{"id":5114,"date":"2022-06-21T13:57:00","date_gmt":"2022-06-21T11:57:00","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=5114"},"modified":"2023-06-04T21:49:13","modified_gmt":"2023-06-04T19:49:13","slug":"sadon-ennustaminen-kaukokartoitusdatan-avulla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/","title":{"rendered":"Sadon ennustaminen kaukokartoitusdatan avulla t\u00e4sm\u00e4viljelyss\u00e4"},"content":{"rendered":"

Sadon ennustamiseksi meid\u00e4n on ymm\u00e4rrett\u00e4v\u00e4, kuinka paljon auringonvaloa kasvit saavat ja kuinka paljon vett\u00e4 ne tarvitsevat. Kasvien kasvu riippuu n\u00e4ist\u00e4 kahdesta tekij\u00e4st\u00e4, mutta monet muut tekij\u00e4t, kuten l\u00e4mp\u00f6tila, kosteus ja maaper\u00e4n tyyppi<\/a>.<\/p>\n

Maailmassa tuotettujen viljelykasvien m\u00e4\u00e4r\u00e4 ja laatu ovat merkitt\u00e4vi\u00e4 ruokaturvaan vaikuttavia tekij\u00f6it\u00e4. T\u00e4m\u00e4 on erityisen t\u00e4rke\u00e4\u00e4 kehitysmaissa, joissa maatalous on edelleen t\u00e4rke\u00e4 osa taloutta.<\/p>\n

Kaukokartoitus<\/a> Dataa voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 kasvien vastaanottaman valon m\u00e4\u00e4r\u00e4n arvioimiseen ja siten sadon ennustamiseen. Kaukokartoitusdata on tehokas ty\u00f6kalu sadon arvioimiseen. Se tarjoaa tietoa kasvavista kasveista ja niiden ymp\u00e4rist\u00f6st\u00e4, jolloin voit arvioida sadon tuotantoa.<\/p>\n

Kaukokartoitusdata on maataloudessa k\u00e4ytett\u00e4v\u00e4\u00e4 data-analytiikan muotoa, jota voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 sadon ennustamiseen ennen sadonkorjuuta. T\u00e4ss\u00e4 artikkelissa k\u00e4sitell\u00e4\u00e4n kaikkea, mit\u00e4 sinun tarvitsee tiet\u00e4\u00e4 kaukokartoitusdatasta.<\/p>\n

Mit\u00e4 on satom\u00e4\u00e4r\u00e4 maataloudessa?<\/h2>\n

Satom\u00e4\u00e4r\u00e4tiedot kertovat viljelij\u00e4n tai viljelij\u00e4ryhm\u00e4n tuottaman sadon m\u00e4\u00e4r\u00e4st\u00e4. Ne sis\u00e4lt\u00e4v\u00e4t korjatun sadon m\u00e4\u00e4r\u00e4n hehtaaria kohden. T\u00e4m\u00e4 voidaan mitata tonneina, busheleina tai mill\u00e4 tahansa muulla mittayksik\u00f6ll\u00e4 sadosta riippuen.<\/p>\n

Maatalouden satotiedot ovat t\u00e4rkeit\u00e4 maataloudessa, koska ne voivat auttaa viljelij\u00f6it\u00e4 m\u00e4\u00e4ritt\u00e4m\u00e4\u00e4n, kuinka paljon heid\u00e4n tulisi kylv\u00e4\u00e4 ensi kaudella. Lis\u00e4ksi satotiedot auttavat heit\u00e4 selvitt\u00e4m\u00e4\u00e4n, onko heid\u00e4n sadoissaan ongelmia, joihin on puututtava.<\/p>\n

Saantotietoja voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 my\u00f6s hallitusten, kansalaisj\u00e4rjest\u00f6jen ja muiden sidosryhmien asettamien globaalien tavoitteiden edistymisen seuraamiseen.<\/p>\n

Lis\u00e4ksi satotietoja k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n viljelyk\u00e4yt\u00e4nt\u00f6jen vahvuuksien ja heikkouksien tunnistamiseen ja suositusten tekemiseen n\u00e4iden tietojen perusteella. Satotiedot ovat hy\u00f6dyllisi\u00e4 tietoon perustuvien p\u00e4\u00e4t\u00f6sten tekemisess\u00e4 monista viljelyn osa-alueista, kuten:<\/p>\n

\"Data-analytiikka<\/p>\n

Siementen valinta:<\/strong> Lajikkeiden ja hybridien valinta satotietojen perusteella voi auttaa varmistamaan, ett\u00e4 pelloille kylvet\u00e4\u00e4n kannattavimmat saatavilla olevat siemenet.<\/p>\n

Tuholaistorjunta:<\/strong> Kasvien kasvun seuraaminen satotiedoilla voi auttaa viljelij\u00f6it\u00e4 m\u00e4\u00e4ritt\u00e4m\u00e4\u00e4n, milloin tuholaistorjunta<\/a> toimenpiteit\u00e4. T\u00e4m\u00e4 voi v\u00e4hent\u00e4\u00e4 torjunta-aineiden k\u00e4ytt\u00f6\u00e4 ja lis\u00e4t\u00e4 voittoja.<\/p>\n

Kastelun aikataulutus:<\/strong> Satomittareiden tietojen avulla viljelij\u00e4t voivat hienos\u00e4\u00e4t\u00e4\u00e4 kastelun aikataulutusta, mik\u00e4 auttaa s\u00e4\u00e4st\u00e4m\u00e4\u00e4n vett\u00e4 ja rahaa samalla, kun sadot pysyv\u00e4t korkeina.<\/p>\n

Mit\u00e4 on kaukokartoitusdata?<\/h2>\n

Kaukokartoitus on tiedett\u00e4, jossa hankitaan tietoa kohteesta tai ilmi\u00f6st\u00e4 olematta suorassa kosketuksessa kohteeseen ja siten ei-tunkeilevalla tavalla. Sit\u00e4 k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n maataloudessa viljelykasvien, maaper\u00e4n ja kosteusolosuhteiden seurantaan.<\/p>\n

Kaukokartoituksessa k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n s\u00e4hk\u00f6magneettista s\u00e4teily\u00e4 (EMR), kuten radioaaltojen, mikroaaltojen, infrapunan, n\u00e4kyv\u00e4n valon ja ultraviolettivalon l\u00e4hett\u00e4m\u00e4\u00e4 s\u00e4teily\u00e4.<\/p>\n

Viljelykasvien kaukokartoitus tarjoaa keinon mitata viljelykasvien kasvuolosuhteita ajan kuluessa. Se antaa my\u00f6s tietoa viljelykasvien tilasta tiettyin\u00e4 ajankohtina ja paikan suhteen. N\u00e4it\u00e4 tietoja voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 satojen arviointiin ja sadonkorjuun ajankohdan arvioimiseen.<\/p>\n

Kaukokartoitusdataa voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 maank\u00e4yt\u00f6n muutosten mittaamiseen, viljelykasvien kasvun ja maatilan sadon seurantaan, maaper\u00e4n kosteuden ja suolapitoisuuden havaitsemiseen, tuholaistartuntojen m\u00e4\u00e4ritt\u00e4miseen, ymp\u00e4rist\u00f6n saastumistasojen seurantaan jne.<\/p>\n

Jos esimerkiksi k\u00e4velet pellolla ja katselet kasveja, ker\u00e4\u00e4t niist\u00e4 tietoa. Jos ajat helikopterilla tai lentokoneella ja katselet kasveja ylh\u00e4\u00e4lt\u00e4 p\u00e4in, ker\u00e4\u00e4t kaukokartoitusdataa.<\/p>\n

T\u00e4m\u00e4n tiedon ker\u00e4\u00e4miseen k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n monenlaisia kaukokartoitustekniikoita ja -laitteita: satelliittikuvia, ilmakuvia, tutkaj\u00e4rjestelmi\u00e4, lidar-laitteita ja muita.<\/p>\n

Mik\u00e4 on sadon ennustaminen?<\/h2>\n

Sadon ennustaminen on prosessi, jossa arvioidaan tietyn sadon potentiaalista tai odotettua satoa tietyll\u00e4 alueella ja kasvukaudella.<\/p>\n

Se sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 useiden tekij\u00f6iden, kuten s\u00e4\u00e4olosuhteiden, maaper\u00e4n ominaisuuksien, viljelykasvien genetiikan ja hoitok\u00e4yt\u00e4nt\u00f6jen, analysoinnin, jotta voidaan tehd\u00e4 tietoon perustuvia ennusteita todenn\u00e4k\u00f6isest\u00e4 sadosta.<\/p>\n

On t\u00e4rke\u00e4\u00e4 huomata, ett\u00e4 satoennusteet ovat ep\u00e4varmoja maatalousj\u00e4rjestelmien monimutkaisuuden ja ennalta arvaamattomien tekij\u00f6iden, kuten tuholaisten, tautien ja \u00e4\u00e4rimm\u00e4isten s\u00e4\u00e4ilmi\u00f6iden, vaikutuksen vuoksi.<\/p>\n

Vaikka ennustusmallit tarjoavat arvokasta tietoa, ne toimivat pikemminkin p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekoa tukevina ty\u00f6kaluina kuin ehdottoman varmuuden tarjoajina.<\/p>\n

Miten se toimii?<\/h2>\n

Seuraavat tietol\u00e4hteet on yhdistetty luomaan vaihteleva painotus satoennusteluvuille eri alueiden nykyisten satokauden olosuhteiden perusteella.<\/p>\n

Farmers Edgen datatieteilij\u00e4t yhdist\u00e4v\u00e4t n\u00e4it\u00e4 tietol\u00e4hteit\u00e4 koneoppimisen uusimpiin edistysaskeliin p\u00e4ivitt\u00e4\u00e4kseen satoennusteiden arvioita aina, kun merkitt\u00e4v\u00e4 satokomponentti h\u00e4iriintyy.<\/p>\n

1. Harjoituskauden tiedot<\/strong><\/p>\n

Sadon ennustamisen pohjaksi on k\u00e4ytett\u00e4v\u00e4 tarkkoja tietoja ennen kylv\u00f6\u00e4. N\u00e4m\u00e4 tiedot ovat saatavilla ennen kylv\u00f6\u00e4, ja ne luovat pohjan ensimm\u00e4isille satoennusteille.<\/p>\n

Tiedot, kuten pellon sijainti, nykyiset ja aiemmat sadot, peltokohtaiset s\u00e4\u00e4tiedot kuukausia ennen istutusta tai kylv\u00f6\u00e4, maaper\u00e4n testaustiedot ja -data sek\u00e4 alueelliset s\u00e4\u00e4trendit viimeisen vuosikymmenen ajalta, yhdistet\u00e4\u00e4n, jotta saadaan k\u00e4sitys siit\u00e4, miten kausi voidaan aloittaa tarkkojen satolukujen avulla ennakoitavaksi.<\/p>\n

2. Kauden aikaiset tiedot<\/strong><\/p>\n

Kasvukauden aikana ker\u00e4tyt tiedot antavat k\u00e4sityksen muuttujista, jotka vaikuttavat maatilan satoon koko kasvukauden ajan perustusten luomisen j\u00e4lkeen.<\/p>\n

Farmers Edgen maatilojen s\u00e4\u00e4asemat tarjoavat kentt\u00e4keskeist\u00e4 dataa, joka parantaa n\u00e4it\u00e4 tietojoukkoja toimittamalla odotettuja ja ennustettuja arvoja, jotka tallennetaan ja nollataan sitten p\u00e4ivitt\u00e4in, kun tietoja saapuu, mik\u00e4 edist\u00e4\u00e4 malleja.<\/p>\n

My\u00f6s muita kauden aikaisia tietoja, kuten lannoitteiden levityst\u00e4, otetaan huomioon kauden aikana, olipa se suunniteltu tai ei, peltodiagnostiikan parantamiseksi ja ennustettujen satoarvojen tarjoamiseksi.<\/p>\n

3. Kasvikohtaiset tiedot<\/strong><\/p>\n

Farmers Edgen laaja paikallisten agronomien verkosto voi my\u00f6s tarjota viljelykasvikohtaista tietoa kasvukauden aikana.<\/p>\n

Farmers Edgen agronomit ovat tunnistaneet viljelykasvikohtaisia tietoja, jotka vaikuttavat satoon kasvukauden aikana, mukaan lukien vesipitoisuus t\u00e4rkeimmiss\u00e4 kasvuvaiheissa tai tunnit p\u00e4\u00e4l\u00e4mp\u00f6tilan yl\u00e4puolella viljelykasveilla keskeisten sadonm\u00e4\u00e4ritysjaksojen aikana, viiden t\u00e4rkeimm\u00e4n satoennusteessa k\u00e4ytett\u00e4v\u00e4n viljelykasvin (maissi, rapsi, linssit, soijapavut ja vehn\u00e4) osalta.<\/p>\n

4. Viljelykasvien ja peltojen kuvat<\/strong><\/p>\n

Korkean resoluution satelliittikuvia k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n NDVI-satojen terveysarvojen nopeaan ja tarkkaan asettamiseen pelloille, mink\u00e4 ansiosta tutkijat voivat etsi\u00e4 virheellisi\u00e4 tuloksia tai alueellisia ongelmia, jotka voivat vaikuttaa satoon.<\/p>\n

N\u00e4it\u00e4 alueellisia trendej\u00e4 voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 sen m\u00e4\u00e4ritt\u00e4miseen, ovatko alueet ennusteen mukaisia vai ovatko ymp\u00e4rist\u00f6tekij\u00e4t v\u00e4\u00e4rist\u00e4neet satoennusteiden arvoja.<\/p>\n

5. Histogrammitiedot<\/strong><\/p>\n

Viljelij\u00f6iden reunan sadon ennustusmallit k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t suuria tilastoja l\u00f6yt\u00e4\u00e4kseen erilaisia jakaumia peltokuvista ajan kuluessa, mik\u00e4 tarjoaa selkeytt\u00e4 konvoluutiohermoverkolle, joka voi k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 n\u00e4it\u00e4 muutoksia ennustaakseen satoa laajoilla alueilla, kuten Yhdysvalloissa tai Kanadassa, kuvien muuttuessa ajan my\u00f6t\u00e4.<\/p>\n

\"Mit\u00e4<\/p>\n

Tuotannon ennakoiminen ennen kuin puimuri on ajanut pellolla, ei ole yksinkertaista, mutta Farmers Edgen tiimi on innoissaan voidessaan tarjota tuottajille maatilojen satoennusteita, jotka perustuvat kattaviin ja tarkkoihin tilastoihin.<\/p>\n

Jokaisella tietol\u00e4hteell\u00e4 on painoarvo satoennusteessa, jota voidaan muuttaa malliparametrien perusteella.<\/p>\n

Kuinka lis\u00e4t\u00e4 maatilan satoa tarkkuustekniikoilla?<\/h2>\n

Maanomistajat ovat keskustelleet ja ty\u00f6skennelleet maatalouden satojen parantamiseksi sukupolvien ajan. Jotkut l\u00f6ydetyist\u00e4 menetelmist\u00e4 olivat tehokkaita, kun taas toiset olivat tehottomia.<\/p>\n

Aiempien maanviljelij\u00f6iden sukupolvien arvokkaan kokemuksen lis\u00e4ksi maatalousala voi nyt hy\u00f6ty\u00e4 nykyaikaisista tieteellisist\u00e4 ja teknologisista edistysaskeleista.<\/p>\n

Tarkastellaanpa yleisimpi\u00e4 tapoja, joilla viljelij\u00e4t voivat parantaa satojaan, ja miten aiempaa kokemusta ja uutta teknologiaa voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 maatalouden tuottavuuden parantamiseksi.<\/p>\n

1. Oikea kastelu<\/strong><\/p>\n

Viljelij\u00e4t, jotka haluavat parantaa keskim\u00e4\u00e4r\u00e4ist\u00e4 satoaan eekkeri\u00e4 kohden tiloillaan, tarvitsevat hyvin suunnitellun kasteluj\u00e4rjestelm\u00e4n. Oikean vesim\u00e4\u00e4r\u00e4n tarjoaminen kasveille vaikuttaa suoraan niiden kehitykseen ja sit\u00e4 kautta maatalouden satoihin.<\/p>\n

S\u00e4\u00e4ennusteet ovat ratkaisevan t\u00e4rkeit\u00e4 viljelysmaiden tehokkaalle kastelulle. Hyperpaikallinen s\u00e4\u00e4ennuste on nyt mahdollista nykyp\u00e4iv\u00e4n teknologioiden ansiosta, joihin kuuluvat r\u00e4\u00e4t\u00e4l\u00f6idyt ohjelmat ja ohjelmistot maanviljelij\u00f6ille.<\/p>\n

Se tekee t\u00e4sm\u00e4kastelu<\/a> mahdollista antamalla viljelij\u00f6ille mahdollisuuden valmistautua etuk\u00e4teen ja ajoittaa satojensa kastelu mahdollisimman tarkasti ja tehokkaasti.<\/p>\n

2. Maaper\u00e4n testaus ja sen laatu<\/strong><\/p>\n

Yksi t\u00e4rkeimmist\u00e4 satoihin vaikuttavista tekij\u00f6ist\u00e4 on maaper\u00e4n laatu eli hedelm\u00e4llisyys. Maataloustuotannon lis\u00e4ksi maaper\u00e4n laadulla on vaikutusta siihen, kuinka paljon tietyn kasvin viljely maksaa viljelij\u00e4lle, koska jotkut niist\u00e4 vaativat tiettyj\u00e4 alkuaineita maaper\u00e4ss\u00e4 tietyiss\u00e4 suhteissa, kuten mineraalihiukkasia, orgaanista ainesta, vett\u00e4 ja ilmaa.<\/p>\n

Viljelij\u00f6iden on seurattava s\u00e4\u00e4nn\u00f6llisesti maaper\u00e4n kuntoa palstoillaan saavuttaakseen korkeammat maataloussadot. Viljelykierto<\/a> on yksi tehokkaimmista tekniikoista maaper\u00e4n terveen\u00e4 pit\u00e4miseksi muun muassa.<\/p>\n

Kasvien kierto tietyll\u00e4 peltolohkolla est\u00e4\u00e4 maaper\u00e4n v\u00e4symist\u00e4 ja keskeytt\u00e4\u00e4 hy\u00f6nteisten syklit, mik\u00e4 johtaa suurempaan maataloustuotantoon ja sit\u00e4 kautta korkeampaan keskim\u00e4\u00e4r\u00e4iseen eekkerikohtaiseen satoon.<\/p>\n

3. Siementen laatu<\/strong><\/p>\n

Viljelij\u00f6iden k\u00e4ytt\u00e4mien siementen laatu vaikuttaa maataloustuotantoon. Siksi maatalousyritt\u00e4ji\u00e4 kehotetaan kylv\u00e4m\u00e4\u00e4n vain sertifioituja siemeni\u00e4, jotka ovat l\u00e4p\u00e4isseet kaikki tarvittavat laatutarkastukset viljelymaillaan maatalouden sadon lis\u00e4\u00e4miseksi.<\/p>\n

Sertifioidut siemenet voivat olla kalliimpia kuin sertifioimattomat siemenet, mutta tulos on sen arvoinen, koska siementen laatu on yksi t\u00e4rkeimmist\u00e4 sadon tuottavuuteen vaikuttavista tekij\u00f6ist\u00e4.<\/p>\n

T\u00e4m\u00e4n lis\u00e4ksi korkealaatuisten siementen k\u00e4ytt\u00f6 on yksi ymp\u00e4rist\u00f6yst\u00e4v\u00e4llisimmist\u00e4 tavoista parantaa sadon tuottavuutta. Viljelij\u00e4 voi tutkia tiettyjen siementen laatua ottamalla yhteytt\u00e4 asianomaiseen siemenyritykseen ja j\u00e4rjest\u00e4m\u00e4ll\u00e4 tarvittaessa r\u00e4\u00e4t\u00e4l\u00f6ityj\u00e4 kokeita tietyll\u00e4 maa-alueella.<\/p>\n

T\u00e4m\u00e4n lis\u00e4ksi on t\u00e4rke\u00e4\u00e4 ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4, ett\u00e4 siementen laatu ei ole pysyv\u00e4 tai muuttumaton. Siemenjyv\u00e4t tarvitsevat suojaa heti kylv\u00f6st\u00e4 l\u00e4htien. Yksi t\u00e4m\u00e4n saavuttamiseksi k\u00e4ytetyist\u00e4 siementen k\u00e4sittelystrategioista on peittaus.<\/p>\n

Se on tekniikka, jossa siemenjyv\u00e4t kapseloidaan ulkomateriaaleihin niiden ominaisuuksien (paino, koko) parantamiseksi ja\/tai niiden varustamiseksi aktiivisilla kemikaaleilla (mikroravinteet, mikrobien inokulantit, kasvuns\u00e4\u00e4telyaineet jne.) niiden suojaamiseksi kasvitaudeilta ja niiden kasvun tehostamiseksi.<\/p>\n

4. Lannoitteiden \u00e4lyk\u00e4s levitys<\/strong><\/p>\n

Lannoitteet<\/a> on suunniteltu ravitsemaan erilaisia maaperi\u00e4, edist\u00e4m\u00e4\u00e4n kasvien kasvua ja lis\u00e4\u00e4m\u00e4\u00e4n satoja, mutta niiden k\u00e4yt\u00f6n tulisi olla tasapainoista ja harkittua. Lannoitteiden liikak\u00e4ytt\u00f6 voi vaikuttaa vakavasti maaper\u00e4n laatuun ja sit\u00e4 kautta maatalouden tuottavuuteen.<\/p>\n

Pellon eri alueet saattavat vaatia eriasteista lannoitusta, joten paras l\u00e4hestymistapa on k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 lannoitteita valikoivasti eri peltoalueiden tarpeiden mukaan. T\u00e4m\u00e4 tarkka lannoitustapa pit\u00e4\u00e4 maaper\u00e4n terveen\u00e4, mik\u00e4 johtaa korkeampiin keskisatoihin eekkeri\u00e4 kohden.<\/p>\n

A Sadonseurantaohjelmisto<\/a> on yksi t\u00e4ss\u00e4 yhteydess\u00e4 k\u00e4ytett\u00e4viss\u00e4 olevista teknologiavaihtoehdoista. Se sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 peltovy\u00f6hykety\u00f6kalun, joka jakaa viljelysmaan 2\u20137 vy\u00f6hykkeeseen satelliittikuvien perusteella ja tunnistaa paikat, jotka vaativat enemm\u00e4n huomiota kuin toiset.<\/p>\n

Viljelij\u00e4t k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t usein t\u00e4sm\u00e4teknologiaa yhten\u00e4 ymp\u00e4rist\u00f6yst\u00e4v\u00e4llisimmist\u00e4 tavoista tehostaa tuotantoa.<\/p>\n

5. Kasvinsuojelumenetelm\u00e4t<\/strong><\/p>\n

Satojaan haluavien maanviljelij\u00f6iden on huolehdittava kasveistaan koko kasvun ajan ja kasvukauden loppuun asti. Viljelij\u00e4t k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t erilaisia yhdisteit\u00e4 v\u00e4hent\u00e4\u00e4kseen rikkaruohojen, tuholaisten ja tautien vaikutusta sadon tuottavuuteen tilanteesta riippuen.<\/p>\n

Rikkakasvien torjunta-aineet, hy\u00f6nteismyrkyt, kuivausaineet, kasvien kasvuns\u00e4\u00e4telyaineet, sienitautien torjunta-aineet, apuaineet ja muut kemikaalit ovat yleisi\u00e4 esimerkkej\u00e4. Kasvinsuojelua voidaan tehd\u00e4 monella eri tavalla. Rikkakasvien\/tuholaistorjunta ja kasvitautien torjunta ovat kaksi t\u00e4rkeint\u00e4.<\/p>\n

6. Kasvitautien ehk\u00e4isy ja hallinta<\/strong><\/p>\n

Kasviinfektiot ovat toinen merkitt\u00e4v\u00e4 uhka viljelij\u00e4n maatalouden suorituskyvylle. Viljelij\u00e4t voivat k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 erilaisia kasvitautien ehk\u00e4isy- ja hallintamenetelmi\u00e4, kuten valita taudeille vastustuskykyisi\u00e4 tai tauteja siet\u00e4vi\u00e4 lajikkeita, k\u00e4sitell\u00e4 siemeni\u00e4 sienitautien torjunta-aineilla ja levitt\u00e4\u00e4 torjunta-aineita ja muita vastaavia aineita kehittyville kasveille riippuen pellolla kasvatettavien kasvien tyypist\u00e4.<\/p>\n

Maatalousyritt\u00e4jien tulisi kiinnitt\u00e4\u00e4 erityist\u00e4 huomiota siihen, milloin he k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t n\u00e4it\u00e4 tai muita taktiikoita, jotta niill\u00e4 olisi paras mahdollinen vaikutus. On t\u00e4rke\u00e4\u00e4 pit\u00e4\u00e4 mieless\u00e4, ett\u00e4 oikea-aikainen kasvinsuojelu on ratkaisevan t\u00e4rke\u00e4\u00e4 tilan eekkerikohtaisen sadon kannalta \u2013 mit\u00e4 aikaisemmin ongelma tunnistetaan, sit\u00e4 nopeammin ja helpommin se ratkaistaan, ja sit\u00e4 pienemp\u00e4\u00e4n peltopinta-alaan se vaikuttaa.<\/p>\n

7. Rikkakasvien ja tuholaisten torjunta<\/strong><\/p>\n

Kasvukauden aikana viljelij\u00f6iden suurimmat haasteet ovat rikkakasvien ja tuholaisten torjunta. Esimerkiksi yksi rikkaruoho voi tuottaa yli 10 miljoonaa rikkakasvien siement\u00e4, jotka, jos niit\u00e4 ei torjuta nopeasti, voivat v\u00e4hent\u00e4\u00e4 merkitt\u00e4v\u00e4sti satoa tietyll\u00e4 pellolla ja aiheuttaa vaikeuksia vuosiksi. Maatalousyritt\u00e4jien on my\u00f6s reagoitava kokonaisvaltaisesti tuholaisongelmiin.<\/p>\n

Viljelij\u00f6iden on jatkuvasti oltava valmiita reagoimaan tuholaisongelmiin nopeasti, koska tuholaiset ovat eritt\u00e4in sopeutumiskykyisi\u00e4 ja nopeasti lis\u00e4\u00e4ntyvi\u00e4 organismeja, jotka voivat vaarantaa tiettyjen viljelysmaiden sadon.<\/p>\n

Sadon ennustaminen on maanviljelij\u00f6ille t\u00e4rke\u00e4 huolenaihe, koska se vaikuttaa suoraan heid\u00e4n voittomarginaaliinsa. Jos maanviljelij\u00e4 tiet\u00e4\u00e4, kuinka paljon satoa h\u00e4n voi odottaa maaltaan, h\u00e4n voi suunnitella satonsa sen mukaisesti ja lis\u00e4t\u00e4 voittomarginaaliaan. Siksi on t\u00e4rke\u00e4\u00e4 ennustaa tilan sato tarkasti ennen mink\u00e4\u00e4n sadon istuttamista tietylle maalle.<\/p>\n

\"Sadon<\/p>\n

Se on ollut t\u00e4rke\u00e4 kysymys agronomiassa antiikin ajoista l\u00e4htien. Se on ratkaisevan t\u00e4rke\u00e4\u00e4 ruokaturvan kannalta, erityisesti kuivuuden, tulvien tai muiden luonnonkatastrofien aikana.<\/p>\n

Viljelij\u00e4t k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t satoennusteita my\u00f6s tehd\u00e4kseen p\u00e4\u00e4t\u00f6ksi\u00e4 kylv\u00f6- ja sadonkorjuuajankohdista maaper\u00e4n kosteuspitoisuuden, tuholaistartuntojen ja muiden tekij\u00f6iden, kuten s\u00e4\u00e4olosuhteiden ja lannoitevaatimusten, perusteella.<\/p>\n

Jotta voisimme tehd\u00e4 tietoisempia p\u00e4\u00e4t\u00f6ksi\u00e4 ja parantaa kasvutehokkuutta maatilan satotietojen avulla, klikkaa t\u00e4st\u00e4<\/a> pyyt\u00e4\u00e4 demoa nyt.<\/p>\n

\n

Usein kysytyt kysymykset<\/h2>\n
\n

1. Kuinka maanviljelij\u00e4t lis\u00e4\u00e4v\u00e4t satoaan?<\/strong><\/p>\n

Viljelij\u00e4t lis\u00e4\u00e4v\u00e4t satoa maaper\u00e4n hoidon, tehokkaan kastelun, viljelykierron sek\u00e4 tuholais- ja rikkakasvien torjunnan avulla. N\u00e4m\u00e4 k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6t optimoivat maaper\u00e4n hedelm\u00e4llisyyden ja veden saatavuuden sek\u00e4 minimoivat tuholaiset ja taudit, mik\u00e4 johtaa korkeampaan sadon tuottavuuteen.<\/p>\n

2. Miten lasketaan sato hehtaaria\/palstaa kohden?<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n

Sit\u00e4 voidaan mitata useilla eri menetelmill\u00e4 ja tekij\u00f6ill\u00e4. Yksi yleinen l\u00e4hestymistapa on korjata fyysisesti edustava n\u00e4yte sadosta tietylt\u00e4 alueelta ja punnita se. T\u00e4m\u00e4 paino ekstrapoloidaan sitten koko pellon tai tilan kokonaissadon arvioimiseksi.<\/p>\n

Jos esimerkiksi n\u00e4yte painaa 100 kilogrammaa ja peltoala on 2 hehtaaria, hehtaarikohtainen sato olisi 50 kilogrammaa.<\/p>\n

Lis\u00e4ksi edistyneit\u00e4 teknologioita, kuten kaukokartoitusta ja satelliittikuvia, voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 sadon terveyden, kasvillisuusindeksien ja biomassan arviointiin, mik\u00e4 tarjoaa arvokasta tietoa.<\/p>\n

Mitattaessa otetaan huomioon my\u00f6s muita tekij\u00f6it\u00e4, kuten jyv\u00e4n laatu, koko ja markkina-arvo. Esimerkiksi jos n\u00e4yte painaa 100 kilogrammaa ja peltoala on 2 hehtaaria, hehtaarikohtainen sato olisi 50 kilogrammaa.<\/p>\n

3. Miten arvioit sadonkorjuuta ennen sadonkorjuuta?<\/strong><\/p>\n

Sadonkorjuuta edelt\u00e4v\u00e4 sadon arviointi voidaan tehd\u00e4 useiden menetelmien yhdistelm\u00e4ll\u00e4.<\/p>\n

Yksi l\u00e4hestymistapa on k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 satokohtaisia kasvumalleja, jotka ottavat huomioon esimerkiksi istutusp\u00e4iv\u00e4m\u00e4\u00e4r\u00e4n, s\u00e4\u00e4olosuhteet ja sadon terveyden potentiaalisen sadon ennustamiseksi.<\/p>\n

Toinen menetelm\u00e4 on kaukokartoitustekniikoiden, kuten satelliittikuvien tai dronejen, k\u00e4ytt\u00f6 sadon elinvoiman ja biomassan arvioimiseksi.<\/p>\n

4. Mink\u00e4 tyyppinen viljelyj\u00e4rjestelm\u00e4 tuottaa terveellisempi\u00e4 jyvi\u00e4?<\/strong><\/p>\n

Luomuviljelyj\u00e4rjestelm\u00e4t yhdistet\u00e4\u00e4n usein terveellisemp\u00e4\u00e4n viljaan. Luomuviljelyss\u00e4 v\u00e4ltet\u00e4\u00e4n synteettisten torjunta-aineiden, rikkakasvien torjunta-aineiden ja geneettisesti muunneltujen organismien (GMO) k\u00e4ytt\u00f6\u00e4. Sen sijaan luomuviljelij\u00e4t k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t luonnonmukaisia lannoitteita, viljelykiertoa ja biologisia tuholaistorjuntamenetelmi\u00e4.<\/p>\n

N\u00e4m\u00e4 k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6t edist\u00e4v\u00e4t sellaisten jyvien tuotantoa, jotka ovat vapaita kemikaalij\u00e4\u00e4mist\u00e4, mahdollisesti sis\u00e4lt\u00e4v\u00e4t enemm\u00e4n v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00f6mi\u00e4 ravintoaineita ja joilla on alhaisempi torjunta-ainesaastuminen.<\/p>\n

On kuitenkin t\u00e4rke\u00e4\u00e4 huomata, ett\u00e4 viljojen erityiset terveyshy\u00f6dyt voivat vaihdella riippuen tekij\u00f6ist\u00e4, kuten maaper\u00e4n laadusta, satolajikkeesta ja sadonkorjuun j\u00e4lkeisist\u00e4 k\u00e4sittelyk\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ist\u00e4.<\/p>\n

5. Miten torjunta-aineet lis\u00e4\u00e4v\u00e4t satoa?<\/strong><\/p>\n

Torjunta-aineet voivat lis\u00e4t\u00e4 sit\u00e4 suojaamalla kasveja erilaisilta tuholaisilta, taudeilta ja rikkaruohojen aiheuttamilta vaurioilta. Ne auttavat torjumaan tai poistamaan haitallisia hy\u00f6nteisi\u00e4, sieni\u00e4, bakteereja ja muita eli\u00f6it\u00e4, jotka voivat vahingoittaa tai tuhota satoja.<\/p>\n

V\u00e4hent\u00e4m\u00e4ll\u00e4 tuholaisten vaikutusta torjunta-aineet mahdollistavat kasvien voimakkaamman kasvun, ravinteiden tehokkaan hy\u00f6dynt\u00e4misen ja resurssien kohdentamisen tuottavaan kasvuun.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Sadon ennustamiseksi meid\u00e4n on ymm\u00e4rrett\u00e4v\u00e4, kuinka paljon auringonvaloa kasvit saavat ja kuinka paljon vett\u00e4 ne tarvitsevat. Kasvien kasvu riippuu n\u00e4ist\u00e4 kahdesta\u2026<\/p>","protected":false},"author":210157960,"featured_media":5119,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","_eb_attr":"","content-type":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"{title}\n\n{excerpt}\n\n{url}","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"_wpas_customize_per_network":false,"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1657,1380,1378],"tags":[1599],"class_list":["post-5114","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-precision-farming","category-whats","category-remote-sensing","tag-remote-sensing"],"acf":[],"yoast_head":"\nCrop yield prediction in Agriculture \ud83d\udcc8<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Crop yield prediction is the process of estimating the potential or expected yield of a specific crop for a given area and growing season. \ud83c\udf3e\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/geopard.tech\/fin\/blogi\/sadon-ennustaminen-kaukokartoitusdatan-avulla\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fi_FI\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Crop yield prediction in Agriculture \ud83d\udcc8\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Crop yield prediction is the process of estimating the potential or expected yield of a specific crop for a given area and growing season. \ud83c\udf3e\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/geopard.tech\/fin\/blogi\/sadon-ennustaminen-kaukokartoitusdatan-avulla\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"GeoPard - Precision agriculture Mapping software\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/geopardAgriculture\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2022-06-21T11:57:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-06-04T19:49:13+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/63-min.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"675\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"dementievgeopard\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@geopardagri\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@geopardagri\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Kirjoittanut\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"dementievgeopard\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Arvioitu lukuaika\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"11 minuuttia\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"dementievgeopard\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/dd217733c742620adc57befbbcd84a8a\"},\"headline\":\"Crop yield prediction with remote sensing data in Precision Agriculture\",\"datePublished\":\"2022-06-21T11:57:00+00:00\",\"dateModified\":\"2023-06-04T19:49:13+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/\"},\"wordCount\":2650,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/06\\\/63-min.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1\",\"keywords\":[\"Remote Sensing\"],\"articleSection\":[\"Precision Farming\",\"Whats\",\"Remote Sensing\"],\"inLanguage\":\"fi\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/\",\"name\":\"Crop yield prediction in Agriculture \ud83d\udcc8\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/06\\\/63-min.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1\",\"datePublished\":\"2022-06-21T11:57:00+00:00\",\"dateModified\":\"2023-06-04T19:49:13+00:00\",\"description\":\"Crop yield prediction is the process of estimating the potential or expected yield of a specific crop for a given area and growing season. \ud83c\udf3e\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"fi\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fi\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/06\\\/63-min.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/06\\\/63-min.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1\",\"width\":1200,\"height\":675,\"caption\":\"Crop yield prediction in Agriculture\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/blog\\\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Crop yield prediction with remote sensing data in Precision Agriculture\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/\",\"name\":\"GeoPard - Precision agriculture software\",\"description\":\"Precision agriculture Mapping software\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#organization\"},\"alternateName\":\"GeoPard\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"fi\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#organization\",\"name\":\"GeoPard Agriculture\",\"alternateName\":\"GeoPard\",\"url\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fi\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/geopard_logo_transparentbackground.png?fit=512%2C68&ssl=1\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/geopard.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/geopard_logo_transparentbackground.png?fit=512%2C68&ssl=1\",\"width\":512,\"height\":68,\"caption\":\"GeoPard Agriculture\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/geopardAgriculture\\\/\",\"https:\\\/\\\/x.com\\\/geopardagri\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/geopard-agriculture\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.instagram.com\\\/geopardagriculture\\\/\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/geopard.tech\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/dd217733c742620adc57befbbcd84a8a\",\"name\":\"dementievgeopard\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fi\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g\",\"caption\":\"dementievgeopard\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Sadon ennuste maataloudessa \ud83d\udcc8","description":"Sadon ennustaminen on prosessi, jossa arvioidaan tietyn sadon potentiaalinen tai odotettu sato tietyll\u00e4 alueella ja kasvukaudella. \ud83c\udf3e","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/blogi\/sadon-ennustaminen-kaukokartoitusdatan-avulla\/","og_locale":"fi_FI","og_type":"article","og_title":"Crop yield prediction in Agriculture \ud83d\udcc8","og_description":"Crop yield prediction is the process of estimating the potential or expected yield of a specific crop for a given area and growing season. \ud83c\udf3e","og_url":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/blogi\/sadon-ennustaminen-kaukokartoitusdatan-avulla\/","og_site_name":"GeoPard - Precision agriculture Mapping software","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/geopardAgriculture\/","article_published_time":"2022-06-21T11:57:00+00:00","article_modified_time":"2023-06-04T19:49:13+00:00","og_image":[{"width":1200,"height":675,"url":"https:\/\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/63-min.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"dementievgeopard","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@geopardagri","twitter_site":"@geopardagri","twitter_misc":{"Kirjoittanut":"dementievgeopard","Arvioitu lukuaika":"11 minuuttia"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/"},"author":{"name":"dementievgeopard","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/person\/dd217733c742620adc57befbbcd84a8a"},"headline":"Crop yield prediction with remote sensing data in Precision Agriculture","datePublished":"2022-06-21T11:57:00+00:00","dateModified":"2023-06-04T19:49:13+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/"},"wordCount":2650,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/63-min.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1","keywords":["Remote Sensing"],"articleSection":["Precision Farming","Whats","Remote Sensing"],"inLanguage":"fi","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/","url":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/","name":"Sadon ennuste maataloudessa \ud83d\udcc8","isPartOf":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/63-min.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1","datePublished":"2022-06-21T11:57:00+00:00","dateModified":"2023-06-04T19:49:13+00:00","description":"Sadon ennustaminen on prosessi, jossa arvioidaan tietyn sadon potentiaalinen tai odotettu sato tietyll\u00e4 alueella ja kasvukaudella. \ud83c\udf3e","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/#breadcrumb"},"inLanguage":"fi","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fi","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/#primaryimage","url":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/63-min.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1","contentUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/63-min.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1","width":1200,"height":675,"caption":"Crop yield prediction in Agriculture"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/geopard.tech\/blog\/predicting-crop-yield-with-remote-sensing-data\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/geopard.tech\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Crop yield prediction with remote sensing data in Precision Agriculture"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#website","url":"https:\/\/geopard.tech\/","name":"GeoPard - T\u00e4sm\u00e4viljelyohjelmisto","description":"Tarkkuusviljelyn kartoitusohjelmisto","publisher":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#organization"},"alternateName":"GeoPard","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/geopard.tech\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"fi"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#organization","name":"GeoPard Maatalous","alternateName":"GeoPard","url":"https:\/\/geopard.tech\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fi","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/geopard_logo_transparentbackground.png?fit=512%2C68&ssl=1","contentUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/geopard_logo_transparentbackground.png?fit=512%2C68&ssl=1","width":512,"height":68,"caption":"GeoPard Agriculture"},"image":{"@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/geopardAgriculture\/","https:\/\/x.com\/geopardagri","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/geopard-agriculture\/","https:\/\/www.instagram.com\/geopardagriculture\/"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/geopard.tech\/#\/schema\/person\/dd217733c742620adc57befbbcd84a8a","name":"dementiageopardi","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fi","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/7c09adac9c20b00454199df5a41ea67c812a6c97e948bf109899836ddde31354?s=96&d=identicon&r=g","caption":"dementievgeopard"}}]}},"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_likes_enabled":true,"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/pdiCPa-1ku","jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/63-min.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5114","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/users\/210157960"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5114"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5114\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5119"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5114"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5114"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/geopard.tech\/fin\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5114"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}