Monikerroksinen (integroitu) data-analyysi täsmäviljelyssä

Täsmäviljely pystyy tuottamaan valtavat määrät dataa muun muassa satotietojen, satelliittikuvien ja maaperän hedelmällisyystietojen muodossa.

Helppokäyttöisten pilvipohjaisten tarkkuusohjelmistotyökalupakkien puute, jotka auttavat viljelykasvien tuottajia muuntamaan peltotietokerrokset hyödylliseksi tiedoksi ja toimintasuosituksiksi, rajoittaa tarkkuusviljelyteknologioiden soveltamista.

Täsmäviljelyssä hoitovyöhykkeet ovat pellon sisällä olevia alueita, joilla on samanlainen satopotentiaali maaperän tyypin, rinteen sijainnin, maaperän kemian, mikroilmaston ja/tai muiden sadontuotantoon vaikuttavien tekijöiden perusteella.

The tuottajan tietämys tietystä alasta on erittäin tärkeä osa prosessia. Hallintavyöhykkeitä pidetään mekanismina, jolla optimoidaan viljelypanoksia ja satopotentiaalia.

Yhdellä ja useilla tietokerroksilla luodut kartat.

Suurin haaste on rakentaa hoitovyöhykkeitä, jotka heijastavat täydellisesti peltojen vaihtelua. Erilaisten tasojen, kuten satelliittikuvien, maaperän hedelmällisyyden, topografian johdannaisten ja satomäärän seurantatietojen, yhdistelmä on seuraava looginen askel reagoivammat hallinta-alueet.

Monikerroksinen analytiikka (tunnetaan myös nimellä integroitu analyysi) on tulossa osaksi GeoPardin paikkatietoanalytiikkamoottoria.

Klassisia integroitujen analyysiparametrien yhdistelmiä ovat yksi tai useampi satotieto, NDVI-kartta, korkeus ja maaperäanturin fysikaalis-kemialliset ominaisuudet. 

GeoPard tukee näitä parametreja ja lisäksi mahdollistaa muiden kenttätietotasojen sisällyttämisen, jotka ovat joko jo järjestelmässä saatavilla tai käyttäjän suoraan lataamia (maaperänäytteet, satoaineistot jne.).

Tämän ansiosta voit toimia vapaasti täydellinen parametrijoukko integroidun analytiikan tekeminen:

Monikerroksinen satotietojen analytiikka

Kaukokartoitustiedot:

• Potentiaalisen tuottavuuden kartta (yksi- ja monivuotinen)
• Vakaus-/vaihtelukartta
• Kasvillisuusindeksit NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topografia:

• Digitaalinen korkeus
• Kaltevuus
• Kaarevuus
• Kosteusindeksi
• Mäenvarjot

Maaperätiedot:

• pH
• CEC (kationinvaihtokapasiteetti)
• Maaperän orgaaninen aines (SOM)
• K (kalium)
• Ohut pintamaakerros, alhaisempi vedenpidätyskyky (kuivuusaltis maaperä)
• EC (sähkönjohtavuus)
• ja muut ladatussa tietoaineistossa saatavilla olevat kemialliset ominaisuudet

On tärkeää korostaa, että mukautetut tekijät määritetään jokaisen tietokerroksen päälle halutun arvon määrittämiseksi. kerroksen paino.Olet erittäin tervetullut jakamaan integroidun analytiikan käyttötapauksiasi ja rakentamaan hallintavyöhykekarttoja alan tietämyksesi perusteella valitessasi tietolähteitä ja niiden painotuksia GeoPardissa.

Tämän blogin kuvissa on esimerkkikenttä, jossa on datakerroksia (kuten 18 vuotta kattava tuottavuuskartta, digitaalinen korkeusmalli, kaltevuus, rinteiden varjostus, vuoden 2019 satotiedot) ja erilaisia integraatioanalytiikkakarttojen yhdistelmiä. 

Voit seurata hallintavyöhykkeiden kehityksen vaiheita ja laajentaa integraatioanalytiikkaa lisätietokerroksella.

Usein kysytyt kysymykset

1. Mitä ovat tietokerrokset?

Tietokerrokset viittaavat yksittäisiin datan osiin tai elementteihin, jotka on järjestetty ja pinottu yhteen luomaan kattava kuvaus tietystä alueesta tai aiheesta.

Jokainen taso edustaa tiettyä datan osa-aluetta, kuten maantieteellisiä piirteitä, maankäyttöä, väestötiheyttä tai ympäristötekijöitä. Näitä tasoja voidaan yhdistää ja analysoida yhdessä, jotta saadaan tietoa, visualisoidaan malleja ja tehdään tietoon perustuvia päätöksiä.

Tietokerroksia käytetään yleisesti paikkatietojärjestelmissä (GIS) ja spatiaalisessa analyysissä monimutkaisen datan ymmärtämiseksi ja esittämiseksi visuaalisesti ja tulkittavalla tavalla.

2. Mitä on integroitu analyysi?

Integroitu analyysi viittaa prosessiin, jossa yhdistetään ja analysoidaan useista lähteistä tai tieteenaloista peräisin olevaa dataa kokonaisvaltaisemman ja kokonaisvaltaisemman ymmärryksen saavuttamiseksi tietystä ongelmasta tai ilmiöstä.

Se sisältää tietojoukkojen yhdistämisen, tilastollisten tekniikoiden soveltamisen ja eri muuttujien tai alueiden välisten suhteiden tutkimisen.

Integroitu analyysi mahdollistaa monimutkaisten järjestelmien vivahteikkaamman ja toisiinsa kytkeytyneemmän kuvan, mikä helpottaa sellaisten mallien, trendien ja syy-seuraussuhteiden tunnistamista, jotka eivät välttämättä ole ilmeisiä analysoitaessa tietoja erikseen.

Tämä lähestymistapa antaa tutkijoille ja päätöksentekijöille mahdollisuuden tehdä tietoisempia ja tehokkaampia päätöksiä laajemman tietomäärän perusteella.