Kasvillisuusindeksit ja lehtivihreäpitoisuus

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.

Normalisoitu kosteusindeksin ero

Määrä GeoPardin tukemat kasvillisuusindeksit kasvaa jatkuvasti. GeoPard-tiimi esittelee normalisoidun kosteusindeksin (NDMI). Indeksi määrittää kasvillisuuden vesipitoisuuden ja normalisoidun kosteusindeksin (NDWI). Se on hyödyllinen löydettäessä kohtia, joilla on olemassa olevia kasvien vesistressi.

Alemmat NDMI-arvot osoittavat kohdat, joissa kasvit ovat stressaantuneita riittämättömän kosteuden vuoksi.
Toisaalta kasvillisuuden huippua seuraavat alhaisemmat normalisoidut erotusvesi-indeksin arvot korostavat kohtia, jotka muuttuvat valmis sadonkorjuuseen ensimmäinen.

Kasvillisuuden suhteellisen vesipitoisuuden ero kahden satelliittikuvan välillä (tässä tapauksessa Sentinel-2-tähdistö)

Kasvillisuuden suhteellisen vesipitoisuuden ero kahden satelliittikuvan välillä (tässä tapauksessa Sentinel-2-tähdistö)

Seuraavista kuvakaappauksista löydät 19. kesäkuuta (kasvillisuuden huippu) ja 6. heinäkuuta otettujen satelliittikuvien perusteella luodut NDMI-vyöhykkeet sekä NDMI-eroa esittävän yhtälökartan.

Normalisoitu erotuskosteusindeksi laskettuna planeetan / Sentinel-2:n / Landsat-kuvan päältäNDMI laskettu planeetan päällä / Sentinel-2 / Landsat-kuva

Mikä on kosteusindeksi?

Se on mitta tai laskelma, jota käytetään arvioimaan kosteuspitoisuutta tai saatavuutta tietyllä alueella tai seudulla. Se johdetaan tyypillisesti useista ympäristötekijöistä, kuten sademäärästä, haihdunnasta, maaperän ominaisuuksista ja kasvillisuudesta.

Se antaa suhteellisen kuvan alueen kosteudesta tai kuivuudesta ja auttaa tunnistamaan mahdolliset vesistressit tai kuivuusolosuhteet.

Se on arvokas työkalu vesivarojen seurantaan ja hallintaan, maatalouden suunnitteluun ja tietyn alueen ekologisten olosuhteiden ymmärtämiseen.

Mikä on normalisoitu erotuskosteusindeksi?

Normalisoitu erotuskosteusindeksi (NDMI) on kaukokartoitusdatasta johdettu kasvillisuusindeksi, jolla arvioidaan ja seurataan kasvillisuuden kosteuspitoisuutta. Kuten muutkin kasvillisuusindeksit, se lasketaan satelliitti- tai ilmakuvien spektraalisten heijastusarvojen avulla.

Se on erityisen hyödyllinen kasvien vesistressin seurannassa, kuivuusolosuhteiden arvioinnissa, metsäpaloriskin arvioinnissa ja ilmastonmuutoksen vaikutusten tutkimisessa kasvillisuuteen.

Se lasketaan käyttämällä lähi-infrapuna- (NIR) ja lyhytaaltoinfrapuna- (SWIR) kaistaa, jotka ovat herkkiä kasvillisuuden kosteuspitoisuudelle. NDMI:n kaava on:

NDMI = (lähi-infrapuna – keskihajonta) / (lähi-infrapuna + keskihajonta)

NDWI-arvot vaihtelevat tyypillisesti välillä -1 - 1, jolloin korkeammat arvot osoittavat korkeampaa kasvillisuuden kosteuspitoisuutta ja matalammat arvot matalampaa kosteuspitoisuutta tai vesistressiä kasvillisuudessa. Negatiiviset NDMI-arvot voivat liittyä kasvittomiin alueisiin tai alueisiin, joilla on erittäin alhainen kosteuspitoisuus.

Mikä on NDWI?

NDWI eli Normalized Difference Water Index on kaukokartoitusindeksi, jota käytetään kasvillisuuden tai maisemien vesipitoisuuden tai veteen liittyvien ominaisuuksien kvantifiointiin ja arviointiin.

Se lasketaan analysoimalla satelliitti- tai ilmakuvista saatujen lähi-infrapuna- ja vihreän valon kaistojen heijastavuutta. Se on erityisen hyödyllinen vesistöjen tunnistamisessa, veden saatavuuden muutosten seurannassa ja kasvillisuuden terveyden arvioinnissa.

Vertaamalla eri aallonpituuksien absorptiota ja heijastumista se tarjoaa arvokasta tietoa sovelluksiin, kuten kuivuuden seurantaan, hydrologiseen analyysiin ja ekosysteemien hallintaan.

NDMI:n visualisointi normalisoidun erotusvesi-indeksin määrittämiseksi

NDMI:n visualisointiin kuuluu satelliitti- tai ilmakuvien käsittely, NDMI-arvojen laskeminen ja tulosten näyttäminen värikoodattuina karttana tai kuvana. Tässä ovat NDMI:n visualisoinnin yleiset vaiheet:

  • Hanki satelliitti- tai ilmakuvia: Hanki monispektrikuvia satelliitista tai ilma-aluksesta, kuten Landsatista, Sentinelistä tai MODISista. Varmista, että kuvissa on kaikki tarvittavat aallot: lähi-infrapuna (NIR) ja lyhytaaltoinfrapuna (SWIR).
  • Kuvien esikäsittely: Tietolähteestä riippuen saatat joutua esikäsittelemään kuvia ilmakehän, geometristen ja radiometristen vääristymien korjaamiseksi. Muunna kuvan digitaaliset luvut (DN) spektraalisten heijastuskykyarvojen muotoon.
  • Laske NDMI: Käytä kuvan jokaiselle pikselille NIR- ja SWIR-heijastuskykyarvoja NDMI:n laskemiseen seuraavalla kaavalla: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Värikartoitus: Määritä NDMI-arvoille väripaletti. Tyypillisesti käytetään jatkuvaa väriskaalaa, joka vaihtelee yhdestä väristä (esim. punainen) alhaisille NDMI-arvoille (mikä osoittaa alhaista kosteuspitoisuutta) toiseen väriin (esim. vihreä) korkeille NDMI-arvoille (mikä osoittaa korkeaa kosteuspitoisuutta). Voit käyttää ohjelmistoja, kuten QGIS, ArcGIS tai ohjelmointikirjastoja, kuten Pythonin Rasterio ja Matplotlib, värikartan luomiseen.
  • Visualisoi NDMI-kartta: Näytä NDMI-kartta tai -kuva GIS-ohjelmistolla, ohjelmointikirjastolla tai verkkoalustalla. Näin voit analysoida kasvillisuuden kosteuspitoisuuden alueellista jakautumista ja tunnistaa vesistressin tai korkean kosteuden alueet.
  • Tulkinta ja analyysi: Käytä NDWI-visualisointia kasvillisuuden terveyden arviointiin, kuivuusolosuhteiden seurantaan tai metsäpaloriskin arviointiin. Voit myös vertailla normalisoituja erotusvesiindeksikarttoja eri ajanjaksoilta analysoidaksesi kasvillisuuden kosteuspitoisuuden muutoksia ajan kuluessa.

Muista, että eri ohjelmistotyökaluilla tai ohjelmointikirjastoilla voi olla hieman erilaisia työnkulkuja, mutta kokonaisprosessi on samanlainen. Lisäksi voit lisätä päällekkäin muita tietokerroksia, kuten maankäyttöä, korkeutta tai hallinnollisia rajoja, parantaaksesi analyysiasi ja ymmärtääksesi paremmin kasvillisuuden kosteuspitoisuuden ja muiden tekijöiden välisiä suhteita. 

Automaattinen sadonkorjuu ja tietokerrosten leikkauspiste

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.

Normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI) helpottaa viljelijöiden elämää

Normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI) on yleisesti käytetty mittari kasvillisuuden tiheyden ja kunnon kvantifioimiseen. Sen arvot vaihtelevat -1:stä 1:een, jossa negatiiviset arvot osoittavat vettä tai paljasta maaperää, nollan lähellä olevat arvot harvaa kasvillisuutta ja korkeammat arvot tiheämpää ja terveempää kasvillisuutta.

Mikä on normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI)?

Se on menetelmä, joka laskee kasvillisuuden vastaanottaman punaisen valon ja kasvillisuuden voimakkaasti heijastaman lähi-infrapunavalon välisen vaihtelun.

Menetelmän tavoitteena on kvantitatiivinen analyysi kasvillisuuden tilasta. Arvo ei koskaan putoa -1 ja +1 välisen spektrin ulkopuolelle. Kuitenkaan esimerkiksi monenlaisten maapeitteiden välillä ei ole selkeää erottelua.

Jos lukujen summa on negatiivinen, on melko todennäköistä, että kyseessä on vesi. Jos NDVI-pisteet ovat lähellä positiivista arvoa, on suuri todennäköisyys, että kyseessä on tiiviisti pakattuja vihreitä lehtiä. Tämä pitää erityisesti paikkansa, jos lehdet ovat tiiviisti yhdessä.

Vihreillä lehdillä on suurempi arvo kuin punaisilla lehdillä, ja siksi asia on näin. Kuvittele hetki, että se on hyvin lähellä nollaa.

Tilanteessa ei ole juuri minkäänlaista toivoa, että siellä olisi enää yhtään lehtiä, ja alue voi olla jo tässä vaiheessa kaupunkialueeksi muuttunut. Normalisoitu ero kasvillisuusindeksi (NDVI) on indeksi, jota alueen analyytikot käyttävät kaukomittaus useimmiten.

Miksi normalisoitu ero kasvillisuusindeksi (NDVI) on hyödyllinen?

On monia erilaisia ​​kasvillisuusindeksejä, ja suurin osa niistä on verrattavissa toisiinsa. Se on kuitenkin yleisimmin ja laajimmin käytetty, ja sillä on myös olennainen etu, nimittäin korkea resoluutio kuvista, jotka on johdettu satelliittidata.

Tällaisissa olosuhteissa NDVI:n määrittämiseen voidaan käyttää kymmenen metrin resoluution kanavia. Muista, että yksi pikseli on kymmenen kertaa kymmenen metriä. Toisaalta, lisävalo-kanavia, eli punaista ikää, käyttävän indeksin resoluutio voi olla kaksikymmentä metriä, jossa yksi pikseli on kaksikymmentä kertaa kaksikymmentä metriä.

NDVI lasketaan kaavalla: (NIR - Red) / (NIR + Red), missä NIR on kasvillisuuden heijastama lähi-infrapunasäteily ja Red on kasvillisuuden heijastama punainen valo.

Se voidaan määrittää seuraavalla yksinkertaisella matemaattisella menettelyllä, joka muuntaa raa'an satelliittitiedon kasvillisuusindekseiksi.

Normalisoidun erotusvegetaatioindeksin kaava

Yhtälö luo yhden luvun, joka on edustava ja integroi punaisella ja NIR-alueella (lähi-infrapuna) saatavilla olevan tiedon.

Tämän vuoksi punaisen spektrialueen heijastavuus vähennetään lähi-infrapuna-alueen heijastavuudesta. Tämän jälkeen tulos jaetaan lähi-infrapuna- ja punaisten aallonpituuksien kokona heijastavuudella.

NDVI:n arviointi ei koskaan ole positiivisempi kuin positiivinen eikä negatiivisempi kuin negatiivinen. Lisäksi luku välillä -1 ja 0 ilmaisee kuolleen kasvin sekä epäorgaanisia kohteita, kuten kiviä, teitä ja rakennuksia.

Samanaikaisesti sen arvot eläville kasveille voivat vaihdella 0:sta 1:een, missä 1 edustaa terveintä kasvia ja 0 epäterveintä kasvia. On mahdollista määrittää yksittäinen arvo jokaiselle kuvan pikselille, riippumatta siitä, edustaako kyseinen pikseli yhtä lehteä vai 500 eekkerin laajuista vehnäpeltoa.

Miten käytämme normalisoitua erotusindeksiä kasvillisuudelle?

Oikeutetusti sitä hyödynnetään nykyään useilla eri tutkimusaloilla. Sitä käytetään esimerkiksi maanviljelyssä täsmäviljelyn ja biomassamäärän arvioinnin tavoitteisiin. Sitä käyttävät samoin metsänhoitajat metsävarojen sekä lehtialaindeksin (LAI) arviointiin.

Lisäksi NASA pitää sitä luotettavana merkkinä kuivuuden olemassaolosta. Suhteellinen NDVI ja kasvillisuuden tiheys ovat molemmat alhaisempia alueilla, joilla vesi estää kasvillisuuden vakiintumista.

Tämä johtuu siitä, että vesi estää kasvien juuria kasvamasta syvemmälle maaperään. Se, muiden muassa kaukomittaus, voidaan hyödyntää monin eri tavoin todellisuudessa.

Mitä NDVI voi kertoa meille kasveista?

On olennaista ymmärtää syvällisesti, että Normalisoitu ero Kasvillisuusindeksi on vain merkki kasvin terveydestä eikä anna tietoa tietyn tilan syistä.

Kasvillisuusindeksi on enemmänkin ilmaus kuin suora heijastus siitä, mitä pellolla tapahtuu. Tarkastellaan kolmea NDVI:n käyttöä peltokykentässä:

Kun uusi kausi alkaa

Se on hyödyllistä kasvin talvenkestävyyden ja sen selviytymiskeinojen ymmärtämisen kannalta.

  • Jos sen arvo on alle 0,15, on jonkin verran todennäköistä, että kaikki kasvit tällä pelto-osalla ovat menehtyneet. Tyypillisesti nämä luvut liittyvät muokattuun maahan ilman kasvillisuutta.
  • Toinen matalan kantaluvun esimerkki on 0,15–0,2. Se voisi viitata siihen, että kasvit alkoivat valmistautua talveen fenologisen varhaisvaiheen aikana, ennen muokkausvaihetta.
  • 0.2–0.3 välillä oleva tulos on tyydyttävä. Kasvit ovat todennäköisesti edenneet muokkausvaiheeseen ja palautuneet vegetatiiviseen tilaan.
  • 0.5 on kohtuullinen arvo. On kuitenkin tärkeää muistaa, että korkeammat NDVI-lukemat viittaavat siihen, että kasvillisuus selvisi talven yli myöhemmässä fenologisessa vaiheessa. Oletetaan, että satelliittikuva otettiin ennen kuin kasvillisuus palautui normaalitilaansa. Tällöin on tärkeää analysoida aluetta sen jälkeen, kun kasvillisuus on palautunut normaaliksi.
  • Luku suurempi kuin 0,5 osoittaa poikkeamaa talvehtimisen jälkeisessä vaiheessa. Suosittelemme tarkistamaan kyseisen kenttäalueen.

Yhteenvetona, jos havaitset, että saadut arvot poikkeavat merkittävästi normaalista, sinun on suoritettava tarkastus kyseisestä pellon osasta. Jotta arvot voidaan luokitella epänormaaleiksi tietyllä alueella, vaaditaan huomattava poikkeama normaalista.

Kun kausi on kesken

Indeksin käyttäminen voi auttaa ymmärtämään paremmin kasvien kehitystä. Kuvitellaan, että lukemat sijoittuvat lievän ja korkean väliin (0,5–0,85). On erittäin todennäköistä, että tämä tietty alue ei kohtaa merkittäviä haasteita tällä hetkellä.

Jos indeksi pysyy odotettua alhaisempana, voi olla syynä esimerkiksi maaperän veden tai ravinteiden puute. Tämän kyseisen alueen osalta on kuitenkin syytä tehdä oma selvitys.

Generoidaan kartat muuttuviaoottoisten levitysten (VRA) typen typpipitoisuudesta normalisoidun erotusvegetaatioindeksin avulla. Tunnistamme alueita, joiden vegetaatioindeksit vaihtelevat alhaisesta korkeaan.

Sen jälkeen on yksittäisen viljelijän päätettävissä, kuinka paljon lannoitetta tarvitaan. Seuraavassa on tehokkain tapa levittää typpeä:

  • Oletetaan, että alueen kasvillisuusindeksi on korkea. Tällöin suositeltua lannoitemäärää tulisi vähentää 10 ja 30 prosenttiin tavanomaisesta määrästä.
  • Jos kasvillisuusindeksi on keskimääräisen lähellä, suositeltua lannoitemäärää tulisi nostaa 20–25 prosenttiin tyypillisestä määrästä.
  • Jos kasvillisuusindeksi on matala, sinun on ensin selvitettävä, miksi se on niin.

Kentän uudelleenrakentamiseksi maatalouden sato, käytämme myös tätä indeksiä. Tämän datan perusteella tuotamme karttoja, joita voidaan käyttää kalium- ja fosfaattilannoitteiden muuttuvia levitysmääriä varten.

Kun kausi on ohi

NDVI-indeksi on hyödyllinen työkalu pellon sadonkorjuuvalmiuden määrittämisessä; mitä alempi indeksi on, sitä lähempänä kyseinen alue on sadonkorjuuvalmiutta. Tässä skenaariossa indeksiarvo alle 0,25 olisi ihanteellinen.

NDVI-indeksi on hyödyllinen työkalu pellon sadonkorjuukelpoisuuden määrittämisessä

Aluksi kyseessä on matemaattinen laskenta, joka suoritetaan pikseli pikseliltä kuvaanprovoking avulla, käyttäen maantieteellisen tietojärjestelmän (GIS) työkaluja. Laskemalla kasvin absorboiman ja heijastaman punaisen ja lähi-infrapunavalon määriä, se mittaa kasvin yleistä terveydentilaa.

Normalisoitua erotuskasvillisuusindeksiä (NDVI) voidaan käyttää tutkimuskohteena maa-alueilla kaikkialla maailmassa, mikä tekee siitä ihanteellisen keskittyneisiin kenttätutkimuksiin sekä kansalliseen tai globaaliin kasvillisuuden seurantaan.

NDVI:n avulla saadaan välitön analyysi pelloista, mikä mahdollistaa maanviljelijöiden optimoida alueiden tuotantopotentiaalia, rajoittaa niiden ympäristövaikutuksia ja muokata täsmäviljelytoimiaan.

Lisäksi sitä muiden tietovirtojen, kuten säätietojen, kanssa yhdistämällä voitaisiin saada lisää tietoa toistuvista kuivuus-, jäätymis- tai tulvamalleista ja niiden vaikutuksista kasvillisuuteen.


Usein kysytyt kysymykset


1. Mitä NDVI:llä määritetään ensisijaisesti?

Sitä käytetään pääasiassa kasvillisuuden terveyden ja tiheyden määrittämiseen tietyllä alueella. Tätä indeksiä käytetään laajalti maataloudessa, metsätaloudessa ja ekologiassa kasvillisuuden kasvun seurantaan, kasvien stressitason arviointiin, kuivuuden tai sairauksien alueiden tunnistamiseen ja peltokasvien hoitopäätösten tukemiseen.

2. Miten lukea NDVI-kuvia?

NDVI-kuvien lukemiseen voi käyttää indeksi-arvoihin liittyvää väriskaalaa. Tyypillisesti terve kasvillisuus näkyy vihreänä, kun taas vähemmän terve tai harva kasvillisuus näkyy keltaisena tai punaisena.

Tummemmat sävyt voivat osoittaa alueita, joilla on paljon biomassaa, kun taas vaaleammat sävyt voivat viitata vähäisempään kasvillisuuden tiheyteen tai paljaan maan esiintymiseen.

Ymmärtämällä analysoitavan alueen kontekstin, kuten tietyn kasvilajin tai ympäristöolosuhteet, voidaan edelleen auttaa NDVI-kuvien tulkinnassa ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä maatalouskäytännöistä.

Maatilan/sadon satotietojen seuranta ja laskenta maataloudessa

Maataloudessa satokartoitus on menetelmä, jossa käytetään GPS-dataa tekijöiden, kuten tilan/sadon sadon ja kosteustasojen, arviointiin tietyllä pellolla. Sitä voidaan kutsua myös sadonseurantaksi.

Se luotiin 1990-luvulla, ja siinä käytettiin GPS:n ja konkreettisten anturien, kuten nopeusmittareiden, yhdistelmää maatilan satojen, viljasiilojen suorituskyvyn ja puimurin nopeuden seuraamiseen samanaikaisesti.

Samaan aikaan sadon seurantalaitteet ovat olennainen osa monia erilaisia paikkakohtaisia hoitostrategioita. Satokartat, jotka tunnetaan myös sadon seurantalaitteiden visuaalisina ja analyyttisinä tuloksina, inspiroivat innovatiivista tutkimusta ja voivat tarjota luotettavia vastauksia oikein suoritettuihin tilakokeisiin.

Satomittarit mittaavat tuotetun sadon määrää. Satokarttojen antaman palautteen avulla voidaan määrittää kontrolloitujen panosten, kuten lannoitteiden ja kalkin, siementen ja torjunta-aineiden, sekä taiteellisten tekniikoiden, kuten maanmuokkauksen, kastelun ja salaojituksen, vaikutukset.

Satomäärän monitori on tehokkaimmillaan, kun sitä käytetään yhdessä puimurin kanssa, jossa on myös differentiaalikorjattu GPS-vastaanotin (DGPS).

Satomonitorin datajärjestelmä tallentaa samanaikaisesti sato-, jyvän kosteus- ja sijaintitiedot. Nämä ovat perustavanlaatuisia satotietoja, joita tarvitaan satokarttojen laatimiseen.

Satokartta sisältää useita eri värejä ja sävyjä, ja jokainen niistä heijastaa tuottavuuden tai sadontuotannon monimuotoisuutta. Satokartat auttavat saamaan paremman käsityksen sadon vaihtelun suuruudesta ja sijainnista pellolla.

Maaperän ominaisuuksien ja pellon muiden ominaisuuksien tutkiminen tulisi tehdä, koska vaihtelussa on havaittavissa malleja. “Satokartat vahvistavat muistikuvat, jotka sinulla olisi pitänyt olla” on lause, jota on toistettu useita kertoja.

Mikä on tuotto maataloudessa?

Tietyltä maa-alueelta korjattavien siementen tai jyvien määrää kutsutaan sadoksi. Yleisimmät mittayksiköt sille ovat kiloa hehtaaria kohden tai bushelia eekkeriä kohden.

Keskimääräisen eekkerikohtaisen sadon kaltaisen indikaattorin avulla voidaan tarkastella viljelijän maataloustuotantoa tietyllä pellolla tietyn ajanjakson aikana.

Koska se edustaa kaiken sen työn ja resurssien tulosta, joita maataloudet ovat käyttäneet kasvien kasvattamiseen pelloillaan, sitä pidetään kenties tärkeimpänä mittarina kunkin maanviljelijän osaamiselle.

Pysyvä ja näkyvä tieto korjatuista sadoista voidaan saada satokarttojen avulla. Toisaalta yhden vuoden sadon vaihtelu ei anna riittävästi tietoa pitkän aikavälin tuottavuusmallien tunnistamiseksi.

Analyysiprosessin aikana on tarpeen ottaa huomioon muuttujia, kuten maaperän hedelmällisyys, sademäärä ja rikkaruohojen paine.

Varmista, että tallennat karttojen luomiseen käytetyt raakasatotiedot vähintään kahteen eri turvalliseen paikkaan.

Vaikka olet aiemmin luonut kartan, saatat tarvita alkuperäistä dataa uudelleen joko uusia hallinta- ja päätöksenteko-ohjelmistoja ottaessasi käyttöön tai tietokonejärjestelmiä päivittäessäsi.

Kun dataa tulee saataville useamman vuoden ajalta, vaihtelua aiheuttavien tekijöiden ymmärtämiseen luotetaan enemmän ja historiallisen datan arvo kasvaa räjähdysmäisesti.

Pitkäaikaisten tuotantotietojen tarkastelu voi auttaa arvioimaan maaperän tuottavuutta ja elinkelpoisuutta sekä käytettyjen viljelymenetelmien soveltuvuutta viljelykasvin viljelyyn.

Vaikka maaperätyypin tai -laadun vaihtelut ovat usein syynä satovaihteluihin pellolla, säämallit vaikuttavat tyypillisesti merkittävästi vaihteluun.

Satotietojen keräämisen ensimmäisten kolmen–viiden vuoden merkitystä tulisi pitää vähäisenä, koska silloin ei ole kerätty riittävästi tietoa sään aiheuttaman sadon vaihtelun selittämiseksi.

Miten maatilan/sadon sato lasketaan maataloudessa?

Yleensä maanviljelijät laskevat, kuinka paljon tiettyä satoa on korjattu tietyltä alueelta ennen sadon arviointia. Sen jälkeen korjatulle sadolle annetaan paino, ja koko tilan sato ennustetaan tästä otoksesta.

Oletetaan, että vehnänviljelijä kirjasi 30 tähkää neliöjalkaa kohden, ja jokainen täkki sisälsi 24 siementä. Jos he olettaisivat, että 1 000 jyvää painaa 35 grammaa, niin yksinkertaisella menetelmällä laskettu sato olisi 30 kertaa 24 kertaa 35 kertaa 0,04356, mikä vastaa 1 097 kilogrammaa eekkeriä kohden.

Muista jälleen, että tämä arvio perustuu oletukseen, että 1 000 jyvän paino on 35 grammaa. Lisäksi, koska yksi vehnäbusheli painaa 27,215 kilogrammaa, laskimme, että odotettu sato olisi 40 bushelia eekkeriä kohden (1097 jaettuna 27,215:llä).

Termi “sato” voi viitata myös kasvin tuottamien siementen lukumäärään. Esimerkiksi jos yhdestä vehnänjyvästä tulisi kolme muuta vehnänjyvää, sato olisi 1:3. “Maataloustuotantoa” käytetään joskus myös synonyymeinä “tilan/sadon” kanssa.”

Huomautus: Globaalissa taloudessa tämä tieto on olennaista sen määrittämiseksi, tarjoavatko viljellyt viljelykasvit riittävästi ruokaa valtion elintarvikehuoltoon, eläinten rehuksi ja energialähteiksi.

Maatilan/sadon satotietojen ominaisuudet

Tässä käsittelemme joitakin merkittäviä maatilan satotietojen ominaisuuksia.

Kattavammat analyysit

Monitasoanalyysin suorittamiseksi sinun on ensin koottava useita datakerroksia yhdeksi kartaksi ja sitten etsittävä yhteyksiä eri datakerrosten välillä.

Yhdistettyjen tuottavuusvyöhykkeiden luominen pitäisi olla mahdollista satelliittikuvista johdettujen kasvillisuusindekseiden avulla, topografia, ja laitteista saatuja tietoja, mukaan lukien sato, sähköiset ominaisuudet, kosteustasot ja muut, sekä agrokemiallisen analyysin tuloksia ja 3D-kartat.

Automaattinen visualisointi

Jotta ymmärrettäisiin paremmin alan vaihtelua ja kehitystä hallintavyöhykkeet, raaka satotiedot olisi pitänyt muuntaa tasaisesti jakautuneeksi gradienttikuvaksi.

Kukin satotiedoston ominaisuus voidaan nähdä graafisessa muodossa, mukaan lukien kosteus, satomassa, satotilavuus (märkä ja kuiva), downforce, polttoaineenkulutus jne.

Miten maatilan ja sadon sato lasketaan maataloudessa?

Raakadatan korjaus

Pellon ainutlaatuinen piste voidaan tasoittaa (esimerkiksi työskenneltäessä yhdistetyn leikkuupöydän osan yli, joka on pienempi kuin sen koko leveys). Sinun pitäisi voida säätää eristettyjä vyöhykkeitä ja polygoneja samalla, kun tuotat vyöhykkeisiin perustuvia maatilan satotietoja.

Reseptikarttojen rakentaminen

Reseptikartat antavat syötemäärät pellon tietyille alueille. Nämä kartat on johdettu käyttämällä erilaisia paikkatietoja, kuten maaperän ravinnepitoisuuksia ja historiallisia satoja.

Loppusanat

Satovaihtelua on mahdollista havainnollistaa vain satokarttojen avulla. Niiden tarkkuus on vain niin hyvä kuin niiden luomiseen käytetyt tiedot. Luotettavan tiedon keräämiseksi monitorien asetukset on määritettävä oikein ja ne on tarkistettava usein.

Vaihteluun vaikuttavien tekijöiden ymmärtämiseksi kartoista ja maaperäkokeista saatujen satotietojen ohella, partiotoiminta muistiinpanoja ja muita havaintoja kannattaa hyödyntää.

Viljelijöillä on tarvittavat tiedot parempien hoitovalintojen tekemiseen, joilla on myönteinen vaikutus ympäristöön ja jotka johtavat tuotannon ja kannattavuuden kasvuun. Tämä tieto voidaan saavuttaa paikkakohtaisen viljelyn avulla.

Etäkasvien seurantajärjestelmä: Miten se toimii?

Etäseurantajärjestelmä täsmäviljelyssä viittaa erilaisten teknologioiden ja työkalujen käyttöön viljelykasvien etäseurantaan ja -hallintaan. Tämä lähestymistapa hyödyntää tiedonkeruu-, analysointi- ja viestintäteknologioita tehdäkseen tietoon perustuvia päätöksiä kasvien terveydestä, kastelusta, lannoituksesta ja yleisestä tilanhoidosta.

Maanviljely ei ole jäänyt jälkeen 2000-luvulla, kun kaikki digitalisoituu. Tämän artikkelin lukiessasi useat maanviljelijät ympäri maailmaa käyttävät jo teknologiaa useiden tehtävien suorittamiseen pelloillaan, kuten kasvien kosteuden, maaperän olosuhteiden, yleisen terveydentilan, lämpötilojen ja monien muiden anturien seurantaan.

Teknologian omaksumisen myötä maanviljelijät hyötyvät tarkkojen tilastojen saatavuudesta verrattuna vanhoihin aikoihin, jolloin valintoja tehtiin arvausten ja intuition varassa. Tämä auttaa heitä tekemään parempia päätöksiä, jotka johtavat satojen kasvuun.

Mikä on sadonvalvontajärjestelmä?

Kasvien seurannalla tarkoitetaan prosessia, jossa kasveja havainnoidaan, arvioidaan ja kerätään tietoa niistä systemaattisesti koko niiden kasvukauden ajan.

Se sisältää viljelykasvien säännöllistä ja systemaattista havainnointia tiedon keräämiseksi niiden terveydestä, kasvusta ja kehityksestä.

Sen tavoitteena on tehdä tietoon perustuvia päätöksiä viljelykäytännöistä, optimoida resurssien käyttöä ja maksimoida sadot. Se sisältää tyypillisesti seuraavat toiminnot:

  • Visuaalinen tarkastus
  • Fenologiset havainnot
  • Maaperän seuranta
  • Sään seuranta
  • Anturipohjainen valvonta
  • Data-analyysi

Seuraamalla satoja viljelijät voivat ennakoivasti puuttua ongelmiin, optimoida resurssien kohdentamista ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä parantaakseen sadon yleistä terveyttä, satoa ja kannattavuutta. Se on olennainen osa täsmäviljelyä, jonka avulla viljelijät voivat harjoittaa kohdennettua ja kestävää viljelyä.

Älykäs sadonvalvontajärjestelmä: Miten se toimii?

Sen päätavoitteena on varmistaa, että viljelystä tulee helpompaa ja kannattavampaa perinteisiin menetelmiin verrattuna. Peltojen tietojen näyttämisestä aina sääennusteisiin asti, alla on kaikki, mitä saatat haluta tietää etäkasvien seurannasta ja siihen liittyvistä aiheista.

Älykäs sadonvalvontajärjestelmä yhdistää erilaisia teknologioita tiedon keräämiseen, analysointiin ja hyödyntämiseen tehokkaan sadonhallinnan takaamiseksi. Tässä on erittely siitä, miten se tyypillisesti toimii:

1. Anturin käyttöönotto

Järjestelmä alkaa asentamalla antureita pellolle. Nämä anturit voivat mitata parametreja, kuten maaperän kosteutta, lämpötilaa, ilmankosteutta, ravinnetasoja ja valon voimakkuutta.

Ne voivat sisältää myös sääantureita, jotka keräävät tietoja sateesta, tuulen nopeudesta ja auringonsäteilystä. Anturit on sijoitettu strategisesti koko kentälle edustavien tietojen keräämiseksi.

2. Tiedonkeruu

Käytössä olevat anturit keräävät jatkuvasti dataa kentältä. Tämä voidaan tehdä langallisten tai langattomien yhteyksien avulla.

Langattomia antureita käytetään yleisesti, koska ne tarjoavat joustavuutta ja helppoa käyttöönottoa. Kerätty data lähetetään keskitettyyn järjestelmään jatkokäsittelyä ja -analyysiä varten.

3. Tiedonsiirto

Langattomat anturit lähettävät kerätyn datan keskittimeen tai yhdyskäytävään. Tämä voidaan tehdä käyttämällä erilaisia langattomia viestintätekniikoita, kuten matkapuhelinverkkoja, Wi-Fiä tai erillisiä radiojärjestelmiä. Tiedonsiirto voi tapahtua reaaliajassa tai säännöllisin väliajoin järjestelmän kokoonpanosta riippuen.

4. Tietojen tallennus ja käsittely

Kerätty data tallennetaan tietokantaan jatkoanalyysia varten. Dataan sovelletaan edistyneitä tiedonkäsittelytekniikoita, kuten koneoppimisalgoritmeja ja tilastollisia malleja, merkityksellisten oivallusten ja mallien löytämiseksi. Tämä analyysi auttaa tunnistamaan korrelaatioita, trendejä ja poikkeavuuksia sato-olosuhteissa.

5. Päätöksenteon tuki ja hälytykset

Analysoidun datan perusteella järjestelmä tarjoaa päätöksentekotukea viljelijöille tai agronomeille. Se tuottaa hälytyksiä ja ilmoituksia kriittisistä tapahtumista, kuten maaperän kosteustason laskusta tietyn kynnysarvon alapuolelle tai tuholaisten tai tautien esiintymisestä.

Nämä hälytykset toimitetaan verkkopohjaisten kojelaudan, mobiilisovellusten tai sähköposti-/tekstiviesti-ilmoitusten kautta, mikä mahdollistaa oikea-aikaiset toimenpiteet.

6. Visualisointi ja raportointi

Järjestelmä esittää analysoidut tiedot käyttäjäystävällisellä tavalla visualisointien ja raporttien avulla. Graafeja, kaavioita ja karttoja käytetään usein tiedon välittämiseen sadon terveydestä, kasvumalleista ja ympäristöolosuhteista. Tämä auttaa viljelijöitä tulkitsemaan tietoja helposti ja tekemään tietoon perustuvia päätöksiä.

7. Automaatio ja ohjaus

Joissakin tapauksissa se voidaan integroida automaattisiin kastelujärjestelmiin, lannoitusjärjestelmiin tai koneisiin.

Kerätyn datan ja analyysin perusteella järjestelmä voi automaattisesti ohjata kasteluaikatauluja, säätää ravinteiden levitysmääriä tai aktivoida tuholaistorjuntatoimenpiteitä.

Tämä integraatio mahdollistaa reaaliaikaisen, dataan perustuvan päätöksenteon ja tarkan hallinnan viljelykäytäntöihin.

Älykkään sadonvalvontajärjestelmän perimmäisenä tavoitteena on optimoida resurssien käyttöä, parantaa sadon tuottavuutta ja vähentää kustannuksia tarjoamalla viljelijöille tarkkaa ja ajantasaista tietoa päätöksentekoon. Teknologiaa hyödyntämällä tällaiset järjestelmät mahdollistavat tehokkaammat ja kestävämmät sadonhoitokäytännöt nykyaikaisessa maataloudessa.

Etäseurantajärjestelmän merkitys sadon seurantaan

Yksi tärkeimmistä tehtävistä, joita aina tehdään hyvien satojen saavuttamiseksi, on satojen seuranta. Koska kasveja seurataan jatkuvasti, se varmistaa, että ne kasvavat parhaissa olosuhteissa, ja mahdolliset poikkeamat korjataan ajoissa, mikä vähentää tuhoisia vaikutuksia.

Maanviljelijänä tai maatalouden harrastajana on syytä huomata, että tällä hetkellä on välttämätöntä odottaa parempia, massiivisia ja laadukkaampia satoja, koska useimmat haitat korjataan riittävän ajoissa.

Koska viljelykasvien seuranta on yksi hyvän sadon perusedellytyksistä, joten tarvitaan erityiskoulutusta. Erityiskoulutus ei tarkoita maisterin tai kandidaatin tutkintoa, vaan ainoastaan sitä, että ymmärtää, miten koordinoida, seurata ja jopa punnita saatuja tuloksia. Tämän avulla pystyt tekemään parempia päätöksiä tarkan diagnoosin ja myöhemmin parhaimman laatuisten satojen perusteella.

Kun valitset satojen seurantaa, sinun on tiedettävä, että tuholaisten leviämisen ja tartuntojen estämisen lisäksi taudit ja jopa rikkaruohot ovat aina hallinnassa, joten tuhoisia vaikutuksia, jotka heikentäisivät lopputuotteiden suorituskykyä ja jopa laatua, ei ole.

Tiedätkö, että viljelykasvit altistuvat vuosittain oudoille uhkille tuholaisten biologisten komponenttien mutaatioiden ja muutosten vuoksi. Siksi yhden samanlaisen torjuntamenetelmän valitseminen tarkoittaa, että olet väärässä ja joudut muuttamaan taktiikkaa joka kerta?

Tästä syystä viljelykasvien seurantaa pidetään vakavana tehtävänä, joka vaatii enemmän vastuuta eikä sitä pidä heikentää.

Aina kun seurataan hedelmäkasveja, kuten päärynöitä ja jopa omenoita, integroitua tuholaistorjuntaohjelmaa käytettäessä, on suositeltavaa paitsi seurata puiden muutoksia myös tarkistaa niihin vaikuttavan alueen sää.

Näin saat listan mahdollisista tuholaisista, jotka voivat uhata puiden kasvua. Hedelmätarhan systemaattinen visuaalinen seuranta toimii aina, kun haluat vähentää kustannuksia ja aikaa istutuskaudesta sadonkorjuuseen.

Ilmasto ja tuholaiset

Ilmaston vaikutusten analysoinnissa kyseenalainen puoli on yksinkertaisesti se, että jotkut tuholaiset voivat syödä sitä ja myöhemmin olla myrkyllisiä viljelykasveille niin nopeasti. Maataloudessa monet viljelijät ovat aina tietoisia tilanteesta, joten he huomaavat sen liian myöhään, kun tuholaiset ovat jo massiivisesti saastuttaneet viljelykasvejaan.

Parasta tässä on se, että tuholaiset reagoivat aina ennustettavasti ilmastoon, joten voidaan laatia täydellinen strategia uuden tuholaishyökkäyksen välttämiseksi ja myös niiden estämiseksi tulevaisuudessa.

Vaikka seurantaa tehdään useammin, vihannes- ja hedelmänviljelijät saavat aina tietää tuholaisten tai muiden uhkien esiintymisestä hieman myöhään. Tämä osoittaa, kuinka tärkeää on seurata ilmastollisia tekijöitä, jotka lopulta osoittautuvat aikaisemmiksi merkeiksi tuholaisten ilmaantumisesta ja leviämisestä.

Lohkoviljelyn seuranta

Kasvien seurantaan voidaan käyttää monia tapoja, ja yksi niistä on visuaalinen seuranta käyttämällä palikoita, joiden avulla voit analysoida puita, joilla on samanlaisia ominaisuuksia lajikkeen, iän ja jopa fyysisen kunnon perusteella.

Visuaalisen seurannan ideana on, että lohkot toimivat merkkeinä ja että niitä voidaan tutkia kuin yksikkönä eikä erikseen, koska tätä menetelmää käyttävät useat viljelijät ympäri maailmaa ja puutarha-asiantuntijoilla on aina rajallisesti aikaa tarkastella kutakin pellolle järjestettyä lohkoa.

etäkasvien seurantajärjestelmän merkitys

Sopivimman puulohkon valinnassa on kiinnitettävä tiettyä huomiota. Tämä johtuu siitä, että valitulla puulohkolla on oltava kaikki tuholaisten historiatiedot, jotta voidaan soveltaa parasta mahdollista käsittelyä ja ehkäisyä muiden puiden kasvun suojelemiseksi.

Sinun ei tarvitse omistaa suuria laitteita, työkaluja tai edes monimutkaisia menetelmiä satojesi seurantaan. Yksi parhaista tavoista on yksinkertaisesti tehdä huolellinen ja laaja silmämääräinen tarkastus, jonka avulla voit havaita erityyppiset kasvit. tuholaiset puissa esiintyviä.

Tämä voidaan aina tehdä tavallisella linssillä, mutta asiantuntijat käyttävät aina monimutkaisempia laitteita, kuten kiikarimikroskooppia. Sen avulla he voivat laskea ja jopa tunnistaa punkkeja ja ripsiäisiä.

Kasvien lämpötila

Jotta lämpötilaa voidaan mitata tarkasti satoa seurattaessa, voidaan valita yksinkertainen lämpömittari, kunhan ensin on ensin tutustunut yksinkertaisiin tietoihin. Sen lisäksi voidaan käyttää myös maaseudun toimittajien keskuudessa hyvin yleistä maksimi- ja minimilämpömittaria ja tallentaa lisätietoja.

On myös syytä huomata, että lämpömittari on asetettava hedelmätarhaan ja varmistettava, ettei se altistu suoralle auringonvalolle. Voit myös lisätä dataloggerin tallentaaksesi tarkempia säätietoja.

Tiedonkeruulaitteiden osalta voit myös valita sellaisia, joilla on potentiaalia mitata lämpötilaa, sadetta, kosteutta ja jopa lehtien kosteutta.

Jotta voit erottaa puut, joita ei tutkita, lohkoilla olevista puista, jotka toimivat indikaattoreina, sinun tarvitsee vain merkitä ne akryylimaalilla tai jopa teipillä, jotta voit erottaa ne toisistaan.

Integroidun tuholaistorjunnan soveltaminen takaa kukkien, silmujen ja hedelmien satunnaisen valinnan ja merkitsemisen kunkin puun seuraamiseksi.

Noin yhden tai kahden viikon kuluttua, hedelmien kehittyessä, viljelijöiden on käytettävä 10–20 minuuttia jokaista kahden ja puolen eekkerin aluetta kohden merkittyjen hedelmien, kukkien ja silmujen tarkkaan käsittelyyn etsien merkkejä, jotka saattavat viitata yhden tai useamman tuholaisen esiintymiseen sadossa.

Aina kun viljelykasveista löytyy tuholainen, se on kirjattava nopeasti ja yksityiskohtaisesti lokikirjaan, joka on tehty juuri tätä varten.

Johtopäätös

Kaikki agronomien asiantuntijatiimimme ovat eri maatalouden alojen ammattilaisia ja pystyvät tarjoamaan myös seurantapalveluita yhdistämällä peltokäyntejä kvantitatiiviseen ja kvalitatiiviseen arviointiin sekä maatalouden etäkasvien seurantajärjestelmään.

Kaikki nämä innovatiiviset järjestelmät ovat arviointeja, jotka keskittyvät laajaan valikoimaan toimintoja, joilla seurataan tarkasti sadonkehitystä ja kerätään alueeseen liittyvää dataa ja tietoa.

Ammattitaitoinen tiimimme analysoi nämä tiedot huolellisesti ja kirjaa ne sitten loppuraporttiin, jonka avulla he voivat mainita ja arvioida tärkeimmät tekijät, jotka voivat vaikuttaa satojen tuottavuuteen.

Näiden tulosten perusteella GeoPard pystyy antamaan sinulle arvion sadonkorjuuajasta ja sadosta. Tämä mahdollistaa asiakkaille satojen sujuvan seurannan uusimpien satelliittikuvien avulla. Punnitse datakerroksia tietyssä paikassa käyttämättä tiettyä laitteistoa.

Vertailu datakerroksista peltokasveja koskevien päätösten tekemiseksi

Kenttädatan visualisoimiseksi ja tietoon perustuvien päätösten tekemiseksi on usein tarpeen vertailla tasoja useissa synkronoiduissa näkymissä.

GeoPardissa voit vertailla visuaalisesti jopa neljää tietokerrosta yhdellä näytöllä. Kaikki kerrokset toimivat synkronoidusti, kun zoomaat sisään/ulos tai siirrät karttaa mukavuutesi mukaan.

Miten siirryn jaetun näytön tilaan? Valitse kenttä ja napsauta tasojen vertailukuvaketta näytön oikeassa yläkulmassa. Valitse sitten kaikki tilannekuvat, kenttien hallinta-alueet tai muut tasot, jotka haluat nähdä samalla näytöllä samanaikaisesti. Napsauta Vertaa tasoja. 

Tasojen vertailutoiminto synkronoi kartat, kursorit ja zoomaustasot. Voit myös lisätä/poistaa tasoja. Tällä hetkellä tuemme jopa neljää tietotasoa.

Mitä ovat täsmäviljelyn tietokerrokset?

Täsmäviljelyssä datakerrokset viittaavat erityyppisiin tietoihin, joita kerätään ja analysoidaan, jotta voidaan tehdä tietoon perustuvia päätöksiä viljelykasvien hoidosta. Näihin kerroksiin voivat kuulua:

  • MaaperätiedotTietoa maaperän ominaisuuksista, kuten ravinnetasoista, pH-arvosta ja rakenteesta, jotka voivat auttaa tekemään päätöksiä lannoituksesta ja muista maaperän hoitokäytännöistä.
  • Säätiedot: Tiedot nykyisistä ja historiallisista säämalleista, kuten lämpötilasta, sateesta ja tuulesta, voivat auttaa viljelijöitä tekemään päätöksiä istutuksesta, kastelusta ja muista käytännöistä.
  • SatotiedotKasvien kasvua ja terveyttä koskevat tiedot, mukaan lukien kasvien korkeus, lehtipinta-ala ja klorofyllitasot, voivat auttaa tekemään päätöksiä lannoituksesta, kastelusta ja tuholaistorjunnasta.
  • TuottotiedotTiedot sadosta ja laadusta voivat auttaa viljelijöitä tekemään päätöksiä sadonkorjuusta ja markkinoinnista.
  • Topografiset tiedotTiedot maan muodosta ja korkeudesta voivat auttaa tekemään päätöksiä istutuksista ja kastelusta ja tunnistamaan alueet, jotka saattavat olla alttiita eroosiolle tai muille ympäristöongelmille.
  • Kaukokartoitustiedot: Satelliiteista, droneista tai muista etäantureista kerätty data voi antaa tietoa sadon terveydestä, maaperän kosteudesta ja muista tekijöistä, jotka voivat auttaa tekemään päätöksiä sadonhoidosta.

Analysoimalla ja integroimalla näitä eri tietokerroksia viljelijät voivat tehdä tietoisempia päätöksiä viljelystä, mikä johtaa tehokkaampiin ja kestävämpiin viljelykäytäntöihin.

Rajatun rasteridatan käyttö maatalouselinkeinossa

Peltorajoihin perustuva rajattu rasteridata kuulostaa hyvin yksinkertaiselta. Jotkut datalähteet ovat pikseleillä varustettuja rastereita, joiden resoluutio on 3 m/10 m/30 m, toiset taas ovat vektoreita, joissa on monikulmioita tai monipolymoneja.

Rajatun rasteridatan tarkkojen rajojen määrittäminen on hankalaa. Useimpien paikkatieto- ja täsmäviljelyohjelmistojen oletustuloste on pikselöity rasteri. Pellon reunan lähellä tehty tarkka datan arviointi auttaa ymmärtämään paremmin esimerkiksi latvuston olosuhteita ja kaltevuuden arvoa. 

Esimerkkejä pikselöityneistä rastereista:

Lähi-infrapunan pikselöity rasteri
Lähi-infrapunan pikselöity rasteri
Korkeuspikseloitu rasteri
Korkeuspikseloitu rasteri

Onko mahdollista parantaa ja tehdä siitä tarkempaa?

Kyllä, GeoPard tekee niin ja jopa tarjoaa dataa saataville jatkointegraatiota varten API:n kautta. Joitakin esimerkkejä:

  • Rajattu raakasatelliittikuva (punainen, vihreä, sininen ja lähi-infrapunanäkymät) peltoalueen rajojen perusteella:
RGB-rajattu rasteri
GeoPard Agriculture RGB -rajattu rasteri
Lähi-infrapunan rajattu rasteri
GeoPard Agriculture Lähi-infrapuna-alueen rajattu rasteri

 

  • Satelliittikuvien rajaus kasvillisuusindeksillä, kuten WDRVI, pellon reunan perusteella:

 

WDRVI-rajattu rasteri
GeoPard Agriculture WDRVI -rajattu rasteri

 

  • Digitaalisen topografia-aineiston rajaus (korkeus ja karheus) peltoalueen rajauksen perusteella:

 

Korkeusrajattu rasteri
GeoPard Agriculture -korkeusrajattu rasteri
Karheusrajattu rasteri
GeoPard Agriculture -karkeusrajattu rasteri

Miltä se näyttää GeoPardin käyttöliittymässä ja miten se voidaan integroida maatalousteknologiaratkaisuusi:

GeoPard Agriculture NIR -rajattu rasteri
GeoPard Agriculture NIR -rajattu rasteri
GeoPard-maatalouden helpotusasema
GeoPard-maatalouden helpotusasema
GeoPard Maatalous WDRVI
GeoPard Maatalous WDRVI

Me GeoPardilla ymmärrämme tällaisten yksityiskohtien arvon ja työskentelemme jatkuvasti ratkaisun parantamiseksi.

Mitä on rasteridata?

Rasteridata on digitaalisen kuvan tyyppi, joka esitetään pikselien tai solujen ruudukolla, jossa jokainen solu vastaa tiettyä sijaintia maan pinnalla. Jokaiselle rasterikuvan pikselille on annettu arvo, joka edustaa kyseisen sijainnin tiettyä ominaisuutta, kuten korkeutta, lämpötilaa tai maanpeitettä.

Sitä käytetään yleisesti paikkatietojärjestelmissä (GIS) ja kaukokartoitussovelluksissa erityyppisten paikkatietojen esittämiseen ja analysointiin. Sitä voidaan kerätä useista eri lähteistä, kuten satelliitti- ja ilmakuvista, digitaalikameroista ja maanpäällisistä antureista.

Se tallennetaan usein eri muodoissa, kuten GeoTIFF, JPEG ja PNG, jotka on suunniteltu pakkaamaan ja tallentamaan dataa tehokkaasti. Paikkatieto-ohjelmistoja ja kuvankäsittelytyökaluja voidaan käyttää datan käsittelyyn ja analysointiin, esimerkiksi suorittamalla pikseliarvojen laskelmia tai käyttämällä suodattimia tiettyjen ominaisuuksien parantamiseksi.

Esimerkkejä sovelluksista ovat maankäytön ja maapeitteen kartoittaminen, kasvillisuuden muutosten analysointi ajan kuluessa ja satojen ennustaminen ympäristötekijöiden perusteella.

Miten rasteridataa käytetään täsmäviljelyssä?

Se on olennainen osa täsmäviljelyä, koska se tarjoaa yksityiskohtaista tietoa sadon terveydestä, maaperän ominaisuuksista ja ympäristötekijöistä, joita voidaan käyttää tietoisempien päätösten tekemiseen viljelystä. Tässä on joitakin esimerkkejä siitä, miten rasteridataa käytetään täsmäviljelyssä:

  • Sadon terveysanalyysi: Satelliittikuvien tai drone-kuvien muodossa olevaa kaukokartoitusdataa voidaan käyttää sellaisten datakerrosten luomiseen, jotka näyttävät kasvillisuusindeksejä, kuten NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) tai NDRE (Normalized Difference Red Edge). Nämä indeksit auttavat tunnistamaan pellon alueet, joilla on terve kasvillisuus, sekä alueet, joilla viljelykasvit voivat olla stressissä tautien, tuholaisten tai ravinnepuutosten vuoksi.
  • Maaperäanalyysi: Maaperätietoja, kuten maaperän kosteuspitoisuutta tai maaperän rakennetta, voidaan kerätä antureilla, jotka tuottavat datakerroksia. Nämä kerrokset voivat auttaa tunnistamaan pellon alueita, joilla on vaihtelevia maaperän ominaisuuksia, mikä voi auttaa tekemään päätöksiä lannoituksesta, kastelusta ja muista maaperän hoitokäytännöistä.
  • Ympäristöanalyysi: Ympäristötekijöitä, kuten lämpötilaa, sademäärää ja tuulen nopeutta, näyttäviä tietokerroksia voidaan käyttää sadon kasvun mallintamiseen ja sadon ennustamiseen. Näiden kerrosten avulla voidaan myös tunnistaa pellon alueita, jotka ovat alttiita eroosiolle, tulville tai muille ympäristöongelmille.
  • Muuttuva levitysmäärä: Sitä voidaan käyttää luomaan karttoja vaihtelevien annosten käyttöön esimerkiksi lannoitteille tai torjunta-aineille. Käyttämällä vaihtelevia määriä pellon eri alueiden tarpeiden mukaan viljelijät voivat vähentää jätettä ja optimoida sadon kasvua.

Rasteridata on kaiken kaikkiaan ratkaisevan tärkeä työkalu täsmäviljelyssä, koska se tarjoaa yksityiskohtaista tietoa viljelykasvien ja maaperän olosuhteista, joita voidaan käyttää tietoisempien päätösten tekemiseen viljelykasvien hoidosta.

Todennäköisesti etsit seuraavaa tietoa: "Mikä kasvillisuusindeksi on parempi tarkkuusmaanviljelyssä?"

Yleisesti käytössä on useita kasvillisuusindeksejä, mukaan lukien normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI), laajan dynaamisen alueen kasvillisuusindeksi (WDRVI) ja vihreän klorofylli-indeksi (GCI).

  • Mikä kasvillisuusindeksi heijastaa enemmän yksityiskohtia?
  • Mikä kasvillisuusindeksi näyttää paremmin vaihtelua?
  • Onko NDVI paras monispektrivihreysindeksien perheessä?

Kysymykset ovat tuttuja ja niitä tulee esiin hyvin usein. Tutkitaanpa.

Mikä on kasvillisuusindeksi?

Kasvillisuusindeksi on numeerinen mittari, joka kvantifioi kasvillisuuden määrän ja kunnon tietyllä alueella satelliittikuvantamisaineiston perusteella.

Kasvillisuusindeksit lasketaan yhdistämällä satelliitti- tai ilmakuvien eri spektrikaistoja, jotka heijastavat kasvien näkyvällä ja lähi-infrapuna-alueella absorboiman ja heijastaman energian määrää sähkömagneettisessa spektrissä.

Nämä indeksit voivat tarjota tietoa kasvillisuuden terveydestä, tiheydestä ja tuottavuudesta, mikä on hyödyllistä monenlaisiin sovelluksiin, kuten maanviljelyyn, metsätalouteen, maankäytön hallintaan ja ilmaston seurantaan.

Normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI)NDVI?

NDVI (Normalisoitu kasvillisuusindeksi) on tunnetuin ja laajimmin käytetty biomassaan ja kaukokartoitukseen liittyvillä teollisuudenaloilla.

NDVI:n saturaatio vaikuttaa kasvillisuuden tarkkaan erotteluun biomassan huippuvaiheessa. Toinen NDVI:n ongelma on maaperän kohina, joka vaikuttaa viljelykasvien kehityksen alkuvaiheessa.

Se lasketaan satelliitti- tai ilmakuva-aineistosta, perustuen kahden spektrikaistan – lähi-infrapuna (NIR) ja punainen kaista – heijastuseron perusteella.

NDVI-kaava on NDVI = (NIR-Red) / (NIR+Red).

missä NIR on heijastus lähi-infrapuna-alueella ja Red on heijastus punaisella alueella.

Tuloksena saatu NDVI-arvo vaihtelee välillä -1 – +1, ja korkeammat arvot osoittavat tiheämpää kasvillisuutta. Arvo nolla osoittaa, ettei kasvillisuutta ole, kun taas negatiiviset arvot viittaavat vesistöihin tai muihin kasvillisuudettomiin pintoihin.

NDVI-arvot lähellä +1:tä osoittavat tiheää ja tervettä kasvillisuutta, kun taas nollaa lähellä olevat arvot osoittavat harvaa kasvillisuutta tai merkittävän stressin tai vaurion alaisia alueita.

Sitä käytetään laajalti maatalouden ja ekologian sovelluksissa kasvillisuuden kasvun seurantaan, satomäärien arviointiin sekä metsien ja muiden ekosysteemien terveyden ja tuottavuuden arviointiin.

Sitä voidaan käyttää myös kuivuuden, eroosion ja muiden kasvillisuuteen vaikuttavien ympäristötekijöiden havaitsemiseen ja seurantaan.

Se lasketaan esimerkiksi vähentämällä punaisen alueen heijastavuudesta lähi-infrapuna-alueen (NIR) heijastavuus ja jakamalla tulos näiden kahden summalla. Tuloksena saatu arvo vaihtelee välillä -1 – +1, ja suuremmat arvot osoittavat suurempia kasvillisuustasoja.

Lisäksi ajatus siitä, että WDRVI (Laaja dynaaminen alue vihreysindeksi) luotiin ratkaisemaan NDVI:n saturaatio-ongelmia. Se saavutettiin laajentamalla mahdollisten WDRVI-arvojen aluetta matemaattisen kertoimen (α) käyttöönoton avulla.

NDVI (Normalisoitu ero kasvillisuusindeksi) käyttö

NDVI (normalisoitu erotusvegeitaatioindeksi) -kaava muunnettiin muotoon WDRVI = (α∗NIR-Red) / (α∗NIR+Red).

WDRVI (Wide Dynamic Range Vegetation Index) ja NDVI

WDRVI:n perusteella rakennetut vyöhykkeet ovat parempia verrattuna NDVI-vyöhykkeisiin. Ne eivät kuitenkaan ole vieläkään ihanteellisia liian suuren biomassamäärän vuoksi. 

Vihreän klorofylli-indeksi käytetään kasvien lehtivihreäpitoisuuden arvioimiseen lähi-infrapuna- ja vihreän alueen perusteella. Yleisesti ottaen lehtivihreäarvo heijastaa suoraan kasvillisuutta.

GCI-kaava näyttää olevan GCI = NIR / Green – 1.

Vihreän klorofylli-indeksi 

GCI:n perusteella rakennetut vyöhykkeet erottelevat korkean biomassapitoisuuden alueet paremmin kuin NDVI ja WDRVI. Tiedot auttavat pellon hallinnassa tarkemmin ja tehokkaammin.

RCI (punaklorofylli-indeksi) sisältää samanlaisen klorofyllipitoisuutta koskevan tietopohjan kuin GCI ja heijastaa sitä punaisen multispektraalisen kaistan kautta.

RCI-kaava näyttää tältä: RCI = NIR / Red – 1.

RCI (punaklorofylli-indeksi) 

Alueet, jotka perustuvat KES-indeksiin, ovat tarkkoja GCI-alueina.

Seuraa pellonkehitystäsi ja hyödynnä oikeaa kasvillisuusindeksiä oikeaan aikaan kasvukauden aikana. GeoPardissa on nyt käytössä suuri joukko kasvillisuusindeksejä.

Maatalousalueiden toiminta datalähtöistä päätöksentekoa varten

VYÖHYKKEIDEN TOIMENPITEET ERI TASOILLA

Täsmäviljelyssä peltotiedon kerääminen ja datalähtöinen päätöksenteko ovat ehdottoman tärkeitä. Seuraavana vaiheena monitasoisen analytiikan kehittämisessä ja tasojen välisten riippuvuuksien löytämisessä esittelemme uuden moduulin, Zones Operations. 

Siellä voit hakea eri viljelyvyöhykkeiden karttojen välisiä riippuvuuksia, kuten historiallista kasvillisuutta, topografiaa ja sen johdannaisia, satomittareiden tietoja, maaperätietoja, skannereita, vakauskarttoja ja niin edelleen. Tämä on askel eteenpäin eniten vaikutuspiirissä olevien alueiden määrittelyssä ja peltojen heterogeenisyyden syiden ymmärtämisessä. 

Miten voit tunnistaa alueet? 

Valitse ensin peltokartat, joita haluat vertailla. Tasojen vertailunäkymä on hyvä tapa määrittää tiettyjä maatalousalueita analysointia varten.

Voit halutessasi vertailla alhaisen satopotentiaalin ja sotkuisten alueiden, epävakaiden vyöhykkeiden ja matalan kasvillisuuden, alhaisen sähkönjohtavuuden ja sadon, käytettyjen lannoitusten kartan ja nykyisen kasvillisuuden sekä muiden alueiden satoa.

Toiseksi, merkitse tietyt maatalousvyöhykkeet jokaiselle vertailtavalle kartalle Vyöhyketoiminnot-moduulissa. Ja lopuksi, määritä kiinnostava vyöhyke. Huomaa, että analyyseissä on mahdollista käyttää useampaa kuin kahta karttaa. 

Miten voit soveltaa tätä tietoa? 

Sadon selittämistä helpottavien suhteiden löytämisen lisäksi on mahdollista asettaa satotavoitteita määritellyille maatalousvyöhykkeille; kartoittaa mielenkiintoisia alueita; vähentää investointeja tällaisilla paikallisilla vyöhykkeillä tai laatia suunnitelma rajoittavien tekijöiden lieventämiseksi ja poistaa heikosti tuottavat alueet tietäen taustalla olevat syyt; sekä laatia agronominen suunnitelma VRA-käytäntöjen avulla. 

Kuvakaappauksissa on useita esimerkkejä kenttätiedoista. Huomaa, että jokainen kenttä on ainutlaatuinen, eivätkä alla mainitut tapaukset takaa samaa tulosta omalle kentällesi, mutta se on hyvä tapa aloittaa tutkimus. 

Olet erittäin tervetullut jakamaan viljelykäytäntöjäsi kommentoimalla tätä julkaisua tai ottamalla yhteyttä suoraan GeoPard Agriculture -tiimiin. Olemme avoimia palautteelle, koska rakennamme ratkaisun puolestasi, jotta ymmärrät paremmin peltojen vaihtelua ja voit hallita sitä.

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