Analyse de données multicouches (intégrées) en agriculture de précision

L'agriculture de précision est capable de générer de vastes quantités de données sous forme de données sur les rendements, d'images satellites et de données sur la fertilité des sols, entre autres.

L’absence de kits logiciels de précision en nuage faciles à utiliser qui aident les producteurs agricoles à convertir les couches de données de terrain en connaissances utiles et en recommandations exploitables limite l’application des technologies agricoles de précision.

En agriculture de précision, les zones de gestion sont des zones au sein d'un champ qui présentent un potentiel de rendement similaire en fonction du type de sol, de la pente, de la chimie du sol, du microclimat et/ou d'autres facteurs influençant la production agricole.

Les connaissance du champ par le producteur Il s'agit d'un élément très important du processus. Les zones de gestion sont considérées comme un mécanisme permettant d'optimiser les intrants agricoles et le potentiel de rendement.

Cartes générées avec une seule couche de données et plusieurs couches de données.

Le principal défi consiste à définir des zones de gestion qui reflètent parfaitement la variabilité des parcelles. La prochaine étape logique pour générer ces zones repose sur la combinaison de différentes couches d'information, telles que l'imagerie satellite, la fertilité des sols, les données topographiques et les données de suivi des rendements. zones de gestion plus réactives.

L'analyse multicouche (également connue sous le nom de analyse intégrée) devient une partie du moteur d'analyse géospatiale GeoPard.

Les combinaisons classiques de paramètres d'analyse intégrée comprennent une ou plusieurs données de rendement, une carte NDVI, l'altitude et les caractéristiques physico-chimiques des capteurs de sol. 

GeoPard prend en charge ces paramètres et permet en outre l'inclusion d'autres couches de données de terrain, soit déjà disponibles dans le système, soit téléchargées directement par l'utilisateur (échantillonnage du sol, jeux de données de rendement, etc.).

Par conséquent, vous êtes libre d'utiliser le ensemble complet de paramètres réalisation d'analyses intégrées :

Analyse multicouche des données de rendement

Données de télédétection :

• Carte de productivité potentielle (annuelle et pluriannuelle)
• Carte de stabilité/variation
• Indices de végétation NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topographie:

• Élévation numérique
• Pente
• Courbure
• Indice d'humidité
• Hillshades

Données sur le sol :

• pH
• CEC (capacité d'échange cationique)
• SOM (matière organique du sol)
• K (potassium)
• Faible épaisseur de la couche arable, capacité de rétention d'eau réduite (sol sujet à la sécheresse)
• CE (conductivité électrique)
• et d'autres attributs chimiques disponibles dans l'ensemble de données téléchargé

Il est important de souligner que des facteurs personnalisés sont configurés au-dessus de chaque couche de données pour attribuer les valeurs souhaitées. poids de la couche.Nous vous invitons à partager vos cas d'utilisation d'analyses intégrées et à créer des cartes de zones de gestion en fonction de votre connaissance du domaine, tout en sélectionnant les sources de données et leur pondération dans GeoPard.

Les images de ce blog contiennent un exemple de champ avec des couches de données (comme une carte de productivité couvrant 18 ans, un modèle numérique d'élévation, la pente, l'ombrage du relief, les données de rendement de 2019) et diverses combinaisons de cartes d'analyse d'intégration. 

Vous pouvez suivre les étapes de l'évolution des zones de gestion tout en étendant l'analyse d'intégration avec une couche de données supplémentaire.

Questions fréquemment posées

1. Que sont les couches de données ?

Les couches de données désignent les composants ou éléments de données individuels qui sont organisés et empilés pour créer une représentation complète d'un domaine ou d'un sujet spécifique.

Chaque couche représente un aspect spécifique des données, comme les caractéristiques géographiques, l'occupation des sols, la densité de population ou les facteurs environnementaux. Ces couches peuvent être combinées et analysées conjointement pour obtenir des informations, visualiser des tendances et prendre des décisions éclairées.

Les couches de données sont couramment utilisées dans les systèmes d'information géographique (SIG) et l'analyse spatiale pour mieux comprendre et représenter des données complexes de manière visuelle et interprétable.

2. Qu'est-ce que l'analyse intégrée ?

L'analyse intégrée désigne le processus de combinaison et d'analyse de données provenant de sources ou de disciplines multiples afin d'obtenir une compréhension plus globale et plus complète d'un problème ou d'un phénomène particulier.

Cela implique la fusion d'ensembles de données, l'application de techniques statistiques et l'exploration des relations entre différentes variables ou différents domaines.

L'analyse intégrée permet une vision plus nuancée et interconnectée des systèmes complexes, facilitant l'identification des schémas, des tendances et des relations causales qui peuvent ne pas être évidentes lors de l'analyse de données isolées.

Cette approche permet aux chercheurs et aux décideurs de prendre des décisions plus éclairées et plus efficaces, fondées sur un éventail d'informations plus large.