Kategorija: Daljinska istraživanja

Dobrodošli u odjeljak “Daljinsko istraživanje u poljoprivredi” na našoj web stranici! Ovdje nudimo sveobuhvatan vodič o tome kako ova tehnologija revolucionira poljoprivrednu industriju.

Ova tehnologija uključuje korištenje senzora i slika za prikupljanje podataka o Zemljinoj površini bez fizičkog dodirivanja. U poljoprivredi je ova tehnologija postala sve važnija u pružanju točnih i pravovremenih informacija o zdravlju usjeva, vlažnosti tla i procjenama prinosa.

U našem odjeljku “Daljinsko istraživanje u poljoprivredi” pronaći ćete mnoštvo informacija o njegovim različitim vrstama koje se koriste u poljoprivredi, kao što su sateliti, dronovi i zemaljski senzori. Također ćemo raspravljati o njegovim različitim primjenama, uključujući mapiranje usjeva, otkrivanje bolesti i preciznu poljoprivredu.

Naš tim stručnjaka pažljivo je odabrao zbirku članaka, studija slučaja i istraživačkih radova koji ističu prednosti i izazove korištenja tehnologije daljinskog istraživanja u poljoprivredi. Također pružamo uvid u najnovije trendove i razvoje u tom području, uključujući nove tehnologije senzora i tehnike analize podataka.

Vodič i ažuriranja za daljinsko istraživanje

Bilo da ste poljoprivrednik, istraživač ili stručnjak u industriji, ovaj odjeljak je savršeno mjesto za saznati više o ovom uzbudljivom i brzo razvijajućem području. Pridružite nam se na ovom putovanju dok istražujemo načine na koje tehnologija daljinskog istraživanja mijenja budućnost poljoprivrede.

GeoPard integracija s UP42

Objavljeno od dementievgeopard

GeoPard i UP42 s ponosom objavljujemo tehničko partnerstvo između platformi.

 

GeoPard analitički blokovi sada su dostupni na UP42 GIS tržištu i uključuju sljedeće mogućnosti:

  • Integrirane satelitske konstelacije: Plejade, Plejade NEO, MJESTO
  • Podržana vegetacija indeksiNDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • Izlaz u COG format (GeoTIFF optimiziran za oblak)

 

Integracija će omogućiti Up42 klijentima pristup naprednom praćenju usjeva (bez ograničenja samo na usjeve) pomoću GeoPard algoritama za obradu satelitskih snimaka.

GeoPard analitički blok se koristi za izračun NDWI-a na Pleiades NEO-u rezolucije 30 cm.
GeoPard analitički blok se koristi za izračun NDWI-a na Pleiades NEO-u rezolucije 30 cm.

 

 

Dmitrij Dementiev, izvršni direktor tvrtke GeoPard: “Tehničko partnerstvo s UP42 omogućuje klijentima UP42 korištenje nove GeoPardove geoprostorne analitike, uključujući obradu satelitskih snimaka u velikoj mjeri i neviđenom brzinom za tako ogromne skupove podataka. Analitički derivati mogli bi se koristiti za preskriptivnu preciznu poljoprivredu, regenerativnu/ugljičnu poljoprivredu i visoko vremensko i prostorno praćenje usjeva.“.
To također ukazuje na ambiciju GeoParda da se integrira s najnaprednijim tehnološkim platformama na svijetu.”

 

Ranije je GeoPard tim najavio integracija s JohnDeereom (najveći proizvođač poljoprivrednih strojeva i opreme) putem platforme MyJohnDeere Operation center (najveća digitalna poljoprivredna platforma po hektarima na svijetu) i Planeta – tvrtka za satelitske snimke s najvećim brojem satelita.

 

GeoPard karte potencijala polja prema podacima o prinosu

Objavljeno od dementievgeopard

GeoPardove karte potencijala polja vrlo često izgledaju točno kao prinos podaci.

Stvaramo ih koristeći višeslojna analitika povijesnih informacija, topografije i analize golog tla.

Proces takvog sintetičke karte prinosa su automatizirane (i patentiran) i potrebno je oko 1 minute da ga bilo koje polje na svijetu generira.

 

GeoPard karte potencijala polja prema podacima o prinosu

Može se koristiti kao osnova za:

Što su mape potencijala polja?

Karte potencijala polja, poznate i kao karte potencijala prinosa ili karte potencijala produktivnosti, vizualni su prikazi prostorne varijabilnosti potencijalnog prinosa usjeva ili produktivnosti unutar polja. Ove se karte stvaraju analizom različitih čimbenika koji utječu na rast usjeva, kao što su svojstva tla, topografija i povijesni podaci o prinosu.

Ove se karte mogu koristiti u preciznoj poljoprivredi za usmjeravanje upravljačkih odluka, kao što su primjena gnojiva s promjenjivim stopama, navodnjavanje i drugi inputi, kao i za identifikaciju područja koja zahtijevaju posebnu pozornost ili upravljačke prakse.

Neki ključni čimbenici koji se obično uzimaju u obzir prilikom izrade mapa potencijala polja uključuju:

  1. Svojstva tla: Karakteristike tla poput teksture, strukture, sadržaja organske tvari i dostupnosti hranjivih tvari igraju značajnu ulogu u određivanju potencijala prinosa usjeva. Mapiranjem svojstava tla na polju, poljoprivrednici mogu identificirati područja visokog ili niskog potencijala produktivnosti.
  2. TopografijaČimbenici poput nadmorske visine, nagiba i orijentacije mogu utjecati na rast usjeva i potencijal prinosa. Na primjer, nizinska područja mogu biti sklona preplavljivanju ili imati veći rizik od mraza, dok strme padine mogu biti podložnije eroziji. Mapiranje ovih topografskih značajki može pomoći poljoprivrednicima da razumiju kako utječu na potencijal produktivnosti i u skladu s tim prilagode svoje upravljačke prakse.
  3. Podaci o povijesnom prinosu: Analizom povijesnih podataka o prinosima iz prethodnih godina ili sezona, poljoprivrednici mogu prepoznati trendove i obrasce produktivnosti na svojim poljima. Ove informacije mogu se koristiti za izradu karata koje ističu područja s dosljedno visokim ili niskim potencijalom prinosa.
  4. Podatci daljinskog istraživanja Satelitske snimke, zračne snimke i drugi podaci daljinskog istraživanja mogu se koristiti za procjenu zdravlja, vitalnosti i faze rasta usjeva. Ove informacije mogu se koristiti za izradu karata koje odražavaju prostornu varijabilnost u potencijalu produktivnosti usjeva.
  5. Klimatski podaci: Klimatske varijable poput temperature, oborina i sunčevog zračenja također mogu utjecati na rast usjeva i potencijal prinosa. Uključivanjem klimatskih podataka u ove karte, poljoprivrednici mogu bolje razumjeti kako okolišni čimbenici utječu na potencijal produktivnosti na njihovim poljima.

Oni su vrijedni alati u preciznoj poljoprivredi jer pomažu poljoprivrednicima da vizualiziraju prostornu varijabilnost u potencijalu produktivnosti unutar svojih polja. Korištenjem ovih karata za vođenje upravljačkih odluka, poljoprivrednici mogu optimizirati korištenje resursa, poboljšati ukupne prinose usjeva i smanjiti utjecaj svojih poljoprivrednih operacija na okoliš.

Razlika između karata potencijala polja i podataka o prinosu

Karte potencijala polja i podaci o prinosu koriste se u preciznoj poljoprivredi kako bi se poljoprivrednicima pomoglo da razumiju prostornu varijabilnost na svojim poljima i donose bolje informirane upravljačke odluke. Međutim, postoje neke ključne razlike između njih dvoje:

Izvori podataka:

Ove karte se izrađuju integriranjem podataka iz različitih izvora, kao što su svojstva tla, topografija, povijesni podaci o prinosu, podaci daljinskog istraživanja i klimatski podaci. Međutim, ovi se podaci prikupljaju pomoću monitora prinosa instaliranih na opremi za žetvu, koji bilježe prinos usjeva tijekom žetve.

Vremenski aspekt:

Ove karte predstavljaju procjenu potencijalne produktivnosti polja, koja je općenito statična ili se sporo mijenja tijekom vremena, osim ako ne dođe do značajnih promjena u svojstvima tla ili drugim utjecajnim čimbenicima. Međutim, podaci o prinosu specifični su za određenu vegetacijsku sezonu ili više sezona i mogu se značajno razlikovati iz godine u godinu na temelju čimbenika poput vremenskih uvjeta, pritiska štetnika i praksi upravljanja.

Ukratko, karte potencijala polja i podaci o prinosu komplementarni su alati u preciznoj poljoprivredi. Ove karte pružaju procjenu potencijalne produktivnosti polja, pomažući poljoprivrednicima da identificiraju područja koja mogu zahtijevati različite prakse upravljanja. S druge strane, podaci o prinosu dokumentiraju stvarni prinos usjeva i mogu se koristiti za procjenu učinkovitosti praksi upravljanja i informiranje budućeg donošenja odluka.

Vegetacijski indeksi i sadržaj klorofila

Objavljeno od dementievgeopard

GeoPard proširuje obitelj podržanih indeksa vegetacije povezanih s klorofilom s

  • Indeks klorofila nadstrešnice (CCCI)
  • Modificirani indeks omjera apsorpcije klorofila (MCARI)
  • Transformirani indeks apsorpcije klorofila u odrazu (TCARI)
  • Omjer MCARI/OSAVI
  • omjer TCARI/OSAVI

Pomažu u razumijevanju trenutne faze razvoja usjeva, uključujući

  • identifikacija područja s potrebama za hranjivim tvarima,
  • procjena uklanjanja dušika,
  • procjena potencijalnog prinosa,

I uvidi se koriste za izradu preciznih karata za primjenu dušika promjenjivom brzinom.

Pročitajte višeKoji je indeks najbolje za korištenje u precisionAg

Pročitajte više: GeoPard indeksi vegetacije

Vegetacijski indeksi i sadržaj klorofilaIndeks sadržaja klorofila nadstrešnice (CCCI) u odnosu na modificirani indeks omjera apsorpcije klorofila (MCARI) u odnosu na transformirani indeks apsorpcije klorofila u odrazu (TCARI) u odnosu na omjer MCARI/OSAVI

Što su Indeksi Vegetacije?

Vegetacijski indeksi su brojčane vrijednosti izvedene iz daljinski sondiranih spektralnih podataka, poput satelitskih ili zračnih snimaka, kako bi se kvantificirala gustoća, zdravlje i distribucija biljnog pokrova na Zemljinoj površini.

Često se koriste u daljinskom istraživanju, poljoprivredi, praćenju okoliša i aplikacijama upravljanja zemljištem za procjenu i praćenje rasta, produktivnosti i zdravlja vegetacije.

Ovi indeksi izračunavaju se pomoću vrijednosti refleksije različitih valnih duljina svjetlosti, osobito u crvenom, bliskom infracrvenom (NIR) i ponekad drugim pojasevima.

Reflektivna svojstva vegetacije variraju s različitim valnim duljinama svjetlosti, dopuštajući razlikovanje između vegetacije i drugih tipova zemljišnog pokrova.

Vegetacija tipično ima snažnu apsorpciju u crvenom području i visoko reflektiranje u NIR području zbog karakteristika klorofila i stanične strukture.

Neki široko korišteni indeksi vegetacije uključuju:

  • Normalizirani indeks razlike vegetacije (NDVI)Najpopularniji je i najčešće korišten indeks vegetacije, izračunat kao (NIR – Red) / (NIR + Red). Vrijednosti NDVI kreću se od -1 do 1, pri čemu više vrijednosti ukazuju na zdraviju i gušću vegetaciju.
  • Poboljšani indeks vegetacije (EVI): Ovaj indeks poboljšava NDVI smanjenjem atmosferskog i tlačkog šuma, kao i ispravkom signala pozadine krošanja. Koristi dodatne pojaseve, poput plavog, te uključuje koeficijente za minimiziranje tih učinaka.
  • Indeks prilagođen tlu za vegetaciju SAVI je dizajniran da umanji utjecaj svjetline tla na indeks vegetacije. Uvodi faktor korekcije svjetline tla, omogućujući točniju procjenu vegetacije u područjima s rijetkim ili slabim pokrovom vegetacije.
  • Zeleno-crveni vegetacijski indeks (GRVI): GRVI je još jedan jednostavan omjerni pokazatelj koji koristi zeleni i crveni pojas za procjenu zdravlja vegetacije. Izračunava se kao (Zeleni – Crveni) / (Zeleni + Crveni).

Ovi indeksi, između ostalih, koriste istraživači, upravitelji zemljišta i kreatori politika kako bi donosili informirane odluke u vezi s korištenjem zemljišta, poljoprivredom, šumarstvom, upravljanjem prirodnim resursima i nadzorom okoliša.

Normalizirani indeks vlage

Objavljeno od dementievgeopard

Broj Vegetacijski indeksi koje podržava GeoPard neprestano raste. GeoPard tim predstavlja Indeks normaliziranih razlika vlage (NDMI). Indeks određuje sadržaj vode u vegetaciji i Indeks normaliziranih razlika vode (NDWI). Koristan je za pronalaženje mjesta s postojećim vodni stres u biljkama.

Niže NDMI vrijednosti označavaju mjesta na kojima su biljke pod stresom zbog nedovoljne vlage.
S druge strane, niže normalizirane vrijednosti indeksa razlike vode nakon vegetacijskog vrhunca ističu mjesta koja postaju Spremno za berbu prvo.

Razlika u sadržaju vode u vegetaciji između dviju satelitskih snimaka (u ovom slučaju, konstelacija Sentinel-2)

Razlika u sadržaju vode u vegetaciji između dviju satelitskih snimaka (u ovom slučaju, konstelacija Sentinel-2)

Na sljedećim snimkama zaslona možete pronaći NDMI zone generirane na temelju satelitskih snimaka od 19. lipnja (vrhunac vegetacije) i 6. srpnja te kartu jednadžbi koja prikazuje razliku NDMI-ja.

Normalizirani indeks vlage izračunat na Planet / Sentinel-2 / Landsat sliciNDMI izračunat na Planet / Sentinel-2 / Landsat slici

Indeks vlage

To je mjera ili izračun koji se koristi za procjenu sadržaja ili dostupnosti vlage u određenom području ili regiji. Obično se izvodi iz raznih faktora okoliša kao što su oborine, evapotranspiracija, svojstva tla i pokrovnost vegetacije.

Pruža relativnu naznaku vlažnosti ili suhoće nekog područja, pomažući u prepoznavanju potencijalnog stresa zbog nedostatka vode ili suše.

Predstavlja vrijedan alat za nadzor i upravljanje vodnim resursima, poljoprivredno planiranje i razumijevanje ekoloških uvjeta određenog područja.

Indeks normaliziranih razlika vlage

Indeks vlažnosti (NDMI) normaliziran razlikom je biljni indeks izveden iz podataka daljinskih istraživanja za procjenu i praćenje sadržaja vlage u vegetaciji. Kao i drugi biljni indeksi, izračunava se pomoću vrijednosti spektralnog odraza sa satelitskih ili zračnih snimaka.

Posebno je korisno u praćenju vodnog stresa biljaka, procjeni uvjeta suše, predviđanju rizika od požara i proučavanju utjecaja klimatskih promjena na vegetaciju.

Izračunava se pomoću blisko-infracrvenih (NIR) i kratkovalnih infracrvenih (SWIR) pojaseva, koji su osjetljivi na sadržaj vlage u vegetaciji. Formula za NDMI je:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

NDWI vrijednosti se obično kreću od -1 do 1, pri čemu više vrijednosti ukazuju na veći sadržaj vlage u vegetaciji, a niže vrijednosti ukazuju na niži sadržaj vlage ili vodeni stres u vegetaciji. Negativne NDMI vrijednosti mogu se povezati s područjima bez vegetacije ili područjima s vrlo niskim sadržajem vlage.

Što je NDWI?

NDWI, ili Indeks normalizirane razlike vode, indeks je daljinskog istraživanja koji se koristi za kvantificiranje i procjenu sadržaja vode ili značajki povezanih s vodom u vegetaciji ili krajoliku.

Izračunava se analizom refleksije bliskog infracrvenog i zelenog svjetlosnog pojasa sa satelitskih ili zračnih snimaka. Posebno je korisna za identificiranje vodenih površina, praćenje promjena u dostupnosti vode i procjenu zdravlja vegetacije.

Uspoređujući apsorpciju i refleksiju različitih valnih duljina, pruža vrijedne informacije za primjene poput praćenja suše, hidrološke analize i upravljanja ekosustavom.

Vizualizacija NDMI za određivanje indeksa normalizirane razlike vlage

Vizualizacija NDMI-ja uključuje obradu satelitskih ili zračnih snimaka, izračunavanje NDMI vrijednosti, a zatim prikazivanje rezultata kao zemljovid ili sliku kodiranu bojama. Evo općih koraka za vizualizaciju NDMI-ja:

  • Nabavite satelitske ili aerofotografske snimke Nabavite multispektralne snimke sa satelitske ili zračne platforme, kao što su Landsat, Sentinel ili MODIS. Pazite da snimke uključuju potrebne pojaseve: bliski infracrveni (NIR) i kratkovalni infracrveni (SWIR).
  • Predobrada slika: Ovisno o izvoru podataka, možda ćete morati predobraditi snimke kako biste ispravili atmosferska, geometrijska i radiometrijska izobličenja. Pretvorite digitalne brojeve (DN) u slici u vrijednosti spektralnog odraza.
  • Izračunaj NDMI: Za svaki piksel u slici, koristite NIR i SWIR vrijednosti refleksije za izračunavanje NDMI prema formuli: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Mapiranje boja: Dodijelite paletu boja vrijednostima NDMI. Tipično se koristi kontinuirana skala boja, koja se kreće od jedne boje (npr. crvene) za niske vrijednosti NDMI (što ukazuje na nizak sadržaj vlage) do druge boje (npr. zelene) za visoke vrijednosti NDMI (što ukazuje na visok sadržaj vlage). Možete koristiti softver kao što su QGIS, ArcGIS ili programske biblioteke poput Pythonovih Rasterio i Matplotlib za izradu karte boja.
  • Vizualiziraj NDMI kartu: Prikažite NDMI kartu ili sliku pomoću GIS softvera, programske knjižnice ili online platforme. To će vam omogućiti analizu prostorne raspodjele vlažnosti vegetacije i identificiranje područja s vodenim stresom ili visokom vlagom.
  • Interpretacija i analiza Upotrijebite NDWI vizualizaciju za procjenu zdravlja vegetacije, praćenje uvjeta suše ili procjenu rizika od požara. Također možete usporediti normalizirane razlike indeksa vodnih karti iz različitih vremenskih razdoblja kako biste analizirali promjene u sadržaju vlage u vegetaciji tijekom vremena.

Zapamtite da različiti softverski alati ili programerske biblioteke mogu imati malo drugačije radne procese, ali cjelokupni proces će biti sličan. Dodatno, možete prekriti druge sloje podataka, kao što su korištenje zemljišta, nadmorska visina ili administrativne granice, kako biste poboljšali svoju analizu i bolje razumjeli odnose između vlažnosti vegetacije i drugih faktora. 

Automatizirano izviđanje usjeva presjekom podatkovnih slojeva

Objavljeno od dementievgeopard

U GeoPardu imamo modul za Stvorite zone za izviđanje usjeva automatski koristeći fleksibilnu konfiguraciju poslovne i agronomske logike.

Omogućuje kontrolu ogromne količine polja i izviđanje samo u slučaju nužde.

Poslovna/agronomska logika može biti fleksibilna. U ovom primjeru – Zadaci se stvaraju u područjima gdje imamo Zone visokog povijesnog potencijala polja i nisku vegetaciju na najnovijim satelitskim snimkama.

Primjer druge uporabe: Nisko rodna zona (iz datoteke prinosa) Presječena s zonama niske pH – za prilagodbu razina vapnenca i plodnosti.

 

Automatizirano izviđanje podataka usjeva zona presjekom slojeva podataka
Zone visoke produktivnosti povijesnih polja presječene s najnovijim Planet slikama niskog zelenila -> Zadaci izviđanja automatski se stvaraju u GeoPard

Za trgovačka društva za usjeve i modelare podataka, presjek između povijesno najstabilnijih i zona s visokim prinosom mogao bi biti dobar pokazatelj za ekstrapolaciju predviđanja prinosa.

Ako ste poljoprivrednik, agronom ili stručnjak za preciznu poljoprivredu, znate važnost prikupljanja podataka o usjevima. Ključno je za praćenje zdravlja vaših usjeva i prepoznavanje potencijalnih problema prije nego što postanu ozbiljni problemi.

Međutim, tradicionalno izviđanje usjeva može biti dugotrajno i zahtjevno. Tu nastupaju automatizirani zadaci izviđanja.

GeoPard je revolucionarni automatizirani softver za preciznu poljoprivredu koji koristi napredne algoritme i satelitske snimke za automatsko praćenje vaših usjeva. Pomoću GeoParda možete jednostavno postaviti automatizirane zadatke izviđanja koji će vas upozoriti na sve potencijalne probleme, kao što su štetnici, bolesti ili nedostatak hranjivih tvari.

Jedna od ključnih prednosti korištenja automatiziranih zadataka skautinga je mogućnost brzog i točnog identificiranja problema na vašim usjevima. GeoPard koristi napredne algoritme za analizu satelitskih snimaka vaših polja, otkrivajući čak i najmanje promjene na vašim usjevima.

To znači da možete brzo identificirati sve potencijalne probleme i poduzeti korake kako biste ih riješili prije nego što postanu ozbiljniji.

Još jedna prednost automatiziranih zadataka izviđanja je mogućnost redovitog praćenja vaših usjeva. Kod tradicionalnog izviđanja može biti teško redovito posjećivati ​​vaša polja i provjeravati potencijalne probleme.

Ali s GeoPardom možete postaviti automatizirane zadatke koji će pratiti vaše usjeve dnevno ili tjedno, pružajući vam sveobuhvatniji pogled na njihovo zdravlje.

GeoPardovi automatizirani zadaci izviđanja također su prilagodljivi, omogućujući vam da ih prilagodite svojim specifičnim potrebama. Možete postaviti zadatke za praćenje određenih problema, poput štetnika ili bolesti, ili postaviti zadatke za praćenje određenih područja vašeg polja. To znači da možete dobiti informacije koje su vam potrebne za donošenje informiranih odluka o svojim usjevima.

Osim automatiziranih zadataka izviđanja, GeoPard također nudi niz drugih značajki koje vam mogu pomoći u upravljanju vašim preciznim poljoprivrednim operacijama. GeoPard možete koristiti za planiranje sadnje i gnojidbe, praćenje razine vlage u tlu i praćenje vašeg prinosa.

Sve u svemu, automatizirani zadaci izviđanja GeoParda moćan su alat za poljoprivrednike, agronome i stručnjake za preciznu poljoprivredu. Uz GeoPard, možete brzo i lako pratiti svoje usjeve i identificirati potencijalne probleme, pomažući vam u donošenju boljih odluka o svojim operacijama.

Što je izviđanje usjeva?

Osposobljavanje usjeva je praksa u poljoprivredi koja uključuje sustavno pregledavanje i praćenje usjeva kako bi se procijenilo njihovo zdravlje, rast i potencijalni problemi. Obično uključuje fizičko hodanje kroz polja ili korištenje tehnologije kao što su dronovi ili senzori za prikupljanje podataka.

Izvidnici usjeva promatraju i prikupljaju informacije o čimbenicima kao što su zaraza štetnicima, izbijanje bolesti, nedostatak hranjivih tvari i pritisak korova.

Ovi podaci pomažu poljoprivrednicima u donošenju informiranih odluka u vezi s upravljanjem usjevima, poput primjene ciljanih tretmana, prilagodbe primjene gnojiva ili implementacije strategija suzbijanja štetnika. Ima ključnu ulogu u maksimiziranju prinosa usjeva i osiguravanju cjelokupnog zdravlja usjeva.

Automatsko izviđanje podataka o usjevima

Automatizirano praćenje usjeva odnosi se na primjenu vrhunskih tehnologija, uključujući robotiku, bespilotne letjelice (UAV), razne senzore i umjetnu inteligenciju (AI), za promatranje i procjenu zdravlja i razvoja usjeva u poljoprivrednom okruženju.

Cilj je poboljšati učinkovitost, smanjiti troškove i pojednostaviti upravljanje usjevima automatizacijom zadataka koje tradicionalno obavljaju ljudski izvidnici usjeva.

Proces automatiziranog izviđanja podataka o usjevima obuhvaća nekoliko faza, kao što su:

  • Sakupljanje podataka: Besposadne zračne letjelice (UAV) ili zemaljski roboti opremljeni nizom senzora (npr. kamere, multispektralni senzori, LIDAR) prikupljaju informacije o stanju usjeva, uključujući zdravlje biljaka, pojavu štetnika i bolesti, svojstva tla te koncentracije hranjivih tvari.
  • Analiziranje podatakaPrikupljeni podaci se naknadno obrađuju i analiziraju pomoću algoritama umjetne inteligencije i strojnog učenja kako bi se otkrili obrasci, nepravilnosti i tendencije povezane sa zdravljem i razvojem usjeva.
  • Donošenje odluka Rezultati analize podataka mogu se iskoristiti za donošenje informiranih odluka o upravljanju usjevima, uključujući optimizaciju navodnjavanja, gnojidbe, suzbijanja štetočina i drugih intervencija.
  • Poduzimanje akcije: Poljoprivrednici mogu primijeniti ciljane mjere na temelju znanja stečenog automatiziranim praćenjem usjeva kako bi riješili specifične probleme na terenu, poput primjene pesticida ili hranjivih sastojaka samo tamo gdje je potrebno, čime se smanjuje otpad i utjecaj na okoliš.

Pružanjem poljoprivrednicima točnih podataka u stvarnom vremenu, mogu se značajno povećati poljoprivredna produktivnost i održivost, omogućavajući bolje donošenje odluka i implementaciju preciznijih tehnika upravljanja.

Kako identificirati zonu skautiranja?

Određivanje zona za izviđanje podataka o usjevima uključuje podjelu poljoprivrednog polja na manje, upravljive sekcije na temelju aspekata kao što su sastav tla, teren, povijesni rezultati usjeva ili drugi relevantni čimbenici.

Cilj je uspostaviti jedinstvena područja koja predstavljaju slične uvjete, omogućujući fokusiranije izviđanje, promatranje i upravljanje. Evo koraka za određivanje zone za izviđanje usjeva:

  • Prikupi povijesne informacije Prikupljajte podatke o prijašnjim prinosima usjeva, rezultatima analize tla, pojavi štetnika i bolesti te bilo kojim drugim značajnim informacijama za polje. Ti podaci mogu pomoći u prepoznavanju područja sa sličnim uvjetima ili performansama.
  • Ispitajte sastav tla i teren: Istražite tip tla i teren vašeg polja kako biste razumjeli prirodne varijacije. Različiti sastavi tla i nadmorske visine mogu utjecati na rast usjeva, apsorpciju hranjivih tvari i dostupnost vode, što zauzvrat utječe na zdravlje usjeva.
  • Koristite tehnologiju daljinskog istraživanja: Upotrijebite satelitske ili bespilotne snimke kako biste dobili dodatne detalje o stanju polja, kao što su indeksi vegetacije, razina vlažnosti tla i temperaturne varijacije. Te informacije mogu pomoći u finom podešavanju zona izviđanja pružajući sveobuhvatniji pogled na polje.
  • Implementirajte tehnike precizne poljoprivrede: Koristite softver za preciznu poljoprivredu za obradu i analizu prikupljenih podataka. Ovi alati mogu pomoći u identifikaciji obrazaca i uspostavljanju područja za izviđanje temeljenih na podacima, uzimajući u obzir čimbenike poput zdravlja usjeva, varijabilnosti tla i terena.
  • Uspostavite područja za skautiranjeNa temelju analize podataka, segmentirajte polje na manje, ujednačene površine koje pokazuju slične karakteristike. Te bi površine trebale biti upravljive veličine i prilagođene specifičnim potrebama vašeg poslovanja.
  • Redovito ažurirajte i prilagodite: Kako se okolnosti mijenjaju i postaju dostupni novi podaci, ponovno procijenite i izmijenite područja izviđanja kako biste osigurali da ostanu relevantna i precizna. To može uključivati ​​ažuriranje područja na temelju novih podataka o prinosu, pojave štetnika i bolesti ili drugih čimbenika koji utječu na rast usjeva.

Stoga, preciznim određivanjem i stvaranjem zona za izvid usjeva, poljoprivrednici mogu učinkovitije usredotočiti svoje napore na praćenje i primijeniti ciljane upravljačke prakse, što rezultira boljim korištenjem resursa i poboljšanim zdravljem usjeva.

Predviđanje prinosa usjeva pomoću podataka daljinskog istraživanja u preciznoj poljoprivredi

Objavljeno od dementievgeopard

Za predviđanje prinosa usjeva moramo razumjeti koliko sunčeve svjetlosti biljke primaju i koliko im je vode potrebno. Rast biljaka ovisi o ova dva čimbenika, ali mnogi drugi čimbenici utječu na rast biljaka poput temperature, vlažnosti i vrsta tla.

Količina i kvaliteta usjeva proizvedenih u svijetu glavni je čimbenik koji utječe na sigurnost hrane. To je posebno važno u zemljama u razvoju gdje je poljoprivreda još uvijek važan dio gospodarstva.

Daljinsko istraživanje Podaci se mogu koristiti za procjenu količine svjetlosti koju biljke primaju i time predviđanje prinosa usjeva. Podaci daljinskog istraživanja moćan su alat za procjenu prinosa usjeva. Pružaju informacije o usjevima koji rastu i njihovom okruženju, omogućujući vam procjenu proizvodnje usjeva.

Podaci daljinskog istraživanja oblik su analize podataka u poljoprivredi koji se može koristiti za predviđanje prinosa prije žetve. Ovaj članak istražuje sve što trebate znati o podacima daljinskog istraživanja.

Što su podaci o prinosu usjeva u poljoprivredi?

Podaci o prinosu usjeva su informacije o količini usjeva koje proizvodi poljoprivrednik ili skupina poljoprivrednika. Uključuju količinu ubranog usjeva po hektaru zemljišta. To se može mjeriti u tonama, bušelima ili bilo kojoj drugoj mjernoj jedinici ovisno o usjevu.

Podaci o prinosu na poljoprivrednim gospodarstvima važni su kada je u pitanju poljoprivreda jer mogu pomoći poljoprivrednicima da odrede koliko bi trebali posijati sljedeće sezone. Osim toga, podaci o prinosu omogućuju im da utvrde postoji li problem s njihovim usjevima koji treba riješiti.

Podaci o prinosu mogu se koristiti i za praćenje napretka prema globalnim ciljevima koje su postavile vlade, nevladine organizacije i druge zainteresirane strane.

Osim toga, podaci o prinosu koriste se za utvrđivanje snaga i slabosti u poljoprivrednim praksama i davanje preporuka na temelju tih informacija. Podaci o prinosu korisni su za donošenje informiranih odluka o mnogim aspektima poljoprivrede, kao što su:

Analiza podataka u preciznoj poljoprivredi

Odabir sjemena: Odabir sorti i hibrida na temelju podataka o prinosu može pomoći u osiguravanju da su polja zasađena najprofitabilnijim dostupnim sjemenom.

Suzbijanje štetočina: Praćenjem rasta biljaka, podaci o prinosu mogu pomoći poljoprivrednicima da odrede kada uvesti suzbijanje štetočina mjere. To može smanjiti upotrebu pesticida i povećati profit.

Raspored navodnjavanja: Korištenje informacija s monitora prinosa omogućuje poljoprivrednicima fino podešavanje rasporeda navodnjavanja, što pomaže u uštedi vode i novca uz održavanje visokih prinosa.

Što su podaci daljinskog istraživanja?

Daljinsko istraživanje je znanost prikupljanja informacija o objektu ili pojavi bez izravnog kontakta s objektom, odnosno na neinvazivan način. Koristi se u poljoprivredi za praćenje usjeva, tla i uvjeta vlažnosti.

Daljinsko istraživanje koristi elektromagnetsko zračenje (EMR) kao što su one koje emitiraju radiovalovi, mikrovalovi, infracrveno zračenje, vidljiva svjetlost i ultraljubičasto svjetlo.

Daljinsko istraživanje usjeva omogućuje mjerenje uvjeta rasta usjeva tijekom vremena. Također pruža informacije o stanju usjeva u određenim točkama vremena i prostora. Ove se informacije mogu koristiti za procjenu prinosa usjeva i procjenu kada bi se trebala dogoditi žetva.

Podaci daljinskog istraživanja mogu se koristiti za mjerenje promjena u korištenju zemljišta, praćenje rasta usjeva i prinosa poljoprivrednih gospodarstava, otkrivanje razine vlažnosti i slanosti tla, određivanje razine zaraze štetnicima, praćenje razine onečišćenja okoliša itd.

Dakle, na primjer, ako hodate poljem i promatrate biljke, prikupljate podatke o njima. Ako se vozite helikopterom ili avionom i promatrate biljke odozgo, prikupljate podatke daljinskog istraživanja.

Postoji mnogo različitih vrsta tehnika i uređaja daljinskog istraživanja koji se koriste za prikupljanje ovih podataka: satelitske snimke, zračne fotografije, radarski sustavi, lidar i drugi.

Što je predviđanje prinosa usjeva?

Predviđanje prinosa usjeva je proces procjene potencijalnog ili očekivanog prinosa određene kulture za određeno područje i vegetacijsku sezonu.

To uključuje analizu različitih čimbenika poput vremenskih uvjeta, karakteristika tla, genetike usjeva i praksi upravljanja kako bi se dala informirana predviđanja o vjerojatnoj žetvi.

Važno je napomenuti da su predviđanja prinosa usjeva podložna nesigurnosti zbog složenosti poljoprivrednih sustava i utjecaja nepredvidivih čimbenika poput štetnika, bolesti i ekstremnih vremenskih uvjeta.

Iako modeli predviđanja pružaju vrijedne uvide, oni služe kao alat za pomoć u donošenju odluka, a ne pružaju apsolutnu sigurnost.

Kako to funkcionira?

Sljedeći izvori podataka kombiniraju se kako bi se stvorila raznolika težina za projekcije prinosa na temelju trenutnih okolnosti vegetacijske sezone u različitim regijama.

Znanstvenici podataka tvrtke Farmers Edge kombiniraju ove izvore podataka s najnovijim dostignućima u strojnom učenju kako bi ažurirali procjene prognoza prinosa kad god je glavna komponenta prinosa poremećena.

1. Podaci iz predsezone

Predsezonski podaci moraju biti točni kako bi se postavili temelji za predviđanje prinosa usjeva. Ove informacije su dostupne prije sadnje usjeva i postavljaju temelje za prva očitanja predviđanja prinosa.

Podaci poput lokacije polja, trenutnih i prethodnih usjeva, vremenskih uvjeta specifičnih za polje u mjesecima prije sadnje ili sjetve, informacija i podataka o ispitivanju tla te regionalnih vremenskih trendova tijekom posljednjeg desetljeća kombiniraju se kako bi se pružio uvid u to kako započeti sezonu s točnim brojkama prinosa koje treba predvidjeti.

2. Podaci tijekom sezone

Podaci tijekom sezone pružaju uvid u varijable koje utječu na prinos poljoprivrede tijekom vegetacijske sezone nakon što su postavljeni temelji.

Meteorološke stanice na farmama Farmers Edge daju podatke usmjerene na teren koji poboljšavaju te skupove podataka isporukom očekivanih i predviđenih vrijednosti koje se pohranjuju, a zatim resetiraju kada podaci pristignu svaki dan, unapređujući modele.

Drugi podaci tijekom sezone, poput primjene gnojiva, također se uzimaju u obzir tijekom sezone, bilo planirano ili ne, kako bi se poboljšala dijagnostika na terenu i ponudile predviđene vrijednosti prinosa.

3. Podaci specifični za usjev

Široka mreža lokalnih agronoma tvrtke Farmers Edge također može pružiti podatke specifične za usjeve tijekom vegetacijske sezone.

Agronomi Farmers Edgea identificirali su podatke specifične za usjeve koji utječu na prinos tijekom vegetacijske sezone, uključujući sadržaj vode tijekom glavnih faza rasta ili sate iznad kardinalnih temperatura za usjeve tijekom ključnih razdoblja koja određuju prinos, za pet glavnih usjeva u predviđanju prinosa (kukuruz, uljana repica, leća, soja i pšenica).

4. Slike usjeva i polja

Satelitske snimke visoke rezolucije koriste se za brzo i precizno određivanje NDVI vrijednosti zdravlja usjeva na poljima, što istraživačima omogućuje traženje pogrešnih rezultata ili regionalnih problema s usjevima koji bi mogli utjecati na prinos.

Ovi regionalni trendovi mogu se koristiti za utvrđivanje jesu li područja na pravom putu za prognozu ili su okolišni čimbenici iskrivili vrijednosti predviđenih prinosa usjeva.

5. Podaci histograma

Modeli predviđanja prinosa Farmers Edge koriste velike statističke podatke kako bi pronašli različite distribucije na slikama polja tijekom vremena, što zatim pruža jasnoću konvolucijskoj neuronskoj mreži koja može koristiti te modifikacije za predviđanje prinosa na velikim područjima, poput Sjedinjenih Država ili Kanade, kako se slike mijenjaju tijekom vremena.

Što su podaci daljinskog istraživanja u poljoprivredi?

Nije jednostavno predvidjeti proizvodnju prije nego što kombajn prođe kroz polje, ali tim Farmers Edgea s oduševljenjem pruža proizvođačima predviđanja prinosa na temelju potpune i točne statistike.

Svaki izvor podataka ima težinu u predviđanju prinosa usjeva, koja se može mijenjati na temelju parametara modela.

Kako povećati prinos na poljoprivredi preciznim tehnologijama?

Vlasnici farmi generacijama raspravljaju i rade na povećanju poljoprivrednih prinosa. Neke od otkrivenih metoda bile su učinkovite, dok su druge bile neučinkovite.

Osim neprocjenjivog iskustva ranijih generacija poljoprivrednika, poljoprivredna industrija sada može imati koristi od modernog znanstvenog i tehnološkog napretka.

Pogledajmo najčešće načine na koje poljoprivrednici mogu povećati prinose i kako se prethodna iskustva i nove tehnologije mogu iskoristiti za povećanje poljoprivredne produktivnosti.

1. Pravilno navodnjavanje

Poljoprivrednici koji žele povećati prosječni prinos usjeva po hektaru na svojim farmama trebaju dobro osmišljen sustav navodnjavanja. Osiguravanje prave količine vode biljkama izravno utječe na njihov razvoj i, posljedično, na poljoprivredne prinose.

Vremenske prognoze ključne su za učinkovito navodnjavanje poljoprivrednih zemljišta. Hiperlokalna vremenska prognoza sada je moguća zahvaljujući današnjim tehnologijama, koje uključuju prilagođene programe i softver za poljoprivrednike.

To čini precizno navodnjavanje moguće tako što će poljoprivrednicima omogućiti da se unaprijed pripreme i najtočnije i najučinkovitije zakažu navodnjavanje svojih usjeva.

2. Ispitivanje tla i njegova kvaliteta

Jedan od najvažnijih čimbenika koji utječu na prinos usjeva je kvaliteta tla ili plodnost. Osim poljoprivredne proizvodnje, kvaliteta tla utječe na to koliko poljoprivrednika košta uzgoj određene biljke, budući da neke od njih zahtijevaju specifične omjere određenih elemenata u tlu, poput mineralnih čestica, organske tvari, vode i zraka.

Poljoprivrednici moraju redovito pratiti stanje tla na svojim parcelama kako bi postigli veće poljoprivredne prinose. Plodored jedna je od najučinkovitijih tehnika za održavanje zdravlja tla, između ostalog.

Plodored na određenoj parceli izbjegava zamor tla i prekida cikluse insekata, što rezultira većim poljoprivrednim prinosom i, kao rezultat toga, većim prosječnim prinosom po hektaru.

3. Kvaliteta sjemena

Kvaliteta sjemena koju poljoprivrednici koriste za sjetvu utječe na poljoprivrednu proizvodnju. Stoga se poljoprivrednicima savjetuje da na svojim poljoprivrednim zemljištima siju samo certificirano sjeme koje je prošlo sve potrebne kontrole kvalitete kako bi povećali poljoprivredni prinos.

Certificirano sjeme može biti skuplje od necertificiranog sjemena, ali rezultat će se isplatiti jer je kvaliteta sjemena jedan od najvažnijih elemenata koji utječu na produktivnost usjeva.

Osim toga, korištenje samo visokokvalitetnog sjemena jedan je od ekološki najodgovornijih načina za povećanje produktivnosti usjeva. Poljoprivrednik može ispitati kvalitetu određenog sjemena kontaktiranjem relevantne tvrtke za sjeme i po potrebi dogovoriti prilagođena ispitivanja na određenoj parceli.

Osim toga, ključno je razumjeti da kvaliteta sjemena nije trajna ili nepromijenjena. Od trenutka kada se posije u zemlju, sjeme zahtijeva zaštitu. Jedna od strategija tretiranja sjemena koja se koristi za postizanje toga je premazivanje sjemena.

To je tehnika oblaganja sjemenskih zrna u vanjske materijale kako bi se poboljšala njihova svojstva (težina, veličina) i/ili opskrbila aktivnim kemikalijama (mikronutrijenti, mikrobni inokulanti, regulatori rasta itd.) radi zaštite od biljnih bolesti i poboljšanja rasta.

4. Pametna primjena gnojiva

Gnojiva su osmišljena za hranjenje različitih vrsta tla, poboljšanje rasta biljaka i povećanje prinosa, ali njihova upotreba treba biti uravnotežena i razumna. Prekomjerna upotreba gnojiva može imati ozbiljan utjecaj na kvalitetu tla i, posljedično, na poljoprivrednu produktivnost.

Različita područja polja mogu zahtijevati različite razine gnojidbe tla, stoga je najbolji pristup selektivna upotreba gnojiva, prema zahtjevima različitih zona polja. Ovaj precizan pristup gnojidbi polja održava tlo zdravim, što rezultira većim prosječnim prinosima po hektaru.

A Softver za praćenje usjeva je jedna od tehnoloških opcija u ovom kontekstu. Sadrži alat za zoniranje polja koji dijeli poljoprivredno zemljište u 2-7 zona na temelju satelitske fotografije, identificirajući mjesta koja zahtijevaju više pažnje od drugih.

Uzgajivači često koriste preciznu tehnologiju kao jedan od ekološki najprihvatljivijih načina za njezino poboljšanje.

5. Metode zaštite usjeva

Poljoprivrednici koji žele povećati prinose moraju se brinuti za svoje biljke tijekom cijelog rasta i do kraja vegetacijske sezone. Poljoprivrednici koriste razne spojeve kako bi smanjili utjecaj korova, štetnika i bolesti na produktivnost usjeva, ovisno o situaciji.

Herbicidi, insekticidi, desikanti, regulatori rasta biljaka, fungicidi, adjuvansi i druge kemikalije su uobičajeni primjeri. Zaštita usjeva može se provesti na različite načine. Suzbijanje korova/štetočina i suzbijanje biljnih bolesti su dva najvažnija.

6. Sprječavanje i upravljanje biljnim bolestima

Biljne infekcije još su jedna značajna opasnost za poljoprivredne performanse uzgajivača. Poljoprivrednici mogu koristiti razne metode sprječavanja i suzbijanja biljnih bolesti, poput odabira sorti otpornih na bolesti ili tolerantnih na bolesti, tretiranja sjemena fungicidima i primjene pesticida i drugih sličnih tvari na biljke u razvoju, ovisno o vrsti biljaka koje će se uzgajati na polju.

Poljoprivrednici bi trebali obratiti posebnu pozornost na to kada koriste ove ili druge taktike kako bi imale najveći učinak. Potrebno je imati na umu da je pravovremena zaštita bilja ključna za pokazatelj prinosa po hektaru - što se problem ranije prepozna, brže će se i lakše riješiti, a manje površine polja će biti pogođene.

7. Suzbijanje korova i štetočina

Tijekom vegetacijske sezone, glavni izazovi za poljoprivrednike su suzbijanje korova i štetočina. Jedan korov, na primjer, može proizvesti preko 10 milijuna sjemenki korova, koje, ako se ne suzbiju odmah, mogu značajno smanjiti prinose na određenom polju i uzrokovati poteškoće godinama. Poljoprivrednici također moraju poduzeti holistički odgovor na najezde štetočina.

Poljoprivrednici moraju stalno biti spremni brzo reagirati na probleme s najezdom štetnika jer su štetnici vrlo prilagodljivi i brzo se razmnožavajući organizmi koji mogu ugroziti proizvode na određenom poljoprivrednom zemljištu.

Predviđanje prinosa usjeva glavna je briga poljoprivrednika jer izravno utječe na njihovu profitnu maržu. Ako poljoprivrednik zna koliki prinos može očekivati od svog zemljišta, može u skladu s tim planirati svoje usjeve i povećati profitnu maržu. Zato je važno točno predvidjeti prinos poljoprivrednika prije sadnje bilo koje kulture na određenom zemljištu.

Predviđanje prinosa usjeva pomoću GeoPard Agricultural Tools

To je važno pitanje u agronomiji od davnina. Ključno je za sigurnost hrane, posebno u vrijeme suše, poplava ili drugih prirodnih katastrofa.

Predviđanje prinosa usjeva poljoprivrednici također koriste za donošenje odluka o tome kada saditi i žeti usjeve na temelju sadržaja vlage u tlu, zaraze štetnicima i drugih čimbenika poput vremenskih uvjeta i potreba za gnojivom.

Kako biste donosili informiranije odluke i poboljšali učinkovitost uzgoja uz pomoć podataka o prinosu s farmi, kliknite ovdje zatražite demo sada.

Često postavljana pitanja

1. Kako poljoprivrednici povećavaju prinos usjeva?

Poljoprivrednici povećavaju prinos usjeva upravljanjem tlom, učinkovitim navodnjavanjem, plodoredom te suzbijanjem štetnika i korova. Ove prakse optimiziraju plodnost tla, dostupnost vode i smanjuju štetnike i bolesti, što rezultira većom produktivnošću usjeva.

2. Kako izračunati prinos usjeva po hektaru/parceli?

Može se mjeriti raznim metodama i čimbenicima. Jedan uobičajeni pristup je fizički ubrati reprezentativni uzorak usjeva s određenog područja i vagati ga. Ta se težina zatim ekstrapolira kako bi se procijenio ukupni prinos cijelog polja ili farme.

Na primjer, ako uzorak teži 100 kilograma, a površina polja je 2 hektara, prinos usjeva po hektaru bio bi 50 kilograma.

Osim toga, napredne tehnologije poput daljinskog istraživanja i satelitskih snimaka mogu se koristiti za procjenu zdravlja usjeva, vegetacijskih indeksa i biomase, pružajući vrijedne uvide.

Prilikom mjerenja uzimaju se u obzir i drugi čimbenici poput kvalitete zrna, veličine i tržišne vrijednosti. Na primjer, ako uzorak teži 100 kilograma, a površina polja je 2 hektara, prinos usjeva po hektaru bio bi 50 kilograma.

3. Kako procjenjujete prinos usjeva prije žetve?

Procjena prinosa usjeva prije žetve može se provesti kombinacijom metoda.

Jedan pristup je korištenje modela rasta specifičnih za usjeve koji uzimaju u obzir čimbenike poput datuma sadnje, vremenskih uvjeta i zdravlja usjeva kako bi se predvidio potencijalni prinos.

Druga metoda je korištenje tehnika daljinskog istraživanja, poput satelitskih snimaka ili dronova, za procjenu vitalnosti i biomase usjeva.

4. Koji tip poljoprivrednog sustava daje zdravije žitarice?

Organski poljoprivredni sustavi često se povezuju sa zdravijim žitaricama. Organska poljoprivreda izbjegava upotrebu sintetičkih pesticida, herbicida i genetski modificiranih organizama (GMO). Umjesto toga, organski poljoprivrednici oslanjaju se na prirodna gnojiva, plodored i biološke metode suzbijanja štetočina.

Ove prakse doprinose proizvodnji žitarica bez kemijskih ostataka, potencijalno bogatijih esencijalnim hranjivim tvarima i s nižim razinama kontaminacije pesticidima.

Međutim, važno je napomenuti da specifične zdravstvene prednosti žitarica mogu varirati ovisno o čimbenicima kao što su kvaliteta tla, sorta usjeva i postupci rukovanja nakon žetve.

5. Kako pesticidi povećavaju prinos usjeva?

Pesticidi ga mogu povećati štiteći biljke od raznih štetnika, bolesti i korova. Pomažu u kontroli ili uklanjanju štetnih insekata, gljivica, bakterija i drugih organizama koji mogu oštetiti ili uništiti usjeve.

Smanjenjem utjecaja štetnika, pesticidi omogućuju biljkama da snažnije rastu, učinkovito koriste hranjive tvari i usmjeravaju više resursa prema produktivnom rastu.

Sustav za daljinsko praćenje usjeva: Kako funkcionira?

Objavljeno od dementievgeopard

Daljinski sustav za praćenje usjeva u preciznoj poljoprivredi odnosi se na korištenje različitih tehnologija i alata za praćenje i upravljanje usjevima na daljinu. Ovaj pristup koristi tehnologije prikupljanja, analize i komunikacije podataka za donošenje informiranih odluka o zdravlju usjeva, navodnjavanju, gnojidbi i cjelokupnom upravljanju poljoprivrednim gospodarstvom.

Poljoprivreda nije zaostala ni u 21. stoljeću gdje sve postaje digitalizirano. Dok čitate ovaj članak, nekoliko poljoprivrednika diljem svijeta već koristi tehnologiju za obavljanje raznih zadataka na svojim poljima, kao što su praćenje vlažnosti biljaka, stanja tla, općeg zdravlja, temperature, pa čak i mnogih drugih, korištenje senzora.

Prihvaćanjem tehnologije, poljoprivrednici uživaju u prednostima točne statistike u usporedbi sa starim vremenima kada su koristili nagađanja i intuiciju za donošenje odluka. To im pomaže u donošenju boljih odluka koje rezultiraju većim urodima.

Što je sustav praćenja usjeva?

Praćenje usjeva odnosi se na proces sustavnog promatranja, procjene i prikupljanja podataka o usjevima tijekom njihovog ciklusa rasta.

To uključuje redovito i sustavno promatranje usjeva kako bi se prikupile informacije o njihovom zdravlju, rastu i razvoju.

Njegov je cilj donositi informirane odluke u vezi s praksama gospodarenja usjevima, optimizirati korištenje resursa i maksimizirati prinose. Obično uključuje sljedeće aktivnosti:

  • Vizualni pregled
  • Fenološka opažanja
  • Praćenje tla
  • Praćenje vremena
  • Praćenje temeljeno na senzorima
  • Analiza podataka

Praćenjem usjeva, poljoprivrednici mogu proaktivno rješavati probleme, optimizirati raspodjelu resursa i donositi informirane odluke za poboljšanje ukupnog zdravlja usjeva, prinosa i profitabilnosti. To je bitna komponenta precizne poljoprivrede, koja omogućuje poljoprivrednicima da prakticiraju ciljano i održivo upravljanje usjevima.

Pametni sustav za praćenje usjeva: Kako funkcionira?

Njegov glavni cilj je osigurati da poljoprivreda postane lakša i profitabilnija u usporedbi s tradicionalnim metodama. Od prikaza podataka o poljima pa sve do vremenskih prognoza, u nastavku je sve što biste mogli željeti znati o daljinskom praćenju usjeva i srodnim temama.

Pametni sustav za praćenje usjeva uključuje različite tehnologije za prikupljanje, analizu i korištenje podataka za učinkovito upravljanje usjevima. Evo kako obično funkcionira:

1. Raspoređivanje senzora

Sustav započinje postavljanjem senzora na terenu. Ti senzori mogu mjeriti parametre poput vlažnosti tla, temperature, vlažnosti zraka, razine hranjivih tvari i intenziteta svjetlosti.

Također mogu uključivati vremenske senzore za prikupljanje podataka o oborinama, brzini vjetra i sunčevom zračenju. Senzori su strateški postavljeni po terenu kako bi prikupili reprezentativne podatke.

2. Prikupljanje podataka

Raspoređeni senzori kontinuirano prikupljaju podatke s terena. To se može učiniti putem žičanih ili bežičnih veza.

Bežični senzori se često koriste jer pružaju fleksibilnost i jednostavnost implementacije. Prikupljeni podaci šalju se u središnji sustav na daljnju obradu i analizu.

3. Prijenos podataka

Bežični senzori prenose prikupljene podatke u središnje čvorište ili pristupnik. To se može učiniti korištenjem različitih bežičnih komunikacijskih tehnologija kao što su mobilne mreže, Wi-Fi ili namjenski radio sustavi. Prijenos podataka može se odvijati u stvarnom vremenu ili u redovitim intervalima, ovisno o konfiguraciji sustava.

4. Pohrana i obrada podataka

Prikupljeni podaci pohranjuju se u bazu podataka za daljnju analizu. Na podatke se primjenjuju napredne tehnike obrade podataka, uključujući algoritme strojnog učenja i statističke modele, kako bi se izvukli značajni uvidi i obrasci. Ova analiza pomaže u prepoznavanju korelacija, trendova i anomalija u uvjetima usjeva.

5. Podrška odlučivanju i upozorenja

Na temelju analiziranih podataka, sustav pruža podršku u donošenju odluka poljoprivrednicima ili agronomima. Generira upozorenja i obavijesti o kritičnim događajima, poput pada razine vlažnosti tla ispod praga ili prisutnosti štetnika ili bolesti.

Ova upozorenja se dostavljaju putem web-nadzornih ploča, mobilnih aplikacija ili obavijesti putem e-pošte/SMS-a, što omogućuje pravovremene intervencije.

6. Vizualizacija i izvještavanje

Sustav prikazuje analizirane podatke na korisniku prilagođen način putem vizualizacija i izvješća. Grafovi, dijagrami i karte često se koriste za prenošenje informacija o zdravlju usjeva, obrascima rasta i uvjetima okoliša. To pomaže poljoprivrednicima da lako interpretiraju podatke i donose informirane odluke.

7. Automatizacija i upravljanje

U nekim slučajevima može se integrirati s automatiziranim sustavima za navodnjavanje, sustavima za fertirigaciju ili strojevima.

Na temelju prikupljenih podataka i analize, sustav može automatski kontrolirati rasporede navodnjavanja, prilagođavati doze hranjivih tvari ili aktivirati mjere suzbijanja štetočina.

Ova integracija omogućuje donošenje odluka u stvarnom vremenu, temeljeno na podacima, i preciznu kontrolu nad praksama upravljanja usjevima.

Krajnji cilj pametnog sustava za praćenje usjeva je optimizirati korištenje resursa, poboljšati produktivnost usjeva i smanjiti troškove pružajući poljoprivrednicima točne i pravovremene informacije za donošenje odluka. Korištenjem tehnologije, takvi sustavi omogućuju učinkovitije i održivije prakse upravljanja usjevima u modernoj poljoprivredi.

Važnost sustava za daljinsko praćenje usjeva

Među najvažnijim zadacima koji se uvijek obavljaju za dobre prinose je praćenje usjeva. Budući da se biljke stalno prate, osigurava se da rastu u najboljim uvjetima, a u slučaju bilo kakvih anomalija, one se ispravljaju na vrijeme čime se smanjuje razoran nadolazeći utjecaj.

Kao poljoprivrednik ili entuzijast za poljoprivredu, vrijedi napomenuti da je trenutno nužno očekivati bolje, obilnije i kvalitetnije urode jer se većina nedostataka rješava dovoljno rano.

Od praćenje usjeva Da bi se osigurala dobra žetva, potrebno je proći posebnu obuku. Posebna obuka ne znači da je potrebno imati magisterij ili prvostupničku diplomu, već samo razumjeti kako koordinirati, pratiti, pa čak i vagati dobivene rezultate. Na taj način moći ćete donositi bolje odluke na temelju točne dijagnoze i kasnije postići prinos najbolje kvalitete.

Prilikom odabira praćenja usjeva, morate znati da osim sprječavanja zaraze i širenja štetnika, bolesti, pa čak i korov, uvijek su pod kontrolom, stoga nema razornih učinaka koji smanjuju performanse, pa čak i kvalitetu konačnih proizvoda.

Jeste li svjesni da su usjevi svake godine izloženi čudnim prijetnjama zbog mutacija i transformacija u biološkim komponentama štetnika, stoga odabir jedne slične metode tretiranja obično znači da ste u krivu i morate svaki put mijenjati taktiku?

Zbog toga se praćenje usjeva doživljava kao ozbiljan zadatak koji zahtijeva veću odgovornost i koji se ne smije degradirati.

Kad god se prate voćne kulture poput krušaka, pa čak i jabuka, pri korištenju integriranog programa suzbijanja štetnika, preporučljivo je ne samo pratiti promjene na drveću, već i provjeriti vremenske uvjete u području koje na njih utječe.

To vam omogućuje da imate popis mogućih štetnika koji mogu predstavljati prijetnju rastu drveća. Sustavno vizualno praćenje voćnjaka funkcionirat će kad god želite smanjiti troškove i vrijeme od sezone sadnje do sezone berbe.

Klima i štetnici

Upitan dio pri analizi utjecaja klime je jednostavno to što se neki štetnici mogu hraniti njome i kasnije tako brzo postati otrovni za usjeve. U osnovi, u poljoprivredi mnogi poljoprivrednici uvijek nemaju svijest o tome, pa primjećuju tek kada je prekasno kada su njihovi usjevi već masovno zaraženi štetnicima.

Bolje od svega je što štetnici uvijek predvidljivo reagiraju na klimu, stoga se može osmisliti savršena strategija kako bi se izbjegao novi napad štetnika i spriječio njihov povratak u budućnost.

Unatoč tome što se praćenje provodi češće, uzgajivači povrća i voća uvijek malo kasno saznaju za prisutnost štetnika ili bilo kakvu prijetnju. To pokazuje koliko je važno pratiti klimatske čimbenike koji se na kraju pokažu kao raniji znakovi pojave i zaraze štetnicima.

Praćenje blokovskih usjeva

Mnogo je načina za praćenje usjeva, a jedan od njih je vizualno praćenje pomoću blokova koji omogućuju analizu stabala sličnih karakteristika na temelju njihove sorte, starosti, pa čak i fizičkog stanja.

Ideja vizualnog praćenja je imati blokove koji djeluju kao znakovi i one koji se mogu proučavati kao cjelina, a ne odvojeno, budući da je to način koji koristi nekoliko poljoprivrednika diljem svijeta i da hortikulturni stručnjaci uvijek imaju ograničeno vrijeme za pregled svakog od blokova raspoređenih na polju.

važnost sustava za daljinsko praćenje usjeva

Prilikom odabira najprikladnijeg bloka potrebno je obratiti određenu pozornost. To je zato što odabrani blok mora imati svu povijest štetnika kako bi se mogao primijeniti najbolji tretman i prevencija za zaštitu rasta drugih stabala.

Ne morate imati veliku opremu, alate, pa čak ni složene metode za praćenje usjeva. Jedan od najboljih načina je jednostavno provesti pedantan i opsežan vizualni pregled koji vam omogućuje uočavanje različitih vrsta štetočine prisutne u drveću.

To se uvijek može obaviti pomoću obične leće, međutim, stručnjaci će uvijek koristiti složeniju opremu poput binokularnog mikroskopa. To im omogućuje brojanje, pa čak i identifikaciju grinja i tripsa.

Temperatura usjeva

Za točno mjerenje temperature prilikom praćenja usjeva, osoba može odabrati korištenje jednostavnog termometra nakon što sazna jednostavne informacije. Osim toga, možete odabrati i korištenje termometra s maksimalnim do minimalnim temperaturama koji je vrlo uobičajen među seoskim dobavljačima i zabilježiti dodatne informacije.

Također je vrijedno napomenuti da termometar treba postaviti na voćnjak i osigurati da nije izložen izravnoj sunčevoj svjetlosti. Možete dodati i uređaj za bilježenje podataka kako biste bilježili točnije vremenske podatke.

Za zapisivače podataka možete odabrati i one koji imaju mogućnost mjerenja temperature, kiše, vlažnosti, pa čak i vlažnosti lišća.

Da biste odvojili stabla koja se neće proučavati s onima u blokovima koja će služiti kao indikatori, kako biste ih mogli razlikovati, jednostavno ih trebate označiti akrilnom bojom ili čak ljepljivom trakom.

Primjena integriranog suzbijanja štetočina jamči za nasumično odabiranje i označavanje cvjetova, pupova i plodova kako bi se pratilo svako stablo.

Nakon otprilike jednog do dva tjedna, u vrijeme razvoja ploda, poljoprivrednici trebaju potrošiti deset do dvadeset minuta na svaka dva i pol hektara strogo brinući se o označenim plodovima, cvjetovima i pupoljcima tražeći znakove koji bi mogli ukazivati na prisutnost jednog ili čak više štetnika u usjevu.

Kad god se u usjevima pronađe štetnik, to se mora brzo i detaljno zabilježiti u dnevnik napravljen upravo za tu vrstu podataka.

Zaključak

Svi naši stručni agronomi su profesionalci u nizu grana poljoprivrede i sposobni su pružiti usluge praćenja spajanjem terenskih posjeta s kvantitativnom i kvalitativnom procjenom te sustavom daljinskog praćenja usjeva u poljoprivredi.

Svi ovi inovativni sustavi su procjene usmjerene na širok raspon aktivnosti koje pažljivo prate razvoj usjeva, prikupljajući podatke i informacije vezane uz to područje.

Te podatke zatim pažljivo analizira naš stručni tim, a zatim ih bilježi u završnom izvješću koje im omogućuje da navedu i procijene glavne čimbenike i čimbenike koji mogu utjecati na produktivnost usjeva.

Na temelju tih rezultata GeoPard vam zatim može dati procijenjeno vrijeme žetve, kao i prinos usjeva. To klijentima omogućuje nesmetano praćenje svojih usjeva putem nedavnih satelitskih snimaka. Ponderirajte slojeve podataka na određenom mjestu bez korištenja određenog objekta.

Vrste daljinskih istraživanja u poljoprivredi

Objavljeno od dementievgeopard

U posljednje vrijeme došlo je do porasta korištenja naprednih tehnoloških sustava poput daljinskog istraživanja u poljoprivredi. Poljoprivredne prakse danas su znatno učinkovitije, koherentnije i pojednostavljenije u usporedbi s konvencionalnim agrarnim praksama.

Korištenje naprednih metoda, na primjer, procjena prinosa usjeva u svim aspektima procesa uzgoja, može rezultirati idealnim prinosom i boljom žetvom.

Kako bi zajamčili veći prinos, poljoprivrednici moraju osigurati najbolje zdravlje svojih usjeva. Dok je korištenje uobičajenih sustava ograničavaloočuvanje većih regija, budući da se od poljoprivrednika očekivalo da fizički posjete sve dijelove zemlje.

Najnovija inovacija pružila je niz načina kojima poljoprivrednici mogu bez puno napora pratiti kvalitetu usjeva u većim regijama.

Što je daljinsko istraživanje?

DefiniratiDaljinsko istraživanje je područje istraživanja i tehnologije koje uključuje prikupljanje informacija o Zemljinoj površini ili drugim objektima s udaljenosti. Koristi razne uređaje i senzore, poput satelita, zrakoplova i dronova, za prikupljanje podataka bez fizičkog kontakta s ciljem.

Jednostavno rečeno, radi se o provjeri zemljišta naprednom opremom s velikih udaljenosti. Provjera uključuje fizičke karakteristike komada zemlje.

Proces funkcionira procjenom proizvedenog i reflektiranog zračenja s tla, što pomaže u strukturiranju slike tla i pomaže stručnjacima u donošenju procjena o određenim dijelovima tla.

Ti elektromagnetski valovi uključuju vidljivu svjetlost, infracrveno i mikrovalno zračenje. Analizom karakteristika zračenja znanstvenici mogu izvući vrijedne informacije o Zemljinim značajkama i procesima.

Ima širok raspon primjena u raznim disciplinama, uključujući praćenje okoliša, poljoprivredu, urbano planiranje i upravljanje katastrofama. Pruža sredstva za promatranje i proučavanje velikih područja Zemljine površine, kojima bi izravan pristup bio teško ili nemoguće pristupiti.

Za što se koristi daljinsko istraživanje?

Za povećanje razvoj usjeva i povećati prinos na teškom tržištu, proizvođači nastoje iskoristiti najnoviju dostupnu tehnologiju. Kako bi osigurali najveći prinos, poljoprivrednicima je potrebno da berba ostane u najboljem mogućem stanju.

Promatranje jačine žetve na ogromnom području postaje znatno jednostavnije korištenjem daljinskog istraživanja u poljoprivredi.

Podaci prikupljeni procesom podržavaju precizni uzgoj, osnažujući poljoprivrednike da postignu veće prinose od svojih berbi. Neke uobičajene primjene daljinskog istraživanja uključuju:

  • Kartiranje pokrova i korištenja zemljišta: Može identificirati i klasificirati različite vrste pokrova zemljišta, kao što su šume, usjevi, vodena tijela i urbana područja. Ove informacije pomažu u praćenju promjena u korištenju zemljišta, procjeni deforestacije, upravljanju prirodnim resursima i planiranju urbanog razvoja.
  • Praćenje okoliša: Omogućuje promatranje i analizu parametara okoliša poput zdravlja vegetacije, kvalitete vode, onečišćenja zraka i pokazatelja klimatskih promjena. Pomaže u praćenju i razumijevanju prirodnih pojava, poput šumskih požara, suša i topljenja polarnih ledenih kapa.
  • Poljoprivreda i gospodarenje usjevima: Poljoprivredno daljinsko istraživanje može procijeniti zdravlje usjeva, procijeniti prinose usjeva i identificirati područja pogođena štetnicima ili bolestima. Ove informacije pomažu poljoprivrednicima u donošenju informiranih odluka o navodnjavanju, gnojidbi i suzbijanju štetnika, što dovodi do poboljšane produktivnosti usjeva i upravljanja resursima.
  • Upravljanje katastrofama: Igra ključnu ulogu u odgovoru na katastrofe i naporima za oporavak. Pomaže u mapiranju opsega prirodnih katastrofa poput uragana, poplava i potresa, omogućujući učinkovitu raspodjelu resursa i distribuciju pomoći. Također pomaže u procjeni štete nakon katastrofe i planiranju aktivnosti obnove.
  • Geologija i istraživanje minerala: Njegove tehnike, poput hiperspektralnog snimanja i radara, mogu otkriti i karakterizirati geološke značajke i mineralna nalazišta. Ove informacije podržavaju geološko mapiranje, istraživanje minerala i procjenu resursa.

Tehnike daljinskog istraživanja nastavljaju se razvijati s napretkom u tehnologiji senzora, algoritmima za obradu slika i metodama analize podataka.

S rastućom dostupnošću satelitskih snimaka visoke rezolucije i integracijom podataka daljinskog istraživanja s geografskim informacijskim sustavima (GIS), njegove primjene i potencijal se šire, doprinoseći boljem razumijevanju našeg planeta i olakšavajući procese donošenja informiranih odluka.

Kako funkcionira daljinsko istraživanje?

Djeluje tako što hvata i analizira elektromagnetsko zračenje koje emitiraju ili reflektiraju objekti ili površine na Zemlji s udaljenosti. Evo pojednostavljenog objašnjenja kako daljinsko istraživanje funkcionira:

Kako funkcionira daljinsko istraživanje?

  • Izvor energije: Počinje s izvorom energije, koji može biti prirodan (npr. sunčeva svjetlost) ili umjetni (npr. aktivni senzori poput radara). Izvor energije emitira elektromagnetsko zračenje prema Zemljinoj površini.
  • Interakcija s ciljem: Emitirana energija interagira s ciljanim objektima ili površinama. Dio energije se apsorbira, dio se reflektira, a dio se može pronijeti kroz metu. Interakcija ovisi o svojstvima mete, kao što su njezin sastav, tekstura i sadržaj vlage.
  • Detekcija senzoraSenzori, obično smješteni na satelitima, zrakoplovima ili dronovima, detektiraju energiju koju meta reflektira ili emitira. Ovi senzori mogu uhvatiti širok raspon valnih duljina, uključujući vidljivo, infracrveno i mikrovalno zračenje.
  • Prikupljanje podataka: Senzori prikupljaju podatke u obliku digitalnih slika ili mjerenja. Prikupljeni podaci mogu uključivati intenzitet reflektirane ili emitirane energije na različitim valnim duljinama.
  • Prijenos i pohrana podataka: Nakon prikupljanja, podaci se prenose na zemaljske stanice ili pohranjuju na senzorskoj platformi. Zatim se obrađuju i stavljaju na raspolaganje za daljnju analizu.
  • Obrada i analiza podataka: Podaci daljinskog istraživanja obrađuju se pomoću specijaliziranih algoritama i tehnika. To uključuje korekcije za atmosferske smetnje, geometrijska izobličenja i radiometrijsku kalibraciju. Obrađeni podaci se zatim analiziraju kako bi se izvukle značajne informacije o Zemljinoj površini.
  • Tumačenje i primjena: Analizirane podatke interpretiraju stručnjaci, poput znanstvenika, geografa ili agronoma. Oni identificiraju i klasificiraju objekte, mapiraju tipove pokrova zemljišta, prate promjene i izdvajaju relevantne informacije za različite primjene.
  • Vizualizacija i komunikacija: Konačni rezultati često se vizualiziraju putem karata, slika ili drugih grafičkih prikaza. Ovi vizualni rezultati olakšavaju donositeljima odluka, znanstvenicima i javnosti razumijevanje i tumačenje informacija.

Važno je napomenuti da može koristiti i pasivne i aktivne tehnike očitavanja. Pasivni senzori detektiraju prirodnu energiju (npr. sunčevu svjetlost) koju Zemljina površina reflektira ili emitira. Aktivni senzori, s druge strane, emitiraju vlastitu energiju (npr. radarske impulse) i mjere energiju koja se reflektira natrag.

Kako to funkcionira u poljoprivredi?

Proces daljinskog istraživanja u poljoprivredi funkcionira na temelju informacija prikupljenih različitim uređajima tijekom određenog razdoblja. Prikupljeni podaci zatim se mogu koristiti za analizu različitih aspekata usjeva i prinosa.

Ova se analiza koristi za uvođenje promjena na usjevima kako bi se osigurao maksimalni prinos. Proces se može koristiti za provođenje raznih analiza i provedbu mjera u skladu s tim. Uobičajene prijetnje s kojima se suočavaju poljoprivrednici su najezda štetnika i korov u usjevima.

U poljoprivredi može pomoći u ranom otkrivanju i upozoriti poljoprivrednike da poduzmu potrebne protumjere kako bi osigurali zdravlje usjeva. Za provođenje procesa na različitim područjima zemlje koja variraju u veličini i vrsti žetve koriste se razne vrste uređaja i senzora.

Vrste daljinskih istraživanja u poljoprivredi

U poljoprivredi, tehnike daljinskog istraživanja obuhvaćaju različite metode za prikupljanje i analizu podataka o usjevima i poljoprivrednim krajolicima. Evo nekih uobičajenih vrsta daljinskog istraživanja koje se koriste u poljoprivredi:

1. Optičko očitavanje: Optički senzori hvataju elektromagnetsko zračenje u vidljivom, bliskom infracrvenom (NIR) i toplinskom infracrvenom (TIR) području elektromagnetskog spektra. Pružaju vrijedne informacije o zdravlju usjeva, indeksima vegetacije i pokrovu zemljišta. Podaci optičkih senzora obično se prikupljaju putem satelitskih snimaka ili zračnog snimanja.

2. Multispektralno očitavanje: Multispektralni senzori bilježe podatke u nekoliko diskretnih pojaseva unutar elektromagnetskog spektra. Omogućuju analizu specifičnih valnih duljina relevantnih za zdravlje vegetacije i praćenje usjeva. Multispektralni podaci se obično koriste za izračun indeksa vegetacije poput NDVI (Normalizirani diferencijalni indeks vegetacije) i EVI (Poboljšani indeks vegetacije) za procjenu stanja usjeva.

3. Hiperspektralno očitavanje: Hiperspektralni senzori bilježe podatke u stotinama uskih i susjednih spektralnih pojaseva diljem elektromagnetskog spektra. Ova visoka spektralna rezolucija omogućuje detaljnu analizu i identifikaciju specifičnih materijala i karakteristika vegetacije. Hiperspektralni podaci vrijedni su za otkrivanje bolesti, procjenu hranjivih tvari i detaljnu klasifikaciju usjeva.

4. Toplinsko očitavanje: Termalni senzori bilježe podatke u TIR području elektromagnetskog spektra. Mjere emitirano zračenje objekata, uključujući usjeve i tlo, što je povezano s njihovom temperaturom. Termalni senzori korisni su za procjenu vodnog stresa, otkrivanje učinkovitosti navodnjavanja i praćenje zdravlja usjeva na temelju temperaturnih varijacija.

5. Radarsko očitavanje: Radarski senzori koriste mikrovalno zračenje za prodiranje kroz oblake, vegetaciju i tlo, omogućujući prikupljanje podataka bez obzira na vremenske uvjete. Radarski senzori mjere povratno raspršeni signal, koji pruža informacije o strukturi i sadržaju vlage u usjevima i terenu. Radarski podaci vrijedni su za mapiranje topografije, praćenje vlažnosti tla i procjenu faza rasta usjeva.

6. LiDAR senzoriLiDAR (Light Detection and Ranging) senzori emitiraju laserske impulse i mjere vrijeme potrebno da se reflektirana svjetlost vrati. LiDAR podaci pružaju vrlo točne trodimenzionalne informacije o visini usjeva, strukturi krošnje i nadmorskoj visini terena. Korisni su za primjene precizne poljoprivrede, uključujući procjenu visine usjeva, modeliranje terena i karakterizaciju krošnje.

7. Bespilotne letjelice (UAV)Bespilotne letjelice opremljene raznim senzorima, kao što su RGB kamere, multispektralni senzori ili toplinski senzori, omogućuju prikupljanje podataka visoke rezolucije i fleksibilnosti na lokalnoj razini. Bespilotne letjelice pružaju detaljne i pravovremene informacije za praćenje usjeva, otkrivanje bolesti i preciznu poljoprivredu.

Ove različite vrste tehnika daljinskog istraživanja nude komplementarne izvore podataka i mogućnosti, omogućujući sveobuhvatno razumijevanje poljoprivrednih sustava.

Integracijom i analizom podataka iz više izvora, poljoprivrednici, agronomi i istraživači mogu dobiti uvid u zdravlje usjeva, rast, status hranjivih tvari, upravljanje vodom i druge bitne čimbenike koji doprinose učinkovitom upravljanju poljoprivredom.

Vrste senzora

Senzori različitih vrsta koriste se zajedno za prikupljanje različitih vrsta informacija na promjenjivim veličinama terena. Senzori se u osnovi kategoriziraju u svoje logističke tipove. Postoje satelitski senzori, zračni senzori i zemaljski senzori.

Ovi senzori mogu se dalje kategorizirati kao što su senzori za tlo i mogu dolaziti u različitim konfiguracijama. Postoje ručni senzori za tlo, postoje senzori za tlo montirani na vozila, poput onih montiranih na traktore, i postoje samostojeći senzori za tlo koji se obično montiraju na stupove i veća stabla.

Senzori na tlu se obično koriste za provjeru razine hranjivih tvari, sadržaja vlage u tlu i vremenskih uvjeta. Korištenjem ovih brojnih promjena u vezi s upotrebom gnojiva i navodnjavanjem može se održati visok prinos.

Sljedeća kategorija senzora su zračni senzori. Zbog dostupnosti dronova, zračni senzori postali su prilično pristupačni i dostupni.

Ovi zračni senzori može snimati slike zemlje visoke rezolucije, kao i prikupljati druge podatke senzora krstareći na malim visinama dulje vrijeme iznad usjeva. Podaci prikupljeni putem ovih senzora mogu pomoći u otkrivanju korova, procjeni prinosa i drugim detaljnim analizama poput mjerenja slanosti tla i sadržaja klorofila.

Iako su postali dostupni i pristupačni, još uvijek su neupotrebljivi pri jakom vjetru i oblačnom vremenu, što je nedostatak njihove upotrebe.

Najudaljenija od svih senzorskih platformi za snimanje je satelitski senzor. Korištenje satelita za bilo kakvu vrstu snimanja tradicionalno je bilo namijenjeno vladama i vojskama. Korištenje satelitskog snimanja u poljoprivredi pomaže u pokrivanju velikog područja zemlje i može pomoći u provjeri stanja usjeva.

Nakon prirodne katastrofe, može pomoći u izračunu gubitka i procjeni prinosa usjeva. Iako postoje mnoge prednosti korištenja podataka satelitskih senzora, postoje i mnoga ograničenja. Za početak, skupo je i čak i ako se troškovi zanemare, snimanje se mora zatražiti za određeno vrijeme, obično mjesecima unaprijed.

Što bi sve moglo biti uzalud ako u traženom području u traženo vrijeme postoji naoblaka. Vlade diljem svijeta počele su otvarati satelitske snimke za javnost, što bi u budućnosti moglo uvelike olakšati proces.

Rad senzora

Identificiranjem boja u polju usjeva, senzori prenose informacije koje mogu biti korisne u utvrđivanju zdravstvenog stanja biljke. Promatrajući boju biljke putem preciznih podataka koje pružaju senzori, mogu se izmjeriti razine klorofila u biljci pomoću kojih poljoprivrednik može utvrditi bilo kakav nedostatak hranjivih tvari ili problem sa zdravljem biljke.

Jednostavni podaci mogu se izvući pomoću uobičajenih senzora boje, ali za dobivanje složenih informacija koriste se infracrveni i kratkovalni senzori.

Rad senzora u poljoprivredi

Refleksija svjetlosti s lišća mijenja se u infracrvenom spektru ako je list oštećen iznutra, što također može pokazati ako nema dovoljno vode. Jedan od najpouzdanijih modela u poljoprivrednom daljinskom istraživanju poznat je kao normalizirani diferencijalni vegetacijski indeks ili NDVI..

Pomoću infracrvenih i Red-Edge senzora, NDVI model može lako identificirati oštećene usjeve, što poljoprivrednicima daje više vremena za reakciju kako bi poduzeli učinkovite protumjere za spašavanje usjeva.

Ovi senzori se također mogu koristiti za provjeru zdravlja tla i mjerenje slanosti tla. Tlo s nepotrebnim solima općenito će biti svjetlije u infracrvenom rasponu, što može pomoći u identificiranju tla kojem je potrebno više navodnjavanja i tretmana.

Korištenje toplinskih senzora može pomoći u optimizaciji sustava navodnjavanja. Toplina koja se emitira iz bilo kojeg izvora prikazuje se kao svjetliji ton u infracrvenom rasponu.

Nakon navodnjavanja, poljoprivrednik može poslati zračni dugofrekventni infracrveni senzor ili LWIR iznad svojih polja kako bi provjerio koja područja zrače toplinu zbog loših vodnih sustava, te tako riješiti probleme s sustavom za navodnjavanje.

Satelitski senzori mogu pokriti širok raspon kapaciteta. Budući da mogu zaobići klimatske uvjete, idealni su za hortikulturno promatranje. Osim radara i mikrovalnih senzora, GPS sa satelita daje točne informacije o lokaciji, što je ključno u novim poljoprivrednim inovacijama poput samoupravljajuće poljoprivredne opreme i samovozećih poljoprivrednih vozila.

Uloga i prednosti daljinskog istraživanja i GIS-a u poljoprivredi

Igra vitalnu ulogu u poljoprivredi pružajući vrijedne informacije i uvide koji doprinose poboljšanom upravljanju usjevima, povećanoj produktivnosti i održivim poljoprivrednim praksama. Evo nekoliko ključnih načina na koje je daljinsko istraživanje važno u poljoprivredi:

Procjena zasijane površine

Jedna od ključnih primjena daljinskog istraživanja u hortikulturi je procjena područja zasijanog usjevima. Podaci iz zračnih i satelitskih senzora daju preciznu analizu zasađenih područja i pomažu u procjeni rizika u slučaju katastrofe ili nepogode.

Uloga i prednosti daljinskog istraživanja i GIS-a u poljoprivredi

Procjena zdravlja usjeva

Omogućuje poljoprivrednicima i agronomima praćenje zdravlja i vitalnosti usjeva na velikim površinama. Analizom satelitskih ili zračnih snimaka mogu otkriti rane znakove stresa, nedostatka hranjivih tvari, izbijanja bolesti ili najezde štetnika. Ovaj sustav ranog upozorenja omogućuje pravovremene intervencije i ciljane tretmane, smanjujući gubitke usjeva i optimizirajući raspodjelu resursa.

Procjena i predviđanje prinosa

Podaci, u kombinaciji sa statističkim modelima, mogu pomoći u procjeni i predviđanju prinosa usjeva. Analizom indeksa vegetacije i praćenjem čimbenika poput pokrova krošnje i biomase, poljoprivrednici mogu predvidjeti potencijalne varijacije prinosa i donositi informirane odluke u vezi s žetvom, skladištenjem i marketingom svojih proizvoda.

Identifikacija bolesti usjeva

GIS daljinsko istraživanje u poljoprivredi olakšava prepoznavanje kontaminacija i napada štetnika na usjevima na velikim površinama u početnim fazama. To proizvođačima daje odgovarajuću priliku da primijene bilo kakve protumjere kako bi zaštitili urod od bilo kakvih velikih gubitaka. To postaje moguće putem satelitskog snimanja i istraživanja.

Svojstva tla

Možda je primarni element u osiguravanju dobrog prinosa odgovarajuća potpora tla. To izravno utječe na žetvu. Bilo kakav napredak u upravljanje farmom ili poljoprivredni sustav uzrokuju promjene u tlu, što zauzvrat utječe na proizvodni kapacitet tla.

Karakteristike, na primjer, slanost tla, pH tla, razina organske tvari i tekstura tla mogu se prepoznati pomoću daljinskog otkrivanja, a ti se podaci mogu analizirati za provođenje bilo kakve značajne obrade tla.

Kartiranje vlažnosti tla daje preciznu procjenu sadržaja vode u tlu što može pomoći u provođenju bilo kakvih nadogradnji u strukturi sustava navodnjavanja.

Upravljanje navodnjavanjem

Voda je ključni resurs u poljoprivredi i igra ključnu ulogu u optimizaciji njezine upotrebe. Procjenom razine vlage u vegetaciji i stope evapotranspiracije, pomaže poljoprivrednicima da odrede točne potrebe svojih usjeva za vodom.

Ove informacije im omogućuju provedbu učinkovitih strategija navodnjavanja, smanjenje rasipanja vode i osiguravanje da usjevi dobiju odgovarajuću vlagu za optimalan rast.

Utjecaj poplave

Pomoću satelitskih senzora i podataka prikupljenih putem zemaljskih senzora, može se dobiti mnoštvo konkretnih informacija za donošenje točne procjene gubitka.

U slučaju poplava zbog prekomjernih oborina, područja zemljišta sa slabim drenažnim sustavima su u opasnosti od preplavljivanja što uzrokuje značajan gubitak usjeva i prinosa.

Procjena gubitka može pomoći u daljnjem planiranju kontrole štete i protumjera za svođenje gubitaka na minimum.

NATCAT modeliranje

Daljinsko istraživanje u poljoprivredi može pomoći u procjeni trenutnih i predviđanju opasnosti od prirodnih katastrofa. Korištenje informacija koje prenose senzori i ponašanje redovnih rizika.

TTo zahtijeva mapiranje rizika i izračunavanje opasnosti procjenom opasnosti koja se dovršava pomoću PC simuliranih modela katastrofa.

Karte daljinskog istraživanja pripremljene uz pomoć povijesnih podataka i trenutnih informacija prikupljenih s različitih senzora pomažu u određivanju područja s visokim potencijalom poplave s visokim stupnjevima opasnosti.

To pomaže u poljoprivredi jer se regije s višim ocjenama rizika ne zasađuju i tretiraju se za bolju zaštitu od poplava za sljedeću sezonu.

Analiza snimaka drona za procjenu štete na usjevima

Analiza snimaka dronom koristi se u procjeni štete na usjevima uzrokovane tučom, brojanjem drveća i invazijama. Snimke dronom su točne kao i ulazna prostorna rezolucija, koja se može povećati prema potrebi.

Upravljanje hranjivim tvarima

Može pomoći u procjeni nedostatka hranjivih tvari i upravljanju praksama gnojidbe. Analizom obrazaca spektralne refleksije, poljoprivrednici mogu identificirati područja polja s različitim razinama hranjivih tvari.

To omogućuje ciljanu primjenu gnojiva, minimizirajući prekomjernu upotrebu i potencijalno onečišćenje okoliša, a istovremeno maksimizirajući unos hranjivih tvari i produktivnost usjeva.

Procjena utjecaja na okoliš

Pruža sredstva za procjenu utjecaja poljoprivrednih praksi na okoliš. Pomaže u praćenju erozije tla, procjeni učinkovitosti mjera očuvanja i identificiranju područja potencijalnog onečišćenja, poput prekomjernog otjecanja gnojiva ili zanošenja pesticida.

Ove informacije podržavaju provedbu održivih poljoprivrednih praksi, minimizirajući negativne učinke na okoliš i promičući dugoročnu poljoprivrednu održivost.

Iskorištavanjem snage tehnologija daljinskog istraživanja, poljoprivrednici i poljoprivredni stručnjaci mogu donositi informiranije odluke, optimizirati raspodjelu resursa i provoditi održive prakse. To dovodi do povećane produktivnosti, smanjenog utjecaja na okoliš i poboljšane sigurnosti hrane, što u konačnici koristi i poljoprivrednicima i potrošačima.

Tehnologije temeljene na senzoru gustoće u preciznoj poljoprivredi

Objavljeno od dementievgeopard

GeoPard kontinuirano poboljšava svoje mogućnosti obrade različitih vrsta skupova podataka s terena. Skupove podataka senzora visoke gustoće podržava naša analitička jezgra za daljnja istraživanja i prikupljanje terenskih uvida.

sirovi plitki podaci iz poljoprivrednog područja
obrađeni plitki podaci s poljoprivrednog polja
polje s podacima o plitkoj poljoprivredi

Korisnik ima pristup mogućnostima uvoza, vizualizacije, analize i istraživanja georeferenciranih podataka visoke gustoće. Ove operacije podržane su putem web/mobilnih korisničkih sučelja i API.

Analitičke mogućnosti pokrivaju:

  1. Podržava formate podataka, bilo da su to točke ili poligoni
  2. Obrada podataka senzora za ispravljanje podataka i izgradnju kontinuirane površine za granicu polja
  3. Prilagođavanje shema boja za postavljanje željenih kodova boja i klasifikacije
  4. Generiranje zona upravljanja i daljnje kreiranje aplikacije s varijabilnom stopom
  5. Korištenje kao dio višeslojni i međuslojevi analitika

Primjer podataka o električnoj vodljivosti koje su prikupili naši partneri. Tehnologije temeljene na senzorima gustoće u preciznoj poljoprivrediPrimjer podataka o električnoj vodljivosti koje su prikupili naši partneri.

Za poljoprivredne savjetnike, agronome i uzgajivače to znači da se više podataka prikupljenih na terenu može pohraniti, analizirati i koristiti u svakodnevnom poslovanju u jednom rješenju te biti lako dostupni za istraživanje podataka.

Za lokalne tvrtke koje se bave senzorima, GeoPard je izvrstan alat koji podržava analitiku podataka koje prikupljaju takve tvrtke i pruža kontekstualne informacije: povijesni i trenutni satelit analiza, profil topografskog polja na temelju Daljinska istraživanja i podaci o strojevima. 

Primjer takve uspješne suradnje je integracija GeoParda s FarmVU – tvrtka za senzore vlažnosti tla. 

Što je senzor gustoće?

Senzor gustoće je elektronički uređaj koji se koristi za mjerenje gustoće tvari, što je količina mase po jedinici volumena. Djeluje tako da detektira promjene u tlaku ili frekvenciji vala koji prolazi kroz tvar.

Koriste se u raznim industrijama, uključujući prehrambenu i pićarsku, farmaceutsku te naftnu i plinsku, kako bi se osigurala dosljedna kontrola kvalitete proizvoda.

Na primjer, u prehrambenoj industriji mogu se koristiti za mjerenje gustoće tekućih proizvoda poput sokova, sirupa i umaka kako bi se osiguralo da zadovoljavaju određene standarde okusa i teksture.

U naftnoj i plinskoj industriji koriste se za mjerenje gustoće fluida poput nafte, plina i vode kako bi se odredio njihov sastav i osiguralo da se učinkovito vade. Ove su informacije važne za određivanje volumena i vrijednosti izvađenog materijala.

Uloga senzora gustoće u poljoprivredi

Mogu igrati važnu ulogu u poljoprivredi pružajući vrijedne informacije o kvaliteti tla i zdravlju usjeva. Ovi senzori mjere gustoću tla ili biljnog tkiva, što može ukazivati na razinu hranjivih tvari, sadržaj vlage i druge važne čimbenike koji utječu na rast biljaka i prinos.

Jedna od primjena senzora gustoće u poljoprivredi je analiza tla. Mjerenjem gustoće tla, poljoprivrednici mogu odrediti njegovu teksturu i strukturu, što im može pomoći u donošenju odluka o gnojidbi, navodnjavanju i drugim praksama upravljanja tlom.

Na primjer, pjeskovita tla imaju manju gustoću od glinenih tala, što znači da se brže isušuju i mogu zahtijevati češće navodnjavanje.

Također se mogu koristiti za mjerenje gustoće biljnih tkiva, poput lišća ili stabljika. Ove informacije mogu pomoći poljoprivrednicima da identificiraju nedostatke hranjivih tvari ili druge probleme koji mogu utjecati na rast biljaka. Na primjer, biljke s niskom razinom dušika imat će nižu gustoću lišća od zdravih biljaka.

Druga primjena senzora gustoće u poljoprivredi je precizna poljoprivreda. Korištenjem senzora montiranih na traktore ili dronove, poljoprivrednici mogu stvoriti detaljne karte svojih polja koje prikazuju varijacije u gustoći tla, sadržaju vlage i drugim čimbenicima.

Ove se informacije mogu koristiti za izradu propisanih karata koje vode preciznu primjenu gnojiva, pesticida i drugih inputa. To može pomoći u smanjenju otpada, poboljšanju prinosa usjeva i zaštiti okoliša.

Detekcija oblaka i sjene u poljoprivredi

Objavljeno od dementievgeopard

Detekcija oblaka i sjena jedan je od najvažnijih zadataka u analitičkim rješenjima daljinskog istraživanja.

Ako je cijela satelitska snimka čista, još uvijek postoji vjerojatnost da će vaše polje biti pod oblacima/sjenama. Vrijedi i obrnuto – mnogi sustavi ne obrađuju slike s oblacima iznad 70% – iako preostalih 30% može pomoći agronomu ili poljoprivredniku da donese pravu odluku tijekom sezone.

U GeoPardu rješavamo ovaj problem uz pomoć nekoliko algoritama strojnog učenja koji rade s vrlo visokom točnošću.

Određivanje oblaka i sjena oblaka

 

Definiramo masku oblaka i masku sjene na razini cijele slike, a za svaki par polja i slike uzimamo u obzir koji je postotak polja prekriven oblacima ili sjenama od oblaka.

U automatskoj analitici uzimamo samo potpuno bezoblačne slike za određeno polje, što korisniku omogućuje da bude siguran u donošenju odluka na temelju višegodišnje analitike.

Korisnik GeoParda ima mogućnost pregledati, pa čak i sam pokrenuti analitiku, čak i na djelomično oblačnim slikama.

definirajte masku oblaka i masku sjene

 

To i dalje može biti vrlo korisno, na primjer, tijekom sezone za primjenu varijabilnog prskanja sredstvima za zaštitu usjeva na temelju najnovije satelitske snimke, na kojoj se 10% površine polja nalazi pod oblacima. To znači da će se za 90% površine polja odluka temeljiti na provjerenim podacima.

Također, korisnici GeoParda mogu jednostavno provjeriti izvorne slike na regionalnoj razini u bliskom infracrvenom prikazu, što pomaže u razlikovanju čistog tla od oblaka i sjena (vidi sliku u prilogu).

Na korisničkom sučelju filter oblaka nalazi se u gornjem izborniku modula "Nadzor satelita", pogledajte priložene snimke zaslona.

Geopard je otkrio da se polje djelomično nalazi ispod oblaka i sjena

 

Imajte na umu da tvrtke u digitalnoj poljoprivredi i dalje mogu imati poteškoća s ispravnim otkrivanjem oblaka i sjena. Na priloženoj snimci zaslona jedna takva tvrtka stvara VR kartu gnojiva na temelju podataka o oblacima i sjenama. Dakle, pogrešna karta dovodi do pogrešnih agronomskih odluka i na kraju pogrešnih ishoda.

GeoPard detektira oblake i sjene s visokom razinom točnosti i ne predlaže donošenje odluke o varijabilnoj brzini na temelju oblaka. Izvorne slike uvijek možete pogledati u različitim prikazima i indeksima te ih zumirati kako biste vidjeli sliku oko sebe.

kreirana VR karta gnojiva na temelju podataka o oblacima i sjenama

 

Nije svako rješenje isto, odaberite najbolje opcije dostupne na tržištu!

 

različiti spektralni indeksi

Što je detekcija oblaka u preciznoj poljoprivredi?

Detekcija oblaka u preciznoj poljoprivredi odnosi se na proces identificiranja i praćenja oblačnosti u poljoprivrednim područjima korištenjem tehnologija daljinskog istraživanja. Oblaci mogu značajno utjecati na poljoprivredne prakse i produktivnost usjeva, što njihovo otkrivanje i analizu čini ključnima za učinkovito upravljanje poljoprivredom.

Uključuje korištenje raznih senzora, poput satelita, dronova ili zemaljskih instrumenata, za snimanje slika poljoprivrednih polja. Ovi senzori bilježe podatke u obliku vidljive i infracrvene svjetlosti, koja se može analizirati kako bi se utvrdila prisutnost i karakteristike oblaka.

Njegova primarna svrha u preciznoj poljoprivredi je procjena prostorne i vremenske raspodjele oblaka iznad poljoprivrednih područja.

Ove informacije pomažu poljoprivrednicima i agronomima da donose informirane odluke u vezi s navodnjavanjem, gnojidbom, suzbijanjem štetočina i drugim poljoprivrednim praksama. Razumijevanjem obrazaca naoblake, poljoprivrednici mogu optimizirati raspodjelu resursa i smanjiti rizik od oštećenja usjeva ili smanjenja prinosa.

Algoritmi za detekciju oblaka analiziraju snimljene slike kako bi razlikovali piksele oblaka od piksela koji nisu oblak.

Ovi algoritmi koriste različite tehnike, poput određivanja pragova, spektralne analize i strojnog učenja, kako bi točno identificirali i klasificirali formacije oblaka.

Izlazni podaci algoritama obično uključuju postotak pokrivenosti oblakom, klasifikaciju tipa oblaka i obrasce kretanja oblaka.

Nakon što se otkriju oblaci i odrede njihove karakteristike, poljoprivrednici mogu koristiti te informacije za primjenu tehnika precizne poljoprivrede.

Na primjer, ako se oblak otkrije nad određenim područjem polja, poljoprivrednici mogu odgoditi navodnjavanje ili primjenu pesticida u toj regiji dok oblak ne prođe. Sinkroniziranjem poljoprivrednih aktivnosti s kretanjem oblaka, poljoprivrednici mogu optimizirati korištenje resursa i smanjiti nepotrebne unose.

Posebno je korisno u regijama s visokom naoblakom ili gdje se vremenski obrasci brzo mijenjaju. Kontinuiranim praćenjem naoblake, poljoprivrednici mogu prilagoditi svoje poljoprivredne prakse u stvarnom vremenu, prilagođavajući se na temelju trenutnih vremenskih uvjeta.

Ukratko, detekcija oblaka u preciznoj poljoprivredi igra ključnu ulogu u optimizaciji poljoprivrednih praksi i upravljanju resursima. Točnim identificiranjem i praćenjem oblaka, poljoprivrednici mogu donositi informirane odluke kako bi povećali produktivnost usjeva, smanjili rasipanje usjeva i ublažili rizike povezane s promjenjivim vremenskim uvjetima.

wpChatIkona
wpChatIkona

    Zatražite besplatnu GeoPard demo / konzultaciju








    Klikom na gumb prihvaćate naše Pravila o privatnosti. Treba nam kako bismo odgovorili na vaš zahtjev.

      Pretplati se


      Klikom na gumb prihvaćate naše Pravila o privatnosti

        Pošaljite nam informacije


        Klikom na gumb prihvaćate naše Pravila o privatnosti

        Koristimo kolačiće kako bismo vam pružili najbolje korisničko iskustvo, personalizirali sadržaj naše stranice, analizirali njezin promet i prikazali vam relevantne oglase.
        Vidite naš Pravila o privatnosti za više informacija.

        Prihvati sve