere-Händler wie LVA als entscheidende Partner zur Verfügung. LVA, innovatiivinen John Deere-Händler Saksassa, arbeitet eng mit Landwirten zusammen, um neue Technologien zu integrieren und fortgeschrittene agronomische Strategien umzusetzen.

Ihre Rolle ist wesentlich, um Landwirte dabei zu unterstützen, die Komplexität der modernen Landwirtschaft zu bewältigen und sicherzustellen, dass sie die verfügbaren Technologien optimal nutzen, um ihre Praktiken zu optimieren.

In den fruchtbaren Böden der Magdeburger Börde liegt die Baumgärtel GbR, ein Familienbetrieb mit 30 Jahren landwirtschaftlicher Tradition, wo Weizen eine der Hauptkulturen ist. Auf diesem Hof geht das präzise Stickstoffmanagement über die Optimierung des Ertrags hinaus: Est ein Engagement für nachhaltige Landwirtschaft angesichts globaler Umweltprobleme.

GeoPard, als führender Anbieter von Präzisionslandwirtschaftssoftware, fungiert als Bindeglied, das diese Säulen – John Deere, LVA ja Landwirte, wie die Baumgärtel GbR – verbindet. GeoPard vereinfacht das Datenmanagement und automatisiert analytische Prozesse, indem es Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt.

In diesem Fall bietet ihr Fokus auf Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) Landwirten eine Perspektive, durch die sie ihre Praktiken betrachten und verbessern können, und gewährleistet Nachhaltigkeit und Effizienz in iggkeiter.

Stickstoffmanagement auf dem Hof Baumgärtel

Die Baumgärtel GbR unter der Leitung von Friedrich Baumgärtel nutzt das Potenzial der datengesteuerten Landwirtschaft, um ihre Düngestrategien zu verfeinern und neue Techniken einzuführen, alles mit dem Ziel, ihrebesser Vertikn agronomis.

Sentral für ihre Strategie ist das Stickstoffmanagement. Das Jahr 2023 brachte einen nassen Frühling und einen trockenen Frühsommer in die Magdeburger Börde, oli zu durchschnittlichen Erträgen führte. Um diese Bedingungen zu bewältigen, nutzte die Familie Baumgärtel teilflächenspezifisch die Green Seeker-Technologie, um ihre Stickstoffanwendungen präzise anzupassen.

Zusätzlich setzten sie das HarvestLab GrainSensing System ein, um den Rohproteingehalt im geernteten Getreide zu messen. Anschließend wurde mit GeoPard der Stickstoffverbrauch der Pflanzen geschätzt, oli die Berechnung der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) mit hoher Präzision ermöglichte.

Für die Familie Baumgärtel ist NUE zu einem wesentlichen Maßstab geworden. Es identifiziert Bereiche, in denen Anpassungen in ihrer Stickstoffanwendungsstrategie notwendig sind. Vuonna Zonen, in denen die NUE unter 80 % liegt, planen sie, die Stickstoffanwendung in der folgenden Saison zu reduzieren.

Im Gegensatz dazu erfordern Bereiche, in dennen die NUE 100 % übersteigt, eine eingehende Analysis. Eine Herausforderung, von der sie erwarten, dass sie mehrere Saisons sorgfältiger Beobachtung und Lernens erfordern wird.

Zusammenarbeit zwischen LVA & GeoPard Agriculture

Im Jahr 2022 wurde eine strategische Allianz zwischen GeoPard und dem Landmaschinenunternehmen LVA Altenweddingen GmbH, innovatiivinen John Deere-Händler Saksassa, geschmiedet. Diese Zusammenarbeit entstand aus einer gemeinsamen Vision heraus, die umfangreichen Daten von John Deere in handlungsrelevante Felderkenntnisse umzusetzen.

Seitdem hat sich die Partnerschaft weiterentwickelt und konzentriert sich auf innovatiivinen Wege, die landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern. In den folgenden Abschnitten werden wir hervorheben, wie Landwirte ihren Stickstoffeinsatz optimaalinen pähkinä.

Michael Eckhardt, Leiter des Precision Ag Departments bei LVA, äußerte: "Die Synergie zwischen GeoPard und LVA ist mehr als nur eine Geschäftspartnerschaft; es ist ein Engagement, angewandte agronomische Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu revolutionieren. Diese Zus rich, revolutionieren. Landwirten verbesserte agronomische Einsichten zu ermöglichen.

LVA nutzt mit seinen erweiterten agronomischen Dienstleistungen die Stärke von John Deere-Geräten, wie dem HarvestLab GrainSensor System, um entscheidende Daten zu sammeln. Auf der anderen Seite verarbeitet GeoPards Analyse-Engine diese Daten und liefert handlungsrelevante Erkenntnisse.

Gemeinsam bildet diese Partnerschaft eine Allianz, die darauf fokussiert ist, die Praktiken der Landwirte (wie etwa im Bereich des Stickstoffmanagements) zu verbessern, durch die Combination des Besten aus Maschinen- und Softwarewelten.”

Datenerfassung und -aufbereitung

Im Zentrum dieser datengetriebenen landwirtschaftlichen Entwicklung steht die nahtlose Integration zwischen GeoPard ja dem John Deere Operations Center. Diese Zusammenarbeit veranschaulicht die zentrale Rolle von John Deere bei der Bereitstellung von Datenzugang über ihre API, eine Maßnahme, die den Datenfluss aus den landwirtschaftlichen Feldern erheblich bereichert.

Die Integration on sicher, dass sobald Operationen in John Deere Operations Center dokumentiert werden, diese umgehend and GeoPard ubertragen werden. Dieser sofortige Datenabrufprozess umfasst Erntevorgänge (mit Details wie Rohprotein- und Kraftstoffverbrauchsdaten) sowie Anwendungen wie Spritzen, Düngen, Säen und Bodenbearbeitung.

Diese reibungslose Verbindung ist nicht ausschließlich auf John Deere beschränkt; das grundlegende Prinzip der GeoPard-Plattform ist ihre Compatibilität mit verschiedenen Anbietern von Maschinendaten, die über API-Anbindungen ermöglicht wird.

Durch einem nahtlosen Datenfluss in GeoPards System sind die Landwirte mit nahezu Echtzeitanalysen ausgestattet. Diese prompte Datenübertragung ist der Eckpfeiler für die Initiierung automatisierter Analyse-Suiten, wie der Analyze der Stickstoffnutzungseffizienz, und stellt sicher, dass die Landwirte zeitnahe und handlungsrelevante zur Einblicke.

Feld

Im Jahr 2023 stand die Baumgärtel GbR vor der Herausforderung, das Wachstum auf dem Feld zu optimieren. Dafür wurde viermal Stickstoff ausgebracht, beginnend mit SSA im Februar, gefolgt von drei Anwendungen von AHL im Frühjahr.

Um diese Anwendungen auf dem Feld teilflächenspezifisch fein abzustimmen, wurde die entsprechende Technologie eingesetzt. Zudem spielte das HarvestLab GrainSensing System eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung der Verteilung von Rohprotein im geernteten Getreide.

Ernte

Entdecken Sie die Feinheiten der neuesten Ernte vom 2023-08-08 anhand der folgenden Screenshots. Dieser entscheidende Datensatz, der nahtlos und automatisiert vom John Deere Operations Center durch GeoPard abgerufen wurde, zeigt das feine Gleichgewicht zwischen den Datenebenen Rohprotein und feuchter Masse, die während der Ernte wurdenfa er.

Rohprotein-Daten: Ernte 2023-08-08                               
Feuchtmasse-Daten: Ernte 8.8.2023

Obwohl Erntedaten gelegentlich Variationen aufweisen können, erhöht die Implementierung der Ertragskalibrirung die analytische Genauigkeit erheblich. Dies gewährleistet zuverlässige Erkenntnisse, auch bei außergewöhnlichen Werten wie 19 t/ha für Weizen. Die kalibrierte feuchte Masse ist unten dargestellt.

Kalibrierte Daten zur Feuchtmasse: Ernte 2023-08-08

Düngungsmaßnahmen mit angewendeten Stickstoffprodukten

Während der Saison 2023 wurde der Weizenbestand mit einem sorgfältig geplanten Stickstoffapplikationsregime behandelt, das vier unterschiedliche Behandlungen umfasste. Dazu gehörte eine Anwendung von SSA-Produkten am 2023-02-23, gefolgt von drei Stickstoffanwendungen im Frühjahr mit AHL am 2023-03-18, 2023-04-06 ja 2023-05-13. Die genauen in jeder Behandlung angewendeten Mengen sind in den bereitgestellten Screenshots dokumentiert.

Stickstoffanwendung: 2023-02-23 SSA
Stickstoffanwendung: 2023-03-18 AHL
Stickstoffanwendung: 2023-04-06 AHL                          
Stickstoffanwendung: 2023-05-13 AHL

GeoPard spielte in diesem Prozess eine entscheidende Rolle, indem es nahtlos diese Datensätze vom John Deere Operations Center abrief. Diese effiziente Datenbeschaffung bereitete den Weg für eine umfassende Analyze der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und der Stickstoffaufnahme (NU). Indem wir uns in diese Daten vertiefen, verwandeln wir rohe Informationen in wertvolle Erkenntnisse und ebnen den Weg für verbesserte agronomische Operationen und Strategien.

Gesamter angewendeter Stickstoff

Der gesamte angewendete Stickstoff (TAN) kvantifioi kumulatiivisesti Menge an Stickstoff, die auf das Feld aufgebracht wurde, die auf das Feld aufgebracht wurde, absoluuttinen Zahlen als kg/ha. Dieser Wert ergibt sich aus der Summe der tatsächlich während der Anbausaison aufgebrachten Stickstoffprodukte.

Um die höchste Genauigkeit in der Bewertung zu gewährleisten, wurden nur tatsächlich angewendete Daten verwendet und Ziel- und Planwerte ausgeschlossen. Ein solcher Ansatz berücksichtigt auch Stellen mit über- und unterdosiertem Stickstoff.

Um tiefer einzusteigen, haben wir jeden Quadratmeter untersucht, um den Landwirten ein detailliertes Verständnis für die pro Hektar aufgebrachten Stickstoffmengen zu bieten. Die Karte unten fast die Informationen aus allen vier Stickstoffanwendungen zusammen und bietet einen einheitlichen Überblick über die Verteilung des während der Saison aufgebrachten Stickstoffs.

Alle präsentierten statistischen Daten sind in absoluuttinen Zahlen angegeben, gemessen kg/ha. Die farbkodierte Darstellung erleichtert die Tulkinta: Rot kennzeichnet Bereiche mit dem geringsten aufgebrachten Stickstoff, während Grün Regionen mit dem höchsten aufgebrachten Stickstoff anzeigt.

Gesamtanwendung Stickstoff 2023

Kiinnityspuikko

Stickstoffaufnahme (NU) gibt die Gesamtmenge ja Stickstoff, die Pflanzen während ihrer Wachstumsperiode aufnehmen. Um NU genau zu berechnen, werden zwei kritische Komponenten berücksichtigt: (1) die Rohproteinmessung, wie sie vom John Deere GrainSensing System erfasst wird, ja (2) die gesamte geerntete Ertragsmasse.

Bei Weizen wird die NU-Verteilung absoluuttisesti Werten angegeben, gemessen kg/ha. Eine detaillierte geografische und statistische Darstellung der NU im gesamten Feld is im beigefügten Screenshot zu sehen.

Kiinnityspuikko 2023
Statistische Verteilung des Stickstoffaufnahmens

Stickstuffnutzungsfizient

Die Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) quantifiziert das Verhältnis des verbrauchten Stickstoffs zum insgesamt aufgetragenen Stickstoff, ausgedrückt in Prozent. Abgeleitet von der zuvor beschriebenen Stickstoffaufnahme (NU) ja dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN), on NUE-Wert nahe 100% ihanteellinen. Dies zeigt, dass die Pflanzen fast den gesamten aufgetragenen Stickstoff verbraucht haben, oli den Ertrag optimiert.

Jedoch deuten NUE-Werte um 50% auf eine Überanwendung mit übrig gebliebenem Stickstoff im Boden hin, während Werte über 100% eine Unteranwendung anzeigen, wobei die Pflanzen Stickstofferserven a Jahus Stickstoffreserven a.

Beide Szenarien sind unerwünscht: Ersteres birgt das Risiko einer Überdüngung, während letzteres den Boden erschöpft. Diese Balance wird in der Karte unten visuell dargestellt, wobei Bereiche nahe 50% NUE in Rot und solche nahe 100% in Grün gefärbt sind.

Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Clusterisierung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Verteilung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023

Stickstoffüberschutz

Der Stickstoffüberschuss (NS) misst die Differenz zwischen dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN) ja der Stickstoffaufnahme (NU), die Pflanzen während einer Saison verbrauchen, ausgedrückt in Absoluuttinen Werten als kg/ha. Im Wesentlichen zeigt er die Menge an Stickstoff ja, die von den Pflanzen nicht genutzt wurde.

Dies spielt eine entscheidende Rolle bei der Planung der Stickstoffanwendung für die nachfolgende Saison. Die geografische und statistische Verteilung dieses ungenutzten Stickstoffs, verteilt über das Feld, kann in der unten bereitgestellten Karte eingesehen werden.

Stickstoff-Uberschuss 2023

Vergleich von Erntemasse und Rohprotein

Das Verständnis von Rohproteidanten ist wesentlich bei der Messung der Ernte, da es Einblicke in die ernährungsphysiologische Qualität und den potenziellen Marktwert der Ernte bietet. Das HarvestLab GrainSensing System wird zur Messung von Rohprotein verwendet, und ein entsprechender Screenshot, der seine Verbindung zur Ernte zeigt, ist als Referenz angehängt.

Rohprotein-Daten: Ernte 2023-08-08               
Kalibrierte Feuchtmasse-Daten: Ernte 8.8.2023

Um die Daten zu kategorisieren und zu verstehen, haben wir spezifische Schwellenwerte festgelegt: einen Proteinschwellenwert von 12,5% und einen Schwellenwert für die Nassmasse der Ernte von 7,9 t/ha. Basierend auf diesen Schwellenwerten verwenden wir die Begriffe "höher" und "niedriger", um zu beschreiben, wie die beobachteten Daten in Bezug auf diese festgelegten Standards stehen.

Durch den Vergleich und die Gegenüberstellung dieser Kennzahlen können wir wertvolle Ideen gewinnen, um agronomische Maßnahmen für die folgenden Saisons zu verfeinern und zu verbessern.

Durch die Kombination der Kennzahlen auf einer einzigen Karte wird die Beziehung zwischen Rohprotein und Nassmasse visualisiert. Diese umfassende Darstellung identifiziert vier unterschiedliche Szenarien:

  1. Ertrag höher als 7,9 t/ha mit Protein höher als 12,5%
  2. Ertrag höher als 7,9 t/ha mit Protein niedriger als 12,5%
  3. Ertrag niedriger als 7,9 t/ha mit Protein höher als 12,5%
  4. Ertrag niedriger als 7,9 t/ha mit Protein niedriger als 12,5%
Ertrag vs. Proteinverteilung 2023

Sulkutoimenpide

  1. Daten: Durch die nahtlose Integration mit dem John Deere Operations Center stellt GeoPard eine Echtzeit- und genaue Datenerfassung sicher, die die die Grundlage für alle nachfolgenden Analysen bildet. Die Einbeziehung von tatsächlich gemessenen Daten aus dem HarvestLab GrainSensing System und den tatsächlichen Anwendungsdaten ist von entscheidender Bedeutung. Zusammen gewährleisten sie eine beispiellose Genauigkeit bei den Berechnungen.
  2. Kiinnityspuikko (NU) und gesamter angewendeter Stickstoff (TAN): Diese beiden Kennzahlen sind für Landwirte von größter Bedeutung, die das Gleichgewicht und die Dynamik von Stickstoff in ihren Feldern verstehen möchten. Gemeinsam bieten sie ein vollständiges Bild des Stickstoffkreislaufs über eine Saison hinweg.
  3. Stickstoffnutzungseffizienz (NUE): NUE dient als Schlüsselkennzahl zur Bewertung der Gesamteffizienz der Stickstoffnutzung auf einem Feld. Indem Bereiche mit unterschiedlichen NUE-Werten identifiziert werden, können Landwirte Möglichkeiten zur Verfeinerung ihrer Stickstoffanwendungsstrategien erkennen und die gesamten agronomischen Praktiken verbessern.
  4. Stickstoffüberschuss (NS): NS liefert entscheidende Erkenntnisse, die die Strategien für die variable Rate Application (VRA) für die kommende Saison beeinflussen können. Durch die Berücksichtigung des nicht genutzten Stickstoffs können Landwirte informierte Entscheidungen treffen, um ihre Anwendungspläne anzupassen.

Aus der Perspektive eines Landwirts ist die Verknüpfung von präziser Datenerfassung mit aufschlussreichen Analysen ein Wendepunkt. Es geht nicht nur darum, ein Gleichgewicht bei der Stickstoffanwendung zu erreichen.

Es geht darum, Feinheiten zu verstehen, um Kulturen nachhaltig anzubauen, die bestmöglichen Erträge sicherzustellen und die Gesundheit des Bodens für zukünftige Generationen zu erhalten.

Yli maanpinnan

GeoPard ist ein führender Anbieter von Software für die Präzisionslandwirtschaft. Das Unternehmen wurde 2019 Kölnissä, Saksassa, gegründet und ist weltweit vertreten. GeoPard bietet eine Reihe von Lösungen, die Landwirten helfen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und die Erträge zu steigern. Mit einem Fokus auf Nachhaltigkeit und regenerative Wirtschaft strebt GeoPard an, Präzisionslandwirtschaftspraktiken weltweit zu fördern.

Zu den Partnern des Unternehmens gehören bekannte Marken wie John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association und viele andere.

LVA, Landmaschinen Vertrieb Altenweddingen, ist ein langjähriges mittelständisches Unternehmen mit Niederlassungen in Sachsen-Anhalt, Brandenburg und Niedersachsen. Der Schwerpunkt liegt auf Verkauf, Export, Vermietung, Händlerwerkstatt- und Ersatzteilservice für Landmaschinen sowie agronomischen Dienstleistungen. Seit über 30 Jahren gehört LVA zu den erfolgreichsten John Deere-Händlern in Europe.

Die agronomische Abteilung von LVA bietet Dienstleistungen wie Beratung im Bereich Präzisionslandwirtschaft, Bodenscannen und Datenanalyse sowie ein RTK-Netzwerk für GPS-Korrekturen an.

Heute arbeiten 100 Mitarbeiter am Standort Altenweddingen und weitere 220 Kollegen an den anderen Standorten in Niedersachsen, Brandenburg ja Sachsen-Anhalt. Darunter befinden sich etwa 40 Auszubildende.

Typen käytön tehokkuus. Käyttötapaus LVA:lta – John Deere -jälleenmyyjältä Saksasta

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Nykyaikaisen maatalouden dynaamisessa maailmassa maanviljelijät kohtaavat useita haasteita, kuten ilmastonmuutoksen vaikutukset, nousevat lannoitekustannukset ja ympäristön kannalta kestävien käytäntöjen kiireellinen tarve. Näissä haasteissa keskeinen on typen hallinta. Typpi on kriittinen ravinne, jonka väärinkäytöllä voi olla merkittäviä ympäristövaikutuksia.

Näiden monimutkaisten asioiden keskellä kaksi mittaria nousevat kuitenkin esiin ratkaisuina ja käänteentekevinä tekijänä: typen käytön tehokkuus (NUE) ja typen otto (NU). NUE ja NU tarjoavat uuden paradigman maatalouskäytäntöihin ja muuttavat haasteet kestävän ja tehokkaan viljelyn mahdollisuuksiksi.

Johtava maatalouskoneiden valmistaja John Deere on keskeisessä roolissa näiden haasteiden ratkaisemisessa. HarvestLab GrainSensing -järjestelmänsä kautta he tarjoavat tärkeää tietoa raakaproteiinista, mikä mahdollistaa tarkemman ymmärryksen typpidynamiikasta viljelykasveissa. Lisäksi John Deere tukee modernien teknologioiden integrointia maatalouden kestävän kehityksen parantamiseksi.

Tässä pyrkimyksessä John Deere -jälleenmyyjät, kuten LVA, ovat ratkaisevan tärkeitä liittolaisia. LVA, innovatiivinen John Deere -jälleenmyyjä Saksassa, tekee tiivistä yhteistyötä viljelijöiden kanssa uusien teknologioiden integroimiseksi ja edistyneiden agronomisten strategioiden toteuttamiseksi. Heidän roolinsa on keskeinen auttaessaan viljelijöitä navigoimaan modernin maatalouden monimutkaisuudessa ja varmistaen, että he hyödyntävät parhaalla mahdollisella tavalla saatavilla olevia teknologioita käytäntöjensä optimoimiseksi.

Magdeburger Börden hedelmällisessä maaperässä piilee Baumgärtel GbR:n tarina. Kyseessä on perhetila, jolla on 30 vuoden maatalousperinne ja jossa vehnä on yksi tärkeimmistä viljelykasveista. Tällä tilalla typen tarkka hallinta menee sadon optimointia pidemmälle: se on sitoutumista kestävään maatalouteen globaalien ympäristöhaasteiden edessä.

GeoPard, johtavana täsmäviljelyohjelmistojen toimittajana, toimii liimana, joka yhdistää nämä pilarit – John Deeren, LVA:n ja viljelijät, kuten Baumgärtel GbR:n viljelijät. GeoPard yksinkertaistaa tiedonhallintaa ja automatisoi analyyttiset prosessit muuttamalla tiedot toimiviksi näkemyksiksi. Tässä tapauksessa heidän keskittymisensä typen käytön tehokkuuteen tarjoaa linssin, jonka läpi viljelijät voivat tarkastella ja parantaa käytäntöjään varmistaen kestävyyden ja tehokkuuden kaikilla toimintansa osa-alueilla.

Typpihuolto Baumgärtel Farmilla

Friedrich Baumgärtelin johdolla Baumgärtelin perhe hyödyntää datalähtöisen maatalouden potentiaalia lannoitusstrategioidensa hiomiseksi ja uusien tekniikoiden käyttöönottamiseksi tavoitteenaan parantaa viljelykäytäntöjään.

Keskeistä heidän strategiassaan on typen hallinta. Vuosi 2023 toi Magdeburger Bördeen sateisen kevään ja kuivan alkukesän, mikä johti keskimääräisiin satoihin. Näissä olosuhteissa Baumgärtelit käyttivät paikkakohtaisia menetelmiä typen levityksen tarkkaan säätämiseen.

Lisäksi he käyttivät HarvestLab GrainSensing -järjestelmää mitatakseen korjatun viljan raakavalkuaisen. Myöhemmin GeoPardin avulla arvioitiin sadon typenkulutus, mikä mahdollisti typen käyttötehokkuuden (NUE) laskemisen erittäin tarkasti.

Baumgärteleille NUE:sta on tullut olennainen mittari. Se tunnistaa alueet, jotka tarvitsevat muutoksia typen levitysstrategioihin. Alueilla, joilla NUE laskee alle 80%:n, he aikovat vähentää typen levitystä seuraavana kautena. Sitä vastoin alueet, joilla NUE ylittää 100%, vaativat perusteellista analyysia, ja heidän odotuksensa mukaan haaste vaatii useiden kausien huolellista havainnointia ja oppimista.

LVA:n ja GeoPard Agriculturen yhteistyö

Vuonna 2022 GeoPardin ja LVA-maatalouskoneyritys Altenweddingenin, innovatiivisen John Deere -jälleenmyyjän Saksassa, välille solmittiin strateginen allianssi. Tämä yhteistyö syntyi yhteisestä visiosta hyödyntää John Deeren laajoja tietoja käytännönläheisiksi peltonäkemyksiksi.

Siitä lähtien kumppanuus on kasvanut ja keskittynyt innovatiivisiin tapoihin parantaa viljelykäytäntöjä datalähtöisen päätöksenteon avulla. Seuraavissa osioissa tuomme esiin, miten viljelijät hyödyntävät typenkäyttöään parhaalla mahdollisella tavalla.

Michael Eckhardt, tarkkuusviljelyosaston johtaja LVA, mainitsi: “GeoPardin ja LVA:n välinen synergia on enemmän kuin pelkkä liikekumppanuus; se on sitoutuminen sovellettujen agronomisten käytäntöjen mullistamiseen datalähtöisen päätöksenteon avulla.”.

Tämä yhteistyö on omistettu viljelijöiden agronomisten näkemysten parantamiselle. LVA hyödyntää laajennettujen agronomisten palveluidensa avulla John Deeren laitteiden, kuten HarvestLab GrainSensor -järjestelmän, vahvuuksia tärkeiden tietojen keräämiseen.

Toisaalta GeoPardin analytiikkamoottori käsittelee tätä dataa ja tarjoaa toimintakelpoista tietoa. Yhdessä tämä kumppanuus muodostaa allianssin, joka keskittyy parantamaan viljelijöiden käytäntöjä (kuten typen hallintaan liittyen) yhdistämällä parhaat puolet koneista ja ohjelmistoista.’

Tiedonkeruu ja valmistelu

Tämän datavetoisen maatalouden kehityksen ytimessä on saumaton integraatio GeoPardin ja John Deere Operations Centerin välillä. Tämä yhteistyö on esimerkki John Deeren keskeisestä roolista datan saatavuuden tarjoamisessa API:nsa kautta, mikä rikastuttaa merkittävästi maatalouspelloilta vastaanotettavaa datavirtaa.

Integrointi varmistaa, että heti kun toiminnot on dokumentoitu John Deeren operaatiokeskukseen, GeoPard kerää ne nopeasti. Tämä välitön tiedonhakuprosessi kattaa sadonkorjuun (mukaan lukien tiedot raakavalkuaisesta ja polttoaineenkulutuksesta) sekä sovellukset, kuten ruiskutuksen, lannoituksen, kylvön ja maanmuokkauksen.

Tämä virtaviivaistettu yhteys ei ole yksinomaan John Deere -mallille; GeoPardin alustan perusperiaate on sen yhteensopivuus useiden konetietojen tarjoajien kanssa, mikä helpottaa yhteyksiä API:n kautta.

Kun data virtaa saumattomasti GeoPardin järjestelmään, viljelijät saavat lähes reaaliaikaisia analyyttisiä tietoja. Tämä nopea tiedonsiirto on automatisoitujen analyyttisten ratkaisujen, kuten typen käytön tehokkuusanalyysin, käynnistämisen kulmakivi, mikä varmistaa, että viljelijöillä on käytettävissään ajankohtaisia ja toiminnallisia tietoja.

Ala

Vuonna 2023 Baumgärtel GbR kohtasi haasteen optimoida kasvua pellolla. Tämän saavuttamiseksi typpeä levitettiin neljä kertaa, alkaen SSA:lla helmikuussa, ja sen jälkeen kolme kertaa AHL-levitystä keväällä. Näitä peltokäsittelyjä hienosäädettiin paikkakohtaisella menetelmällä. Lisäksi HarvestLab GrainSensing -järjestelmällä oli ratkaiseva rooli korjatun viljan raakaproteiinin jakautumisen paljastamisessa.

Sato

Tutustu viimeisimmän, 8.8.2023 päivätyn sadonkorjuun monimutkaisuuksiin seuraavien kuvakaappausten avulla. Tämä tärkeä tietojoukko, jonka GeoPard on noutanut saumattomasti John Deeren operaatiokeskuksesta automaattisesti, havainnollistaa sadonkorjuun aikana tallennettujen raakaproteiini- ja märkämassatietokerrosten herkkää tasapainoa.

Raakaproteiinin tiedot: Sato 2023-08-08
Märkämassatiedot: Sato 2023-08-08

Vaikka satotiedoissa voi toisinaan olla vaihteluita, niiden käyttöönotto Sadon kalibrointi parantaa merkittävästi analyyttistä tarkkuutta. Tämä varmistaa luotettavat tiedot jopa poikkeuksellisten arvojen, kuten vehnän 19 t/ha, sattuessa. Kalibroitu WetMass on esitetty alla.

Kalibroitu märkämassadata: Sadonkorjuu 2023-08-08

Lannoitustoimenpiteet typpituotteilla

Koko vuoden 2023 ajan vehnäsatoa käsiteltiin huolellisesti suunnitellulla typpikäsittelyohjelmalla, joka koostui neljästä eri käsittelystä. Näihin kuului SSA-tuotteiden levitys 23.2.2023 ja sen jälkeen kolme AHL-tuotteiden kevättyppikäsittelyä 18.3.2023, 6.4.2023 ja 13.5.2023. Kunkin käsittelyn tarkat määrät on dokumentoitu toimitetuissa kuvakaappauksissa.

Typen käyttö: 2023-02-23 SSA
Typen käyttö: 18.3.2023 AHL
Typen käyttö: 2023-04-06 AHL
Typen käyttö: 2023-05-13 AHL

GeoPardilla oli ratkaiseva rooli tässä prosessissa hakemalla nämä datajoukot saumattomasti John Deere Operations Centeristä. Tämä tehokas tiedonhaku loi pohjan typen käytön tehokkuuden (NUE) ja typen oton (NU) kattavalle analyysille. Perehtymällä tähän dataan muutamme raakatiedot arvokkaiksi näkemyksiksi, mikä tasoittaa tietä parannetuille agronomisille toimille ja strategioille.

Käytetty typpi yhteensä

Kokonaistyppi (TAN) ilmaisee pellolle levitetyn typen kokonaismäärän absoluuttisina lukuina kg/ha. Tämä mittari on johdettu satokauden aikana käytettyjen typpituotteiden summasta.

Arvioinnin tarkkuuden varmistamiseksi käytettiin vain todellisia käytettyjä tietoja, pois lukien tavoite- ja suunniteltuja lukuja. Tällainen lähestymistapa ottaa huomioon myös kohdat, joissa typpeä oli käytetty liikaa ja liian vähän.

Sukellettuamme asiaan tarkemmin, olemme tutkineet jokaisen neliömetrin tarjotaksemme viljelijöille yksityiskohtaisen käsityksen hehtaaria kohden käytetyistä typpimääristä. Alla oleva kartta yhdistää tiedot kaikista neljästä typpilevityksestä ja tarjoaa yhtenäisen kuvan kauden käytetyn typen jakautumisesta.

Kaikki esitetyt tilastotiedot ovat absoluuttisia lukuja, mitattuna kg/ha. Värikoodattu esitystapa helpottaa tulkintaa: punainen tarkoittaa alueita, joille typpeä on käytetty vähiten, kun taas vihreä osoittaa alueita, joille typpeä on käytetty eniten.

Käytetty typpi kokonaisuudessaan 2023

Typen otto

Typenottokyky (NU) edustaa kasvien kasvukauden aikana kuluttaman typen kokonaismäärää. NU:n tarkkaan laskemiseen otetaan huomioon kaksi kriittistä komponenttia: (1) raakaproteiinin mittaus, jonka HarvestLab GrainSensing System tallentaa, ja (2) korjatun sadon kokonaismassa.

Vehnän osalta NU-jakauma esitetään absoluuttisena lukuna, mitattuna kg/ha. Yksityiskohtainen geospatiaalinen ja tilastollinen esitys NU:sta koko pellolla näkyy oheisessa kuvakaappauksessa.

Typen otto 2023
Typen ottokyvyn tilastollinen jakauma 2023
Typen ottokyvyn tilastollinen jakauma 2023

Typen käytön tehokkuus

Typen käyttötehokkuus (NUE) ilmaisee kulutetun typen suhteen käytetyn typen kokonaismäärään prosentteina. Aiemmin kuvatusta typen otosta (NU) ja käytetyn typen kokonaismäärästä (TAN) johdettu NUE-arvo lähellä 100% on ihanteellinen, mikä osoittaa, että kasvit ovat kuluttaneet lähes kaiken käytetyn typen, mikä optimoi sadon.

Kuitenkin noin 50%:n NUE-arvot viittaavat liikakäyttöön, kun maaperässä on vielä typpeä jäljellä, kun taas yli 100%:n arvot osoittavat alikäyttöä, jossa kasvit käyttävät hyväkseen edellisten vuosien typpivarastoja.

Molemmat skenaariot ovat ei-toivottuja: ensimmäinen vaarantaa liiallisen lannoituksen, kun taas jälkimmäinen köyhdyttää maaperää. Tämä tasapaino on havainnollistettu alla olevassa kartassa, jossa 50% NUE:n lähellä olevat alueet on merkitty punaisella ja 100%:n lähellä olevat vihreällä.

Typen käytön tehokkuus 2023
Typen käytön tehokkuuden klusterointi 2023
Typen käytön tehokkuuden klusterointi 2023
Typen käytön tehokkuuden jakautuminen 2023
Typen käytön tehokkuuden jakautuminen 2023

Typen ylijäämä

Typen ylijäämä (NS) mittaa kasvien kauden aikana kuluttaman kokonaistypen (TAN) ja typenoton (NU) välistä eroa absoluuttisena lukuna kg/ha. Pohjimmiltaan se osoittaa kasvien käyttämättä jääneen typen määrän, jolla on keskeinen rooli seuraavan kauden typen levityksen suunnittelussa.

Tämän käyttämättömän typen geospatiaalinen ja tilastollinen jakautuminen pellolle on nähtävissä alla olevasta kartasta.

Typen ylijäämä 2023

YieldMass vs. CrudeProtein -vertailu

Raakaproteiinitietojen ymmärtäminen on olennaista sadon mittaamisessa, koska ne antavat tietoa sadon ravintosisällöstä ja potentiaalisesta markkina-arvosta. Raakaproteiinin mittaamiseen käytetään HarvestLab GrainSensing -järjestelmää, ja sen linkkiä satoon esittelevä kuvakaappaus on liitteenä viitteeksi.

Raakaproteiinin tiedot: Sato 2023-08-08
Kalibroitu märkämassadata: Sadonkorjuu 2023-08-08

Tietojen luokittelemiseksi ja ymmärtämiseksi olemme asettaneet erityiset kynnysarvot: proteiinikynnysarvoksi 12,5% ja sadon ja märkämassan kynnysarvoksi 7,9 t/ha. Näiden kynnysarvojen perusteella käytämme termejä "korkeampi" ja "alhaisempi" rajataksemme, miten havaitut tiedot liittyvät näihin asetettuihin standardeihin. Vertailemalla ja vastakkain asettamalla näitä mittareita voimme saada arvokkaita ideoita agronomisten toimien tarkentamiseksi ja parantamiseksi seuraavina kausina.

Yhdistämällä mittarit yhdelle kartalle, raakaproteiinin ja märkämassan välinen suhde visualisoidaan. Tämä kattava esitys tunnistaa neljä erillistä skenaariota:

  1. Korkeampi 7,9 t/ha sato ja korkeampi 12,5%-proteiinipitoisuus
  2. Korkeampi 7,9 t/ha sato ja alhaisempi 12,5%-proteiinipitoisuus
  3. Alhaisempi 7,9 t/ha sato ja korkeampi 12,5%-proteiinipitoisuus
  4. Alhaisempi 7,9 t/ha sato ja alhaisempi 12,51 TP3T-proteiinipitoisuus
Saanto vs. proteiinijakauma 2023

Johtopäätös

1. Tiedot: Integroitumalla saumattomasti John Deere Operations Centeriin GeoPard varmistaa reaaliaikaisen ja tarkan tiedonkeruun, joka muodostaa perustan kaikelle myöhemmälle analytiikalle. HarvestLab GrainSensing -järjestelmän todellisten mittaustietojen ja todellisten sovellettujen tietojen yhdistäminen on elintärkeää. Yhdessä ne varmistavat laskelmien vertaansa vailla olevan tarkkuuden.
2. Typen otto (NU) ja käytetty kokonaistyppi (TAN)Nämä kaksi mittaria ovat ensiarvoisen tärkeitä viljanviljelijöille, jotka haluavat ymmärtää typen tasapainoa ja dynamiikkaa pelloillaan. Yhdessä ne tarjoavat täydellisen kuvan typen elinkaaresta koko kauden ajan.
3. Typen käyttötehokkuus (NUE): NUE on keskeinen mittari typen käytön kokonaistehokkuuden arvioinnissa pellolla. Paikannamalla alueet, joilla NUE-arvot vaihtelevat, viljelijät voivat tunnistaa mahdollisuuksia typen levitysstrategioidensa tarkentamiseen ja yleisten viljelykäytäntöjen parantamiseen.
4. Typen ylijäämä (NS): NS tarjoaa kriittisiä näkemyksiä, jotka voivat vaikuttaa muuttuvan määrän levitykseen (VRA) tulevalla kaudella. Puuttumalla käyttämättä jääneeseen typpeen viljelijät voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä levityssuunnitelmiensa mukauttamisesta.

Viljelijän näkökulmasta tarkan tiedonkeruun yhdistäminen oivaltavaan analytiikkaan on mullistava asia. Kyse ei ole vain typen levityksen tasapainon saavuttamisesta. Kyse on kestävän viljelyn monimutkaisuuksien ymmärtämisestä, parhaan mahdollisen sadon varmistamisesta ja maan terveyden ylläpitämisestä tulevia kausia varten.

Tietoja yrityksistä

GeoPard on johtava täsmäviljelyohjelmistojen toimittaja. Yritys perustettiin vuonna 2019 Kölnissä, Saksassa, ja sillä on maailmanlaajuinen edustus. Yritys tarjoaa laajan valikoiman ratkaisuja, jotka auttavat viljelijöitä optimoimaan toimintaansa ja lisäämään satoja. Keskittyen kestävään kehitykseen ja regeneratiiviseen talouteen, GeoPard pyrkii edistämään täsmäviljelykäytäntöjä ympäri maailmaa.

Yrityksen yhteistyökumppaneihin kuuluvat tunnetut tuotemerkit, kuten John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association ja monet muut.

LVA, maatalouskoneyritys Altenweddingen, on pitkäaikainen keskikokoinen yritys, jolla on sivuliikkeitä Saksi-Anhaltissa, Brandenburgissa ja Ala-Saksissa. Keskittyy myyntiin, vientiin, vuokraukseen, jälleenmyyjien korjaamo- ja varaosapalveluihin maatalouskoneille sekä agronomisiin palveluihin. LVA on ollut yksi Euroopan menestyneimmistä John Deere -jälleenmyyjistä yli 30 vuoden ajan.

LVA:n agronominen osasto tarjoaa palveluita, kuten täsmäviljelykonsultointia, maaperän skannausta ja data-analytiikkaa sekä RTK-verkon GPS-korjausta varten.

Altenweddingenin toimipisteessä työskentelee tällä hetkellä 100 työntekijää ja muissa toimipisteissä Ala-Saksissa, Brandenburgissa ja Sachsen-Anhaltissa toiset 220 kollegaa. Heistä noin 40 on harjoittelijoita.

Esittelyssä GeoPardin voittokartat: askel eteenpäin täsmäviljelyssä

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Kuvakaappauksen esimerkin voittokartta ottaa huomioon lannoituksen, kylvön, kahden kasvinsuojelukäsittelyn ja sadonkorjuun suorat käyttökustannukset. Laskelmaan voidaan lisätä myös muita kuluja, kuten maanmuokkaus ja sekalaiset toiminnot.

Täsmäviljely on datalähtöinen lähestymistapa, jolla pyritään lisäämään tehokkuutta ja kannattavuutta. GeoPard, johtava täsmäviljelyratkaisujen toimittaja, parantaa data-analyysiominaisuuksiaan ottamalla käyttöön Profit Maps -kartat.

Tämä ominaisuus tarjoaa visuaalisen esityksen kannattavuudesta osa-aluetasolla, mikä mahdollistaa tietoisemman päätöksenteon ja resurssien kohdentamisen. Näet yhdellä silmäyksellä, missä kenttäsi tuottavat rahaa ja missä panosten ja muutosten kustannukset eivät kannata.

Voittokartat luodaan yhdistämällä erilaisia tietokerroksia, mukaan lukien tiedot levitetyistä kylvöistä, kasvinsuojeluaineista, lannoitteiden käytöstä ja sadonkorjuusta. Nämä tiedot hankitaan suoraan maatalouskoneista ja John Deeren operaatiokeskuksesta.

GeoPard laskee sitten vyöhykekohtaisen kannattavuuden mukautetulla yhtälöllä, jossa otetaan huomioon kunkin panoksen kustannukset. Nämä voittokartat tarjoavat kattavan kuvan voiton jakautumisesta eri kenttävyöhykkeiden välillä.

Yksi GeoPardin voittokarttojen keskeisistä ominaisuuksista on kyky näyttää voiton jakautuminen pellon eri vyöhykkeillä. Tämä lasketaan dollareissa/euroissa/missä tahansa valuutassa ja antaa selkeän kuvan siitä, kuinka paljon voittoa viljelijä tekee kullakin tietyllä alueella.

Kun nämä tiedot ovat maanviljelijöiden ulottuvilla, he voivat tehdä tietoisempia päätöksiä siitä, missä ja miten maataloustuotantoaan käytetään.

He saattavat esimerkiksi päättää investoida enemmän kannattavampiin alueisiin tai harkita strategioitaan uudelleen alhaisemman tuoton alueilla. Tämä data-analyysin tarkkuustaso erottaa GeoPardin voittokartat muista.

GeoPardin toimitusjohtaja Vladimir Klinkov korostaa tämän työkalun mullistavaa potentiaalia ja toteaa: “Nämä kartat antavat viljelijöille mahdollisuuden tehdä tietoisempia päätöksiä resurssien jakautumisesta ja kustannuksista jokaisella peltohehtaarilla ja suunnitella liiketoimintaansa tehokkaammin.”

Profit Mapsin käytännön soveltamista on jo demonstroitu tosielämän tilanteissa. Eurasia Group Kazakhstan, John Deeren virallinen jälleenmyyjä, on hyödyntänyt tätä ominaisuutta toimintansa optimointiin.

Eurasia Group Kazakhstan LLP:n maatalouden johtaja Jevgeni Tšesnokov jakaa kokemuksensa: “GeoPard Agriculturen voittokartan avulla pystyimme saamaan syvemmän ymmärryksen kumppaneidemme peltojen kannattavuudesta.

Tämä mahdollisti viljelijöidemme tehdä strategisempia päätöksiä resurssien kohdentamisesta, mikä lopulta lisäsi toiminnan tehokkuutta ja paransi tulosta.”

GeoPardin voittokartat edustavat merkittävää edistysaskelta täsmäviljelyssä, sillä ne tarjoavat viljelijöille tietoa, jota he tarvitsevat toimintansa optimoimiseksi ja kannattavuuden maksimoimiseksi. Alan kehittyessä tällaisilla työkaluilla on yhä tärkeämpi rooli maatalouden tulevaisuuden muokkaamisessa.

Saat lisätietoja kannattavuuskarttojen kehittämisestä ja soveltamisesta täsmäviljelyssä tutustumalla näihin resursseihin: Kansasin osavaltionyliopisto, ASPEXIT, Chilen maataloustutkimuksen aikakauslehti, Yhdysvaltain maatalousministeriö, ja ResearchGate.

Pysy kuulolla saadaksesi lisää päivityksiä, kun GeoPard jatkaa innovointia ja täsmäviljelyn mahdollisuuksien rajojen rikkomista.

Tietoa yrityksistä:

GeoPard on johtava täsmäviljelyohjelmistojen toimittaja. Yritys perustettiin vuonna 2019 Kölnissä, Saksassa, ja sillä on maailmanlaajuinen edustus. Yritys tarjoaa laajan valikoiman ratkaisuja, jotka auttavat viljelijöitä optimoimaan toimintaansa ja lisäämään satoja.

Keskittyen kestävään kehitykseen ja regeneratiiviseen talouteen, GeoPard pyrkii edistämään täsmäviljelykäytäntöjä ympäri maailmaa.

Yrityksen yhteistyökumppaneihin kuuluvat tunnetut tuotemerkit, kuten John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth ja monet muut.

Euraasian ryhmä Kazakstan on sveitsiläisen Eurasia Group AG:n Kazakstanin-edustusto. Eurasia Group AG on ollut John Deeren virallinen jälleenmyyjä Kazakstanin tasavallassa ja Kirgisiassa vuodesta 2002 lähtien. Yritys toimittaa maatalouden ratkaisuja maailman johtavilta valmistajilta, kuten JCB, Väderstad, GRIMME ja Lindsay, kattaen kaikki viljely- ja puutarhatalouden osa-alueet.

Eurasia Group Kazakhstan kiinnittää toiminnassaan jatkuvasti suurta huomiota täsmäviljelyn teknologioihin ja täydentää konevalikoimaansa maatalouden digitalisaation tuotteilla.

Eurasia Group Kazakhstanilla on laaja alueellinen verkosto – 14 aluetoimistoa Kazakstanissa ja yksi Kirgisiassa, yli 550 työntekijää, joista lähes puolet on jälkimarkkinointityöntekijöitä, sekä oma maatalousjohtamisen ja digitalisaation osasto.

Jo vuosien varrella Kazakstaniin on toimitettu yli 13 000 laiteyksikköä ja digitoitu 4,4 miljoonaa hehtaaria maata. Tänä vuonna yritys juhlii 25-vuotista taivaltaan.

GeoPard-peltopotentiaalikartat vs. satotiedot

Julkaistu dementievgeopard mukaan

GeoPard Field Potential -kartat näyttävät usein täsmälleen sama tuotto dataa.

Luomme ne käyttämällä monikerroksinen analytiikka historiallisia tietoja, topografiaa ja paljaan maaperän analyysiä.

Tällaisen prosessin synteettiset satokartat on automatisoitu (ja patentoitu) ja sen luominen kestää noin minuutin millä tahansa kentällä maailmassa.

 

GeoPard-peltopotentiaalikartat vs. satotiedot

Voidaan käyttää pohjana seuraaville:

Mitä ovat kenttäpotentiaalikartat?

Peltopotentiaalikartat, jotka tunnetaan myös satopotentiaalikarttoina tai tuottavuuspotentiaalikarttoina, ovat visuaalisia esityksiä pellon potentiaalisen sadon tai tuottavuuden alueellisesta vaihtelusta. Nämä kartat luodaan analysoimalla erilaisia tekijöitä, jotka vaikuttavat sadon kasvuun, kuten maaperän ominaisuuksia, topografiaa ja historiallisia satotietoja.

Näitä karttoja voidaan käyttää täsmäviljelyssä apuna hoitopäätöksissä, kuten lannoitteiden vaihtelevassa määrin levittämisessä, kastelussa ja muissa panoksissa, sekä tunnistamaan alueita, jotka vaativat erityistä huomiota tai hoitokäytäntöjä.

Joitakin keskeisiä tekijöitä, joita tyypillisesti otetaan huomioon kenttäpotentiaalikarttoja luotaessa, ovat:

  1. Maaperän ominaisuudet: Maaperän ominaisuudet, kuten koostumus, rakenne, orgaanisen aineksen pitoisuus ja ravinteiden saatavuus, vaikuttavat merkittävästi satopotentiaalin määrittämiseen. Kartoittamalla maaperän ominaisuuksia pellolla viljelijät voivat tunnistaa korkean tai matalan tuottavuuspotentiaalin alueet.
  2. TopografiaTekijät, kuten korkeus merenpinnasta, kaltevuus ja näkökulma, voivat vaikuttaa sadon kasvuun ja satopotentiaaliin. Esimerkiksi alavilla alueilla voi olla taipumusta veden kertymiseen tai suurempi hallan riski, kun taas jyrkät rinteet voivat olla alttiimpia eroosiolle. Näiden topografisten ominaisuuksien kartoittaminen voi auttaa viljelijöitä ymmärtämään, miten ne vaikuttavat tuottavuuspotentiaaliin, ja mukauttamaan hoitokäytäntöjään vastaavasti.
  3. Historialliset tuottotiedot: Analysoimalla aiempien vuosien tai kausien historiallisia satotietoja viljelijät voivat tunnistaa tuottavuuden trendejä ja malleja pelloillaan. Näitä tietoja voidaan käyttää sellaisten karttojen luomiseen, jotka korostavat alueita, joilla on jatkuvasti korkea tai matala satopotentiaali.
  4. Kaukokartoitustiedot: Satelliittikuvia, ilmakuvia ja muita kaukokartoitustietoja voidaan käyttää sadon terveyden, elinvoiman ja kasvuvaiheen arviointiin. Näitä tietoja voidaan käyttää sellaisten karttojen luomiseen, jotka heijastavat sadon tuottavuuspotentiaalin alueellista vaihtelua.
  5. Ilmastotiedot: Myös ilmastomuuttujat, kuten lämpötila, sademäärä ja auringonsäteily, voivat vaikuttaa satojen kasvuun ja satopotentiaaliin. Sisällyttämällä ilmastotietoja näihin karttoihin viljelijät voivat paremmin ymmärtää, miten ympäristötekijät vaikuttavat heidän peltojensa tuottavuuspotentiaaliin.

Ne ovat arvokkaita työkaluja täsmäviljelyssä, sillä ne auttavat viljelijöitä visualisoimaan peltojensa tuottavuuspotentiaalin alueellista vaihtelua. Käyttämällä näitä karttoja hoitopäätösten ohjaamiseen viljelijät voivat optimoida resurssien käyttöä, parantaa kokonaissatoa ja vähentää maataloustoimintansa ympäristövaikutuksia.

Peltopotentiaalikarttojen ja satotietojen välinen ero

Sekä peltopotentiaalikarttoja että satotietoja käytetään täsmäviljelyssä auttamaan viljelijöitä ymmärtämään peltojensa alueellista vaihtelua ja tekemään parempia tietoon perustuvia päätöksiä viljelystä. Näiden kahden välillä on kuitenkin joitakin keskeisiä eroja:

Tietolähteet:

Nämä kartat luodaan yhdistämällä tietoja eri lähteistä, kuten maaperän ominaisuuksista, topografiasta, historiallisista satotiedoista, kaukokartoitustiedoista ja ilmastotiedoista. Nämä tiedot kerätään kuitenkin sadonkorjuukoneisiin asennetuilla satomittareilla, jotka tallentavat sadonkorjuun yhteydessä.

Ajallinen näkökulma:

Nämä kartat edustavat arviota pellon potentiaalisesta tuottavuudesta, joka on yleensä staattinen tai muuttuu hitaasti ajan myötä, ellei maaperän ominaisuuksissa tai muissa vaikuttavissa tekijöissä tapahdu merkittäviä muutoksia. Satotiedot ovat kuitenkin spesifisiä tietylle kasvukaudelle tai useille kausille ja voivat vaihdella merkittävästi vuodesta toiseen esimerkiksi sääolosuhteiden, tuholaispaineen ja hoitokäytäntöjen perusteella.

Yhteenvetona voidaan todeta, että peltopotentiaalikartat ja satotiedot ovat toisiaan täydentäviä työkaluja täsmäviljelyssä. Nämä kartat tarjoavat arvion pellon potentiaalisesta tuottavuudesta ja auttavat viljelijöitä tunnistamaan alueet, jotka saattavat vaatia erilaisia hoitokäytäntöjä. Satotiedot puolestaan dokumentoivat todellisen sadon määrän ja niitä voidaan käyttää hoitokäytäntöjen tehokkuuden arviointiin ja tulevan päätöksenteon tueksi.

Vertaaksesi peltopotentiaalialueita niiden tuottamaan satoon, avaa Automaattinen tuottoraportti: se sijoittaa sadon vyöhykekartan viereen, näyttää jokaisen vyöhykkeen pellon keskiarvoa vasten ja hinnoittelee jokaisen hintaportaan.

Automaattinen sadonkorjuu ja tietokerrosten leikkauspiste

Julkaistu dementievgeopard mukaan

GeoPardissa meillä on moduuli, jolla luo satotietojen kartoitusvyöhykkeet automaattisesti käyttämällä joustavaa liiketoiminta- ja agronomisen logiikan konfigurointia.

Sen avulla voidaan hallita suurta määrää peltoja ja tehdä tiedusteluja vain hätätilanteissa.

Liiketoiminta-/viljelylogiikka voisi olla joustavaa. Tässä esimerkissä tehtäviä luodaan alueille, joilla on uusimmissa satelliittikuvissa korkean historiallisen peltopotentiaalin vyöhykkeitä ja vähän kasvillisuutta.

Esimerkki toisesta käyttötapauksesta: Alhaisen pH:n vyöhyke (satotiedostosta) leikkaa matalan pH:n vyöhykkeiden kanssa – kalkin hedelmällisyystason säätämiseksi.

 

Automatisoidut satodatan kartoitusvyöhykkeet tietokerrosten leikkauspisteessä
Korkean historiallisen peltotuottavuuden vyöhykkeet yhdistettynä uusimpaan Planet-kuvaan, jossa on vähän kasvillisuutta -> Tiedustelutehtävät luodaan automaattisesti GeoPardissa

Satokauppaa harjoittaville yrityksille ja datamallinnuksen kehittäjille historiallisesti vakaimpien ja korkeimpien satoalueiden leikkauspiste voisi olla hyvä indikaattori satoennusteiden ekstrapoloimiseksi.

Jos olet maanviljelijä, agronomi tai täsmäviljelyn asiantuntija, tiedät satotietojen analysoinnin tärkeyden. Se on välttämätöntä satojesi terveyden seurannassa ja mahdollisten ongelmien tunnistamisessa ennen kuin niistä tulee vakavia.

Perinteinen sadon kartoitus voi kuitenkin olla aikaa vievää ja työlästä. Tässä kohtaa automatisoidut kartoitustehtävät tulevat mukaan kuvaan.

GeoPard on mullistava automatisoitu täsmäviljelyohjelmisto, joka käyttää edistyneitä algoritmeja ja satelliittikuvia satojesi automaattiseen seurantaan. GeoPardin avulla voit helposti määrittää automatisoituja tiedustelutehtäviä, jotka varoittavat sinua mahdollisista ongelmista, kuten tuholaisista, taudeista tai ravinnepuutteista.

Yksi automatisoitujen tiedustelutehtävien tärkeimmistä eduista on kyky tunnistaa viljelykasvien ongelmat nopeasti ja tarkasti. GeoPard käyttää edistyneitä algoritmeja peltojen satelliittikuvien analysointiin ja havaitsee pienimmätkin muutokset viljelykasveissasi.

Näin voit nopeasti tunnistaa mahdolliset ongelmat ja ryhtyä toimiin niiden korjaamiseksi ennen kuin niistä tulee vakavia.

Automatisoitujen tiedustelutehtävien toinen etu on kyky seurata satojasi säännöllisesti. Perinteisessä tiedustelussa voi olla vaikeaa käydä pelloilla säännöllisesti tarkistamassa mahdollisia ongelmia.

Mutta GeoPardin avulla voit määrittää automatisoituja tehtäviä, jotka seuraavat satojasi päivittäin tai viikoittain, mikä antaa sinulle kattavamman kuvan niiden kunnosta.

GeoPardin automatisoidut tiedustelutehtävät ovat myös muokattavissa, joten voit räätälöidä ne omiin tarpeisiisi. Voit määrittää tehtäviä tiettyjen ongelmien, kuten tuholaisten tai tautien, seurantaan tai määrittää tehtäviä peltosi tiettyjen alueiden seurantaan. Tämä tarkoittaa, että saat tarvitsemasi tiedot tehdäksesi tietoon perustuvia päätöksiä kasveistasi.

Automatisoitujen tiedustelutehtävien lisäksi GeoPard tarjoaa myös useita muita ominaisuuksia, jotka auttavat sinua hallitsemaan täsmäviljelytoimintojasi. Voit käyttää GeoPardia istutusten ja lannoitusten suunnitteluun, maaperän kosteustasojen seurantaan ja sadon seurantaan.

Kaiken kaikkiaan GeoPardin automatisoidut tiedustelutehtävät ovat tehokas työkalu maanviljelijöille, agronomeille ja täsmäviljelyn asiantuntijoille. GeoPardin avulla voit nopeasti ja helposti seurata satojasi ja tunnistaa mahdolliset ongelmat, mikä auttaa sinua tekemään parempia päätöksiä toiminnastasi.

Mitä on sadonkorjuututkimus?

Sadon tarkkailu on maataloudessa harjoitettava käytäntö, johon kuuluu satojen systemaattinen tarkastaminen ja seuranta niiden terveyden, kasvun ja mahdollisten ongelmien arvioimiseksi. Tyypillisesti se tarkoittaa fyysistä kävelyä pelloilla tai teknologian, kuten droonien tai sensoreiden, käyttöä tiedon keräämiseen.

Sadontarkastajat tarkkailevat ja keräävät tietoa tekijöistä, kuten tuholaistartunnoista, tautiepidemioista, ravinnevajeista ja rikkakasvien paineesta.

Nämä tiedot auttavat viljelijöitä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä viljelykasvien hoidosta, kuten kohdennettujen käsittelyjen toteuttamisesta, lannoitteiden käytön muuttamisesta tai tuholaistorjuntastrategioiden toteuttamisesta. Niillä on ratkaiseva rooli satojen maksimoinnissa ja sadon yleisen terveyden varmistamisessa.

Mitä on automaattinen satotietojen kartoitus?

Automatisoitu sadonhaku viittaa huipputeknologioiden, kuten robotiikan, miehittämättömien ilma-alusten (UAV), erilaisten anturien ja tekoälyn (AI), soveltamiseen sadon terveyden ja kehityksen havainnointiin ja arviointiin maatalousympäristössä.

Tavoitteena on parantaa tehokkuutta, alentaa kuluja ja virtaviivaistaa sadon hallintaa automatisoimalla tehtäviä, jotka perinteisesti ovat suorittaneet ihmissadontarkastajat.

Automatisoitu viljelytietojen kartoitusprosessi sisältää useita vaiheita, kuten:

  • Tiedon kerääminen: Miehittämättömät ilma-alukset tai maanpäälliset robotit, joihin on asennettu erilaisia antureita (esim. kamerat, monispektrianturit, LIDAR), keräävät tietoa satokunnosta, mukaan lukien kasvien terveys, tuholaisten ja tautien esiintyminen, maaperän ominaisuudet ja ravinnepitoisuudet.
  • Datan analysointiKerättyä dataa käsitellään ja tutkitaan tekoälyn ja koneoppimisalgoritmien avulla, jotta voidaan havaita sadon terveyteen ja kehitykseen liittyviä malleja, epäsäännöllisyyksiä ja taipumuksia.
  • Päätösten tekeminen: Data-analyysin tuloksia voidaan hyödyntää tietoon perustuvien valintojen tekemisessä viljelykasvien hoidosta, mukaan lukien kastelun, lannoituksen, tuholaistorjunnan ja muiden toimenpiteiden optimointi.
  • Toimenpiteisiin ryhtyminen: Viljelijät voivat toteuttaa kohdennettuja toimenpiteitä automatisoidusta sadonseurannasta saatujen tietojen perusteella ratkaistakseen pellolla esiintyviä erityisongelmia, kuten levittämällä torjunta-aineita tai ravinteita vain tarvittaessa, mikä minimoi jätteen ja ympäristövaikutukset.

Tarjoamalla viljelijöille reaaliaikaista ja tarkkaa tietoa, se voi merkittävästi parantaa maatalouden tuottavuutta ja kestävyyttä, mikä mahdollistaa paremman päätöksenteon ja tarkempien hallintatekniikoiden käyttöönoton.

Miten tunnistaa partioalue?

Satotietojen kartoitusvyöhykkeiden määrittämisessä viljelylohko jaetaan pienempiin, hallittavissa oleviin osiin esimerkiksi maaperän koostumuksen, maaston, aiempien satotulosten tai muiden asiaankuuluvien tekijöiden perusteella.

Tavoitteena on luoda yhtenäisiä alueita, jotka edustavat samankaltaisia olosuhteita, mikä mahdollistaa tarkemman tiedustelun, havainnoinnin ja hallintakäytännöt. Tässä on vaiheittainen menetelmä sadon tiedustelualueen paikantamiseksi:

  • Kerää historiallista tietoa: Kerää tietoja aiempien satojen sadoista, maaperäanalyysien tuloksista, tuholaisten ja tautien esiintymisestä sekä muista peltoa koskevista merkittävistä tiedoista. Nämä tiedot voivat auttaa tunnistamaan alueet, joilla on vertailukelpoiset olosuhteet tai suorituskyky.
  • Tutki maaperän koostumusta ja maastoa: Tutki peltosi maaperätyyppejä ja maastoa ymmärtääksesi luonnollisia vaihteluita. Erilaiset maaperän koostumukset ja korkeustasot voivat vaikuttaa sadon kasvuun, ravinteiden imeytymiseen ja veden saatavuuteen, mikä puolestaan vaikuttaa sadon terveyteen.
  • Hyödynnä kaukokartoitustekniikkaa: Käytä satelliitti- tai drone-pohjaisia kuvia saadaksesi lisätietoja pelto-olosuhteista, kuten kasvillisuusindekseistä, maaperän kosteustasoista ja lämpötilan vaihteluista. Nämä tiedot voivat auttaa tarkentamaan tiedustelualueita tarjoamalla kattavamman kuvan pellosta.
  • Käytä täsmäviljelytekniikoita: Käytä täsmäviljelyohjelmistoa kerätyn datan käsittelyyn ja analysointiin. Nämä työkalut voivat auttaa tunnistamaan malleja ja luomaan datapohjaisia etsintäalueita ottaen huomioon tekijät, kuten sadon terveydentilan, maaperän vaihtelun ja maaston.
  • Perusta partioalueetJaa pelto data-analyysin perusteella pienempiin, yhtenäisiin alueisiin, joilla on samankaltaisia ominaisuuksia. Näiden alueiden tulisi olla kooltaan hallittavissa ja mukautettavissa toimintasi erityisvaatimuksiin.
  • Päivitä ja säädä säännöllisesti: Olosuhteiden muuttuessa ja uutta tietoa tulee saataville, arvioi ja muokkaa kartoitusalueita uudelleen varmistaaksesi, että ne pysyvät ajan tasalla ja tarkkoina. Tämä voi tarkoittaa alueiden päivittämistä uusien satotietojen, tuholaisten ja tautien esiintymisen tai muiden sadon tuottoon vaikuttavien tekijöiden perusteella.

Näin ollen paikantamalla ja luomalla sadon tarkkailualueen viljelijät voivat keskittää seurantatoimensa tehokkaammin ja soveltaa kohdennettuja hoitokäytäntöjä, mikä johtaa parempaan resurssien käyttöön ja parempaan sadon terveyteen.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Pyydä ilmainen GeoPard-demo / konsultaatio








    Hyväksymällä painikkeen painamisen hyväksyt meidän Tietosuojaseloste. Tarvitsemme sen vastataksemme pyyntöösi.

      Tilaa


      Hyväksymällä painikkeen painamisen hyväksyt meidän Tietosuojaseloste

        Lähettäkää meille tietoa


        Hyväksymällä painikkeen painamisen hyväksyt meidän Tietosuojaseloste

        Käytämme evästeitä tarjotaksemme sinulle parhaan mahdollisen selailukokemuksen, personoidaksemme sivustomme sisältöä, analysoidaksemme sen liikennettä ja näyttääksemme sinulle osuvia mainoksia.
        Katsokaa meidän tietosuojakäytäntö Lisätietoja.

        Hyväksy kaikki