Kategoria: Tuotteen ominaisuudet

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.

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.

Planeettakuvat (päivittäin, 3 metrin resoluutio) hallinta-alueiden luomista varten

Julkaistu dementievgeopard mukaan

GeoPard Agriculturen avulla Planeetan kuvien käyttö on helpompaa, nopeampaa ja edullisempaa. Elokuusta 2022 lähtien GeoPard on julkaissut ominaisuudet, joilla voi hakea ja analysoida vain pyydettyjä Planeetan kuvia käyttäjän haluamalta aikaväliltä.

GeoPardin käyttäjä siis pyytää vain haluamiaan planeettakuvia ja voi käyttää niitä GeoPardin analyyttisissä työkaluissa.

Planeettakuvat ulottuvat Sentinel ja Landsat peittoalueet (oletusarvoisesti saatavilla) ja ne voidaan yhdistää muihin tietokerroksiin (korjuu-/ruiskutus-/kylvökoneiden tietojoukot, topografiaprofiili) olemassa olevien Monikerroksinen, Monivuotinen, ja Yhtälötyökalut. 

 

Planeettakuvat hallinta-alueiden luomiseen

 

Planeetta on suurin maanhavainnointisatelliittiverkosto, joka tarjoaa lähes päivittäisen maailmanlaajuisen tietoaineiston ja mahdollistaa korkean resoluution ja korkeataajuisen satelliittikuvadatan tuottamisen.

Hallinta-alueet perustuvat Planet Scope -kuviin (3,5 m resoluutio).

Lue lisää aiheesta GeoPard / Planeettakumppanuus.

Mitä on planeettakuvat ja miten niitä käytetään hallinta-alueiden luomiseen?

Se viittaa Planet Labsin tarjoamiin satelliittikuviin. Planet Labs on yksityinen yritys, joka operoi Doves-nimistä pienten satelliittien laivastoa. Nämä satelliitit ottavat päivittäin korkearesoluutioisia kuvia Maan pinnasta. Termi "3 m resoluutio" tarkoittaa, että jokainen kuvan pikseli edustaa 3 × 3 metrin aluetta maanpinnalla. Tämä yksityiskohtaisuuden taso mahdollistaa Maan pinnan erilaisten ominaisuuksien ja muutosten yksityiskohtaisen analysoinnin ja seurannan.

Hallinta-alueiden luomisen osalta päivittäiset 3 metrin resoluutiolla varustetut Planet Imagery -kuvat voivat olla erittäin hyödyllisiä useille eri toimialoille ja sovelluksille, kuten:

  • MaatalousKorkean resoluution kuvat voivat auttaa luomaan hallintavyöhykkeitä maataloudessa, missä pellon eri alueet voivat vaatia erilaisia käsittelyjä, kuten kastelua, lannoitusta tai tuholaistorjuntaa. Kuvia analysoimalla viljelijät voivat tunnistaa sadon terveyteen, maaperän kosteuteen ja muihin tekijöihin liittyviä malleja, mikä auttaa heitä tekemään parempia päätöksiä resurssien kohdentamisesta.
  • Ympäristönhallinta: Satelliittikuvia voidaan käyttää ympäristöllisesti herkkien alueiden, kuten kosteikkojen, metsien ja villieläinten elinympäristöjen, tunnistamiseen ja seurantaan. Näitä tietoja voidaan käyttää sellaisten hoitovyöhykkeiden luomiseen, jotka suojelevat näitä alueita ja varmistavat kestävät maankäyttökäytännöt.
  • Kaupunkisuunnittelu: Korkean resoluution kuvat voivat auttaa kaupunkisuunnittelijoita tunnistamaan kasvualueita, maankäyttömalleja ja infrastruktuurin kehittämistä. Näitä tietoja voidaan käyttää sellaisten hallintavyöhykkeiden luomiseen, jotka ohjaavat tulevaa kehitystä ja varmistavat resurssien tehokkaan käytön.
  • Katastrofien hallinta: Satelliittikuvat voivat auttaa tunnistamaan ja seuraamaan katastrofialttiita alueita, kuten tulvatasankoja tai metsäpaloalueita. Hallintavyöhykkeitä voidaan luoda evakuointireittien määrittämiseksi, resurssien kohdentamiseksi katastrofiapuun ja maankäyttöpolitiikkojen tueksi, jotka minimoivat tulevien katastrofien riskin.
  • Luonnonvarojen hallinta: Korkean resoluution kuvat voivat auttaa veden, mineraalien ja metsien kaltaisten luonnonvarojen seurannassa ja hallinnassa. Tunnistamalla alueet, joilla on korkea luonnonvarojen arvo tai niukkuus, voidaan luoda hallintavyöhykkeitä näiden luonnonvarojen kestävän käytön ja säilyttämisen varmistamiseksi.

Yhteenvetona voidaan todeta, että päivittäiset 3 metrin resoluutiolla toimivat Planet Imagery -kuvat ovat arvokas työkalu hallintavyöhykkeiden luomiseen eri aloilla. Ne tarjoavat ajantasaista ja yksityiskohtaista tietoa, joka voi auttaa päätöksentekijöitä optimoimaan resurssien kohdentamista ja varmistamaan kestävät maankäyttökäytännöt.

Usein kysytyt kysymykset

1. Mitä mielikuvien käyttö voi auttaa luomaan?

Kuvien käyttö voi auttaa luomaan tehokkaamman ja tuloksellisemman viljelyjärjestelmän. Hyödyntämällä teknologioita, kuten droneja tai satelliittikuvausta, kuvat voivat tarjota arvokasta tietoa satojen terveydestä, maaperän olosuhteista ja kastelutarpeista.

Se auttaa tunnistamaan ongelma-alueita, kuten tuholaisongelmia tai ravinnepuutoksia, jolloin viljelijät voivat ryhtyä kohdennettuihin toimiin. Lisäksi kuvat auttavat seuraamaan sadon kasvua ja kehitystä, mikä mahdollistaa tarkan päätöksenteon ja satojen maksimoimisen. 

Yhtälöpohjainen analytiikka täsmäviljelyssä

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Yhtälöpohjaisen analytiikkamoduulin julkaisun myötä GeoPard-tiimi on ottanut suuren askeleen eteenpäin antaakseen maanviljelijöille, agronomeille ja paikkatietoanalyytikoille käyttökelpoisia näkemyksiä jokaisesta neliömetristä. Moduuli sisältää yli 50 ennalta määritetyn GeoPard-tarkkuuskaavan luettelon, jotka kattavat laajan kirjon maatalouteen liittyviä analytiikkatyökaluja.

Tarkkuuskaavat on kehitetty perustuen monivuotinen itsenäinen maatalousyliopiston ja teollisuuden tutkimus ja niiden tarkkuuden ja hyödyllisyyden varmistamiseksi on testattu perusteellisesti. Ne voidaan helposti konfiguroida suoritetaan automaattisesti millä tahansa pellolla, tarjoten käyttäjille tehokkaita ja luotettavia tietoja, jotka voivat auttaa heitä optimoimaan satonsa ja vähentämään tuotantokustannuksia.

Yhtälöpohjainen analytiikkamoduuli on GeoPard-alustan ydinominaisuus. Se tarjoaa käyttäjille tehokkaan työkalun toiminnan syvälliseen ymmärtämiseen ja datalähtöisten päätösten tekemiseen viljelykäytännöistään. Jatkuvasti kasvavan kaavaluettelon ja erilaisiin peltotilanteisiin räätälöintimahdollisuuden ansiosta GeoPard voi vastata minkä tahansa maataloustoiminnan erityistarpeisiin.

 

Kaliumin poisto satotietojen perusteella

Kaliumin poisto satotietojen perusteella

 

Käyttötapaukset (katso esimerkkejä alta):

  • Typen otto absoluuttisina lukuina käyttäen saanto- ja proteiinitietoja
  • Typen käyttötehokkuus (NUE) ja ylimäärälaskelmat saanto- ja proteiinitietotasoilla
  • Kalkkisuositukset perustuvat maaperänäytteiden pH-tietoihin tai maaperäskannerit
  • Alikenttä (vyöhykkeet tai pikselitaso ROI-kartat)
  • Mikro- ja makroravinteiden lannoitussuositukset maaperänäytteiden, peltopotentiaalin, topografian ja satotietojen perusteella
  • Hiilimallinnus
  • Muutosten havaitseminen ja hälyttäminen (laske ero Sentinel-2-, Landsat8-9- tai Planet-kuvien välillä)
  • Maaperän ja viljan kosteusmallinnus
  • Kuiva-aineen laskeminen märkä-ainesatoaineistoista
  • Kohde-Rx vs. As-applicated -karttojen erolaskelma

 

Kalium-suositukset perustuvat kahteen satotavoitteeseen (tuottovyöhykkeet)

Kalium-suositukset perustuvat kahteen satotavoitteeseen (tuottovyöhykkeet)

 

 

 

 

Lannoite: Suositusopas. Kalium / Maissi.

Lannoitteiden suositusopas (Etelä-Dakotan osavaltionyliopisto): Kalium / maissi. Kertaus ja korjaus: Jason Clark | Apulaisprofessori ja SDSU:n lisäkoulutuksen maaperän hedelmällisyyden asiantuntija

 

Kaliumin käyttötehokkuus kg/ha

Kaliumin käyttötehokkuus kg/ha

 

 

 

Typen käyttötehokkuus prosentteina. Laskelma perustuu sato-, proteiini- ja jyvän kosteustietoihin.

Typen käyttötehokkuus prosentteina. Laskelma perustuu sato-, proteiini- ja jyvän kosteustietoihin.

 

 

Typpi: kohdennettu reseptillä annettu typpi vs. ajankohtaisesti käytetty typpi

Typpi: kohdennettu reseptillä annettu typpi vs. ajankohtaisesti käytetty typpi

 

Klorofyllin ero kahden satelliittikuvan välillä

Klorofyllin ero kahden satelliittikuvan välillä

 

GeoPardin käyttäjä voi muokata olemassa olevia ja luoda omia yksityiset kaavat kuvien, maaperän, tuoton, topografian tai muiden GeoPardin tukemien tietotasojen perusteella. 

Esimerkkejä GeoPard-yhtälöiden mallista

Esimerkkejä GeoPard-yhtälöiden mallista

 

Kaavapohjainen analytiikka auttaa maanviljelijöitä, agronomeja ja datatieteilijöitä automatisoimaan työnkulkujaan ja tekemään päätöksiä useiden tietojen ja tieteellisen tutkimuksen perusteella, mikä helpottaa kestävän ja täsmäviljelyn toteuttamista.

Mitä on yhtälöpohjainen analytiikka täsmäviljelyssä? Tarkkuuskaavojen käyttö

Yhtälöpohjainen analytiikka täsmäviljelyssä viittaa matemaattisten mallien, yhtälöiden, tarkkuuskaavojen ja algoritmien käyttöön maatalousdatan analysoimiseksi ja sellaisten näkemysten saamiseksi, jotka voivat auttaa viljelijöitä tekemään parempia päätöksiä viljelystä.

Nämä analytiikkamenetelmät ottavat huomioon useita tekijöitä, kuten sääolosuhteet, maaperän ominaisuudet, sadon kasvun ja ravinnetarpeet, optimoidakseen maatalouskäytäntöjä ja parantaakseen satoja samalla minimoiden resurssien tuhlausta ja ympäristövaikutuksia.

Joitakin yhtälöpohjaisen analytiikan keskeisiä komponentteja täsmäviljelyssä ovat:

  • Kasvumallit: Nämä mallit kuvaavat eri tekijöiden, kuten sään, maaperän ominaisuuksien ja viljelykäytäntöjen, välistä suhdetta viljelykasvien kasvun ja sadon ennustamiseksi. Esimerkkejä tällaisista malleista ovat CERES (Crop Environment Resource Synthesis) ja APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Nämä mallit voivat auttaa viljelijöitä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä istutuspäivistä, viljelykasvilajikkeista ja kastelun aikataulutuksesta.
  • Maaperä-vesimallit: Nämä mallit arvioivat maaperän vesipitoisuutta esimerkiksi sateen, haihtumisen ja viljelykasvien vedenkäytön perusteella. Ne voivat auttaa viljelijöitä optimoimaan kastelukäytäntöjä varmistaen, että vettä käytetään tehokkaasti ja oikeaan aikaan satojen maksimoimiseksi.
  • Ravinteiden hallintamallit: Nämä mallit ennustavat viljelykasvien ravinnetarpeita ja auttavat viljelijöitä määrittämään optimaaliset lannoitteiden levitysmäärät ja -ajoituksen. Näiden mallien avulla viljelijät voivat varmistaa, että viljelykasvit saavat oikean määrän ravinteita ja samalla minimoida ravinteiden valumisen ja ympäristön saastumisen riskin.
  • Tuholaisten ja tautien mallit: Nämä mallit ennustavat tuholaisten ja tautien puhkeamisen todennäköisyyttä esimerkiksi sääolosuhteiden, viljelykasvien kasvuvaiheiden ja hoitokäytäntöjen perusteella. Näiden mallien avulla viljelijät voivat tehdä ennakoivia päätöksiä tuholaisten ja tautien torjunnasta, kuten istutuspäivien muuttamisesta tai torjunta-aineiden käytöstä oikeaan aikaan.
  • Kaukokartoitukseen perustuvat mallit: Nämä mallit käyttävät satelliittikuvia ja muita kaukokartoitustietoja sadon terveyden seurantaan, stressitekijöiden havaitsemiseen ja sadon arvioimiseen. Yhdistämällä nämä tiedot muihin tietolähteisiin viljelijät voivat tehdä parempia päätöksiä sadonhoidosta ja optimoida resurssien käyttöä.

Yhteenvetona voidaan todeta, että täsmäviljelyssä yhtälöpohjainen analytiikka käyttää matemaattisia malleja ja algoritmeja analysoidakseen monimutkaisia vuorovaikutuksia eri tekijöiden välillä, jotka vaikuttavat sadon kasvuun ja hoitoon. Hyödyntämällä tätä analytiikkaa viljelijät voivat tehdä dataan perustuvia päätöksiä maatalouskäytäntöjen optimoimiseksi, satojen parantamiseksi ja ympäristövaikutusten minimoimiseksi.

Usein kysytyt kysymykset

1. Miten täsmäviljely voi auttaa ratkaisemaan maatalouden resurssien käyttöön ja saastumiseen liittyviä ongelmia?

Se voi auttaa ratkaisemaan maatalouden resurssien käyttöön ja saastumiseen liittyviä ongelmia kohdennetun resurssien käytön, tehokkaan resurssienhallinnan, tehostetun seurannan ja luonnonsuojelukäytäntöjen käyttöönoton avulla. Käyttämällä lannoitteita ja torjunta-aineita vain tarvittaessa viljelijät voivat vähentää jätettä ja minimoida saastumista.

Dataan perustuva päätöksenteko mahdollistaa optimaalisen resurssien hallinnan, kun taas reaaliaikainen seuranta mahdollistaa oikea-aikaiset toimenpiteet saastumisonnettomuuksien ehkäisemiseksi. Lisäksi luonnonsuojelukäytäntöjen toteuttaminen edistää kestävää maataloutta ja vähentää ympäristövaikutuksia.

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.

Normalisoitu kosteusindeksin ero

Julkaistu dementievgeopard mukaan

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. 

Koneisiin perustuvien topografiatietojen

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Paljon pelloilta kerättyä dataa ei maanviljelijät ja agronomit käytä. Esimerkiksi lähes kaikissa nykyaikaisissa koneissa on GPS-vastaanotin, joka pystyy keräämään korkeustietoja, ja usein tarkkuus paranee... Reaaliaikainen kinematiikka (RTK). 

Konetietoihin perustuva topografiakartta
Topografia koneiden tiedoista ja kasvillisuudesta

Suurinta osaa tästä datasta ei käytetä aktiivisesti, koska tiedon poimiminen, puhdistaminen ja käsittely todellisen hyödyn saamiseksi on melko aikaa vievää. Yksi GeoPardin pääajatuksista on vähentää datan käytön monimutkaisuutta täsmäviljelyssä. 

GeoPard pystyy automaattisesti poimimaan erittäin tarkkoja korkeustietoja seuraavista lähteistä:

  • Tuottoaineistot
  • EC/muiden anturien datasetit

GeoPard käytti parasta saatavilla olevaa topografia-aineisto jokaiselle pellolle, mutta valitettavasti tarkkaa lidar-dataa ei ole saatavilla joka paikasta maailmassa. Siksi konetietoihin perustuva digitaalinen korkeusmalli on täydellinen vaihtoehto ja parantaa merkittävästi tietämystä pellosta. 

Tästä lähtien, kuten minkä tahansa GeoPardin tietokerroksen kohdalla, voit luoda vyöhykkeitä koneiden korkeusdatasta Zones Creatorilla ja käyttää näitä tietoja... Zones Ops -moduuli (päällekkäisyyksien löytäminen eri tietojoukkojen välillä) ja käytä sitä monikerroksinen analytiikka.

Huomaa, että on myös mahdollista vertailla kaukokartoitukseen perustuvat VS-koneet/RTK-pohjaiset topografiamallit.

Mitä ovat topografiset laitteet?

Topografisilla laitteilla tarkoitetaan erikoistyökaluja ja -instrumentteja, joita käytetään topografian alalla, joka on Maan pintaominaisuuksien tutkimus ja kartoitus.

Mitä ovat topografiset laitteet

Nämä työkalut on suunniteltu mittaamaan ja tallentamaan maan topografian eri osa-alueita, kuten korkeutta, kaltevuutta ja muotoja. Tässä on joitakin yleisesti käytettyjä topografisia laitteita:

  • Kokonaisasema: Total Station on elektroninen mittauslaite, joka yhdistää teodoliitin (käytetään vaaka- ja pystykulmien mittaamiseen) ja elektronisen etäisyysmittarin (EDM) toiminnot etäisyyksien mittaamiseen. Sitä käytetään tarkkaan paikannukseen sekä kulmien ja etäisyyksien mittaamiseen topografisissa kartoituksissa.
  • GPS-vastaanotin (GPS): GPS-vastaanottimet käyttävät satelliittien signaaleja määrittääkseen tarkat sijainnit maan pinnalla. Topografiassa GPS-vastaanottimia käytetään tukipisteiden asettamiseen ja koordinaattien mittaamiseen, jotka ovat ratkaisevan tärkeitä tarkkojen topografisten karttojen luomiseksi.
  • Vaaituslaite: Vaaituslaitteita, kuten vatupassia tai digitaalista vatupassia, käytetään mittaamaan korkeuseroja tai korkeuksia eri pisteiden välillä maassa. Ne auttavat määrittämään maaston muotoja ja kaltevuuksia.
  • LiDAR (valon havaitseminen ja etäisyysmittaus): LiDAR on kaukokartoitustekniikka, joka käyttää laservaloa etäisyyksien mittaamiseen ja yksityiskohtaisten kolmiulotteisten karttojen luomiseen. Sitä käytetään yleisesti ilmasta tai maan päältä tehtävissä kartoituksissa korkean resoluution korkeustietojen tallentamiseen.
  • Fotogrammetriset laitteet: Fotogrammetriassa mittausten ottaminen valokuvista. Ilmakuvien ottamiseen käytetään erikoiskameroita, topografialaitteita, droneja tai miehittämättömiä ilma-aluksia, joissa on korkean resoluution kamerat. Fotogrammetriaohjelmistoa käytetään sitten näiden kuvien käsittelyyn ja topografisten tietojen poimimiseen.
  • Kädessä pidettävät GPS-laitteet: Kädessä pidettävät GPS-laitteet tarjoavat tarkkoja sijaintitietoja reaaliajassa. Ne ovat kannettavia ja niitä käytetään navigointiin, kartoitukseen ja tiedonkeruuseen maastossa.
  • Kenttäkirjat ja mittausvälineet: Maanmittaajat käyttävät maastokirjoja mittausten, luonnosten ja muistiinpanojen kirjaamiseen topografisten tutkimusten aikana. Mittaustyökaluja, kuten mittanauhoja, etäisyysmittauskeppejä ja merkintänauhoja, käytetään etäisyyksien mittaamiseen ja kiinnostavien kohteiden merkitsemiseen.

Nämä ovat joitakin kentällä käytettävistä tärkeimmistä topografisista laitteista. On tärkeää huomata, että teknologinen kehitys voi tuoda mukanaan uusia työkaluja tai olemassa olevien laitteiden muunnelmia, joten on suositeltavaa pysyä ajan tasalla uusimmista kehitysaskeleista.

Mikä on topografikone?

Topografikone, joka tunnetaan myös topografisena maanmittauskoneena tai topografisena kartoitusjärjestelmänä, on erikoistyökalu, jota käytetään maataloudessa pellon tai maatalousmaan fyysisten ominaisuuksien tarkkaan mittaamiseen ja kartoittamiseen.

Mikä on topografikone maataloudessa

Se on suunniteltu tallentamaan tarkkoja korkeustietoja ja luomaan yksityiskohtaisia topografisia karttoja, jotka esittävät maaston muodot, rinteet ja muut olennaiset ominaisuudet.

Topografilaite koostuu tyypillisesti edistyneistä mittauslaitteista, kuten GPS-vastaanottimista (GPS), laserskannereista, LiDAR-antureista (Light Detection and Ranging) ja ajoneuvotietokoneista.

Nämä komponentit toimivat yhdessä kerätäkseen tarkkoja sijaintitietoja ja mitatakseen eri pisteiden korkeutta maatalousmaalla.

Konetta käyttävät maatalouden ammattilaiset tai koulutetut teknikot, jotka ottavat sen käyttöön pellolla. Topografikoneen liikkuessa alueen läpi se käyttää GPS-signaaleja sijaintinsa määrittämiseen ja laser- tai LiDAR-teknologiaa maaston korkeuden mittaamiseen. Kerätyt tiedot käsitellään ja analysoidaan sitten tarkkojen topografisten karttojen luomiseksi.

Luodut topografiset kartat tarjoavat arvokasta tietoa maanviljelijöille ja maankäyttäjille. Ne mahdollistavat maataloustoiminnan, kuten kastelun, kuivatuksen ja maan tasoituksen, paremman suunnittelun ja hallinnan.

Ymmärtämällä maan topografian viljelijät voivat optimoida viljelykäytäntöjään, minimoida maaperän eroosiota ja parantaa sadon kokonaistuottoa.

Yhteenvetona voidaan todeta, että topografisilla laitteilla on tärkeä rooli maapallon pinnan ominaisuuksien tarkasta mittaamisesta ja kartoittamisesta topografian alalla. Näiden työkalujen avulla kerätyt tiedot ovat ratkaisevan tärkeitä yksityiskohtaisten topografisten karttojen luomiseksi, jotka puolestaan auttavat tehokkaassa maankäytössä, maataloustoiminnan suunnittelussa ja viljelykäytäntöjen optimoinnissa. 

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