Kategoria: Sadon seuranta

Verkkosivustomme Sadonseuranta-osio on omistettu tarjoamaan maanviljelijöille ja maatalousalan ammattilaisille uusimmat tiedot ja työkalut, jotka auttavat heitä seuraamaan ja optimoimaan satojaan. Edistyneen teknologian ja data-analyysin avulla siitä on tullut olennainen käytäntö nykyaikaisessa maataloudessa, jonka avulla viljelijät voivat tunnistaa mahdolliset ongelmat ja puuttua niihin ennen kuin niistä tulee vakavia ongelmia.

Tämä osio tarjoaa laajan valikoiman resursseja ja tietoa, jotka auttavat viljelijöitä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä viljelykasveistaan. Parhaita käytäntöjä ja uusia teknologioita käsittelevistä artikkeleista huippuluokan seurantatyökalujen ja -ohjelmistojen arvosteluihin pyrimme tarjoamaan kattavan ja ajantasaisen kuvan viljelykasvien seurannasta.

Olitpa sitten pienviljelijä tai suuri maatalousyritys, tällä osiolla on tarjottavaa. Katamme laajan valikoiman viljelykasveja, kuten hedelmiä, vihanneksia, viljaa ja paljon muuta, ja sisältömme on räätälöity vastaamaan kaiken tasoisten viljelijöiden tarpeisiin.

Sadonseurantaosiomme ytimessä on sitoutuminen auttamaan viljelijöitä tehostamaan ja kestämään toimintaansa. Tarjoamalla uusinta tietoa ja työkaluja pyrimme auttamaan viljelijöitä parantamaan satoja, vähentämään jätettä ja lisäämään kannattavuutta samalla, kun he minimoivat ympäristövaikutuksensa.

Sadonseurantaopas ja päivitykset

Olitpa sitten vasta aloittelija tai kokenut ammattilainen, joka haluaa pysyä ajan tasalla uusimmista trendeistä ja teknologioista, tästä osiosta löydät kaiken tarvitsemasi menestyäksesi.

LfL hyödyntää GeoPard-alustaa tulevaisuuden peltoviljelyhankkeessaan

Julkaistu Muhammad Farjad mukaan

Maatalous kohtaa tänään suuria haasteita. Sen on tuotettava laadukkaita elintarvikkeita ja raaka-aineita, mutta sen on yhä enemmän otettava huomioon myös maaperän, veden, ilmaston ja luonnon monimuotoisuuden suojelua koskevat vaatimukset.

Baijerin maatalouden tutkimuskeskus (LfL) on jo pitkään tutkinut näitä haasteita ja testaa nyt GeoPard-täsmäviljelyalustaa tulevaa viljelyhankettaan varten.

Dmitry Dementiev, GeoPardin toimitusjohtaja ja perustajajäsen: “Perinteiset viljelymenetelmät kohtaavat usein haasteita, kuten tehotonta resurssien hallintaa ja rajallista pääsyä reaaliaikaiseen dataan. Nämä tekijät voivat johtaa epäoptimaalisiin satomääriin, kohonneisiin kustannuksiin ja ympäristöön kohdistuvaan rasitukseen.”

GeoPard-alusta tarjoaa LfL:lle keskitetyn alustan keskeisten viljelytietojen visualisointiin ja analysointiin. Alustan helppokäyttöinen käyttöliittymä mahdollistaa satelliittidatan ja kenttäkokeiden datan yhdistämisen, mikä yksinkertaistaa monimutkaisten tietojen tulkintaa ja antaa käyttäjille mahdollisuuden tehdä tietoon perustuvia valintoja tuottavuuden ja kestävyyden optimoimiseksi.

Pelto oli jaettu osioihin oikeudenkäyntiä varten suunnitellun erityisasettelun esittelemiseksi: LfL on toteuttanut raitaviljelyjärjestelmän eli useiden viljelykasvien samanaikaisen viljelyn rinnakkaisilla raidoilla samalla pellolla.

Nämä kaistaleet voidaan sen jälkeen käyttää erikseen yhtälöissä syötteille (kuten lannoitteet ja kasvinsuojeluaineet) ja tuottotuloksille, mikä mahdollistaa koko pellon laskemisen

Lisäksi voidaan arvioida yksittäisten viljelykasvien tuottamaa voittoa ja mahdollisia vaikutuksia viljelykaistojen reunoilla.

LfL:n ja GeoPardin yhteistyö Future Crop Farming -projektin kautta voi edistää epätavallisten peltorakenteiden analysointityökaluja.

Hyödyntämällä GeoPard-alustan edistyneitä ominaisuuksia se voi täydentää tutkimustuloksiaan ja luoda arvokkaita visualisointeja projektin oivallusten välittämiseksi yleisölle.

Keskittyen tarkkuusviljelyyn, tuottavuuteen ja ympäristönsuojeluun, innovatiivinen LfL-projekti esittelee mahdollisuuksia kestävämpään tulevaisuuteen peltokasvien viljelyssä.

PD Dr. Markus Gandorfer, LfL:n digitalisaatiojohtaja ja projektipäällikkö: “Meillä on ilo työskennellä innostuneen GeoPard-tiimin kanssa. GeoPard-työkalun mahdollistamat syvemmät oivallukset kiertoviljelydataamme ovat meille erittäin arvokkaita.”

Tietoja

Baijerin maataloustutkimuskeskus (LfL) Baijerin osavaltion maatalouden tutkimuskeskus (LfL) on Baijerin maatalouden tiedon- ja palvelukeskus. LfL:n soveltava tutkimus käsittelee maatalouden käytännön kysymyksiä ja tarjoaa monin tavoin sovellettavia ratkaisuja maatalousyrityksille.

Monitieteinen Future Crop Farming -hanke sijaitsee Ruhstorf a.d. Rottissa Kaakkois-Baijerissa. Lisätietoa hankkeesta löytyy hankkeen verkkosivuilta: http://www.future-crop-farming.de

GeoPard Maatalous on johtava tarkkuusviljelyohjelmistojen tarjoaja. Yritys perustettiin vuonna 2019 Kölniin Saksaan, ja sillä on edustus maailmanlaajuisesti. Yritys tarjoaa valikoiman ratkaisuja, jotka auttavat viljelijöitä optimoimaan toimintojaan ja lisäämään satoa.

Kestävyys ja regeneratiivinen talous edellä GeoPard Agriculture pyrkii edistämään täsmäviljelykäytäntöjä maailmanlaajuisesti.

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

GPS-teknologian hyödyntäminen peitekasvien viljelyn optimoimiseksi

Julkaistu Muhammad Farjad mukaan

Maatalousala on kokemassa suurta muutosta, kun modernit teknologiat, kuten GPS-järjestelmät, yleistyvät.

Tämä on erityisen havaittavissa siinä, miten maanviljelijät kasvattavat peitekasveja. GPS-teknologia mullistaa heidän peltojensa hoitoa ja auttaa heitä tehostamaan ja kestämään maatalouskäytäntöjään.

Peitekasvit, joita joskus kutsutaan viherlannoitteiksi, ovat kasveja, joita kasvatetaan ensisijaisesti maaperän terveyden parantamiseksi eikä sadonkorjuuta varten. Niitä viljellään yleensä sesongin ulkopuolella, ja ne tarjoavat etuja, kuten rikkaruohojen torjuntaa, luonnon monimuotoisuuden lisäämistä ja maaperän hedelmällisyyden parantamista.

Peitekasvien kasvattaminen voi kuitenkin olla työlästä ja aikaa vievää. Tässä kohtaa GPS-teknologia tulee avuksi.

GPS-teknologian sisällyttäminen maatalouteen tuo lukuisia etuja. Ensinnäkin se mahdollistaa täsmäviljelyn, jossa viljelijät voivat käyttää GPS-koordinaatteja luodakseen tarkkoja karttoja pelloistaan.

Tämä auttaa heitä seuraamaan tarkasti sadon kasvua ja maaperän olosuhteita. Dataan perustuen he voivat levittää lannoitteita ja torjunta-aineita tarkemmin, mikä vähentää jätettä ja minimoi ympäristölle aiheutuvaa haittaa.

Lisäksi GPS-teknologia tehostaa huomattavasti peittokasvien istutusta. Perinteiset menetelmät voivat johtaa siementen epätasaiseen jakautumiseen, jolloin jotkut alueet jäävät huonosti peitetyksi.

GPS-ohjattujen koneiden avulla viljelijät voivat varmistaa tasaisen levityksen koko pellolle, mikä edistää parempaa kasvua ja maaperän peittävyyttä. Tämä ei ainoastaan paranna peittokasvien tehokkuutta, vaan myös vähentää työvoiman ja resurssien tarvetta.

Lisäksi GPS-teknologia mahdollistaa viljelijöille tehokkaampien viljelykiertostrategioiden toteuttamisen. Tarkan peltokartoituksen ja sadon kasvun seurannan avulla he voivat optimoida maaperän terveyden ja tuottavuuden hyvin suunniteltujen viljelykiertojen avulla. Tämä voi johtaa korkeampiin satoihin ajan myötä ja parantaa entisestään maatalouden tehokkuutta.

Lisäksi GPS-teknologialla on keskeinen rooli tuholaisten ja tautien seurannassa ja torjunnassa. Sen avulla viljelijät voivat seurata näiden ongelmien sijaintia ja leviämistä, mikä mahdollistaa kohdennettujen torjuntatoimien toteuttamisen. Tämän seurauksena laaja-alaisten torjunta-aineiden käyttöä voidaan vähentää, mikä edistää terveellisempää ja kestävämpää maatalousjärjestelmää.

GPS-teknologia tarjoaa etuja yksittäisten viljelijöiden lisäksi myös maanpeitekasvien viljelyssä. Sillä on potentiaalia edistää kestäviä ja tehokkaita maatalouskäytäntöjä maailmanlaajuisesti.

Vähentämällä jätettä ja hyödyntämällä resursseja parhaalla mahdollisella tavalla GPS-teknologia voi olla merkittävässä roolissa kasvavan maailmanlaajuisen ruoan kysynnän tyydyttämisessä ympäristöystävällisellä tavalla.

GPS-teknologian käyttö maataloudessa aiheuttaa kuitenkin haasteita monille viljelijöille, kuten korkeat alkukustannukset ja teknisen tietämyksen puute. Näiden esteiden ratkaisemiseksi on ratkaisevan tärkeää tarjota viljelijöille tukea.

Tämä voidaan saavuttaa taloudellisilla kannustimilla, koulutusohjelmilla ja käyttäjäystävällisten ohjelmistojen ja laitteiden kehittämisellä, joiden avulla he voivat hyödyntää tätä teknologiaa tehokkaasti.

Yhteenvetona voidaan todeta, että GPS-teknologian käytöllä maanpeitekasvien viljelyssä on potentiaalia parantaa merkittävästi maatalouden tehokkuutta. Se mahdollistaa tarkemman viljelyn, paremmat kylvökäytännöt, tehokkaan viljelykierron sekä tehostetun tuholais- ja tautien torjunnan. Tarjoamalla oikeanlaista tukea ja resursseja viljelijät voivat hyödyntää GPS-teknologiaa luodakseen kestävämmän ja tuottavamman maataloussektorin.

Esittelyssä GeoPardin voittokartat: askel eteenpäin täsmäviljelyssä

Julkaistu Muhammad Farjad 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.

GeoPardin sadonkehityskaaviot täsmäviljelyyn

Julkaistu Muhammad Farjad mukaan

Nykypäivän maatalous vaatii paitsi kovaa työtä ja maan tuntemusta, myös teknologian älykästä soveltamista. Olen innoissani voidessani jakaa näkemyksen yhdestä työkalusta, joka tekee merkittävän eron kestävissä viljelykäytännöissä: GeoPardin sadonkehityskaavioista.

Sadonkehityskaaviomme tarjoavat kattavan ja käyttäjäystävällisen näytön sadon kasvutiedoista vuodesta 1988 lähtien. Nämä kaaviot luodaan automaattisesti mille tahansa pellolle tarkkuuden ja täsmällisyyden varmistamiseksi.

Tiedot lasketaan yksinomaan pellon pilvittömälle ja varjottomalle alueelle. Yksinkertainen hiiren osoittaminen näyttää keskimääräisen NDVI-arvon (Normalized Difference Vegetation Index), joka antaa välittömän tilannekuvan sadon kunnosta.

Mutta mikä erottaa työkalumme muista? Mahdollisuus vaihtaa näkymää. GeoPardin käyttöliittymässä käyttäjät voivat vaihtaa vuosi- ja kuukausinäkymien välillä. Tämä yksityiskohtien taso varmistaa, että käytössäsi on olennaiset tiedot, joiden avulla voit tehdä tietoon perustuvia päätöksiä sadonkorjuusta, sadonkorjuun ajoituksesta ja satoennusteista.

Viljelijän käsissä tämä tarkka näkemys voi ohjata peltoviljelystrategioita, auttaa havaitsemaan optimaalisen sadonkorjuuajan, seuraamaan satoja laajamittaisesti ja yleisesti ottaen optimoimaan tuottavuutta ja kestävyyttä.

Tämä on jännittävä askel eteenpäin täsmäviljelyssä, polulla, joka johtaa paitsi parempiin satoihin myös kestävämpiin käytäntöihin, jotka ottavat huomioon ympäristöjalanjälkemme.

Pysy kuulolla saadaksesi lisää päivityksiä, kun kehitämme ja tarkennamme työkalujamme palvellaksemme maatalousyhteisöä paremmin. Olemme matkalla tekemään täsmäviljelystä helpommin saatavilla olevaa ja tehokkaampaa, ja olemme innoissamme voidessamme toivottaa sinut mukaan. Määritellään yhdessä maatalouden tulevaisuus uudelleen!

Kohde- ja levityskarttojen välisen eron laskeminen

Julkaistu Muhammad Farjad mukaan

Täsmäviljelyssä yksi yleisistä haasteista on varmistaa siementen, lannoitteiden tai kasvinsuojeluaineiden levitys määrätyn määrän (Target Rx) mukaisesti.

Tavoitteen ja pellolla tosiasiallisesti käytetyn lannoituksen (As-Applied) väliset erot voivat johtaa resurssien tehottomaan käyttöön ja vaikuttaa sadon tuottoon.

Hyödyntämällä GeoPardin tehokasta analytiikkaa voit laskea ja visualisoida kohdereseptikarttojen ja levitettyjen menetelmien väliset erot.

Tämä eroanalyysi voi toimia tärkeänä työkaluna laitteisiin, levitysajoitukseen tai itse levitykseen liittyvien ongelmien nopeaan tunnistamiseen.

Katsotaanpa tätä tarkemmin:

  • Erojen visualisointiGeoPardin alustan avulla voit luoda "erokartan", joka asettaa päällekkäin kohdemääräys- ja levitysdatasi. Tämä varianssin visuaalinen esitys tarjoaa nopean ja intuitiivisen tavan havaita alueet, joilla todellinen levitys ei vastannut tavoitetta.
  • Ongelmien tunnistaminenVertaamalla erokarttaa alkuperäisiin Rx- ja As-Applied-karttoihin voit paikantaa tiettyjä alueita tai trendejä, jotka saattavat viitata laitteiden toimintahäiriöön, epäoptimaaliseen levitysajoitukseen tai itse levitetyn tuotteen ongelmiin.
  • Tehokkuuden parantaminenTämä analyysi voi auttaa sinua optimoimaan resurssien käyttöä korjaamalla tunnistetut ongelmat ja siten yhdenmukaistamaan levitysmääräsi lähemmäs tavoitereseptiäsi tulevia käyttökertoja varten.
  • Sadon suorituskyvyn parantaminenVarmistamalla, että peltosi saa oikean määrän lannoitusta oikeaan aikaan, voit parantaa sadon terveyttä ja mahdollisesti lisätä satoa.

Muista, että täsmäviljelyssä on kyse tietoisempien ja tarkempien päätösten tekemisestä. Integroimalla tämän ominaisuuden tavanomaisiin maatilanhoitokäytäntöihisi voit varmistaa, että saat kaiken irti panoksistasi ja ohjaat maatilaasi kohti suurempaa tuottavuutta ja kannattavuutta.

Hakemus etuliite sisältää sovellettuun sovellukseen liittyvät toiminnot, joista osa on:

1. Levitetty määrä – koneen alkuperäinen levityskartta (miten tuotetta levitettiin)

Application_AppliedRate.png - koneen alkuperäinen levityskartta (miten tuotetta levitettiin)

2. Levityksen tavoitemäärä – koneen alkuperäinen kohde (miten tuotetta on tarkoitus levittää)

Application_TargetRate.png - koneen alkuperäinen kohde (miten tuotetta on tarkoitus levittää)

3. Sovelluksen tarkkuuden klusterointi – tulosten klusterointi: 0 – ei dataa (kone ei käynyt näissä pisteissä), 1 – sovellettu kohteen alapuolelle eikä hyväksyttävällä alueella (+-5% kohteesta)t, 2 – sovellettu hyväksyttävällä alueella (+-5% kohteesta), 3 – sovellettu kohteen yläpuolelle eikä hyväksyttävällä alueella (+-5% kohteesta)

Application_AccuracyClusterization.png - tulosten klusterointi: 0 - ei dataa (kone ei käynyt näissä pisteissä), 1 - sovellettu kohteen alapuolelle eikä hyväksyttävällä alueella (+-5% kohteesta)t, 2 - sovellettu hyväksyttävällä alueella (+-5% kohteesta), 3 - sovellettu kohteen yläpuolelle eikä hyväksyttävällä alueella (+-5% kohteesta)

4. Levitysmäärän ero – levitetyn ja tavoitemäärän välinen ero absoluuttisina lukuina (l/ha-yksikköinä)

Application_RateDifference.png - levitetyn ja tavoitemäärän välinen ero absoluuttisina lukuina (l/ha yksiköissä)

 

Kylvö etuliite sisältää siementämiseen liittyvät toiminnot, joista joitakin ovat:

1. Kylvömäärä – alkuperäinen kylvökoneesta levitetty (kuinka monta siementä kylvettiin)

Seeding_AppliedRate.png - alkuperäinen kylvökoneesta levitetty määrä (kuinka monta siementä kylvettiin)

2. Kylvötavoitemäärä – kylvökoneen alkuperäinen tavoite (kuinka monta siementä on kylvettävä)

Seeding_TargetRate.png - kylvökoneen alkuperäinen tavoite (kuinka monta siementä on kylvettävä)

3. Siementarkkuuden klusterointi – samat klusterointisäännöt, MUTTA hyväksyttävä alue on +-1% kohteesta

Seeding_AccuracyClusterization.png - samat klusterointisäännöt, MUTTA hyväksyttävä alue on +-1% kohteesta

4. Kylvötarkkuuden klusterointi zoomattu – sama kuin kylvötarkkuuden klusterointi, mutta zoomattu näyttämään sama alue kuin kylvötavoitemäärä ja levitetty kylvömäärä

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - sama kuin Seeding_AccuracyClusterization.png, mutta zoomattu näyttämään saman alueen kuin Seeding_TargetRate.png ja Seeding_AppliedRate.png

5. Kylvömäärän ero – levitetyn ja tavoitemäärän välinen ero absoluuttisina lukuina (siementä/ha-yksikköä)

5. Kylvömäärän ero - käytetyn ja tavoitemäärän välinen ero absoluuttisina lukuina (siementä/ha-yksikköä)

Mitä on kohdennettu lääkemääräys (Target Rx) maataloudessa?

Maataloudessa tavoitemääräyksellä tarkoitetaan suositeltua tai haluttua käytäntöjen tai panosten joukkoa, joka on määrätty optimaalisen sadon kasvun, terveyden ja sadon saavuttamiseksi. Se toimii ohjenuorana tai suunnitelmana, jota viljelijöiden on noudatettava tiettyjen maatalouden tavoitteiden saavuttamiseksi.

Tavoiteannoksessa otetaan huomioon useita tekijöitä, kuten viljelykasvityyppi, kasvuvaihe, maaperän olosuhteet, ilmasto, tuholais- ja taudinaiheuttajat sekä ravinnetarpeet.

Se antaa ohjeita lannoitteiden, torjunta-aineiden levittämisestä, kastelusta, viljelykiertoon, siementen valintaan, istutustiheyteen ja muihin tärkeisiin maatalouskäytäntöihin.

Tavoitteena on tarjota viljelijöille tieteellisesti perusteltuja suosituksia, jotka perustuvat tutkimukseen, agronomiseen tietoon ja paikallisiin olosuhteisiin. Sen tavoitteena on optimoida resurssien käyttö, minimoida satohäviöt ja parantaa maatalouden kokonaistuottavuutta.

Kohdennettuja lääkemääräyksiä kehittävät usein maatalousasiantuntijat, agronomit, maatalouden neuvontapalvelut tai tutkimuslaitokset.

Ne voivat olla erityisiä eri viljelykasveille, alueille tai jopa yksittäisille pelloille ottaen huomioon kunkin viljelykontekstin ainutlaatuiset ominaisuudet ja haasteet.

Viljelijät käyttävät tavoitesuosituksia viitekehyksenä päätöksenteolleen ja hoitokäytännöilleen.

Noudattamalla suositeltuja ohjeita viljelijät pyrkivät maksimoimaan sadon terveyden, sadon ja laadun minimoiden samalla ympäristölle aiheutuvat kielteiset vaikutukset.

On tärkeää huomata, että tavoitemääräysten tulisi olla joustavia ja mukautettavissa paikallisten olosuhteiden vaihteluihin ja kestävien viljelykäytäntöjen tarpeeseen.

Viljelijöiden on ehkä tehtävä mukautuksia reaaliaikaisten havaintojen, tilalla saatujen kokemusten ja jatkuvan seurannan perusteella varmistaakseen parhaat mahdolliset tulokset omissa maataloustoimissaan.

Mitä pellolle levitetään (As-Applied)?

Sovellettu maatalous kattaa prosessin, jossa lannoitteita, torjunta-aineita ja kastelua käytetään tarkasti ja täsmällisesti viljelykasveihin reaaliaikaisen tiedon ja paikkakohtaisten olosuhteiden perusteella.

Se sisältää useiden teknologioiden integroinnin, mukaan lukien GPS:n (Global Positioning System), GIS:n (Geographic Information System), anturit ja muuttuvan levitysmäärän laitteet.

Mitä variaatioita niiden välillä on?

Maataloudessa tavoitellun määräyksen ja todellisen pellolla tapahtuvan levityksen väliset vaihtelut viittaavat suositeltujen tai toivottujen maatalouskäytäntöjen ja todellisen toteutuksen välisiin eroihin tai poikkeamiin.

Nämä vaihtelut voivat ilmetä eri tavoin, kuten lannoitteiden, torjunta-aineiden, kastelun, viljelytekniikoiden ja muiden tekijöiden käytössä.

Vaihteluihin vaikuttavat tekijät

Useat tekijät vaikuttavat tavoitellun määräyksen ja todellisen peltokäytön välisiin eroihin maataloudessa:

  • YmpäristötekijätMaatalouskäytäntöihin vaikuttavat dynaamiset ympäristöolosuhteet, kuten maaperän koostumus, ilmastomallit ja veden saatavuus. Näiden tekijöiden odottamattomat muutokset voivat aiheuttaa vaihteluita, jotka vaikuttavat säädettyjen käytäntöjen toteutettavuuteen ja tehokkuuteen.
  • Inhimilliset tekijät: Viljelijöiden tiedolla, taidoilla ja asiantuntemuksella on ratkaiseva rooli määrättyjen käytäntöjen tarkassa toteuttamisessa. Vaihteluita voi esiintyä, kun viljelijöillä on vaikeuksia ymmärtää tai tulkita määrättyjä ohjeita, mikä johtaa poikkeamiin levityksen aikana.
  • Teknologiset rajoituksetMaatalousteknologia, vaikka se onkin edistynyttä, ei välttämättä ole aina kaikkien viljelijöiden saatavilla tai kohtuuhintaista. Vaihteluita voi syntyä, kun viljelijöillä ei ole pääsyä uusimpiin laitteisiin, täsmäviljelytyökaluihin tai reaaliaikaiseen dataan, mikä vaikuttaa peltokäsittelyn tarkkuuteen.
  • Ajoitus ja logistiikka: Maatalous on aikaherkkää, ja istutukselle, sadonkorjuulle ja maatalouskemikaalien levitykselle on tiettyjä aikaikkunaa. Vaihteluja voi esiintyä, jos viljelijät kohtaavat logistisia rajoituksia, kuten viivästyksiä tuotantopanosten hankinnassa tai epäsuotuisia sääolosuhteita, jotka häiritsevät säädettyjen käytäntöjen oikea-aikaista soveltamista.

Johtopäätös

Tavoitellun määräyksen ja todellisen peltokäytön väliset erot maataloudessa asettavat haasteita, joihin on puututtava kestävien ja tehokkaiden viljelykäytäntöjen saavuttamiseksi. Näihin vaihteluihin vaikuttavien tekijöiden ja niiden vaikutuksen ymmärtäminen maatalouden tuloksiin on ratkaisevan tärkeää.

GeoPardin automaattinen peltorajojen tunnistusmalli täsmäviljelyyn

Julkaistu Muhammad Farjad mukaan

GeoPard on kehittänyt onnistuneesti automaattisen peltorajojen tunnistusmallin, joka hyödyntää monivuotisia satelliittikuvia, tarkkaa pilvien ja varjojen tunnistusmenetelmää sekä edistyneitä patentoituja algoritmeja, mukaan lukien syvät neuroverkot.

GeoPardin kenttähavaintomalli on saavuttanut huippuluokan tarkkuuden 0,975 leikkauspisteen yli unionin (IoU) metriikassa, validoitu eri alueilla ja viljelykasvilajeilla maailmanlaajuisesti.

Katso näistä kuvista tulokset Saksassa (keskimääräinen peltoala on 7 hehtaaria):

1 - Raaka Sentinel-2-kuva

1 – Raaka Sentinel-2-kuva

3 - Segmentoidut peltorajat

2 – GeoPardin erittäin tarkka Sentinel-2-kuva (1 metrin resoluutio)

2 - GeoPardin erittäin tarkka Sentinel-2-kuva

3 – Segmentoidut peltorajat, 0.975 Liitoskohdan leikkauspisteen (IoU) tarkkuusmittari, useilla kansainvälisillä alueilla ja viljelykasvilajeilla.

Integrointi API-rajapintaamme ja GeoPard-sovellukseemme on tulossa pian. Tämä automatisoitu ja kustannustehokas menetelmä auttaa ennustamaan satoja, hyödyttää valtion organisaatioita ja avustaa suuria maanomistajia, joiden on usein päivitettävä peltorajoja kausien välillä.

GeoPardin lähestymistapa hyödyntää monivuotisten viljelykasvien kasvillisuuden trendit käyttämällä monitekijäanalyysiä ja viljelykiertoa.

 

Malliin pääsee käsiksi osoitteen GeoPard-sovellusliittymä maksu käytön mukaan -periaatteella, mikä tarjoaa joustavuutta ilman kalliita tilauksia.

 

Mitä on peltorajojen määrittely?

Peltorajojen määrittelyllä tarkoitetaan maatalousalueiden tai -lohkojen rajojen tunnistamista ja kartoittamista. Se sisältää erilaisten tekniikoiden ja tietolähteiden käyttöä yksittäisten peltojen tai maatalouslohkojen rajojen määrittämiseen.

Perinteisesti peltorajat piirsivät manuaalisesti maanviljelijät tai maanomistajat tietämyksensä ja havaintojensa perusteella.

Teknologian kehityksen myötä, erityisesti kaukokartoituksen ja paikkatietojärjestelmien (GIS) alalla, automatisoidut ja puoliautomaattiset menetelmät ovat kuitenkin yleistyneet.

Yksi yleinen lähestymistapa on satelliitti- tai ilmakuvien analysointi. Satelliittien tai lentokoneiden ottamat korkearesoluutioiset kuvat voivat tarjota yksityiskohtaista tietoa maisemasta, mukaan lukien eri maa-alueiden väliset rajat.

Näihin kuviin voidaan soveltaa kuvankäsittelyalgoritmeja sellaisten erityispiirteiden havaitsemiseksi, kuten kasvillisuuden tyypin, värin, rakenteen tai kuvioiden muutokset, jotka viittaavat peltorajojen olemassaoloon.

Toinen tekniikka käyttää LiDAR-dataa (Light Detection and Ranging), jossa lasersäteitä käytetään anturin ja maanpinnan välisen etäisyyden mittaamiseen.

LiDAR-data voi tarjota yksityiskohtaisia korkeus- ja topografisia tietoja, joiden avulla voidaan tunnistaa maaston hienovaraisia vaihteluita, jotka voivat vastata pellon rajoja.

Lisäksi paikkatietojärjestelmillä (GIS) on ratkaiseva rooli peltoalueiden rajojen määrittelyssä.

Paikkatieto-ohjelmisto mahdollistaa erilaisten tietokerrosten, kuten satelliittikuvien, topografisten karttojen, maanomistustietojen ja muiden asiaankuuluvien tietojen, integroinnin ja analysoinnin. Yhdistämällä näitä tietolähteitä paikkatietojärjestelmä voi auttaa peltorajojen tulkinnassa ja tunnistamisessa.

Peltojen tarkka rajaaminen on olennaista useista syistä. Se helpottaa maatalousresurssien parempaa hallintaa, mahdollistaa täsmäviljelytekniikat ja tukee maatalouskäytäntöjen, kuten kastelun, lannoituksen ja tuholaistorjunnan, suunnittelua ja toteutusta.

Tarkat peltorajojen tiedot auttavat myös maanhallinnassa, maankäytön suunnittelussa ja maatalousmääräysten noudattamisessa.

Miten se on hyödyllinen?

Sillä on ratkaiseva rooli maataloudessa ja maankäytössä, ja se tarjoaa useita hyötyjä ja merkitystä, joita tukevat todisteet ja maailmanlaajuiset luvut. Tässä on joitakin keskeisiä kohtia:

1. Täsmäviljely: Tarkat peltorajat auttavat täsmäviljelytekniikoiden toteuttamisessa, joissa resurssit, kuten vesi, lannoitteet ja torjunta-aineet, kohdennetaan tarkasti tietyille alueille pellolla.

Maailmanpankin raportin mukaan täsmäviljelyteknologioilla on potentiaalia lisätä satoja 20%:llä ja vähentää tuotantopanoskustannuksia 10–20%:llä.

2. Tehokas resurssienhallinta: Se mahdollistaa maanviljelijöiden resurssien paremman hallinnan optimoimalla kastelujärjestelmiä, säätämällä lannoituskäytäntöjä ja seuraamalla sadon terveyttä. Tämä tarkkuus vähentää resurssien tuhlausta ja ympäristövaikutuksia.

YK:n elintarvike- ja maatalousjärjestö FAO arvioi, että täsmäviljelykäytännöt voivat vähentää vedenkulutusta 20–501 TP3T, lannoitteiden kulutusta 10–201 TP3T ja torjunta-aineiden käyttöä 20–301 TP3T.

3. Maankäytön suunnittelu: Tarkat peltorajojen tiedot ovat olennaisia maankäytön suunnittelussa, sillä ne varmistavat käytettävissä olevan maatalousmaan tehokkaan hyödyntämisen. Ne mahdollistavat päättäjille ja maankäyttäjille tietoon perustuvien päätösten tekemisen maan kohdentamisesta, viljelykiertoon ja kaavoitukseen liittyen.

Tämä voi johtaa maatalouden tuottavuuden kasvuun ja elintarviketurvan paranemiseen. Journal of Soil and Water Conservation -lehdessä julkaistun tutkimuksen mukaan tehokas maankäytön suunnittelu voisi lisätä maailmanlaajuista elintarviketuotantoa 20-67%:lla.

4. Maataloustuet ja vakuutukset: Monet maat tarjoavat maataloustukia ja vakuutusohjelmia peltorajojen perusteella. Tarkat rajaukset auttavat määrittämään tukikelpoiset maa-alueet, varmistamaan tukien oikeudenmukaisen jakautumisen ja laskemaan vakuutusmaksuja tarkasti.

Esimerkiksi Euroopan unionin yhteinen maatalouspolitiikka (YMP) perustuu tarkkoihin peltorajoihin tukien laskennassa ja vaatimustenmukaisuuden seurannassa.

5. Maanhallinto ja lailliset rajat: Peltojen rajojen määrittely maataloudessa on ratkaisevan tärkeää maanhallinnon, omistusoikeuksien ja maakiistojen ratkaisemisen kannalta. Tarkat peltojen rajojen kartat auttavat laillisen omistajuuden määrittämisessä, tukevat maanrekisteröintijärjestelmiä ja helpottavat läpinäkyviä maakauppoja.

Maailmanpankin arvion mukaan vain 30%:llä maailman väestöstä on laillisesti dokumentoidut oikeudet maahansa, mikä korostaa luotettavien peltorajojen merkitystä turvallisen maanomistuksen kannalta.

6. Vaatimustenmukaisuus ja ympäristön kestävä kehitys: Tarkat peltorajat auttavat ympäristömääräysten ja kestävien viljelykäytäntöjen noudattamisen seurannassa.

Se auttaa tunnistamaan puskurivyöhykkeet, suojelualueet ja eroosiolle tai veden saastumiselle alttiit alueet, jolloin viljelijät voivat ryhtyä asianmukaisiin toimenpiteisiin. Ympäristönormien noudattaminen parantaa kestävyyttä ja vähentää ekosysteemeihin kohdistuvia kielteisiä vaikutuksia.

FAO:n mukaan kestävät viljelykäytännöt voivat vähentää jopa 6 miljardin tonnin kasvihuonekaasupäästöjä vuosittain.

Nämä seikat havainnollistavat sen hyödyllisyyttä ja merkitystä maataloudessa ja maankäytössä. Esitetyt todisteet ja globaalit luvut tukevat sen myönteisiä vaikutuksia resurssitehokkuuteen, maankäytön suunnitteluun, lainsäädäntöön, ympäristön kestävyyteen ja maatalouden kokonaistuottavuuteen.

Yhteenvetona voidaan todeta, että peltojen rajojen määrittely maataloudessa on prosessi, jossa tunnistetaan ja kartoitetaan maatalousalueiden tai -lohkojen rajat. Se perustuu erilaisiin tekniikoihin, kuten satelliittikuvien analysointiin, LiDAR-dataan ja paikkatietojärjestelmään, näiden rajojen tarkkaan määrittelyyn ja rajaamiseen, mikä mahdollistaa tehokkaan maankäytön ja maatalouskäytännöt.

Mitkä ovat täsmäviljelyn pääkomponentit?

Julkaistu Muhammad Farjad mukaan

Täsmäviljely, joka tunnetaan myös nimellä täsmäviljely (PA), on moderni lähestymistapa maatalouden hallintaan, jossa käytetään edistyneitä teknologioita ja täsmäviljelyn pääkomponentteja maataloustuotannon optimoimiseksi ja jätteen minimoimiseksi.

Se on saanut merkittävää vauhtia viime vuosina, koska sillä on potentiaalia parantaa maatalouden tuottavuutta, vähentää jätettä ja edistää kestävyyttä.

Grand View Researchin raportin mukaan täsmäviljelyn maailmanlaajuisten markkinoiden koko oli 5,44 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuonna 2020, ja sen odotetaan kasvavan 12,71 miljardin Yhdysvaltain dollarin yhdistetyllä vuotuisella kasvuvauhdilla (CAGR) vuosina 2021–2028.

Tämä kasvu johtuu maanviljelijöiden maailmanlaajuisesti lisääntyvästä täsmäviljelyteknologioiden käyttöönotosta.

Tarkkuusviljelyn osatekijät

Tärkeimmät komponentit ovat tieto, teknologia ja johtaminen, jotka on integroitu tuotannon optimoimiseksi.

Tiedot:

Tiedot ovat täsmäviljelyn keskeinen osa. Tähän osaan kuuluu tiedon kerääminen maaperästä, säästä, viljelykasveista ja muista maataloustuotantoon vaikuttavista tekijöistä. Nämä tiedot kerätään useista lähteistä, kuten antureista, droneista, satelliiteista ja maanpäällisistä laitteista.

Kun tiedot on kerätty, niitä analysoidaan edistyneiden ohjelmistojen ja algoritmien avulla, jotta saadaan käyttökelpoisia tietoja. Nämä tiedot auttavat viljelijöitä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä satojen istutuksesta, lannoituksesta, kastelusta ja sadonkorjuusta.

Esimerkiksi maaperän antureita voidaan käyttää maaperän kosteuden, lämpötilan ja ravinnetasojen mittaamiseen, mikä voi auttaa viljelijöitä määrittämään optimaalisen ajankohdan kylvölle ja lannoitukselle.

Samoin säätietoja voidaan käyttää tuholaisten ja tautien todennäköisyyden ennustamiseen, mikä voi auttaa viljelijöitä toteuttamaan ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä ennen kuin sadot kärsivät.

täsmäviljelyn osatekijöihin kuuluvat tiedot

Teknologia:

Teknologia on toinen merkittävä osatekijä. Tähän osatekijään kuuluu laaja valikoima teknologioita, kuten GPS, droonit, robotiikka ja edistyneet koneet.

Näitä teknologioita käytetään automatisoimaan erilaisia maatalouden prosesseja, vähentämään työvoimakustannuksia ja parantamaan tehokkuutta.

Esimerkiksi GPS-tekniikkaa voidaan käyttää traktoreiden ja muiden maatalouskoneiden ohjaamiseen, mikä voi vähentää päällekkäisyyksiä toiminnoissa ja minimoida polttoaineenkulutusta.

Samoin droneja voidaan käyttää sadon terveyden seurantaan ja tuholaisten ja tautien havaitsemiseen, mikä voi auttaa viljelijöitä ryhtymään ajoissa toimiin satovahinkojen estämiseksi.

Johto:

Johtaminen on täsmäviljelyn kolmas tärkeä osa. Tämä osa sisältää edistyneiden ohjelmistojen ja työkalujen käytön maataloustoiminnan hallintaan, resurssien käytön optimointiin ja jätteen minimointiin. Tämä osa sisältää myös kestävien maatalouskäytäntöjen käyttöönoton ympäristön suojelemiseksi ja pitkän aikavälin kestävyyden edistämiseksi.

Esimerkiksi täsmäviljelyohjelmistoja voidaan käyttää viljelykiertojen suunnitteluun, kastelun optimointiin ja sadon kasvun seurantaan, mikä voi auttaa viljelijöitä maksimoimaan sadot ja minimoimaan jätteen.

Samoin kestävät maatalouskäytännöt, kuten maanmuokkaus, maanpeiteviljely ja integroitu tuholaistorjunta, voivat auttaa viljelijöitä vähentämään maaperän eroosiota, säästämään vettä ja minimoimaan torjunta-aineiden käyttöä.

Miten täsmäviljelyn osat voidaan toteuttaa?

Viljelijät voivat noudattaa useita järjestelmiä ja prosesseja. Nämä järjestelmät on suunniteltu auttamaan viljelijöitä keräämään ja analysoimaan tietoa, automatisoimaan maatalouden prosesseja ja tekemään tietoon perustuvia päätöksiä resurssien käytöstä ja viljelystä.

Tässä on joitakin järjestelmiä ja prosesseja, joita viljelijät voivat ottaa käyttöön täsmäviljelyn osien toteuttamiseksi:

Maatilan hallintaohjelmisto:

Maatilan hallintaohjelmisto on keskeinen työkalu hallintakomponentin toteuttamisessa. Tämä ohjelmisto voi auttaa viljelijöitä suunnittelemaan ja hallitsemaan maataloustoimintaansa, seuraamaan panosten käyttöä ja kustannuksia sekä valvomaan sadon kasvua ja satoja.

Kuinka täsmäviljelyn osat voidaan toteuttaa

Maatilan hallintaohjelmistoja voidaan käyttää myös eri lähteistä, kuten maaperän antureista ja sääasemista, saatavan datan integrointiin reaaliaikaisten näkemysten saamiseksi, jotka voivat tukea päätöksentekoa.

GPS ja automaattiohjaus:

GPS-teknologia on olennainen osa teknologian käyttöönottoa. Käyttämällä GPS-pohjaisia maatalouskoneita viljelijät voivat varmistaa, että ne toimivat mahdollisimman tehokkaasti, vähentäen päällekkäisyyksiä toiminnoissa ja minimoiden polttoaineenkulutuksen.

Automaattiohjaustekniikkaa voidaan käyttää myös maatalouskoneiden ohjaamiseen, mikä voi parantaa tarkkuutta ja vähentää kuljettajan väsymystä.

Anturit ja droonit:

Anturit ja droonit ovat välttämättömiä tiedon hyödyntämiseksi. Näitä työkaluja voidaan käyttää maaperän kosteuden, lämpötilan ja ravinnetasojen tiedon keräämiseen sekä kasvien kasvun seurantaan ja tuholaisten ja tautien havaitsemiseen.

Tätä dataa voidaan sitten analysoida ja tuottaa näkemyksiä, jotka voivat auttaa tekemään päätöksiä viljelystä, kuten milloin istuttaa ja lannoittaa kasveja sekä milloin ryhtyä ennaltaehkäiseviin toimenpiteisiin tuholaisia ja tauteja vastaan.

Kastelun hallinta:

Kastelun hallinta on kriittinen osa. Käyttämällä maaperän kosteusantureita ja säätietoja viljelijät voivat optimoida kasteluaikatauluja varmistaakseen, että viljelykasvit saavat oikean määrän vettä oikeaan aikaan.

Tämä voi auttaa vähentämään veden hukkaa, minimoimaan liikakastelun tai alimääräisen kastelun aiheuttamien satovaurioiden riskin ja parantamaan satoja.

Sadon seuranta:

Viljelijöiden seuranta on toinen tärkeä osa. Käyttämällä droneja tai satelliittikuvia viljelijät voivat seurata sadon kasvua ja havaita mahdollisia ongelmia, kuten ravinnepuutoksia tai tuholaisongelmia.

Tämä voi auttaa viljelijöitä ryhtymään ajoissa toimiin näiden ongelmien ratkaisemiseksi, parantamaan sadon terveyttä ja maksimoimaan sadot.

Yhteenvetona voidaan todeta, että komponenttien toteuttamiseksi maanviljelijät voivat ottaa käyttöön erilaisia järjestelmiä ja prosesseja, joiden avulla he voivat kerätä ja analysoida tietoa, automatisoida maatalouden prosesseja ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä resurssien käytöstä ja viljelystä. Hyödyntämällä teknologian, datan ja hallinnan tehokkuutta täsmäviljely voi auttaa maanviljelijöitä saavuttamaan paremman tehokkuuden, kestävyyden ja kannattavuuden maataloustoiminnassaan.

GeoPardin integrointi UP42:n kanssa

Julkaistu dementievgeopard mukaan

GeoPard ja UP42 ovat ylpeitä voidessaan ilmoittaa alustojen välisestä teknisestä kumppanuudesta.

 

GeoPardin analyyttiset lohkot ovat nyt saatavilla UP42 GIS -markkinapaikalla, ja ne sisältävät seuraavat ominaisuudet:

  • Integroidut satelliittikonstellaatiot: Seulaset, Seulaset NEO, PISTE
  • Tuettu kasvillisuus indeksit: NDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • Lähtö COG-muoto (Pilvioptimoitu GeoTIFF)

 

Integraatio antaa Up42-asiakkaille pääsyn GeoPardin satelliittikuvien käsittelyalgoritmien avulla tapahtuvaan edistyneeseen sadonseurantaan (ei rajoitu pelkästään satoihin).

GeoPard-analytiikkalohkoa käytetään NDWI:n laskemiseen 30 cm:n resoluution Plejadeja kuvaavan NEO:n päällä.
GeoPard-analytiikkalohkoa käytetään NDWI:n laskemiseen 30 cm:n resoluution Plejadeja kuvaavan NEO:n päällä.

 

 

GeoPardin toimitusjohtaja Dmitri Dementiev: “Tekninen kumppanuus UP42:n kanssa mahdollistaa UP42:n asiakkaille GeoPardin uudenlaisten paikkatietoanalytiikan palvelujen käytön, mukaan lukien satelliittikuvien käsittely suuressa mittakaavassa ja ennennäkemättömällä nopeudella näin valtaville tietojoukoille. Analyyttisiä johdannaisia voitaisiin käyttää ohjailevaan täsmäviljelyyn, regeneratiiviseen/hiilipohjaiseen viljelyyn sekä viljelykasvien tarkkaan ja ajallisesti paikalliseen seurantaan.”.
Se osoittaa myös GeoPardin pyrkimyksen integroitua maailman edistyneimpiin teknologia-alustoihin.”

 

GeoPard-tiimi ilmoitti aiemmin integrointi JohnDeeren kanssa (suurin maatalouskoneiden ja -laitteiden valmistaja) MyJohnDeere Operation Center -alustan kautta (maailman suurin digitaalinen maatalousalusta hehtaarimäärällä mitattuna), ja Planeetta – satelliittikuvausyritys, jolla on eniten satelliitteja.

 

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.

Kasvillisuusindeksit ja lehtivihreäpitoisuus

Julkaistu dementievgeopard mukaan

GeoPard laajentaa tuettujen lehtivihreäpitoisuuteen sidottujen kasvillisuusindeksien perhettä

  • Latvuston lehtivihreäpitoisuusindeksi (CCCI)
  • Muokattu lehtivihreän absorptiosuhdeindeksi (MCARI)
  • Muunnettu klorofyllin absorptio heijastusindeksissä (TCARI)
  • MCARI/OSAVI-suhde
  • TCARI/OSAVI-suhde

Ne auttavat ymmärtämään satokauden ajankohtaista kehitysvaihetta, mukaan lukien

  • ravinnetarpeen alueiden tunnistaminen,
  • typ ääntymisen arviointi,
  • potentiaalinen tuottoarvio,

Ja oivalluksia käytetään tarkkojen typpilannoituksen muuttuvien levityskarttojen luomiseen.

Lue lisääMikä indeksi on paras käyttää precisionsAg:ssä

Lue lisää: GeoPard-kasvillisuusindeksit

Kasvillisuusindeksit ja lehtivihreäpitoisuusKatoksen lehtivihreäpitoisuusindeksi (CCCI) vs. Modifioitu lehtivihreän absorptiosuhdeindeksi (MCARI) vs. Muunnettu lehtivihreän absorptio heijastuksessa -indeksi (TCARI) vs. MCARI/OSAVI-suhde

Mikä on kasvillisuusindeksi?

Kasvillisuusindeksit ovat numeerisia arvoja, jotka johdetaan kaukokartoitusdata­sta, kuten satelliitti- tai ilmakuvista, kasvillisuuden tiheyden, kunnon ja jakautumisen määrittämiseksi maanpinnalla.

Niitä käytetään yleisesti kaukokartoituksessa, maataloudessa, ympäristön seurannassa ja maankäytön hallinnassa kasvillisuuden kasvun, tuottavuuden ja terveyden arviointiin ja seurantaan.

Nämä indeksit lasketaan eri aallonpituuksien valon heijastusarvoilla, erityisesti punaisella, lähi-infrapuna-alueella (NIR) ja joskus muilla kaistoilla.

Kasvillisuuden heijastusominaisuudet vaihtelevat eri valon aallonpituuksilla, mikä mahdollistaa kasvillisuuden erottamisen muista maankatteista.

Kasvillisuus imee tyypillisesti voimakkaasti punaista valoa ja heijastaa voimakkaasti lähi-infrapunaista valoa klorofyllin ja solurakenteen ominaisuuksien vuoksi.

Muutamia yleisesti käytettyjä kasvillisuusindeksejä ovat:

  • Normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI)Se on suosituin ja laajimmin käytetty kasvustovektori, joka lasketaan seuraavasti: (NIR – Red) / (NIR + Red). NDVI-arvot vaihtelevat -1:stä 1:een, ja korkeammat arvot osoittavat terveempää ja tiheämpää kasvustoa.
  • Parannettu kasvillisuusindeksiTämä indeksi parantaa NDVI:tä vähentämällä ilmakehän ja maan aiheuttamia häiriöitä sekä korjaamalla latvuspeitteen taustasignaalit. Se käyttää lisäkaistoja, kuten sinistä, ja sisältää kertoimia näiden vaikutusten minimoimiseksi.
  • Maaperäkorjattu kasvillisuusindeksi (SAVI) SAVI on suunniteltu minimoimaan maaperän kirkkauden vaikutus kasvillisuusindeksiin. Se ottaa käyttöön maaperän kirkkauden korjaustekijän, mikä mahdollistaa tarkemmat kasvillisuusarvioinnit alueilla, joilla kasvillisuuden peittävyys on vähäinen tai alhainen.
  • Vihreä-punainen kasvillisuusindeksi (GRVI)GRVI on toinen yksinkertainen suhdelukuindeksi, joka käyttää vihreää ja punaista kaistaa kasvillisuuden terveydentilan arvioimiseen. Se lasketaan kaavalla (Vihreä – Punainen) / (Vihreä + Punainen).

Näitä indikaattoreita, muiden muassa, tutkijat, maa-alueiden hoitajat ja päättäjät käyttävät tehdäkseen tietoon perustuvia päätöksiä maankäytöstä, maataloudesta, metsätaloudesta, luonnonvarojen hallinnasta ja ympäristön seurannasta.

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